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A-E

    • A
      AM

      参见 ApplicationMaster (ApplicationMaster)

      ApplicationMaster

      负责相应的调度和协调,结合从ResourceManager获得的资源和NodeManager协同工作来运行和监控任务。

    • B
      备份数

      HDFS中存储文件的副本数。

      HBase的表是三个维度排序的映射。从行主键、列主键和时间戳映射为单元格的值。所有的数据存储在HBase的表单元格中。

    • C
      Container

      作为资源隔离,当前仅提供Java虚拟机CPU和内存的隔离。

      Core节点

      MRS集群中的核心节点,处理数据并在HDFS中存储过程数据。

    • D
      DataNode

      HDFS集群的工作节点。根据客户端或者元数据节点的调度存储和检索数据,定期向元数据及客户端发送它们所存储的文件块的列表。

      DDL

      参见 数据定义语言 (Data Definition Language)

      DML

      参见 数据操作语言 (Data Manipulation Language)

      DN

      参见 DataNode (DataNode)

      单元格

      HBase中通过行和列确定的一个存贮单元称为单元格。

    F-J

      • F
        分布式弹性数据集

        分布式弹性数据集是一种抽象的分布式内存,允许开发者在分布式集群中进行容错计算。

        分区

        类似传统数据库中的分区,每个RegionServer上可以有多个Region。

      • H
        Hadoop分布式文件系统

        Hadoop分布式文件系统(HDFS)能提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集方面的应用。MRS集群中的数据存储在HDFS中。

        Hbase

        HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用它搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。

        HDFS

        参见 Hadoop分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System)

        Hfile

        HBase的文件格式,存储HBase的Key和Value的文件。Key和Value都是Byte类型的数组。

        Hive

        Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。

        Hive查询语言

        应用于Hive数据仓库的标准数据查询语言。

        HiveQL

        参见 Hive查询语言 (Hive Query Language)

        Hmaster

        又称Master,负责HBase中RegionServer的管理,包括RegionServer的负载均衡、Region分裂、Region分配、Region迁移等。在HA模式下,包含主用HMaster和备用HMaster。

      • J
        阶段

        Spark应用程序中由Shuffle隔开的任务的集合。

      K-O

        • L
          列族

          列族是预定义的列集合,且存储在HBase Schema中。如果需要在列族下创建一些列,首先需创建列族。列族将HBase中具有相同性质的数据进行重组,且没有类型的限制。同一列族的每行数据存储在同一个服务器中。每个列族像一个属性,如压缩包、时间戳、数据块缓存等等。

        • M
          Map

          用来把一组键值对映射成一组新的键值对。

          MapReduce

          Hadoop的MapReduce组件是一种简化并行计算的编程模型,名字源于该模型中的两项核心操作:Map和Reduce。Map将一个任务分解成为多个任务,Reduce将分解后多任务处理的结果汇总起来,得出最终的分析结果。在MRS集群中,支持提交用户开发的MapReduce程序,执行程序并获取结果。

          MapReduce服务

          MapReduce服务(MRS)打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护平台,对外提供大容量的数据存储和分析能力,可解决各大企业的数据存储和处理需求。用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服务,用于快速在主机上创建集群,提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。

          Master节点

          MRS集群中的主节点。负责管理集群,协调将 MapReduce可执行文件分配到核心节点。此外,还会跟踪每个作业的执行状态,监控DataNode的运行状况。

          MRS

          参见 MapReduce服务 (MapReduce Service)

        • N
          NameNode

          HDFS集群的主节点。维护着文件树和文件数据的存储位置信息,并处理客户端的文件访问请求。在HA部署模式下,包含主NameNode和Secondary NameNode。

          namespace

          namespace是表中的一个逻辑组,类似于关系型数据库系统中放入数据库。

          NM

          参见 NodeManager (NodeManager)

          NN

          参见 NameNode (NameNode)

          NodeManager

          负责执行应用程序的容器,同时监控应用程序的资源使用情况(CPU、内存、硬盘、网络),并且向ResourceManager汇报。

        P-T

          • R
            RDD

            参见 分布式弹性数据集 (Resilient Distributed Datasets)

            Reduce

            用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

            RegionServer

            RegionServer是HBase集群运行在每个工作节点上的服务。一方面维护Region的状态,提供对于Region的管理和服务;另一方面,上传Region的负载信息,参与HMaster的分布式协调管理。

            ResourceManager

            集群的资源管理器,基于应用程序对资源的需求进行调度。资源管理器提供一个调度策略的插件,它负责将集群资源分配给多个队列和应用程序。调度插件可以基于现有的能力调度和公平调度模型。

            RM

            参见 ResourceManager (ResourceManager)

            Row key

            HBase中标的主键,表按照主键的字母升序排列。

            RS

            参见 RegionServer (RegionServer)

            任务

            承载业务逻辑的运算单元,也是可执行的最小工作单位。

          • S
            Secondary NameNode

            帮助元数据节点管理元数据的工具。用于镜像备份,或日志与镜像的定期合并。

            Shuffle

            从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。

            Spark

            MRS在云上部署并托管了Apache Spark集群,Spark是一款分布式并行数据处理框架。

            Spark SQL

            Spark SQL是Apache Spark的重要组成部分,其前身是Shark,为熟悉传统数据库但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。

            时间戳

            用于索引同一份数据的不同版本,时间戳的类型是64位整型。时间戳可以由HBase在数据写入时自动赋值或者由客户显式赋值。

            数据操作语言

            HiveQL语言中一种负责对数据库对象运行数据访问工作的指令集,以INSERT、UPDATE、DELETE三种指令为核心,分别代表插入、更新与删除,是开发以数据为中心的应用程序必定会使用到的指令。

            数据定义语言

            HiveQL语言中一种负责数据结构定义与数据库对象定义的语言,由CREATE、ALTER与DROP三个语法所组成,最早是由 Codasyl (Conference on Data Systems Languages) 数据模型开始,现在被纳入 SQL 指令中作为其中一个子集。

            索引

            一种数据结构,提高了对数据库表中的数据检索操作效率。可以使用一个数据库表中的一列或多列,提供了快速随机查找和有效访问有序记录的基础。

          U-Z

            • W
              WAL

              参见 预写日志系统 (Write Ahead Log)

              文件块

              HDFS中存储的最小逻辑单元。每个HDFS文件由一个或多个文件块存储。所有的文件块存储在DataNode中。

            • X

              HBase表的一个维度,包含行主键(由任意字符组合成)。表是按照行主键的字母进行排序。行主键用于表的检索。

            • Y
              预写日志系统

              数据库中一种高效的日志算法。在相同的数据量下,采用预写日志系统(WAL)日志的数据库系统在事务提交时,磁盘写操作只有传统的回滚日志的一半左右,大大提高了数据库磁盘I/O操作的效率,从而提高了数据库的性能。HBase中每次增量加载的数据都是写在WAL中。

            • Z
              执行者

              执行者是工作节点中执行Spark应用的进程。该进程运行任务并在内存或磁盘保存数据。每个应用都有其对应的执行者。

              作业

              MRS为用户提供程序执行平台,用户可将自己开发的程序提交到MRS集群中,执行程序并获取结果。MRS也支持在线提交SQL语句,对结构化数据进行查询和解析。

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