hadoop的模块分工
时间: 2024-07-05 15:01:22 浏览: 73
Hadoop是一个开源的大数据处理框架,它主要由两个核心组件Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce构成,以及其他一些辅助组件。
1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**: HDFS是Hadoop的主要存储系统,它将数据分散存储在集群的多个节点上,提供高容错性和高吞吐量的数据访问。HDFS将文件划分为大块(通常为64MB或128MB),这些块会在多个节点上复制,从而保证数据的安全性。
2. **MapReduce**: MapReduce是Hadoop进行大数据处理的主要计算模型。它分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段负责对数据进行分布式处理,将大文件分割成小块并执行用户提供的map函数;Reduce阶段则对map阶段的结果进行汇总,执行reduce函数。
除了这两个核心组件,Hadoop还有一些其他重要模块:
- **Hadoop Common**: 提供通用库,如I/O操作、序列化和配置管理等,用于支持HDFS和MapReduce。
- **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**: 原来的Hadoop Resource Manager,现已被替换为YARN,它负责资源管理和任务调度,使得Hadoop能够支持更多的计算框架,如Apache Spark。
- **Hive**: SQL查询接口,允许用户以SQL语句查询和分析HDFS中的数据。
- **Pig**: 一个类似于SQL的高级数据流语言,用于大规模数据处理。
- **HBase**: NoSQL数据库,设计用于存储大量结构化和半结构化数据,适合实时读写。
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