数据处理-Hadoop基础概念

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原创 2024-04-25 13:13:47 305 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Hadoop：大数据处理的强大引擎 Hadoop作为大数据处理的强大引擎，具有高效、稳定、可扩展等优点，为企业提供了强大的数据处理能力。通过了解Hadoop的基本概念、核心组件以及应用场景，我们可以更好地利用Hadoop来处理和分析大规模数据，为企业的发展提供有力支持。同时，随着技术的不断发展，Hadoop也在不断完善和优化，相信在未来会有更多的应用场景等待我们去探索。Hadoop，作为大数据处理的强大引擎，为企业提供了一种高效、稳定的数据处理方案。它允许用户利用集群的力量进行大规模数据处理，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析。 阅读详情

Hadoop的两个基础组件是HDFS和MapReduce，同时它采用了分布式集群的方法来应对大数据处理。在本篇博客我将具体阐述Hadoop的相关基础概念，以加深自己对其的理解。

Hadoop的组成

话不多说，上图
请添加图片描述
Others：包括Common, Avro, Zookeeper, HBase, Hive, Chukwa, Pig, etc.（看不懂？没关系，我也看不懂，记住主要两个组件HDFS和MapReduce）

Hadoop特性

  • 高可靠性
  • 高效性
  • 高可扩展性
  • 高容错性
  • 成本低
  • 运行在Linux平台上
  • 支持多种编程语言

Hadoop操作模式

  • 单机模式
  • 伪分布模式
  • 分布模式

分布式文件系统

Hadoop是一台Master多个Slaver的形式，这台Master也同样被称作NameNode(名称节点)，Slaver被称作DataNode(数据节点)。
到现在为止，可以理解为这个样子：
请添加图片描述
Hadoop的容错机制有一条是这样的：每一个数据都要备份在三个不同的DataNode上面，这样如果有一个DataNode出现了问题，还有备份。那么同样考虑到NameNode上面呢？假如NameNode出现了错误，那肯定也需要有一个NameNode的备份来替补它的位置。鉴于只存在一个NameNode，所以出现了另外一个SecondaryNameNode，作用就是NameNode的备份。

拓展阅读

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42837961/article/details/105493561

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#hadoop #大数据 #分布式
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lvwenwen 658
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