大資料Hadoop的13個開源工具
Hadoop是由Apache基金會開發的一個大資料分散式系統基礎架構，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根據Google釋出的學術論文研究而來。
使用者可以在不瞭解分散式底層細節的情況下，輕鬆地在Hadoop上開發和執行處理海量資料的應用程式。低成本、高可靠、高擴充套件、高有效、高容錯等特性讓Hadoop成為最流行的大資料分析系統，然而其賴以生存的HDFS和MapReduce元件卻讓其一度陷入困境——批處理的工作方式讓其只適用於離線資料處理，在要求實時性的場景下毫無用武之地。
因此，各種基於Hadoop的工具應運而生，本次為大家分享Hadoop生態系統中最常用的13個開源工具，其中包括資源排程、流計算及各種業務針對應用場景。首先，我們看資源管理相關。
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資源統一管理/排程系統
在公司和機構中，伺服器往往會因為業務邏輯被拆分為多個叢集，基於資料密集型的處理框架也是不斷湧現，比如支援離線處理的MapReduce、支援線上處理的Storm及Impala、支援迭代計算的Spark及流處理框架S4，它們誕生於不同的實驗室，並各有所長。
為了減少管理成本，提升資源的利用率，一個共同的想法產生——讓這些框架執行在同一個叢集上;因此，就有了當下眾多的資源統一管理/排程系統，本次為大家重點介紹ApacheMesos及YARN：
1、ApacheMesos
程式碼託管地址：ApacheSVN
Mesos提供了高效、跨分散式應用程式和框架的資源隔離和共享，支援Hadoop、MPI、Hypertable、Spark等。
Mesos是Apache孵化器中的一個開源專案，使用ZooKeeper實現容錯複製，使用LinuxContainers來隔離任務，支援多種資源計劃分配(記憶體和CPU)。提供Java、Python和C++APIs來開發新的並行應用程式，提供基於Web的使用者介面來提檢視叢集狀態。
2、HadoopYARN
程式碼託管地址：ApacheSVN
YARN又被稱為MapReduce2.0，借鑑Mesos，YARN提出了資源隔離解決方案Container，但是目前尚未成熟，僅僅提供Java虛擬機器記憶體的隔離。
對比MapReduce1.x，YARN架構在客戶端上並未做太大的改變，在呼叫API及介面上還保持大部分的相容，然而在YARN中，開發人員使用ResourceManager、ApplicationMaster與NodeManager代替了原框架中核心的JobTracker和TaskTracker。其中ResourceManager是一箇中心的服務，負責排程、啟動每一個Job所屬的ApplicationMaster，另外還監控ApplicationMaster的存在情況;NodeManager負責Container狀態的維護，並向RM保持心跳。ApplicationMaster負責一個Job生命週期內的所有工作，類似老的框架中JobTracker。
Hadoop上的實時解決方案
前面我們有說過，在網際網路公司中基於業務邏輯需求，企業往往會採用多種計算框架，比如從事搜尋業務的公司：網頁索引建立用MapReduce，自然語言處理用Spark等。
3、ClouderaImpala
程式碼託管地址：GitHub
Impala是由Cloudera開發，一個開源的MassivelyParallelProcessing(MPP)查詢引擎。與Hive相同的元資料、SQL語法、ODBC驅動程式和使用者介面(HueBeeswax)，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、互動式SQL查詢。Impala是在Dremel的啟發下開發的，第一個版本釋出於2012年末。
Impala不再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理，而是通過與商用並行關係資料庫中類似的分散式查詢引擎(由QueryPlanner、QueryCoordinator和QueryExecEngine三部分組成)，可以直接從HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和統計函式查詢資料，從而大大降低了延遲。
4、Spark
程式碼託管地址：Apache
Spark是個開源的資料分析叢集計算框架，最初由加州大學伯克利分校AMPLab開發，建立於HDFS之上。Spark與Hadoop一樣，用於構建大規模、低延時的資料分析應用。Spark採用Scala語言實現，使用Scala作為應用框架。
Spark採用基於記憶體的分散式資料集，優化了迭代式的工作負載以及互動式查詢。與Hadoop不同的是，Spark和Scala緊密整合，Scala像管理本地collective物件那樣管理分散式資料集。Spark支援分散式資料集上的迭代式任務，實際上可以在Hadoop檔案系統上與Hadoop一起執行(通過YARN、Mesos等實現)。
5、Storm
程式碼託管地址：GitHub
Storm是一個分散式的、容錯的實時計算系統，由BackType開發，後被Twitter捕獲。Storm屬於流處理平臺，多用於實時計算並更新資料庫。Storm也可被用於“連續計算”(continuouscomputation)，對資料流做連續查詢，在計算時就將結果以流的形式輸出給使用者。它還可被用於“分散式RPC”，以並行的方式執行昂貴的運算。
Hadoop上的其它解決方案
