Hadoop核心技术基础知识详解

文章目录

引言

Hadoop概述

Hadoop Distributed FileSystem (HDFS)

MapReduce

Hadoop生态系统

总结

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引言

Hadoop，作为大数据处理领域的翘楚，已经赢得了全球范围内的广泛认可和应用。Hadoop以其高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等特点，在大数据处理领域独树一帜。本文将深入解析Hadoop的核心技术基础知识，帮助读者更好地理解Hadoop的运作机制和应用价值。

Hadoop有3大核心组件，分别是分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce和集群资源管理器TARN；

• Hadoop概述

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。Hadoop利用集群的威力进行高速运算和存储，使得用户可以在任何时间处理大量的数据。Hadoop主要由Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）和MapReduce两大部分组成。

1. 在语言模型中，编码器和解码器都是由一个个的 Transformer 组件拼接在一起形成的。
2. Hadoop的生态系统非常丰富，包括许多相关工具和技术，如Hive、Pig、HBase等。
3. Hadoop在多个领域都有广泛的应用，如数据存储和处理、日志分析、搜索引擎等。

• Hadoop Distributed FileSystem (HDFS)

Hadoop Distributed FileSystem (HDFS) 是 Hadoop 框架中的一个核心组件，用于存储和管理大数据集。HDFS 是一个高度容错性的系统，设计用于在廉价的硬件上部署。它提供了高吞吐量的数据访问，适合处理大规模数据集。

Hadoop的核心组件主要包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。

以下是 HDFS 的一些主要特点和组件：

• 分布式存储：

1. HDFS 将数据分布存储在一个集群中的多个节点上。
2. 数据被划分为固定大小的块（默认大小为 128MB<