生态圈框

① 大数据学什么框架什么是生态圈

大数据平台中的主流框架主要有以下三种：

(一)Hadoop生态圈

• HDFS：分回布式文件系统，解决答大数据的存储

• Yarn(MapRece)：分布式计算框架，解决大数据的计算

• Hive：Hadoop中的数据分析引擎，支持SQL

• HBase：基于HDFS的NoSQL数据库

• ZooKeeper：分布式协调服务，可以用于实现HA(高可用架构)

• 其他

(二)Spark生态圈

• Spark Core：Spark的核心，用于离线计算

• Spark SQL：Spark的数据分析引擎，支持SQL语句

• Spark Streaming：Spark的流式计算引擎，但本质依然是离线计算

• MLlib：机器学习框架

(三)Flink生态圈

• Flink DataSet：Flink批处理(离线计算)API

• Flink DataStream：Flink流处理(实时计算)API

• Flink Table&SQL：Flink的数据分析引擎，支持SQL语句

• MLlib：机器学习框架

② 什么是生物圈什么是生态系统

一、分析教材
这是一节七年级的生物课。

人和其他生物都生活在生物圈中，生物圈为生物的生存提供了基本的条件。生物的生存、延续和发展与生物圈息息相关，生物圈是所有生物的共同家园。这个单元的教学内容，旨在使学生认识到“家”中有很多成员，他们相互依存、相互影响，处在动态变化之中。随着人类社会的发展，人类的活动对生物圈的影响越来越大，保护和改善环境是人类的迫切愿望，加强环境教育，使初中生提高环境意识，正确认识环境问题的现状，学习解决环境问题的知识和观念，并使学生的行为与环境相和谐，这是时代和社会发展的需要。

二、分析学生

七年级的学生虽然没有学过生物学知识，但他们从小学的《自然》及生活中的电视节目中已了解了许多生物学的知识。他们能说出各种各样生物的名称、地球上哪些地方有生物生存等，但没有构成“生物和其生存的环境”的整体体系──生物圈的概念，不知生物和生存环境是相互依存的关系，生物圈为生物生存提供了基本条件。

七年级学生心理和认知发展的规律要求在教学中充分调动他们的激情。他们不喜欢枯燥的说教，但乐于观察、分析图片，自己动手做实验等能表现他们的活力。

七年级的学生不喜欢、不满足简单的教材里的图画、文字，他们喜欢讲自己熟悉的人或事。布置贴近学生生活的作业，为他们提供一个适合个性发展的空间，更能激发和培养他们的创造性。

三、设计理念

根据基础教育课程改革的具体目标，改变课程过于注重知识传授的倾向，强调以活动教学方式为主，通过形式活泼、内容丰富的活动激发学生的学习热情和学习兴趣，在满足学生表现欲的同时，提高学生的创造力。力求在整个教学中体现出“三维”教学目标。

