4、深入理解 Hadoop 内部机制与架构

深入理解 Hadoop 内部机制与架构

1. Hadoop 概述

Hadoop 拥有自己的文件系统、数据库和应用层，能够以多种形式将数据（即证据）存储在不同位置。其多层架构运行在主机操作系统之上，这意味着可能需要从主机操作系统或 Hadoop 生态系统内部收集证据，且各层都可能存在证据，这可能需要针对每层采用特定的取证收集和分析方法。

2. Hadoop 架构

Hadoop 是一个可靠的共享存储和分析系统，具有丰富的大数据分层解决方案和工具生态系统。它基于分布式存储和计算的概念构建，是一个跨平台的 Java 解决方案，可在多种操作系统（如 Linux 和 Windows）上运行，因为 Java 是一种平台中立的语言。Hadoop 本身是位于主机操作系统之上的一层，其核心功能也用 Java 编写，可作为独立进程运行。凭借自身的文件系统和核心功能集，Hadoop 充当了一个独立的抽象平台层，几乎可以完全独立于主机操作系统进行访问和运行。

Hadoop 架构的各层如下：
- 操作系统层 ：这是主机上的操作系统，Hadoop 安装在该操作系统之上，无论主机操作系统是 Windows 还是 Linux，Hadoop 都能正常运行。
- Hadoop 层 ：这是 Hadoop 的基础安装层，包括文件系统和 MapReduce 组件。
- DBMS 层 ：在 Hadoop 之上安装了各种 Hadoop 数据库管理系统（DBMS）和相关应用程序。通常，Hadoop 安装会包含一个数据仓库或数据库包，如 Hive 或 HBase。