Hadoop的HDFS以及YARN简介

解析Hadoop三大核心组件:HDFS、MapReduce和YARN 在大数据时代,Hadoop作为一种开源的分布式计算框架,已经成为处理大规模数据的首选工具。它采用了分布式存储和计算的方式,能够高效地处理海量数据。Hadoop的核心由三大组件组成:HDFS、MapReduce和YARN。本文将为您逐一介绍这三个组件。 阅读详情

Hadoop的HDFS以及YARN简介

Hadoop分布式系统简介

  • Hadoop是分布式的系统架构,是Apache基金会顶级金牌项目

  • 来源:三大论文GFS、MapReduce、 Bigtable

  • 创始人:Doug cutting

Hadoop分布式系统重要部分

  • HDFS
  • YARN
  • MapReduce
  • Zookeeper
  • Hive
  • Hbase
  • …

HDFS(分布式存储系统)

  • 用途:解决大数据的存储问题

主要优缺点

  • 优点:
    • 分布式的特性
    • 适合大数据处理
    • 百万规模以上的文件数量
    • 适合批处理
    • 移动计算而非数据(MR),数据位置暴露给计算框架
    • 高可靠性,高容错性
  • 缺点
    • 低延迟高数据吞吐访问问题
    • 小文件读取占大量内存
    • 不支持文件修改

功能模块

数据存储单元(block)

文件被切分成固定大小的数据块block

默认数据块大小为128MB(Hadoop2.x)

数据大小不足一个block存成一个block

block为逻辑概

HDFS、YARN、MapReduce概述及三者之间的关系(图解) HDFS(Hadoop Distributed File System) 是一种分布式文件系统,用于处理在商业硬件上运行的大型数据集。它用于将单个 Apache Hadoop 集群扩展到数百 (甚至数千)个节点。HDFS 是的主要组件之一,其他组件包括MapReduce和 YARN。HDFS的使用场景:适合一次写入,多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。MapReduce是一种分布式计算框架。 阅读详情

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