Hadoop 和 Spark 的核心组件及基本概念的系统性介绍

最新推荐文章于 2025-12-05 12:03:47 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-05 12:03:47 发布 · 800 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大数据

目录标题

下面是对 Hadoop 和 Spark 的核心组件及基本概念的系统性介绍，适用于大数据平台的入门与架构理解：

一、Hadoop 介绍

1. Hadoop 定义

Apache Hadoop 是一个 分布式计算平台，可以在由普通服务器组成的集群中高效地存储和处理海量数据。

2. Hadoop 核心组件

组件作用核心子模块
HDFS (Hadoop Distributed File System)分布式文件系统，存储大数据NameNode、DataNode
YARN (Yet Another Resource Negotiator)集群资源管理与任务调度框架ResourceManager、NodeManager
MapReduce分布式计算模型，基于 Java 实现的批处理框架JobTracker（早期）、ApplicationMaster
Common提供 Hadoop 各组件所需的共享工具和 Java 库配置文件、序列化、RPC 等基础

3. HDFS 关键概念

  • Block（块）：HDFS 将文件拆分成固定大小的数据块（默认 128MB），分散存储在集群中。
  • NameNode：存储元数据（文件目录、块位置、权限等），是 HDFS 的主控节点。
  • DataNode：存储真实数据块，执行读写请求。
  • 副本机制（Replication）：默认每个块保存 3 份副本，提升容错性。

4. YARN 关键概念

  • ResourceManager：管理全局资源，接收应用提交并分配资源。
  • NodeManager：每个节点的本地资源管理器，负责执行任务容器。
  • ApplicationMaster：每个应用独立的任务调度器和协调者，按需向 RM 申请资源。

5. MapReduce 简要流程

  1. 将输入数据切分为 splits。
  2. 启动 map 任务对每个 split 进行处理，输出中间键值对（key, value）。
  3. 系统自动进行 shuffle 和 sort（按 key 分组）。
  4. reduce 任务对分组数据聚合计算，生成最终输出结果。

二、Spark 介绍

1. Spark 定义

Apache Spark 是一个 基于内存计算的分布式数据处理引擎，相比 Hadoop MapReduce 提供更高的性能，并支持多种计算模型（批处理、流处理、图计算、机器学习）。

2. Spark 核心组件

组件功能对应模块
Spark Core提供 RDD 等基础抽象与调度计算调度、内存管理
Spark SQL结构化数据处理，支持 SQL 查询DataFrame、Dataset API
Spark Streaming微批处理流计算DStream、Structured Streaming
MLlib分布式机器学习库分类、聚类、回归、推荐等
GraphX分布式图计算库图遍历、PageRank

3. Spark 架构组件

组件作用
Driver程序主控，负责 Job 的划分、调度
Executor任务执行进程，负责执行具体的 Task
Cluster Manager管理集群资源（支持 YARN、Standalone、Mesos、K8s）

4. 核心抽象：RDD（弹性分布式数据集）

  • 分布式、不可变、可并行的数据集合。
  • 支持 transformation（如 map、filter）和 action（如 count、collect）。
  • 具备容错机制（通过 Lineage 血统信息）。

5. Spark vs Hadoop MapReduce

比较项Hadoop MapReduceSpark
性能基于磁盘，慢基于内存，快
编程模型复杂（Map + Reduce）简洁（RDD、DataFrame）
容错机制数据块副本RDD 血统
执行引擎串行、多阶段中间落盘DAG 有向图调度，内存计算
实时能力弱支持流处理（Structured Streaming）

三、Hadoop 与 Spark 的协同关系

  • Spark 可以运行在 Hadoop YARN 上，复用 HDFS 存储。
  • Hadoop 提供底层资源调度与存储，Spark 提供更灵活高效的计算模型。
  • 常见组合：HDFS + YARN + Spark，实现计算存储分离与分布式大数据处理。