四、教学目标

（一）情感态度与价值观

1. 使学生认识到自己是生物圈，这个家庭中的一员，应该积极、主动认识并保护这个家；

2. 培养学生相互合作的精神，学会尊重和理解他人发表的见解。

（二）能力

1. 使学生初步具有搜集、处理图文资料，运用观察、分析、比较等方法解决生物学问题的能力；

2. 会组织语言表达自己的观点，提高学生的口头表达能力；

3. 培养学生合作讨论问题，提高探究学习的能力。

（三）知识

1. 描述生物圈的范围；

2. 说出生物圈为生物的生存提供的基本条件；

3. 尝试搜集和分析资料；

4. 认同生物圈是所有生物共同的家园，我们应当了解和爱护这个家。

五、教学过程

（一）创设问题情境，引导学生思考、讨论、导入课题。

1. 播放歌曲《大中国》，教师和学生齐唱。

［让学生体会到家的温馨和重要性。］

2. 歌中唱到我们都有一个家，名字叫“中国”，同时我们全世界人民还生活在一个比中国还大的家，教师引导学生回答这个家的名字。

［让学生对生物圈有个初步的理性认识。］

3. 比喻：地球──足球

生物圈（地球的表层）──一张薄纸

既然如此，你想了解这个家吗？

4. 引入课题：生物圈。

［使学生在一种轻松而又好奇的氛围中愉快地进入角色，开始本课的学习。］

（二）学生通过讨论、角色扮演等实践活动，学习新知。

1. 生物圈的范围。

（1）说一说：地球上哪些地方有生物。

证一证：阅读教材第11、12页“生物圈的范围”，看看科学家的观点是否与自己的相同。

［给学生自由发言的空间和时间，让学生主动参与学习活动，培养学生良好的学习习惯。］

提出问题：通过验证，哪些同学的观点和科学家的一样，一起交流一下，可以吗？

引导学生概括出：以海平面为标准划分，向上可达到约10千米的高度，向下可深入约10千米的深处，整个厚度约为20千米。

提出问题：在这个20千米的厚度中，可以把生物圈划分为几个圈层呢？

（2）角色扮演：全班学生分成三大组，每组代表一个生物圈层进行讨论，并做汇报表演。

［让学生自由组合成小组进行交流活动（一般前后四个学生，方便易行），利用角色扮演，调动学生学习的主动性和积极性，使学生处于学习的主体地位。学生在扮演过程中，既掌握知识，发展能力，还会对情感态度与价值观的养成有极大帮助。如有利于学生合作学习的精神和语言表达能力的提高。］

表演结束，学生概括出：

（3）由此介绍：水圈、大气圈和岩石圈是截然分开的吗？

［让学生自己先猜想，再举例说明，有利于培养学生主动探索，勇于想象的科学精神。］

结论：不是。

（4）设疑：为什么生物圈中有生物，其他地方没有呢？

2. 生物圈为生物的生存提供了基本条件。

（1）讨论：学生分成6大组（确定1人为组长，及时、准确记录该小组成员活动情况，以作学期成绩参考。）引导学生带着问题观察、比较教材第12、13页的6幅图片。

［分组讨论，培养学生探究合作学习能力。］

讨论题：

①向日葵生长需要什么条件？长颈鹿的生活需要什么？

②向日葵和仙人掌，牛和海豚的生存条件有什么异同？

③为什么干旱会使粮食严重减产？

［充分利用教材提供的信息资料，培养学生独立分析、观察、比较和综合归纳的能力。］

（2）汇报结果：以组间竞赛形式，每组推选一名代表，说出该组讨论的结果，其他组成员和教师作评委，对各组的作答给予适时的、恰当的评价。

［通过竞争学习，调动学生学习的积极性，并注重学生间的相互评价方式和应用。］

（3）小结：

讨论1：向日葵生长需要阳光、空气、水、土壤和肥料；

长颈鹿的生活需要食物、水、空气、阳光和温度。

讨论2：向日葵生活在土壤中，土壤中有水分；

仙人掌生活在沙漠中，土壤中缺水；

牛生活在陆地上，而海豚生活在海洋中。

讨论3：因为植物的生长需要水，没有水，植物就不能正常生长，所以干旱会使粮食减产。

（4）质疑：①地球上其他的生物生存也需要这些条件吗？

引导学生举例说明：地球上其他的生物生存也需要这些条件。

（实物投影）投影学生搜集的多种资料，有文字的、有图片的……

②如何获得和分析这些资料？

引导学生回忆、并结合教材第12页红框中内容，掌握有关搜集和分析资料的知识后小结：

资料形式：文字、图片、数据、音像资料等。

对资料处理：整理并分析，从中寻找问题的答案，或发现探索的线索。

［给学生自由想象的空间和时间，体现了学生的主体地位，调动了学生的学习热情。］

（5）小结：所有生物生存需要的基本条件都是一样的，这些条件包括营养物质、阳光、空气、水、适宜的温度、一定的生存空间。

（6）知识迁移：任举一种熟悉的生物，说说它的生存也必须具备这些条件吗。

［遵循巩固性原则。］

3. 总结。

（1）通过这节课的学习，有关“生物圈”的知识，你知道哪些？

引导学生回忆，总结本节所学的知识点。

［改变传统的教学方式，始终以学生为主体，突出学生的主体地位。通过学生小结本节主要知识及学习活动，养成学习──总结──学习的良好学习习惯，发挥自我评价的作用，并培养学生的语言表达能力。］

