CDH（Cloudera's Distribution, Including Apache Hadoop）是由Cloudera公司维护的一个大数据平台，它是基于Apache Hadoop的一个发行版。CDH集成了多个开源项目，以提供一个统一的大数据处理和存储平台。这个分布式平台旨在提供扩展性、高可靠性和灵活性，以处理大规模的数据。

CDH的主要组件包括：

大数据技术快速入门","author_description":"软件架构","price":19,"share_price":1.52,"sold":100,"column_id":"6798735607502733581","new_thumb_url":"/images/MGRwMWlPdGpMMVVoc21pRFkrMU5SL0FVU05qclAzOVR0M09GM2FUNnFMckhZanQrdmZsUjBEUkxOa2RJZ3lvRDRjclVtKy8wQVUzVDVFYlhyamRvajA4QUFuS0tkblBvUGFEb0xiM3E3ZUUxWjE3R3o3L3g4OGtadlI1N1pNenphT0s5UnhPS3huZ2cvTUljL1BMUmVZSEFaa0RscFUzbXBjbVkwemQ4MjIrNUtOak8wV3JHalNLd1lEM2hNcmR2aG92YUY4cWpTdDFMWUY1SVpseEVUUT09"}">

专栏

Hadoop v3.1大数据技术快速入门

作者：软件架构

19币

100人已购

查看

1. Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大量的数据。它设计为在商用硬件上运行，并能够处理PB级别的数据。

2. MapReduce: MapReduce是一个编程模型，允许用户在大量数据上执行并行操作。它由两个主要的步骤组成：Map和Reduce。

3. YARN (Yet Another Resource Negotiator): YARN是Hadoop的集群资源管理系统。它负责资源分配和任务调度。

4. Hive: Hive是一个提供SQL-like查询能力的数据仓库框架，它转换查询为MapReduce任务来在Hadoop上执行。

5. Impala: Impala是一个为Hadoop设计的实时SQL查询引擎。

6. Pig: Pig是一个高级脚本语言，用于处理和分析大量数据。它转换脚本为MapReduce任务。

7. HBase: HBase是一个分布式、可扩展的Bigtable样式的数据库。

8. Spark: Spark是一个快速的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。

专栏

Spark 3.x 轻松学习和入门实践

作者：软件架构

9.9币

6人已购

查看

9. ZooKeeper: ZooKeeper是一个提供分布式配置、同步和命名服务的系统。

10. Oozie: Oozie是一个用于Hadoop任务的工作流调度和协调服务。

11. Flume: Flume是一个分布式、可靠的日志收集、汇总和传输系统。

12. Sqoop: Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输数据的工具。

CDH的主要优点：

• 集成性: CDH集成了许多流行的大数据工具和应用，为用户提供了一个全功能的大数据平台。
• 稳定性: Cloudera对CDH进行了广泛的测试，确保所有组件在一起工作时都是稳定的。
• 社区支持: 由于CDH基于开源项目，它有一个活跃的社区，提供技术支持和持续的开发。

总的来说，CDH为组织提供了一个全面、稳定和可扩展的大数据解决方案，使其能够轻松地处理、分析和存储大量数据。

#Hadoop#