大数据组件包括：FLINK、HBase、HCat、HDFS、Hive、MapReduce2、Pig、Spark2、Tez、YARN、ZooKeeper，这种框架能完成数据抽取工作吗？

大数据组件包括FLINK、HBase、HCat、HDFS、Hive、MapReduce2、Pig、Spark2、Tez、YARN、ZooKeeper。这些框架可以协同工作，完成大数据的抽取工作。

其中，HDFS是分布式文件系统，用于存储大规模数据。YARN是资源管理器，负责分配和管理集群中的资源。MapReduce2是一种计算模型，用于处理大规模数据集。Hive是一个数据仓库基础设施，可以将结构化数据映射到Hadoop上进行查询和分析。Pig是一种高级数据流语言和执行框架，用于并行计算。Spark2是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持实时和批处理。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储大规模结构化数据。ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理和协调分布式应用程序。

综上所述，这些大数据组件可以协同工作，完成数据抽取工作。例如，可以使用HDFS存储数据，使用YARN分配资源，使用MapReduce2进行数据处理，使用Hive进行数据查询和分析，使用Pig进行并行计算，使用Spark2进行实时和批处理，使用HBase存储结构化数据，使用ZooKeeper进行分布式协调。

相关问题

大数据组件包括：FLINK、HBase、HCat、HDFS、Hive、MapReduce2、Pig、Spark2、Tez、YARN、ZooKeeper，好像没有数据采集组件，能完成数据抽取工作吗？

大数据组件中确实没有专门的数据采集组件，但是可以通过其他组件来完成数据抽取工作。常用的数据采集方式有以下几种：

1. 使用Flume进行数据采集：Flume是一个分布式、可靠且可扩展的大数据采集系统，可以从各种数据源（如日志文件、消息队列等）采集数据，并将数据传输到HDFS或其他存储系统中。

2. 使用Kafka进行数据采集：Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以将数据从各种数据源发送到Kafka集群中，然后再由消费者将数据写入到HDFS或其他存储系统中。

3. 使用Sqoop进行数据采集：Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具，可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中进行处理和分析。

4. 使用NiFi进行数据采集：NiFi是一个可视化的数据流处理工具，可以通过简单拖拽的方式配置数据流，从而实现数据的采集、传输和处理。

所以，虽然大数据组件中没有专门的数据采集组件，但是可以通过以上提到的组件来完成数据抽取工作。

hadoop, mapreduce,hive, hbase, storm, spark, flink, kylin等大数据框架的角色和关系

Hadoop是一个大数据框架，可以存储和处理大规模的数据集。MapReduce是Hadoop的一种编程模型，用于分布式计算。Hive是一个数据仓库工具，可以在Hadoop集群上运行SQL查询。HBase是一个分布式的NoSQL数据库，可以用于快速读写大量数据。Storm是一个分布式的流处理系统，可以实时处理数据流。Spark是一个快速的大数据处理框架，可以进行批处理和流处理。Flink是一个分布式数据流处理框架，可以进行批处理和流处理。Kylin是一个开源的大数据分析引擎，可以在Hadoop上进行多维分析。这些技术之间存在着紧密的关系和相互作用，可以帮助企业高效地存储、管理和分析大数据。