（2）让学生设计一道题，尽量把这节课的主要内容包括进去（提示：可以用表格的形式）。

有人设计了类似的题目：下列条件是该生物生存所必需的填“+”，否则填“-”，问其他哪一个学生愿意表现一下？（学生争着回答。）

［让学生大胆创新，改变以往教师考学生的方式，自己设计题目考自己，在提高创新能力的同时，也使所学知识得到了巩固。］

（3）通过本节课的学习，有关“生物圈”的知识你还想知道哪些？

我想知道生物圈为生物的生存提供的这些条件一旦改变或不足时，对生物有没有影响？生活在这个生物圈中的生物会不会对生物圈造成影响？

［培养学生虚心提问，学无止境的意识，并为下节课或以后的学习做铺垫。］

4. 巩固练习。

（1）你会填吗？

（2）我来试一试。

我们在养花的过程中，经常给花松土、施肥、浇水、放在阳光下，天气冷了，还要把花搬到屋里，而且一般一个花盆只栽一种植物，这体现了生物生存所需的基本条件，与上述顺序相对应，分别是（）

①阳光②水③空气④营养物质

⑤适宜的温度⑥一定的生存空间

A.①④⑥⑤②③B.③④②①⑤⑥

C.②①⑤⑥③④D.⑤②①④⑥③

［体现“STS”的教学模式，将所学的内容紧密结合生活实际，体会生物学习在生活中的应用。］

（3）课后想一想。

生物在生物圈内生存需要一定的条件，如果条件改变或不能满足时，生物是否还能很好地生存？如果不能，请搜集资料说明你的观点。

［培养学生的思维能力和想象力。］

六、教学反思

本设计中导入部分收到了意想不到的效果。虽然只是一首简单、普通的歌曲却一下子把学生的学习热情调动起来了，使他们愉快轻松地进入本节知识的学习。对于知识点的学习，采用角色扮演，分组讨论的学习方式也是本设计的较成功之处。

让学生学完知识，自己编一道题考一考其他的同学，并将编好的题目写在预先准备的纸上，以便实物投影展示，“考”时由编题者当“主考官”，学生自愿参与，“被考者”的回答正确与否，主要由编题者确认，对于较难的问题可以采取集体讨论方式来解决。这样，让学生编题互问互检，注重学生间相互评价方式的应用，不仅能更好地激发学生的学习兴趣，还能培养学生的创新意识和创造能力。在实施开放式教学的过程中，注重引导学生在课堂活动过程中感悟知识的生成、发展与变化，培养学生主动探索、善于发现的科学精神以及合作交流的精神和创新意识。将新教材、新教法和新的课堂环境有机地结合起来，将学生自主学习与创新意识培养落到实处。

需要反思的是：1. 对于七年级的学生，生物是一门新学科，所用的教材又是新教材，学生尚未进入正轨，尚未养成良好的学习习惯、讨论风气、合作精神，出现了课堂气氛松散的现象，在以后的教学中要从这一方面狠抓学生，分组时采取责任制，责任到人，做到“组内人人有事做，事事有人做”。2. 以后的教学过程要认真解读、努力钻研新大纲、新课程标准，尽量达到高的要求。

③ 有知道厦门生态圈的吗他们有个项目叫 帮你卖 现在找城市代理，要投十多万，靠不靠谱

我家里人说要在里面卖土特产，但要百分之五的保证金。怎么劝都没用

④ 实时处理大数据 如何才能最大限度发挥大数据的价值

猎豹是基于Hadoop生态圈的计算框架，提供可视化数据建模分析的工具，工具集成了版数据源管理，支持传统关权系数据库以及大数据源（ElasticSearch，Hive，SparkSql等）。本工具可使用户更便捷的对大数据以及关系数据进行数据的比对分析和处理。

