ambari和CDH的差异
时间: 2023-03-13 09:09:27 浏览: 89
Ambari和CDH都是用于管理Hadoop集群的开源系统,但它们之间有一些重要的区别。Ambari是Apache出品的管理软件,它提供了一个简单的web接口,可以帮助用户配置和管理Hadoop集群。CDH是由Cloudera提供的管理软件,它提供了一个功能强大的管理工具,可以帮助用户更轻松地管理集群。
相关问题
Ambari Server和Ambari Agent架构详解
Ambari是一个开源的集群管理工具,它提供了一个易于使用的Web界面,用于管理和监控Hadoop集群。Ambari Server和Ambari Agent是Ambari架构中的两个重要组件,下面我们来详细了解一下它们的架构。
Ambari Server架构
Ambari Server是Ambari架构中的核心组件,它负责管理和监控整个集群。Ambari Server的架构如下图所示:
![Ambari Server架构](https://cdn.jsdelivr.net/gh/1071942338/picture_bed/blogs/ambari_server_agent.png)
Ambari Server主要由以下组件组成:
1. REST API:提供了一组RESTful API,用于与Ambari Server进行交互。
2. Database:用于存储集群配置信息、主机信息、服务信息等。
3. Web UI:提供了一个易于使用的Web界面,用于管理和监控整个集群。
4. Metrics Collector:用于收集集群的各种指标数据,如CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率等。
5. Alerting Framework:用于监控集群的各种警报,如节点宕机、服务停止等。
6. Stack Definition:用于定义集群中所使用的软件栈,包括Hadoop、Hive、HBase等。
7. Configuration Management:用于管理集群的配置信息,如Hadoop配置文件、Hive配置文件等。
Ambari Agent架构
Ambari Agent是Ambari架构中的另一个重要组件,它负责在每个节点上安装和管理服务。Ambari Agent的架构如下图所示:
![Ambari Agent架构](https://cdn.jsdelivr.net/gh/1071942338/picture_bed/blogs/ambari_agent.png)
Ambari Agent主要由以下组件组成:
1. Heartbeat:用于向Ambari Server发送心跳消息,以便Ambari Server了解节点的状态。
2. Command Execution:用于执行由Ambari Server发送的命令,如安装、启动、停止服务等。
3. Service Management:用于管理节点上的服务,如安装、启动、停止服务等。
4. Metrics Collector:用于收集节点的各种指标数据,如CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率等。
5. Alerting Framework:用于监控节点的各种警报,如节点宕机、服务停止等。
总结
Ambari Server和Ambari Agent是Ambari架构中的两个重要组件,它们分别负责管理和监控整个集群以及在每个节点上安装和管理服务。通过Ambari Server和Ambari Agent的协作,我们可以轻松地管理和监控Hadoop集群。
tdh和cdh各组件的比较
TDH(大数据技术栈)和CDH(克鲁德霍尔兹数据平台)是两个常用的大数据解决方案的组件集合,下面对它们的各个组件进行比较。
Hadoop环境中,TDH和CDH都包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(计算框架)组件。TDH和CDH都支持这两个核心组件,因此在这方面它们之间没有太大差异。
在数据管理方面,TDH包括Hive、HBase和Phoenix,而CDH包括Impala和Kudu。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,HBase是一种非关系型数据库,Phoenix是HBase的SQL层。Impala和Kudu则是基于Hadoop的数据分析和存储工具。因此,TDH在数据管理方面的组件更丰富一些。
在数据处理和计算方面,TDH包括Spark和Flink,而CDH则包括Spark和Hue。Spark是一种高速通用的分布式计算引擎,Flink是一种高性能的流式处理框架,Hue是一个用于大数据查询和可视化的Web界面。因此,TDH在数据处理和计算方面的组件更多样化。
两者在安全性和监控方面都有相应的组件。TDH和CDH都包括Kerberos和Ranger用于安全认证和权限管理,同时都有Cloudera Manager和Ambari用于集群监控和管理。
总体而言,TDH和CDH作为大数据解决方案,都提供了完善的组件集合来支持大规模的数据存储、处理和分析。TDH在数据管理和处理方面有更多的组件选择,更适用于需要更细粒度控制和更高性能的场景。CDH则更注重易用性和可视化,更适用于快速构建和管理大数据平台的场景。选择适合自己需求的方案需要综合考虑这些因素。