计算模式的演变经历哪四个主要阶段?各具什么特点?Hadoop2.0版本的三大核心组件是什么?各具什么功能?
时间: 2024-05-17 13:18:22 浏览: 15
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1. 计算模式的演变经历了四个主要阶段,它们分别是批处理模式、交互式模式、流式计算模式和增量计算模式。
- 批处理模式:最早的计算模式,适用于大量的离线数据处理,典型代表是Hadoop MapReduce。它的特点是数据处理成批进行,处理时间长,适合处理离线数据。
- 交互式模式:随着互联网的发展,出现了更多的在线应用,需要实时响应用户请求,因此交互式模式得到了发展。它的特点是数据处理速度快,但处理的数据量不大,典型代表是Apache Hive。
- 流式计算模式:随着物联网和移动互联网的发展,数据量呈现爆发式增长。流式计算模式适用于处理海量实时数据,典型代表是Apache Storm和Apache Flink。
- 增量计算模式:增量计算模式是一种全新的计算模式,它可以实现对数据的实时更新和处理,适用于需要实时监控和分析数据的场景,典型代表是Apache Spark。
2. Hadoop2.0版本的三大核心组件是YARN、HDFS和MapReduce。
- YARN(Yet Another Resource Negotiator):YARN是Hadoop2.0中的资源管理器,负责管理集群中的资源,并将资源分配给各个应用程序。它的作用是使Hadoop可以同时运行多个应用程序,提高了系统的资源利用率。
- HDFS(Hadoop Distributed File System):HDFS是Hadoop2.0中的分布式文件系统,它将大文件切分成多个块,并将这些块分布到不同的计算节点上进行存储。它的作用是提高了数据的可靠性和可扩展性,保证了系统的高可用性。
- MapReduce:MapReduce是Hadoop2.0中的分布式计算框架,它将大数据分成多个小数据块,并在集群中的不同节点上进行并行计算。它的作用是提高了数据处理的效率,加速了数据的分析和挖掘。