⑤ 关于保护生物圈的手抄报

s怎样进行手抄报的设计与制作，大体上可以从这三个方面来阐述：

一、美化与设计的步骤；
二、报头、插图与尾花的表现；
三、编辑抄写描绘制作过程。

一、美化与设计

手抄报的美化与设计涉及的范围主要有：版面设计与报头、题花、插图、尾花和花边设计等。

1、版面设计是出好手抄报的重要环节

要设计好版面，须注意以下几点：

（1）明确本期手抄报的主要内容是什么，选用有一定意义的报头（即报名）。一般报头应设计在最醒目的位置；

（2）通读所编辑或撰写的文章并计算其字数，根据文章内容及篇幅的长短进行编辑（即排版）。一般重要文章放在显要位置（即头版）；

（3）要注意长短文章穿插和横排竖排相结合，使版面既工整又生动活泼；

（4）排版还须注意：字的排列以横为主以竖为辅，行距要大于字距，篇与篇之间要有空隙，篇与边之间要有空隙，且与纸的四周要有3CM左右的空边。另外，报面始终要保持干净、整洁。

2、手抄报报头

报头起着开门见山的作用，必须紧密配合主题内容，形象生动地反映手抄报的主要思想。报名要取得有积极、健康、富有意义的名字。
报头一般由主题图形，报头文字和几何形体色块或花边而定，或严肃或活泼、或方形或圆形、或素雅或重彩。

报头设计应注意：

（1）构图要稳定，画面结构要紧凑，报头在设计与表现手法上力求简炼，要反映手抄报的主题，起“一目了然”之效；
（2）其字要大，字体或行或楷，或彩色或黑白；
（3）其位置有几种设计方案：一是排版设计为两个版面的，应放在右上部；二是排版设计为整版的，则可或正中或左上或右上。一般均设计在版面的上部，不宜放在其下端。

3、题头

题头（即题花）一般在文章前端或与文章题图结合在一起。设计题头要注意以题目文字为主，字略大。装饰图形须根据文章内容及版面的需要而定。文章标题字要书写得小于报题的文字，要大于正文的文字。总之，要注意主次分明。

4、插图与尾花

插图是根据内容及版面装饰的需要进行设计，好的插图既可以美化版面又可以帮助读者理解文章内容。插图及尾花占的位置不宜太大，易显得空且乱。尾花大都是出于版面美化的需要而设计的，多以花草或几何形图案为主。插图和尾花并不是所有的文章都需要的，并非多多益善，应得“画龙点睛”之效。

5、花边

花边是手抄报中不可少的。有的报头、题头设计可用花边；重要文章用花边作外框；文章之间也可用花边分隔；有的整个版面上下或左右也可用花边隔开。在花边的运用中常用的多是直线或波状线等。

二、报头画、插图与尾花的表现手法

报头画、插图与尾花的表现手法大致可分为线描画法和色块画法两种。

1、线描画法

要求形象简炼、概括，用线准确，主次分明。

2、色块画法

除要求造型准确外，还须善于处理色块的搭配和变化关系，而这些关系的处理要从对象的需要出发，使版面色彩丰富。

三、手抄报的编绘制作的步骤

编绘制作是落实由设想到具体着手完成的重要步骤。

其步骤有二：一是准备阶段，另一是编制阶段。

1、准备阶段。

主要是各种材料、工具的准备。具体包括：拟定本期手抄报的报名；准备好一张白棒纸（大小视需要而定，有半开，四开，八开等，本次政教处举办的手抄报比赛是要求为《日报》大小，即半开）；编辑、撰写有关的文字材料（文章宜多准备些）；书写、绘图工具等。

