Hadoop生态系统将永久存在。算作频年来最病笃的大数据撑握期间之一，况兼预测明天几年仍将赓续进展病笃作用，Hadoop如今已成为通用数据集成系统（如数据造谣化平台）的要害筹备数据源之一。联系词，Hadoop不单是是一个数据库或一款软件。它是一个复杂的生态系统，由多种高度异构的软件组成，运行于散布式数据环境中——险些不错看作是一个孤独的操作系统。因此，将Hadoop算作数据源进行集成体育游戏app平台，带来了一系列其他系统所莫得的挑战。咱们不错从念念考将Hadoop算作数据源集成究竟意味着什么开动。

咱们不错通过界说一系列孤独的集成点来分析这个场景，将其分为两组：基本集成点和专科集成点。这些集成点将赋予数据造谣化平台使用Hadoop装配的特定部分算作孤独数据源的才智，每个部分具有我方的性情和功能。

基本集成点

Hadoop中枢的两个最病笃组件之一是Hadoop散布式文献系统（HDFS）。HDFS是一个孤独于主机操作系统的文献系统，其艳羡方式使得所有存储在其中的文献皆被散布到Hadoop集群的不同节点上。HDFS关于数据造谣化（DV）平台极为病笃，因为所稀有据皆存储在这里，而这些数据可能被各式Hadoop撑握的软件所使用。要是咱们履行自界说的MapReduce任务，它们的终局会输出到HDFS文献中；要是咱们使用Hive或HBase，它们的数据也会存储在HDFS中；要是咱们使用任何Hadoop剧本讲话，操作的亦然HDFS文献。数据就存储在这里，咱们可能需要以某种方式旁观它，就像咱们可能需要径直旁观DV平台主机系统上土产货或而已文献夹中的文献同样，无论这些文献的样貌或创建它们的软件是什么。

除了号召行，HDFS还提供了一种二进制API库，不错匡助数据造谣化平台旁观其中的数据。这个API撑握文献系统中的不同类型的文献以及不错对它们履行的操作。然则，它是一个二进制API，因此使用它时，咱们在软件和Hadoop的API之间树立了一个硬兼并或依赖关系。当斥地定制的里面惩办决议时，这并不是什么大问题，但当创建通用的数据集成器具时，条件它们省略在各式不同的场景中开箱即用时，这就组成了一个病笃挑战。此外，数据造谣化系统通常部署在而已的Hadoop集群上，因此，很多时候，使用这些高性能二进制库的公正可能相较于使用更法式的接口有所甘休。

大多数Hadoop装配还允许通过REST API旁观HDFS过头操作，主要通过两个接口：WebHDFS和HttpFS。它们之间存在一些意见上的各别（举例，WebHDFS会将客户端重定向到数据所在的特定节点，而HttpFS则不错算作单功绩器代理），这可能使咱们根据特定场景的需求偏好其中一个。不外，通常情况下，它们是互操作的，提供了颠倒好的性能，最病笃的是为外部/而已数据集成软件（如DV）提供了一个基于HTTP左券的法式、解耦的接口来旁观数据。

因此，一朝文献系统的旁观问题惩办，接下来咱们可能需要的其他基本/中枢集成点是什么呢？安全性，虽然！

Hadoop中的安全性险些成为了一个孤独的行业。Hadoop系统中有很多不同的数据加密、身份考据和授权惩办决议，这亦然必须的，因为咱们研究的是保护深广可能敏锐的数据以及处理这些数据的过程。多年来，各个企业级Hadoop刊行商皆为生态系统孝敬了我方的力量，安全性是篡改（以及异构化）最为显贵的限度之一。

联系词，从数据造谣化平台的角度来看，集成Hadoop（或其部分）算作数据源时，咱们通常将Hadoop安全性视为外部/而已客户端，因此，大多数加密和授权机制应该对咱们透明。这意味着咱们不错专注于身份考据，卓著是专注于险些所有Hadoop功绩中最深广的身份考据机制：Kerberos。

通过诞生一个密钥分发中心（KDC），Kerberos省略以齐集方式保护Hadoop装配中的所有效户密码，但这条件Hadoop客户端在身份考据过程中省略使用Kerberos左券，即取得并料理特定的身份考据字据（票证），并将它们发送给Hadoop中的Kerberos化功绩。这条件数据造谣化系统集成（或至少省略与之交互）Kerberos客户端软件，以便省略与Hadoop功绩树立安全通讯通说念。

关于像WebHDFS和HttpFS这么的HTTP REST API，通常会提供一种名为Kerberos SPNEGO的特定机制，数据造谣化平台不错使用该机制旁观这些功绩。

图1：数据造谣化无需出动数据即可整合数据

通过HDFS和安全性，咱们仍是涵盖了基本成分：咱们不错以安全的方式旁观Hadoop装配中的数据。联系词，本体上，大多数Hadoop装配并不单是运行自界说斥地的MapReduce任务，并将文献输出到HDFS。违犯，更多复杂的Hadoop撑握软件在Hadoop中枢上运行，省略更高效地进行数据存储、查询和分析，这些数据造谣化平台不错算作其数据源，而无须径直旁观HDFS。这等于咱们离开Hadoop中枢并开动盘考专科集成点的所在，也等于与运行在Hadoop系统上的特定数据功绩的集成。

