hadoop是什么语言

Hadoop是什么?Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.

Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.

数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后得到结果.

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HDFS:HadoopDistributed File System,Hadoop的分布式文件系统.

大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中.

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如下图中的文件 data1被分成3块,这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中.

MapReduce:Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算,在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key–value的形式输出,hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入,Reduce Task的输出为整个job的输出,保存在HDFS上.

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Hadoop的集群主要由 NameNode,DataNode,Secondary NameNode,JobTracker,TaskTracker组成.

如下图所示:

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NameNode中记录了文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点.

NameNode同时保存了文件系统运行的状态信息.

DataNode中存储的是被拆分的blocks.

Secondary NameNode帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息.

JobTracker当有任务提交到Hadoop集群的时候负责Job的运行,负责调度多个TaskTracker.

TaskTracker负责某一个map或者reduce任务.

总结

以上所述是小编给大家介绍的hadoop是什么语言,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!

<think>嗯,用户想了解Hadoop的基本概念,特别是Hadoop是什么以及它是如何工作的。首先,我需要回忆Hadoop的核心组件和架构。记得Hadoop是一个分布式计算框架,主要用于处理大数据。它的核心包括HDFS和MapReduce,对吧? HDFS是分布式文件系统,负责存储数据,而MapReduce处理数据。用户可能不太清楚这两个部分如何协同工作。需要解释清楚NameNode和DataNode的作用,NameNode管理元数据,DataNode存储实际数据块。Secondary NameNode的作用可能也需要提到,它不是备份,而是帮助NameNode进行元数据合并。 然后,MapReduce部分,JobTracker和TaskTracker的功能。用户可能对Map和Reduce阶段的具体流程不太了解,需要分步骤说明。比如,输入数据被分割成块,Map任务处理,Shuffle阶段排序,最后Reduce任务汇总结果。 用户提供的引用材料中提到Hadoop起源于Nutch项目,受Google的MapReduce论文影响。需要结合这些信息,说明Hadoop的历史背景,这样用户能更好地理解它的设计初衷。 还要注意回答的结构,先定义Hadoop,再分点讲解核心组件和工作原理,最后应用场景。需要确保使用正确的中文术语,避免技术术语过于晦涩,同时保持准确。可能用户对分布式计算不太熟悉,所以需要用简单易懂的语言解释。 检查是否有遗漏的部分,比如Hadoop的优化或生态系统组件,但根据问题,基本概念和工作原理是重点。是否需要提到YARN?可能用户的问题集中在传统架构,即Hadoop 1.x,而YARN属于Hadoop 2.x的资源管理,但原引用中的集群组成包括JobTracker和TaskTracker,属于较旧版本,所以可能不需要深入YARN。 最后,生成的相关问题要围绕用户可能感兴趣的后续内容,比如与MapReduce的区别、Hadoop的优缺点、实际应用案例等,帮助用户扩展知识面。确保引用标记正确,参考提供的引用[1]和[2]适当插入。</think>### Hadoop基本概念解析 #### 一、Hadoop是什么? Hadoop是一个开源的**分布式计算框架**,专门用于处理大规模数据集(通常从TB到PB级别)。其核心设计理念是**横向扩展**,通过廉价的普通服务器集群实现高可靠性和高吞吐量计算。Hadoop起源于Apache Nutch项目,受Google发布的MapReduce论文启发[^2],现已成为大数据领域的基石技术。 #### 二、Hadoop核心架构 Hadoop集群主要由以下组件构成: 1. **HDFSHadoop Distributed File System)** - **NameNode**:元数据管理者,记录文件与数据块的映射关系 - **DataNode**:实际存储数据块的节点 - **Secondary NameNode**:辅助合并元数据(注意:不是热备节点) 2. **MapReduce计算框架** - **JobTracker**:任务调度与资源分配中心 - **TaskTracker**:执行具体计算任务的节点 工作流程示例: ```text 输入文件 → HDFS分块存储 → Map阶段(并行处理)→ Shuffle阶段(数据排序)→ Reduce阶段(结果汇总)→ 输出 ``` #### 三、关键技术特性 1. **容错机制**:自动复制数据块(默认3副本),故障节点任务自动转移 2. **数据本地化**:计算任务优先调度到存储相关数据的节点 3. **批处理模式**:适合离线大数据处理,如日志分析、数据挖掘等 #### 四、典型应用场景 - 电商用户行为分析(如推荐系统) - 金融风控模型训练 - 电信网络日志处理 - 基因组学数据处理
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