2、编制阶段。

这个阶段是手抄报制作的主要过程。 大致为：版面设计、抄写过程、美化过程

⑥ 中国多少个自然保护地申报为世界生物圈保护区

生物圈保护区是一种新型的自然保护区，是根据“世界生物圈保护区网络章程框架”设立，在联合国教科文组织“人与生物圈计划”范围内得到国际上承认的地区。
“人与生物圈计划”简称MAB，是联合国教科文组织科学部门于1971年发起的一项政府间跨学科的大型综合性的研究计划。
截至2018年7月，中国已有34个自然保护地成功申报为世界生物圈保护区。具体保护区名录如下：
1．长白山自然保护区
2．卧龙自然保护区
3．鼎湖山自然保护区
4．梵净山自然保护区
5．武夷山自然保护区
6．锡林郭勒草原自然保护区
7．神农架自然保护区
8．博格达峰自然保护区
9．盐城自然保护区
10．西双版纳自然保护区
11．天目山自然保护区
12．茂兰自然保护区
13．九寨沟自然保护区
14．丰林自然保护区
15．南麂列岛自然保护区
16．山口自然保护区
17．白水江自然保护区
18．黄龙自然保护区
19．高黎贡山自然保护区
20．宝天曼自然保护区
21．赛罕乌拉自然保护区
22．达赉湖自然保护区
23．五大连池自然保护区
24．亚丁自然保护区
25．珠峰自然保护区
26．佛坪自然保护区
27.车八岭自然保护区
28.兴凯湖自然保护区
29.帽儿山国家森林公园
30.井冈山
31.牛背梁国家森林公园
32.蛇岛老铁山
33.汗玛自然保护区
34.黄山

