Hadoop基础学习笔记系列（五）Hadoop应用简介_hadoop自带的程序有哪些

1 应用分类

数据库

Avro：Apache Avro™ 1.11.0 Documentation

Apache Avro™是一个数据序列化系统。
Avro提供:

• 丰富的数据结构。
• 一种紧凑、快速的二进制数据格式。
• 一个容器文件，用来存储持久数据。
• 远程过程调用(RPC)。
• 与动态语言的简单集成。代码生成不需要读取或写入数据文件，也不需要使用或实现RPC协议。代码生成是一种可选的优化，只值得在静态类型语言中实现。

Hbase：分布式非关系数据库
Cassandra：分布式数据管理系统

Querying

Pig：在HDFS分析大数据集的平台
Hive：Query、管理数据集
Impala：低延时的sql querying
Spark：处理引擎，支持流式传输、SQL，机器学习、图处理

机器学习

Giragh：迭代图处理

Facebook在开发图谱搜索(Graph Search)服务时，选择采用了Giraph，并开始了对此项开源技术的研究。Facebook将Giraph规模化并作为其Open Graph工具的核心，用来处理数万亿次用户及其行为之间的连接。

Mahout：机器学习框架
Spark

2 Pig

待更新…

3 Hive

• 数仓软件：for Query和管理数据
• HQL：类似SQL语言
• 运行环境：MR\Tez\Spark
• data：From HDFS\HBase
• 领域：数据挖掘、数据分析、机器学习、Ad-Hoc 分析（即席分析）

即席分析（Ad Hoc）是用户根据自己的需求选择查询条件(自定义查询条件），并让用户自行设计出报告。
为什么需要即席分析（Ad Hoc）？
原因如下：

• 用户不懂技术，不可能让用户直接访问数据源，选择要使用的数据库。即使连接上了数据库，用户也不可能知道每个表是干什么的，表里面的字段代表业务含义。
• 非常规报告的需求比如转化率突然大跌或销量突然大升，用户需要结合相应的指标维度选择查询条件，寻找原因并设计报告。
  为了解决这些问题，开发人员先建立报表模型，定义好数据源连接（数据库服务器，用户名和密码，数据库），选取数据库中的表，建立表之间的关联，并为每个字段都提供可读性的名称，把用户看不懂的数据库结构转换成用户能看懂的业务模型。这样用户就可以根据模型设计相应报表。

实战：

1. 导入数据
   

使用beeline（也可以使用Hive CLI、Hcatalog、WebHcat）
2. 创建表并导入、查询数据

4 HBase

特征

• 大规模数据存储

• 非关系型分布式数据库

• 在HDFS层上运行

• 压缩数据

• 内存内运行 ：
  HBase BlockCache机制讲解&源码分析_进一步有一步的欢喜-CSDN博客_blockcache
  

  • MenStore：主要用于写缓存。
  • BlockCache(块缓存)主要用于读缓存

• 高可用性：创建只读副本

• 自动分区

• 可复制、安全、类sql access（hive、spark、impala）

栗子

1. 启动HBase shell
   

2. 创建表
   注意：命令大小写敏感！
   

3. 导入数据
   按行导入
   

4. 扫描表
   

扫描部分表

除了HBase Shell，也可以使用HBase API, HBase External API, HBase, MapReduce。