HDFS与MapReduce的关系

最新推荐文章于 2025-05-12 08:30:27 发布

转载最新推荐文章于 2025-05-12 08:30:27 发布 · 970 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://my.oschina.net/u/782865/blog/117404

文章标签：

#大数据 #python

本文介绍了HDFS如何在集群中实现分布式文件系统及MapReduce如何实现分布式计算与任务处理。HDFS为MapReduce的任务处理提供文件操作与存储支持，而MapReduce则基于HDFS实现任务分发、跟踪、执行并收集结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

1.HDFS在集群生实现了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理；

2.HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了对文件操作和存储的支持；

3.MapReduce在HDFS的基础上实现任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果。

参考资料《hadoop实战》

转载于:https://my.oschina.net/u/782865/blog/117404

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34007879

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

HDFS与MapReduce

追赶时代的博客

10-29

295

hadoop两个重要组件：HDFS与MapReduce

Hadoop 笔记（一） HDFS 和 MapReduce 体系结构

算法笨蛋

04-04

1809

Hadoop 2.0 包含 Common、HDFS、Yarn 和 MapReduce 四个模块，Common 主要为其它模块提供服务，MapReduce 其实是 Yarn 模块里的一种编程方式，实际对外提供服务的只有 HDFS 和 Yarn。目录CommonHDFS特点体系架构 Common Common是其它模块的公共接口，提供公用API。它还提供了 mini 集群、本地库、超级用户、服务器认证和 HTTP 认证等功能。 HDFS HDFS 是 Hadoop 文件系统，提供了高容错、高扩展、高可靠的分

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

HDFS、YARN、MapReduce概述及三者之间的关系(图解)

HGl1327401792的博客

01-20

4051

HDFS(Hadoop Distributed File System) 是一种分布式文件系统，用于处理在商业硬件上运行的大型数据集。它用于将单个 Apache Hadoop 集群扩展到数百（甚至数千）个节点。HDFS 是的主要组件之一，其他组件包括MapReduce和 YARN。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。MapReduce是一种分布式计算框架。

HDFS和MapReduce

ssyes123的博客

02-08

2458

1，hdfs 和 mapreduce都是主从关系，分布式架构。 2，hdfs有一个主节点NameNode和多个从节点DataNode。 3，NameNode含有存储文件信息的元数据信息。在运行过程中把数据加载到内存。 4，当NameNode里的全部元数据无法加载到内存时，集群就要扩展。 5，小文件(1M,2M)的存储，造成NameNode的存储所占内存压力增大。 6，hdfs两个Name...

图文展示HDFS、YARN、MapReduce三者关系

2401_83599586的博客

05-12

308

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce。（2）Reduce阶段对Map结果进行汇总。（1）Map阶段并行处理输入数据。

Yarn工作机制和HDFS、Yarn、MapReduce之间的关系

ZYN的博客

12-17

1603

文章目录1、Yarn基础架构2、Yarn工作机制2.1 作业提交全过程详解(1)作业提交(2)作业初始化(3)任务分配(4)任务运行2.2 作业提交过程中HDFS和MapReduce3、HDFS、Yarn、MapReduce三者之间的关系 1、Yarn基础架构 YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。各组件功能如下所示： 2、Yarn工作机制 2.1 作业提交全过程详解 (1)作业提交 Cl

Hadoop、HDFS和Map/Reduce

lynne233

08-17

1611

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框架。Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和map reduce模型。 HDFS Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有

Hadoop生态系统介绍及HDFS与MapReduce原理详细阐述

zhongwen7710的专栏

09-18

4524

1、Hadoop生态系统概况 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce，hadoop2.0还包括YARN。下图为hadoop的生态系统： 2、HDFS（Hadoop分布式文件系统）源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是G

hdfs与mapreduce

qq_65745642的博客

01-08

798

1）HDFS产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。2）HDFS定义HDFS），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。

【大数据处理】Hadoop框架详解：HDFS与MapReduce组件及其集群部署应用了文档的主要内容

最新发布

07-13

内容概要：Hadoop是一个用于计算机集群大数据处理的框架，主要包含HDFS和MapReduce两大组件。HDFS（Hadoop分布式文件系统）负责分布式存储数据，通过将文件分割成块并复制到多个节点上提高存储效率和稳定性；...

