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81个开源大数据处理工具汇总(下),包括日志收集系统/集群管理/

发布时间:2021-01-24 01:08:20 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:上一部分:http://my.oschina.net/u/2391658/blog/711016 第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统、消息系统、分布式服务、集群管理、RPC、基础设施、搜索引擎、Iaas和监控管理等大数据开源工具。 ? 日志收集系统 一、Facebook?Scribe 贡献者:Face

简介:ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的,paxos算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fast Paxos作了一些优化,通过选举产生一个leader,只有leader才能提交propose,具体算法可见Fast Paxos。因此,要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。

架构:

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官网:http://zookeeper.apache.org/

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RPC

(Remote Procedure Call Protocol)——远程过程调用协议

一、Apache?Avro

简介:Apache Avro是Hadoop下的一个子项目。它本身既是一个序列化框架,同时也实现了RPC的功能。Avro官网描述Avro的特性和功能如下:

  • 丰富的数据结构类型;
  • 快速可压缩的二进制数据形式;
  • 存储持久数据的文件容器;
  • 提供远程过程调用RPC;
  • 简单的动态语言结合功能。

相比于Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers,Apache Avro具有以下特点:

  • 支持动态模式。Avro不需要生成代码,这有利于搭建通用的数据处理系统,同时避免了代码入侵。
  • 数据无须加标签。读取数据前,Avro能够获取模式定义,这使得Avro在数据编码时只需要保留更少的类型信息,有利于减少序列化后的数据大小。

官网:http://avro.apache.org/

二、Facebook Thrift

贡献者:Facebook

简介:Thrift源于大名鼎鼎的facebook之手,在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目,对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。

thrift可以支持多种程序语言,例如: C++,Cocoa,Erlang,Haskell,Java,Ocami,PHP,Smalltalk. 在多种不同的语言之间通信thrift可以作为二进制的高性能的通讯中间件,支持数据(对象)序列化和多种类型的RPC服务。

Thrift适用于程序对程 序静态的数据交换,需要先确定好他的数据结构,他是完全静态化的,当数据结构发生变化时,必须重新编辑IDL文件,代码生成,再编译载入的流程,跟其他IDL工具相比较可以视为是Thrift的弱项,Thrift适用于搭建大型数据交换及存储的通用工具,对于大型系统中的内部数据传输相对于JSON和xml无论在性能、传输大小上有明显的优势。

Thrift 主要由5个部分组成:

· 类型系统以及 IDL 编译器:负责由用户给定的 IDL 文件生成相应语言的接口代码

· TProtocol:实现 RPC 的协议层,可以选择多种不同的对象串行化方式,如 JSON,Binary。

· TTransport:实现 RPC 的传输层,同样可以选择不同的传输层实现,如socket,非阻塞的 socket,MemoryBuffer 等。

· TProcessor:作为协议层和用户提供的服务实现之间的纽带,负责调用服务实现的接口。

· TServer:聚合 TProtocol,TTransport 和 TProcessor 几个对象。

上述的这5个部件都是在 Thrift 的源代码中通过为不同语言提供库来实现的,这些库的代码在 Thrift 源码目录的 lib 目录下面,在使用 Thrift 之前需要先熟悉与自己的语言对应的库提供的接口。

Facebook Thrift构架:

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官网:http://thrift.apache.org/

集群管理

一、Nagios

简介:Nagios是一款开源的免费网络监视工具,能有效监控Windows、Linux和Unix的主机状态,交换机路由器等网络设置,打印机等。在系统或服务状态异常时发出邮件或短信报警第一时间通知网站运维人员,在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知。

Nagios可运行在Linux/Unix平台之上,同时提供一个可选的基于浏览器的WEB界面以方便系统管理人员查看网络状态,各种系统问题,以及日志等等。

官网:http://www.nagios.org/

二、Ganglia

简介:Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目,设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能,如:cpu 、mem、硬盘利用率, I/O负载、网络流量情况等,通过曲线很容易见到每个节点的工作状态,对合理调整、分配系统资源,提高系统整体性能起到重要作用。

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官网:http://ganglia.sourceforge.net/

三、Apache?Ambari

简介:Apache Ambari是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。Ambari目前已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

Apache Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等的集中管理。也是5个顶级hadoop管理工具之一。

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Ambari主要取得了以下成绩:

  • 通过一步一步的安装向导简化了集群供应。
  • 预先配置好关键的运维指标(metrics),可以直接查看Hadoop Core(HDFS和MapReduce)及相关项目(如HBase、Hive和HCatalog)是否健康。
  • 支持作业与任务执行的可视化与分析,能够更好地查看依赖和性能。
  • 通过一个完整的RESTful API把监控信息暴露出来,集成了现有的运维工具。
  • 用户界面非常直观,用户可以轻松有效地查看信息并控制集群。

Ambari使用Ganglia收集度量指标,用Nagios支持系统报警,当需要引起管理员的关注时(比如,节点停机或磁盘剩余空间不足等问题),系统将向其发送邮件。

此外,Ambari能够安装安全的(基于Kerberos)Hadoop集群,以此实现了对Hadoop 安全的支持,提供了基于角色的用户认证、授权和审计功能,并为用户管理集成了LDAP和Active Directory。

官网:http://ambari.apache.org/

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基础设施

一、LevelDB

贡献者:Jeff Dean和Sanjay Ghemawat

简介:Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能,主要归功于它的良好的设计。特别是LMS算法。LevelDB 是单进程的服务,性能非常之高,在一台4核Q6600的CPU机器上,每秒钟写数据超过40w,而随机读的性能每秒钟超过10w。

Leveldb框架:

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官网:http://code.google.com/p/leveldb/

二、SSTable

简介:如果说Protocol Buffer是谷歌独立数据记录的通用语言 ,那么有序字符串表(SSTable,Sorted String Table)则是用于存储,处理和数据集交换的最流行??的数据输出格式。正如它的名字本身,SSTable是有效存储大量键-值对的简单抽象,对高吞吐量顺序读/写进行了优化。

SSTable是Bigtable中至关重要的一块,对于LevelDB来说也是如此。

三、RecordIO

贡献者:Google

简介:我们大家都在用文件来存储数据。文件是存储在磁盘上的。如果在一些不稳定的介质上,文件很容损坏。即时文件某个位置出现一点小小的问题,整个文件就废了。

下面我来介绍Google的一个做法,可以比较好的解决这个问题。那就是recordio文件格式。recoidio的存储单元是一个一个record。这个record可以根据业务的需要自行定义。但Google有一种建议的处理方式就是使用protobuf。

reocordio底层的格式其实很简单。一个record由四部分组成:

  • MagicNumber (32 bits)
  • Uncompressed data payload size (64 bits)
  • Compressed data payload size (64 bits),or 0 if the data is not compressed
  • Payload,possibly compressed.

详细格式如下图所示:

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到这里,大家可能已经知道,recordio之所以能对付坏数据,其实就是在这个MagicNumber(校验值)。

四、Flat?Buffers

贡献者:Google

简介:谷歌开源高效、跨平台的序列化库FlatBuffers。

该库的构建是专门为游戏开发人员的性能需求提供支持,它将序列化数据存储在缓存中,这些数据既可以存储在文件中,又可以通过网络原样传输,而不需要任何解析开销。

(编辑:安卓应用网_ASP源码网)

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