四、相关生态工具（Hadoop/Spark 共用或互补）

工具作用适配引擎
HiveSQL-on-Hadoop 查询引擎Hadoop/Spark
HBase分布式列式数据库Hadoop HDFS
Flink实时计算引擎替代 Spark Streaming
Oozie工作流调度器Hadoop
Zookeeper分布式协调服务Hadoop/Spark 组件协作
Presto/Trino高性能 SQL 查询引擎可连接 Hive/S3/HDFS
Airflow通用数据工作流调度Spark/Hadoop 作业编排

如需更进一步，例如具体的部署架构图、HDFS 读写流程、Spark DAG 执行过程、调优技巧、监控告警方案，我可以继续扩展说明。是否需要我帮你画出 Hadoop + Spark 的集群拓扑图 或整理 核心组件学习路线图？

Hadoop 生态系统核心组件详解：从 HDFS 到 YARN 再到 MapReduce
威哥说编程
11-28 2458
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop 生态系统包括多个核心组件，其中最为关键的三个组件是和。这三者各自承担着不同的职责，并且密切协作，共同完成大规模数据存储与计算任务的处理。本文将详细介绍这三个核心组件的工作原理、架构设计、它们之间的协作关系以及它们在大数据处理流程中的角色。我们将深入分析每个组件如何确保高效的数据存储、资源调度与分布式计算，同时通过代码示例帮助读者理解如何利用 MapReduce 编程模型处理大规模数据。
精选资源
毕业设计-基于Hadoop+Spark的大数据金融信贷风险控系统源码.zip
04-23
这是一个基于Hadoop和Spark的大数据金融信贷风险控制系统的设计与实现项目，主要应用于处理海量的金融信贷数据，通过分析和挖掘这些数据，以实现对信贷风险的有效控制。该项目的源码包含在"code"文件夹中，我们可以...
Hadoop和Spark三大核心组件介绍与对比
weixin_42455006的博客
12-08 990
Hadoop Hadoop依靠MapReduce的数据处理 HDFS： HDFS是一个分布式文件系统，是 Hadoop 的存储核心， 它可以被部署运行于大量的廉价服务器上，可以处理超大文件，它的设计是建立在“一次写入，多次读取的”思想之上。对于被上传到 HDFS 上的数据，系统会对其进行分块分进行保存，分块概念的存在是 HDFS 可以存储大量文件的重要原因。 HDFS 中有两个重要概念 NameNode 和 DataNode，NameNode 是中心服务器，负责管理文件系统命名空间以及客户端对文件的访问，
Hadoop 和 Spark 生态系统中的核心组件
2402_87129093的博客
05-09 819
作用：实时处理流式数据（如 Kafka、Flume），支持微批处理（Micro-Batch）和持续处理（Continuous Processing）。- 作用：提供内存计算框架，支持分布式数据处理（RDD/Dataset/DataFrame），支持多种编程语言（Scala/Java/Python）。- 命令/工具： spark-submit 提交作业， spark-shell 交互式环境。- 命令/工具： hdfs 命令（如 hdfs dfs -put 等）。
Hadoop核心组件及组件介绍
yaya_jn的博客
09-09 7365
1、Hadoop通用组件 - Hadoop Common包含了其他hadoop模块要用到的库文件和工具2、分布式文件系统 - Hadoop Distributed File System （HDFS）运行于通用硬件上的分布式文件系统，高吞吐，高可靠3、资源管理组件 - Hadoop YARN于2012年引入的组件，用于管理集群中的计算资源并在这些资源上调度用户应用4、分布式计算框架 - Hadoop MapReduce用于处理超大数据集计算的MapReduce编程模型的实现。
Hadoop与Spark等大数据框架介绍
热门推荐
冯·诺依曼
08-09 41万+
海量数据的存储问题很早就已经出现了，一些行业或者部门因为历史的积累，数据量也达到了一定的级别。很早以前，当一台电脑无法存储这么庞大的数据时，采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。 一个实际的需求场景：日志分析 日志分析是对日志中的每一个用户的流量进行汇总求和。对于一个日志文件，如果只有这么几行数据，我们一般会采用这...
Hadoop 与 Spark：大数据框架的对比与融合
weixin_62782025的博客
05-13 8964