【图解大数据技术】Hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn

weixin_43889578的博客

06-29

2708

MapReduce是一个分布式离线计算框架，专门用于处理大数据场景中与实时性无关的一些离线计算任务。MapReduce的数据输入一般是HDFS，然后经过InputFormat进行输入格式化，变成格式；然后执行用户实现的Mapper类型的map方法，进行数据映射，映射处理的结果也是格式；然后执行一个shuffle过程，对映射结果进行按key进行分组分区，把同一区域的所有KV发送到同一个Reducer，由一个节点进行；Reducer对同一个key分组下的所有value进行聚合操作；

Hadoop+HDFS和MapReduce架构浅析

01-15

Hadoop+HDFS和MapReduce架构浅析

Hadoop大数据应用生态圈中最主要的组件及其关系

木羊的专栏

03-31

9519

Hadoop Common Hadoop Common是在Hadoop0.2版本之后分离出来的HDFS和MapReduce独立子项目的内容，是Hadoop的核心部分，能为其他模块提供一些常用工具集，如序列化机制、Hadoop抽象文件系统FileSystem、系统配置工具Configuration，并且在为其平台上的软件开发提供KPI等。其他Hadoop子项目都是以此为基础而建立来的。 ...

Hadoop的生态体系，HDFS和MapReduce等的具体介绍

多智时代的博客

02-13

1983

Hadoop的两大核心就是HDFS和MapReduce，而整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS的分布式存储作为底层数据支持的。并且会通过MapReduce来进行计算分析。 Hadoop1.x的核心： Hadoop Common Hadoop Distributed File System（HDFS） Hadoop MapReduceHadoop2.x的核心： Hadoop Commo...

初步了解HDFS与MapReduce

magina_lil的博客

10-15

822

hadoop是一个开源框架,可编写和运行分布式应用和处理大规模数据核心是HDFS以及MapReduce HDFS 分布式文件系统 HDFS具备的优点： 1）高容错性，数据自动保存多个副本在不同机架上，提高容错性，副本数低于最小副本数时会自动备份，我们无需关心具体实现 2）适合批处理，通过移动计算，而不是移动数据 3）适合大数据，处理数据达到TB甚至PB级，能够处理百万以上规

MapReduce 和 HDFS的一些介绍

lemo的专栏

05-22

4158

MapReduce 和 HDFS介绍--------------------------------Overview* 为什么要用Mapreduce?* 什么是Mapreduce?* Hadoop的分布式文件系统How MapReduce is Structured:* 函数式程式满足了分布式计算的要求* 大批量的数据处理系统* 在应用逻辑层面上把很多

MapReduce 原理、过程详解与优化 Yarn Hdfs Mapreduce 三者联系

weixin_41734687的博客

10-25

3328

参考文档一 Mapreduce Yarn Hdfs三者联系（比喻有不恰当的地方，但更容易理解三者之间的关系） Mapreduce，Yarn，Hdfs三者之间的关系，可以用电脑来进行解释。大体可以理解为：windows系统电脑上的一个视频播放软件（mapreduce），通过windows操作系统（yarn）找到存在电脑硬盘（hdfs）上的电影，然后视频播放器播放电影 Yarn 相当于电脑的操作...

Hadoop的mapreduce和hdfs原理图

xueshuai0922的博客

09-25

304

MapReduce 线性，可伸缩性编程程序员需要编写 map函数和 reduce函数。每个函数定义从一个键值对集合到另一个键值对集合的映射。 MapReduce 工作原理　 map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。　　reduce函数：接受一...

深入理解Hadoop的HDFS与MapReduce框架

Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（一种编程模型）。HDFS负责存储和管理大数据，而MapReduce则用于处理这些数据。本文档将深入介绍HDFS和MapReduce这...