⑦ WINDOWS , IOS , 安卓 哪个生态圈大

参考下面 要分清ios和android哪个开源组件多，看看github搜一下就一目了然 搜ios得到40938个项目 搜android得到112895个项目搜android得到112895个项目 作为最大的代码托管网站，github的数据绝对能体现这两个阵营的代码开源热度作为最大的代码托管网站，github的数据绝对能体现这两个阵营的代码开源热度 所以楼主的问题不成立 【锟斤拷的回答(33票)】: ----------谢邀，晚上来答了---------- 做Android做了大约3年，做的虽然都是描绘Application层的小玩意，但是对整套生态圈应该感觉还是有点小了解；赶脚题主这个问题就有点黑安卓的意思，在看来，这样的问题和“为什么C语言要比JAVA快”一样没有非常大的实际意义。所以感觉题主从主观上在做安卓的时候受到了挫折，哈哈。 首先想说的是，Android上的开源组件并不少。 具体项目就不多说了，各位同仁也在分享，而且git和group上多的一笔，像UIL(Universal Image Loader)这种神器，还有SherlockActionBar(已经被归入support v7，并且在最新版本的ADT中已经被强制填入)，很强大的Zxing这个一维码、二维码通吃的好玩意；还有什么pull-to-refresh的lib等等，同样也希望在这个主题里面能看到更多同僚的分享。 相比来说，就以一二维码为例，zxing对iOS的支持就不怎么样，同事在搞iOS上的条码扫描和生成的时候，费了很大的功夫，且效果不理想，条码二维码这个近几年很火吧？可是iOS上没有一套完整的东西，zbar什么的，看了几个，都不理想，或多或少有欠缺。 所以的观点的话，就这件事上，是不同意楼主的观点的，首先jdk&android都是开源的，所以不考虑难度和质量来说，更容易开发出来一套工具lib或者框架；其次Android有Google这个爹，本着Google精神，有很多人愿意去分享自己的东西；再者们从实际开发来讲，又或许是做的项目都很小、很白痴，没有觉得Android的第三方开源小玩意少，很多玩意都能找到相关的解决办法（现成代码）。 于是想了解下题主在什么契机下觉得Android的开源项目少呢？Android本身就是个开源项目呀。 再试图研究研究其它同仁的看法： 回报的问题 细讲讲工资，姑且当大伙儿都跟一样是给人打工的。现在的工资不比同组做iOS的人低，是做app开发的，感觉现在不知道谁传出来的都有这样一种误解，（不算适配的情况下）android开发简单，iOS开发困难。难道就因为oc入门比java削微复杂点么？或者说以为会点java就随随便便地说Android一样，都能搞？别逗了。Android里面玩法很多，跑到实际运营上就能给产品提供各种各样的玩法，像运营商定制，流氓功能（当然不提倡），都是能给公司和团队带来其它方面的获益的；就拿互联网app来讲，关键网络层代码用NDK写好，UI实现Android和iOS同样都是随便交给一个成手就能搞定，又哪里来的优越感？在灵活运用23甚至更多种设计模式，通读并精通算法导论和架构之美后，开发语言难道还有不同之处？这个是觉得很不满的； 会java并不代表会安卓，同样，会用java更不代表懂java，别用从不知道哪里看到的资料说java烂，dalvik卡，讲纯技术，为何oc不做跨平台？ 如果是做Android BSP这种相关的工程师，也可以叫Android工程师，这种价钱就不用多说了吧，不是和做app一个级别的，至少在北方是。 其次是广告收入，不要再看个排名就说iOS收入多多牛逼，应用内支付收益多少多少了好么？前两天一个小伙计拿俩图片当杀毒软件挣好几万的事情当真是装傻屏蔽了么？放垃圾广告山寨app这种事App store会让上么？要是邢山虎拿着MT来喷一点都不带还嘴，有多少人一个自己运营的APP都没搞过就开始大谈广告收入和排名算法了？认为大部分人花几天做一个app扔在Google play上，一次性也不用运营，咱们先不要把自己考虑成拯救世界的人，一个月挣个几百刀广告费不够诸位加个油吃个饭的嘛？万一点子投机了当真辞了工作去36kr觅个投资也好。 说的都是以这种屌丝来说的大实话，没接触过在BAT中做的经理。 碎片化的问题 这个的确是一个大问题且无法回避，硬要牵扯的话，和所谓“开源”项目也有点关系： 不够精：某些开源组件在某些特定机型上会报错，因为其可能改了原生的sdk； 不够多：现在对于Android程序员来讲“兼容到2.1（更有甚者到1.6）”已经和“兼容到IE6”一个级别地让人痛苦不堪；这也导致了最起码就有时候不愿意写一个库给小组用，要做的东西特别多，很恶心； 不够全：iOS其实一直贯彻的都是某些种特定的风格，至少和Android相比基本就可以看成只有一两种；可以针对一两种来做一套工具框架，但是肯定无法为未知种类做点什么（这里主要还是指UI，因为毕竟app开发的主要工作量还是在UI上） 生态圈的问题 一个是市场占有率，有说Android市场占有率占有高，开源项目就应该多的，这种纯属敷衍答案，此处不表；其次是所说的应用商店，换句话说是应用个数，再换个词儿叫有效应用个数，这个就不用多说了吧，上文也有提到，像这样就图个广告费还个贷款的人大有人在，做做rom放点系统apk流氓捆绑的也大有人在，觉得不爽的同僚也没必要喷，谁不为了活着；从审核机制来看，忘了在哪个资料上看到了，iOS帮开发者做好了XXX事情，是为了让他们开发出更好、更优良的点子；而做Android的，甚至是Android本身，仍然在摸索。 突然想到一个，也是经常碰见的，不知道cocoachina什么的iOS论坛怎么样，反正Android这边网上资料都烂了，各种瞎胡转载，不要求转载、爬虫的时候署名了，好歹把代码格式给帖过来；格式没有也没关系，能不能把代码给帖全了 反正在国内论坛上的时候，至少网络的时候，经常会心烦气躁，不知道题主是不是在搜某个实现的时候也碰见了这个问题？还是去stackoverflow上看看吧。 个人做Android APP开发，却用OSX，包括最近开始看iOS相关的开发内容，有时候拿着手里的iPhone玩一玩，静音、音量、home、power键都是刚需，玩游戏的时候不用像nexus一样怕碰到虚拟键，承认苹果做的非常非常棒，但是决不承认安卓比苹果差，实在没有可比性。 个人理解题主说的开源组件是所谓的开源工程。其实如果说到开源，真的就和钱啥的扯不上关系了。生态，再过几年等4.0以下的都灭绝了，就不会说生态烂了其实Android有很多非常不错的开源工程，这里说的开源工程是指那种作为依赖工程导入的的工程,下面介绍一下比较知名的android开源项目,都是造好的轮子,免去了很多麻烦 android-pulltorefresh 一个强大的拉动刷新开源项目，支持各种控件下拉刷新 ListView、ViewPager、WevView、ExpandableListView、GridView、(Horizontal )ScrollView、Fragment上下左右拉动刷新，比下面johannilsson那个只支持ListView的强大的多。并且他实现的下拉刷新ListView在item不足一屏情况下也不会显示刷新提示，体验更好。 ActionBarSherlock 为Android所有版本提供统一的ActionBar，解决4.0以下ActionBar的适配问题 MenuDrawer 滑出式菜单，通过拖动屏幕边缘滑出菜单，支持屏幕上下左右划出，支持当前View处于上下层，支持Windows边缘、ListView边缘、ViewPager变化划出菜单等。 Android-ViewPagerIndicator 配合ViewPager使用的Indicator，支持各种位置和样式 SwipeBackLayout 左右或向上滑动返回的Activity 这个在知乎的手机app里面有,说的是安卓版,苹果的没用过,向右滑动屏幕退出当前页面就是这个玩意儿做的 还有一个异步图片加载的universal image loader,也是很猛的... 题主要找的话可以找到很多,只是列举一些用的比较多的

