【大数据篇】深入理解Hadoop原理

Hadoop是一个开源框架，由Apache软件基金会维护，用于在大规模数据集上进行分布式存储和分布式处理。它设计用来从单台服务器扩展到数千台机器，每台机器提供局部计算和存储。而且，Hadoop通过检测和处理应用层的故障来提供高可用性。

核心功能：

1. 分布式存储：Hadoop通过其Hadoop Distributed File System (HDFS)提供高效的分布式存储功能。HDFS能够存储大量数据，将数据分割成块（默认大小为128MB或256MB），并跨集群的多个节点分散存储这些块。
2. 分布式处理：Hadoop利用MapReduce编程模型来处理数据。MapReduce将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。这允许系统并行处理大量数据。
3. 容错和可靠性：Hadoop通过自动保存数据的多个副本来实现容错。如果某个节点失败，系统会重新计算丢失的数据副本。
4. 可扩展性：Hadoop集群可以轻松扩展到更多的节点，不需要更改数据格式、应用程序或处理流程。

核心组件：

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：提供高吞吐量的数据访问和适合大数据集的文件系统。
2. MapReduce：一个编程模型和处理大量数据的实现。
3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：用于集群资源管理和调度的框架。
4. Common：提供Hadoop模块所需的常见实用程序和库。

应用场景：

• 大数据分析：Hadoop常用于执行大数据分析任务，如日志分析、社交媒体数据分析等。
• 数据仓库：可以作为企业数据仓库的数据存储，用于存储来自不同来源的大量结构化和非结构化数据。
• 数据湖：Hadoop可以作为数据湖的基础，允许组织存储原始数据，直到确定了如何最佳地使用该数据。
• 机器学习和数据挖掘：提供大量数据的处理能力，使其成为训练机器学习模型和数据挖掘的理想选择。

Hadoop运行架构

Hadoop的运行架构主要基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，还包括了资源管理器YARN（Yet Another Resource Negotiator）。下面是这些组件及其进程的详细介绍：

HDFS

HDFS是Hadoop的存储层，它是一个高度容错的系统，用于存储大规模数据集。HDFS有两种主要类型的节点组成：NameNode和DataNode。<