mapreduce处理任务的基本单位(平台组件是什么)

平台组件是什么？

平台组件包涵100元以内内容:

民间关系型数据库，为Hive、Hue、Spark组件提供元数据存储服务。

2.Elasticsearch

兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的闭源系统，基于条件JAVA/Lucene最终形成，开源软件、分布式、意见RESTful请求。

3.Flink

一个批处理和流一次性处理结合的统一计算框架，需要提供数据分发这些并行化计算的流数据处理引擎。

4.Flume

一个分布式、可信度高和高可用的上万本日志吸聚系统，允许在系统中个性定制各形数据发送中方，主要是用于收集数据；

另外，Flume需要提供对数据并且很简单去处理，并写入到各种数据认可方(可个性定制)的能力。

5.HBase

提供海量数据存储功能，是奇异形成完整在HDFS之上的分布式、再朝列的存储系统。HDFSHadoop分布式文件系统需要提供高吞吐量的数据访问，比较适合大规模数据集方面的应用。

确立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供给的的SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。

提供了图形化用户Web界面。Hue接受影像展示多种组件，目前支持HDFS、Hive、YARN/Mapreduce、Oozie、Solr、ZooKeeper。

8.Kafka

一个分布式的、磁盘分区的、多副本的实时动态消息先发布和订阅系统。提供给可扩展、高吞吐、低延时、高稳定性的消息全部分服务。

9.Sqoop

基于与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具；同时可以提供REST API接口，供第三方调度平台动态创建。

能提供飞快数据并行大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。

11.Oozie

提供了对开源Hadoop组件的任务编排、不能执行的功能。以JavaWeb应用程序的形式运行在Javaservlet容器(如：Tomcat)中，并建议使用数据库来存储工作流定义、当前启动的工作流实例(含实例的状态和变量)。

一个开源的、更高性能的key-value分布式存储数据库，意见极为丰富的数据类型，弥补了memcached这类key-value存储的不足，不满足实时地的高并发需求。

提供小文件后台合并功能，也能不自动才发现系统中的小文件(按照文件大小阈值可以确定)，在闲时接受合并，并把元数据存储到本地的LevelDB中，来减少NameNode压力，同样提供新的FileSystem接口，让用户也能透明色的对这些小文件并且访问。

一个低性能，基于组件Lucene的全文检索服务器。Spark基于条件内存进行计算出的分布式计算框架。

提供分布式、高性能、高可靠、冗余策略的实时计算平台，是可以对海量数据进行实时自动一次性处理。CQL能提供的类SQL流处理语言，可以不飞快并且业务开发，减轻业务上线时间。

16.Yarn

资源管理系统，它是一个可以修的资源模块，可以不为各类应用程序通过资源管理和调度。

17.ZooKeeper

提供分布式、高可用性的协调服务能力。好处系统避免避免单点故障，最终达到成立可信的应用程序。

大数据在各处理环节采用什么处理？

大数据在各处理环节采用遵循流程处理。

整个处理流程这个可以简要概括为四步，三个是采集、导入和预处理、统计和分析，到最后是数据挖掘。