专科集成点

Hadoop是一个颠倒健康且裕如渴望的生态系统，有深广不同的数据导向器具不错在Hadoop中枢上运行。从数据造谣化平台的角度来看，很多这些器具不错算作数据源，但它们的异质性使得每一个器具皆必须单独谋略。从数据花消者的角度来看，莫得“与Hadoop集成”这一说法，只好“与Hadoop的X功绩集成”这一说法。

让咱们简要驳斥两个最受接待的Hadoop数据功绩：Apache HBase和Apache Hive。

Apache HBase是一个运行在HDFS上的NoSQL数据存储。它的要害特色是省略提供对存储在HDFS中的数据的就地及时旁观（而HDFS自身无法提供这种旁观）。它具有雷同于Google BigTable策画的键值数据存储款式，并根据具体的Hadoop刊行版提供多种旁观方式，从二进制API库到REST接口等，接受不同的安全机制（主要基于Kerberos认证）。

从数据造谣化平台的角度来看，旁观HBase通常意味着而已旁观。为此，REST API是一个邃密的法式且解耦的遴选，但出于性能或架构原因，咱们可能更倾向于遴选二进制API。在这种情况下，和径直旁观HDFS同样，咱们将靠近将代码与这些二进制API的特定版块高度耦合的问题，因此咱们本体上是在以性能为代价，疏浚了艳羡上的便利。需要肃穆的是，HBase并不是一个关系型数据存储，因此它并莫得（径直）提供任何法式的SQL接供词咱们通过法式API（如JDBC或ODBC）而已旁观。

Apache Hive是一个针对大数据集的查询和分析器具。它运行在HDFS之上，并提供了雷同SQL的接口，合适从数据造谣化平台进行简便查询。此外，Hive不仅不错径直对HDFS存储的数据集进行操作——本体上，它还不错诈欺现存的HBase基础设施，借助Hive浩瀚而活泼的数据分析器具对已存储和/或处理的数据进行分析。数据造谣化平台不错通过法式的JDBC或ODBC驱动样貌迫害旁观Hive功绩，通过Kerberos进行身份考据，并将来自Hadoop装配的数据险些与任何其他关系型数据库料理系统（DBMS）同样进行集成。

图2：数据造谣化终了数据编织架构

联系词，HBase和Hive只是两个（颠倒流行的）示例。不错算作数据造谣化数据源使用的Hadoop数据功绩颠倒多，还有很多其他流行的软件包，如Apache Phoenix、Cloudera Impala、Pivotal HAWQ、MapR-DB等。在险些每种情况下，咱们皆会发现数据造谣化系统算作而已客户端，使用二进制库、基于REST的API或SQL API（如JDBC）来检索数据，并使用Kerberos认证。每种接口的遴选将在每种情况下决定这些集成的可儿慕性、性能和斥地使命量，最终将根据每种场景接受的次序和架构，匡助数据造谣化平台从Hadoop大数据系统中提真金不怕火最大价值。

四大显贵上风

通过数据造谣化期间，企业省略更高效地诈欺Hadoop数据源，惩办传统集成方式的瓶颈。以下是数据造谣化在Hadoop集成中的四大上风：

1. 高效的数据集成：晋升整合终局50%

数据造谣化期间省略在不出动数据的情况下，将Hadoop中的数据与其他数据源进行整合。这种次序不仅幸免了数据复制和存储老本，还大大晋升了数据旁观终局。谋略标明，使用数据造谣化期间后，数据整合终局提高了50%。

2. 及时数据旁观：加快决策过程30%

数据造谣化省略提供对Hadoop数据的及时旁观，排斥了传统数据集成中需要恭候ETL过程完成的蔓延。这使得企业省略在数据生成的第一时辰进行分析和决策，匡助公司加快了30%的决策过程。

3. 裁汰老本：粗略40%的集成用度

通过造谣化，企业省略减少数据复制和物理存储的需求，同期裁汰了斥地和艳羡老本。数据表露，接受数据造谣化后，Hadoop与其他系统的集成老本裁汰了40%，况兼集成过程中的复杂性大大减少。

4. 活泼应酬期间变革：无缝扩张

跟着大数据期间的不休发展，新的期间和器具层见错出。数据造谣化平台省略迫害适合这些变化，并为企业提供无缝的期间扩张才智。这意味着，企业不错跟着期间的发展活泼地调换其数据架构，无需惦念系统的兼容性问题。

数据造谣化期间不仅惩办了Hadoop生态系统中的集成挑战，还为企业提供了高效、低老本的数据整合决议。通过数据造谣化，企业省略快速、活泼地旁观和分析离别在多个数据源中的数据，晋升业务敏捷性和决策终局。

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