⑧ 什么是Hadoop生态圈

1. hadoop 生态概况

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

具有可靠、高效、可伸缩的特点。

Hadoop的核心是YARN,HDFS和Maprece

下图是hadoop生态系统，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于spark共存，hadoop与spark

都能部署在yarn、mesos的资源管理系统之上

下面将分别对以上各组件进行简要介绍，具体介绍参见后续系列博文。

2、HDFS（Hadoop分布式文件系统）

源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版。

HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。

HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。

3、Maprece（分布式计算框架）

源自于google的MapRece论文，发表于2004年12月，Hadoop MapRece是google MapRece 克隆版。

MapRece是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和rece两部分，

其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Rece则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。

MapRece非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

4.HBASE（分布式列存数据库）

源自Google的Bigtable论文，发表于2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版

HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。

HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapRece来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

5.Zookeeper（分布式协作服务）

源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版

解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。

Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。

6.HIVE（数据仓库）

由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。

Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapRece任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。

HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapRece开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapRece任务。

7.Pig(ad-hoc脚本）

由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapRece的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具

Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin，它是MapRece编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。

其编译器将Pig Latin翻译成MapRece程序序列将脚本转换为MapRece任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。

8.Sqoop(数据ETL/同步工具）

Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Maprece程序，充分利用了MR的并行化和容错性。

Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。

9.Flume（日志收集工具）

Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。

它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。

同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。

总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。当然也可以用于收集其他类型数据

10.Mahout（数据挖掘算法库）

Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极短的时间内取得了长足的发展，现在是Apache的顶级项目。

Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。

Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。

除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。

11.Oozie(工作流调度器）

Oozie是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapRece作业的执行。它能够管理一个复杂的系统，基于外部事件来执行，外部事件包括数据的定时和数据的出现。

Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Rece作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。

Oozie使用hPDL（一种XML流程定义语言）来描述这个图。

12.Yarn(分布式资源管理器）

YARN是下一代MapRece，即MRv2，是在第一代MapRece基础上演变而来的，主要是为了解决原始Hadoop扩展性较差，不支持多计算框架而提出的。

Yarn是下一代 Hadoop 计算平台，yarn是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。

用于自己编写的框架作为客户端的一个lib，在运用提交作业时打包即可。该框架为提供了以下几个组件：

- 资源管理：包括应用程序管理和机器资源管理

- 资源双层调度

- 容错性：各个组件均有考虑容错性

- 扩展性：可扩展到上万个节点

13.Mesos（分布式资源管理器）

Mesos诞生于UC Berkeley的一个研究项目，现已成为Apache项目，当前有一些公司使用Mesos管理集群资源，比如Twitter。

与yarn类似，Mesos是一个资源统一管理和调度的平台，同样支持比如MR、steaming等多种运算框架。

14.Tachyon（分布式内存文件系统）

Tachyon（/'tæki:ˌɒn/ 意为超光速粒子）是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，

