hadoop概念及框架介绍

本文深入介绍了Hadoop分布式系统的基础架构,包括其高可靠性和可扩展性的特点。详细阐述了Hadoop的四大组件:MapReduce用于计算,Yarn用于资源调度,HDFS用于数据存储,以及Common提供的辅助工具。此外,还解析了HDFS、Yarn和MapReduce的具体架构,帮助读者理解分布式系统的工作原理。

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一.Hadoop简介

1.Hadoop简介
1)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。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop是开源的高可靠、可扩展的分布式的软件框架。
2)Hadoop组成
(1)MapReduce------计算
(2)Yarn------------------资源调度
(3)HDFS---------------数据存储
(4)Common-----------辅助工具
在这里插入图片描述
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HDFS架构
1)NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
2)DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验
3)Secondary NameNode(2nn):用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照
Yarn架构
1)ResourceManager(RM) 处理客户端请求
监控NodeManager 启动或监控
ApplicationMaster 资源分配与调度
2)NodeManager(NM) 管理单个节点上的资源 处理来自ResourceManager的命令 处理来自ApplicationMaster的命令
3)ApplicationMaster(AM) 负责数据切分 为应用程序申请资源并分配给内部任务 任务的监控与容错
4)Container Yarn中的资源抽象,封装了某个节点上的多维度资源,如内存,CPU,磁盘,网络等
MapReduce架构
1)Map 阶段并行处理输入数据
2)Reduce 阶段对Map结果进行汇总

3)Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

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