Hadoop原理与架构
时间: 2024-08-12 17:09:58 浏览: 102
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Hadoop是一个开源的大数据处理框架,最初由Apache软件基金会开发,主要用于处理大规模数据集。它的设计目标是能够高效地运行在廉价的硬件上,同时提供容错性和高扩展性。Hadoop主要由两个核心组件组成:Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。
1. HDFS(分布式文件系统):HDFS是一个高度容错的分布式文件系统,它将数据分散存储在多个节点上,每个节点称为Data Node。文件被分割成多个数据块,这些数据块在不同的节点上冗余存储,保证了数据的高可用性。客户端(NameNode)负责管理元数据,如文件的位置信息。
2. MapReduce:MapReduce是一种编程模型和执行引擎,用于处理大量数据。它将复杂的计算任务划分为两个步骤:Map阶段(将输入数据映射到键值对)和Reduce阶段(对键值对进行聚合操作)。MapReduce的设计使得开发者可以编写简单的Map和Reduce函数,而不需要关心底层细节,如数据分布和处理过程。
Hadoop架构中还有其他组件,例如:
- JobTracker(后来更名为ResourceManager):负责调度任务并监控整个作业的生命周期。
- TaskTracker(后并入ResourceManager):运行实际的Map和Reduce任务。
- YARN(Yet Another Resource Negotiator):Hadoop 2.0引入的资源管理系统,取代了JobTracker,更好地支持了资源管理和任务调度。
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