Hadoop的技术内幕：深入理解Hadoop体系架构

AI天才研究院

于 2023-09-02 12:42:16 发布

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分类专栏： AI人工智能与大数据深度学习实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132636823

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本文详细介绍了Hadoop分布式计算系统，包括HDFS的文件和目录、Block和Replica、NameNode和SecondaryNameNode，MapReduce的运行原理，以及YARN的资源调度框架。还探讨了Hadoop的核心技术，如数据本地性优化、分布式缓存、索引机制和安全性，并分析了其在大数据统计分析、搜索引擎和实时计算等场景的应用。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Hadoop是目前最流行的开源分布式计算系统之一，其主要特点是高容错性、可扩展性和海量数据处理能力。然而，作为新生事物，Hadoop给人的印象往往太过简单，导致对它的理解可能不够透彻。本文将系统的介绍Hadoop体系架构，并从多个方面深入分析Hadoop背后的设计理念、关键技术、工作机制及其运用场景。文章将从整体上阐述Hadoop的架构设计理念、运行原理、系统架构等方面，着重阐述HDFS、MapReduce、YARN等关键组件的功能、作用、原理以及如何有效利用它们。最后，还会分享一些Hadoop在实际工程应用中的典型场景及最佳实践经验。希望通过阅读本文，可以帮助读者进一步全面地了解Hadoop系统。

2. Hadoop基本概念与术语说明

HDFS（Hadoop Distributed File System）

HDFS（Hadoop Distributed File System），是一个分布式文件系统，用于存储超大型的数据集。它支持海量文件的存储、检索、共享访问。HDFS采用主从架构，一个HDFS集群由一个NameNode和任意数量的DataNode组成，其中NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端请求；DataNode则存储实际的数据块，并向NameNode报告其状态信息。HDFS具有高度容错性、高可用性、高吞吐率等特性，适合于大规模数据集的存储和处理。