[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][11]Hadoop總結(上篇)–Ecosystem介紹＠ Alan Tsai 的學習筆記

[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][11]Hadoop總結(上篇)–Ecosystem介紹

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在上一篇([10]用.Net Core跑Hadoop MapReduce - Streaming介紹)透過Hadoop Streaming的幫助，改成用.Net Core 2.0的程式作為MapReduce的邏輯，基本上這個系列裡面的Hadoop介紹也要告一個段落。

這一篇，將會快速回顧到目前為止所了解到關於Hadoop的部分，再來介紹Hadoop Ecosystem，和3個比較常見的package介紹。

溫故知新
Hadoop Ecosystem

HIVE
HBase
Spark

結語

溫故知新

先來快速回顧一下到目前為止看了什麼：

從Big Data開始介紹，了解到Big Data裡面的3個V - 由於別的技術的可行性提高，Big Data成長也越來越快：鏈接
再來介紹了Hadoop的誕生 - 為了因應Big Data而誕生的程式：鏈接
在來手動用VM建立了一個pseudo-distributed mode的hadoop：上篇鏈接、下篇鏈接
有了一個可運作的hadoop之後，了解了Hadoop的核心：YARN和MapReduce：鏈接
接下來把Hadoop的VM複製出來用來建立一個worker - 打造了fully-distributed mode：鏈接
最後介紹了MapReduce的程式，先介紹原理，後來介紹如何用.Net Core寫一個：MapReduce原理、Hadoop Streaming執行.Net Core

從目前了解的來看，對於整個Hadoop的核心已經有了基本的概念，馬上浮現的問題是，這樣建立和管理Hadoop不會太麻煩嗎？透過MapReduce寫不同的邏輯太難寫了吧。

相信看完之後會有種感覺，Hadoop感覺很"底層"，從應用程度來說太不Friendly（友善），並且要怎麼管理這些Hadoop Cluster？

題外話，Hadoop給我的感覺就像程式開發裡面的Assembly，速度快，但是不好寫，因此會使用High Level Language像C#。

因此，接下來看看一些在Hadoop上面的Ecosystem和所謂的Hadoop Distribution。

Hadoop Ecosystem

還記得之前提到Hadoop版本的時候介紹了2.0之後其中一個大改變就是加入了YARN。

YARN的加入讓在Hadoop上面開發變得更加的簡單，因此很多Application蓋在了Hadoop的上面，達到利用Hadoop的Cluster運算和HDFS。

下圖是一個Hadoop Ecosystem的幾個重要package，這邊會針對裡面的：

HIVE - 用類似sql語法執行MapReduce的方式
HBase - 在HDFS上面的NoSql儲存
Spark - 另外一種執行工作的模式

多做一些簡單介紹

Hadoop Ecosystem，來源：http://www.dotnettricks.com/learn/hadoop/apache-hadoop-ecosystem-and-components

HIVE

HIVE一開始是由Facebook開發，後來捐出來變成一個Open Source專案。主要目的是讓懂SQL的人能夠快速上手能從HDFS取資料。

還記得之前提到要寫MapReduce感覺有點麻煩，HIVE其實就是一個使用類似SQL語法的語言，HiveQL來和MapReduce溝通的中間層。

換句話說，用HiveQL語法，HIVE會自動轉成MapReduce從HDFS裡面把資料取出來。

因此，懂SQL就能夠快速上手從HDFS裡面撈出資料。

下面是從Wikipedia截取的WordCount範例，可以看到，基本上會sql基本上看的懂在做什麼，把這個和Java和.Net Core版本做比較，對於會sql的人來說這個簡單多了

DROP TABLE IF EXISTS docs;
CREATE TABLE docs (line STRING);
LOAD DATA INPATH 'input_file' OVERWRITE INTO TABLE docs;
CREATE TABLE word_counts AS
SELECT word, count(1) AS count FROM
 (SELECT explode(split(line, '\s')) AS word FROM docs) temp
GROUP BY word
ORDER BY word;

更多資訊，請參考：官網