就像前文說，基於業務對實時的需求，各個實驗室發明了Storm、Impala、Spark、Samza等流實時處理工具。而本節我們將分享的是實驗室基於效能、相容性、資料型別研究的開源解決方案，其中包括Shark、Phoenix、ApacheAccumulo、ApacheDrill、ApacheGiraph、ApacheHama、ApacheTez、ApacheAmbari。
6、Shark
程式碼託管地址：GitHub
Shark，代表了“HiveonSpark”，一個專為Spark打造的大規模資料倉庫系統，相容ApacheHive。無需修改現有的資料或者查詢，就可以用100倍的速度執行HiveQL。
Shark支援Hive查詢語言、元儲存、序列化格式及自定義函式，與現有Hive部署無縫整合，是一個更快、更強大的替代方案。
7、Phoenix
程式碼託管地址：GitHub
Phoenix是構建在ApacheHBase之上的一個SQL中間層，完全使用Java編寫，提供了一個客戶端可嵌入的JDBC驅動。Phoenix查詢引擎會將SQL查詢轉換為一個或多個HBasescan，並編排執行以生成標準的JDBC結果集。直接使用HBaseAPI、協同處理器與自定義過濾器，對於簡單查詢來說，其效能量級是毫秒，對於百萬級別的行數來說，其效能量級是秒。Phoenix完全託管在GitHub之上。
Phoenix值得關注的特性包括：1，嵌入式的JDBC驅動，實現了大部分的java.sql介面，包括元資料API;2，可以通過多個行鍵或是鍵/值單元對列進行建模;3，DDL支援;4，版本化的模式倉庫;5，DML支援;5，通過客戶端的批處理實現的有限的事務支援;6，緊跟ANSISQL標準。
8、ApacheAccumulo
程式碼託管地址：ApacheSVN
ApacheAccumulo是一個可靠的、可伸縮的、高效能、排序分散式的鍵值儲存解決方案，基於單元訪問控制以及可定製的伺服器端處理。使用GoogleBigTable設計思路，基於ApacheHadoop、Zookeeper和Thrift構建。Accumulo最早由NSA開發，後被捐獻給了Apache基金會。
對比GoogleBigTable，Accumulo主要提升在基於單元的訪問及伺服器端的程式設計機制，後一處修改讓Accumulo可以在資料處理過程中任意點修改鍵值對。
9、ApacheDrill
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本質上，ApacheDrill是GoogleDremel的開源實現，本質是一個分散式的mpp查詢層，支援SQL及一些用於NoSQL和Hadoop資料儲存系統上的語言，將有助於Hadoop使用者實現更快查詢海量資料集的目的。當下Drill還只能算上一個框架，只包含了Drill願景中的初始功能。
Drill的目的在於支援更廣泛的資料來源、資料格式及查詢語言，可以通過對PB位元組資料的快速掃描(大約幾秒內)完成相關分析，將是一個專為互動分析大型資料集的分散式系統。
10、ApacheGiraph
程式碼託管地址：GitHub
ApacheGiraph是一個可伸縮的分散式迭代圖處理系統，靈感來自BSP(bulksynchronousparallel)和Google的Pregel，與它們區別於則是是開源、基於Hadoop的架構等。
Giraph處理平臺適用於執行大規模的邏輯計算，比如頁面排行、共享連結、基於個性化排行等。Giraph專注於社交圖計算，被Facebook作為其OpenGraph工具的核心，幾分鐘內處理數萬億次使用者及其行為之間的連線。
11、ApacheHama
程式碼託管地址：GitHub
ApacheHama是一個建立在Hadoop上基於BSP(BulkSynchronousParallel)的計算框架，模仿了Google的Pregel。用來處理大規模的科學計算，特別是矩陣和圖計算。叢集環境中的系統架構由BSPMaster/GroomServer(ComputationEngine)、Zookeeper(DistributedLocking)、HDFS/HBase(StorageSystems)這3大塊組成。
12、ApacheTez
程式碼託管地址：GitHub
ApacheTez是基於HadoopYarn之上的DAG(有向無環圖，DirectedAcyclicGraph)計算框架。它把Map/Reduce過程拆分成若干個子過程，同時可以把多個Map/Reduce任務組合成一個較大的DAG任務，減少了Map/Reduce之間的檔案儲存。同時合理組合其子過程，減少任務的執行時間。由Hortonworks開發並提供主要支援。
13、ApacheAmbari
程式碼託管地址：ApacheSVN
ApacheAmbari是一個供應、管理和監視ApacheHadoop叢集的開源框架，它提供一個直觀的操作工具和一個健壯的HadoopAPI,可以隱藏複雜的Hadoop操作，使叢集操作大大簡化，首個版本釋出於2012年6月。
ApacheAmbari現在是一個Apache的頂級專案，早在2011年8月，Hortonworks引進Ambari作為ApacheIncubator專案，制定了Hadoop叢集極致簡單管理的願景。在兩年多的開發社群顯著成長，從一個小團隊，成長為Hortonworks各種組織的貢獻者。Ambari使用者群一直在穩步增長，許多機構依靠Ambari在其大型資料中心大規模部署和管理Hadoop叢集。
目前ApacheAmbari支援的Hadoop元件包括：HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig及Sqoop。