Hadoop介绍

Hadoop是Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。

  • HDFS为海量的数据提供了存储
  • MapReduce则为海量的数据提供了计算

HDFS 分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)可以把低廉的硬件设备,比如废旧主机。联系起来组成分布式集群,实现存储海量数据、高吞吐量和高容错性,性能远高于一般数据库(Mysql Oracle)

  • NameNode节点: 存放元数据信息,记录真实数据的存储位置
  • Secondary NameNode节点: 合并fsimage镜像和logs日志
  • DataNode节点: 存放真实数据

MapReduce 海量数据并行计算,运行在HDFS之上。主要功能是海量数据的查询、处理、计算等功能

Yarn模块,用来调度MapReduce的任务

  • NodeManager 节点管理
  • ResourceManager 资源管理

Hadoop搭建3种方式:

  • Local (Standalone) Mode 本地(独立)模式
  • Pseudo-Distributed Mode 伪分布式模式
  • Fully-Distributed Mode 完全分布式模式

转载于:https://www.cnblogs.com/linyufeng/p/10829099.html

大数据Hadoop生态圈介绍 大数据Hadoop生态圈-组件介绍 Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架,其具备可靠、高效、可伸缩等特点。 Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理任务不同,各种组件相继出现,丰富Hadoop生态圈,目前生态圈结构大致如图所示: 根据服务对象和层次分为:数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、数据计算层、任务调度层、业务... 阅读详情

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dgush2000
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