Hadoop生态与实时流处理

Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理框架，主要包括以下几个组件，它们共同支持了大数据的批处理和部分实时分析：

1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**：分布式文件系统，用于存储大量数据，并提供高容错的数据冗余备份。

2. **MapReduce**：一种并行计算模型，用于处理大规模数据集，它将任务分解为一系列小任务，分布在集群节点上并行执行。

3. **Hive**：基于SQL的查询语言，用于在Hadoop上进行结构化的数据仓库查询，非实时但可以处理大量历史数据。

4. **Pig**：类似Hive的领域特定语言（DSL），用于数据挖掘和ETL（提取、转换、加载）操作，同样适用于批量处理。

5. **HBase**：是一个分布式的列式数据库，主要用于随机读取密集型的应用，比如日志处理，但不支持复杂的事务处理，适合于实时插入和扫描。

对于实时流处理，Hadoop生态中的几个组件并未直接支持，但有些扩展和集成可以做到一定程度的实时分析：

1. **Apache Storm**: 实时数据流处理引擎，它可以处理连续的事件流，非常适合实时监控和报警。

2. **Apache Flink**: 一个开源的流处理框架，提供了时间窗口和状态保留的功能，能实现实时和准实时分析。

3. **Spark Streaming**: 建立在Apache Spark之上，可以处理实时数据流，并与Spark SQL和机器学习库无缝集成。

**相关问题--:**
1. Hadoop生态中的实时流处理组件有哪些？
2. Hadoop如何与Spark Streaming协同工作来进行实时分析？
3. 使用Storm进行实时流处理时，通常如何设计拓扑结构？