Hadoop 和 Spark 是大数据处理领域的两大主流框架，各自具有独特的优势和适用场景。Hadoop 以分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 计算模型为核心，适合处理大规模批处理任务，尤其在成本效益和容错性方面表现突出。而 Spark 则通过内存计算显著提升了处理速度，特别适用于迭代计算、实时流处理和机器学习等场景。尽管两者在性能、内存利用率和集群管理上存在差异，但它们通常协同工作，Spark 依赖 Hadoop 的 HDFS 进行数据存储。
【人工智能】Hadoop和Spark使用教程
大雨的博客
07-29 1374
Hadoop和Spark是大数据处理领域的两个重要工具，它们各自具有独特的功能和优势，经常一起使用以构建高效的数据处理和分析系统。以下是一个关于Hadoop和Spark使用的基本教程，旨在提供从安装、配置到基本应用开发的概览。
hadoop、spark各大数据组件介绍
戰士博客
10-25 5652
hadoop相关组件 hadoop体系结构，如图： hadoop核心设计，如图 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。 HDFS 是Hadoop应用程序中主要的分布式存储系统， HDFS集群包含了一个NameNode（主节点），这个节点负责管理所有文件系统的元数据及存储了真实数据的DataNo...
Hadoop 生态圈及核心组件简介Hadoop|MapRedece|Yarn
北山啦的博客
04-12 7554
大数据Hadoop、mapreduce、yarn，Hadoop生态圈总结，侠义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理Hadoop核心组件HDFS:分布式文件存储系统，解决海量数据存储YARN:集群资源管理和任务调度框架，解决资源任务调度MapReduce:分布式计算框架，解决海量计算广义上Hadoop指的是围绕Hadoop打造的大数据生态圈Hadoop集群包括两个集群：HDFS集群、YARN集群。
hadoop和spark核心框架
07-11
### Hadoop和Spark核心框架详解 #### Hadoop概述 Hadoop作为大数据处理领域的基石之一，由Apache基金会维护和支持。它是一种分布式系统基础架构，旨在处理海量数据集，并且能够在成千上万台计算机上运行，这些...
精选资源
基于Hadoop和Spark的个性化推荐系统,电商大数据项目实战之推荐系统.zip
03-13
Hadoop主要由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了高容错性的分布式存储，而MapReduce则为大规模数据集的并行处理提供了编程模型。在这个项目中，Hadoop将用于存储和...
大数据领域Hadoop与Spark框架对比及核心技术解析
05-22
包括但不限于Hadoop和Spark的对比、Shuffle机制、线程池与阻塞队列、JVM内存模型、MySQL索引设计、小文件对NameNode的影响、不同数据库的应用场景、Spark组件及其在YARN模式下的区别、Flink的Exactly Once语义实现、...
精选资源
基于Hadoop、Spark的大数据金融信贷风险控系统源码.zip
05-27
在大数据技术领域，Hadoop和Spark是两个至关重要的框架，它们在处理海量金融信贷数据时发挥着核心作用。本项目“基于Hadoop、Spark的大数据金融信贷风险控制系统”旨在利用这两种技术来构建一个高效的风险评估和管理...
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 486
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
对称美学-od
用来自己学习，复习
12-04 385
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1196
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 397
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
祝贺朱雀三号首飞成功入轨！国产时序数据库 IoTDB 助力火箭试验
最新发布
qin_DB的博客
12-05 632
朱雀三号首飞成功入轨，为国家航天运力体系增添了一款性能先进、潜力巨大的新型主力火箭，补强了我国大运力、低成本、高频次进入空间的运载能力，精准响应了国家卫星互联网星座工程建设大规模组网的迫切需求。本次首飞任务不仅检验了朱雀三号总体方案、动力系统、飞控系统、结构与航电系统的正确性和可靠性，也获取了真实飞行状态下的大量关键工程参数。，带回了真实飞行条件下的重要工程参数，为后续型号优化设计、提升整体可靠性、实现子级回收及重复使用奠定了重要基础。每一次成功的首飞，都是无数次试验和无数条数据的积累。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值