能够为集群框架（如Spark、MapRece）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。

Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab。

15.Tez(DAG计算模型)

Tez是Apache最新开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapRece框架，核心思想是将Map和Rece两个操作进一步拆分，

即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Rece被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，

这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。

目前hive支持mr、tez计算模型，tez能完美二进制mr程序，提升运算性能。

16.Spark(内存DAG计算模型)

Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区，并且是目前最活跃的Apache项目。

最早Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapRece的通用的并行计算框架。

Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍

17.Giraph(图计算模型)

Apache Giraph是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统， 基于Hadoop平台，灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。

最早出自雅虎。雅虎在开发Giraph时采用了Google工程师2010年发表的论文《Pregel：大规模图表处理系统》中的原理。后来，雅虎将Giraph捐赠给Apache软件基金会。

目前所有人都可以下载Giraph，它已经成为Apache软件基金会的开源项目，并得到Facebook的支持，获得多方面的改进。

18.GraphX(图计算模型）

Spark GraphX最先是伯克利AMPLAB的一个分布式图计算框架项目，目前整合在spark运行框架中，为其提供BSP大规模并行图计算能力。

19.MLib（机器学习库）

Spark MLlib是一个机器学习库，它提供了各种各样的算法，这些算法用来在集群上针对分类、回归、聚类、协同过滤等。

20.Streaming（流计算模型）

Spark Streaming支持对流数据的实时处理，以微批的方式对实时数据进行计算

21.Kafka（分布式消息队列）

Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，它主要用于处理活跃的流式数据。

活跃的流式数据在web网站应用中非常常见，这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容，搜索了什么内容等。

这些数据通常以日志的形式记录下来，然后每隔一段时间进行一次统计处理。

22.Phoenix（hbase sql接口）

Apache Phoenix 是HBase的SQL驱动，Phoenix 使得Hbase 支持通过JDBC的方式进行访问，并将你的SQL查询转换成Hbase的扫描和相应的动作。

23.ranger(安全管理工具）

Apache ranger是一个hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的hadoop生态圈的所有数据权限。

24.knox（hadoop安全网关）

Apache knox是一个访问hadoop集群的restapi网关，它为所有rest访问提供了一个简单的访问接口点，能完成3A认证（Authentication，Authorization，Auditing）和SSO（单点登录）等

25.falcon（数据生命周期管理工具）

Apache Falcon 是一个面向Hadoop的、新的数据处理和管理平台，设计用于数据移动、数据管道协调、生命周期管理和数据发现。它使终端用户可以快速地将他们的数据及其相关的处理和管理任务“上载（onboard）”到Hadoop集群。

26.Ambari（安装部署配置管理工具）

Apache Ambari 的作用来说，就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群，是为了让 Hadoop 以及相关的大数据软件更容易使用的一个web工具。

⑨ 华为鸿蒙系统生态圈，能成功吗

支持华为，荣耀系列以及华为系列等，根据自己的使用功能以及价位，购买适合自己的手机。有任何问题可以咨询华为官方客服中心，会得到最好的解决和处理。

⑩ 大数据需要学习什么框架，什么生态圈

你说的应该是大数据平台中的主流框架，我列举一下：

（一）Hadoop生态圈

• HDFS：分布式文专件系统，解决大数据的存储

• Yarn（MapRece）：属分布式计算框架，解决大数据的计算

• Hive：Hadoop中的数据分析引擎，支持SQL

• HBase：基于HDFS的NoSQL数据库

• ZooKeeper：分布式协调服务，可以用于实现HA（高可用架构）

• 其他

（二）Spark生态圈

• Spark Core：Spark的核心，用于离线计算

• Spark SQL：Spark的数据分析引擎，支持SQL语句

• Spark Streaming：Spark的流式计算引擎，但本质依然是离线计算

• MLlib：机器学习框架

（三）Flink生态圈

• Flink DataSet：Flink批处理（离线计算）API

• Flink DataStream：Flink流处理（实时计算）API

• Flink Table&SQL：Flink的数据分析引擎，支持SQL语句

• MLlib：机器学习框架