mapreduce是CDH里哪个组件的服务

在CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中，MapReduce 是由YARN（Yet Another Resource Negotiator）组件提供的服务。YARN 是CDH中的资源管理器，负责协调和管理集群上的资源分配和任务调度。MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型，它通过将作业划分为多个任务，并在集群上并行执行这些任务来实现数据处理。YARN 提供了对MapReduce作业的调度和执行环境，使其能够在CDH集群中有效运行。

相关问题

cdh集群各组件部署资源规划

CDH集群包括HDFS，YARN，MapReduce，Hive，Hbase等组件，对各组件的资源规划需根据集群规模和业务需求等因素来进行。
首先是HDFS，通常会配置多个DataNode以提供存储容量和容错能力，根据数据存储需求，可以在每个DataNode上规划适当的磁盘容量。其次是YARN和MapReduce，需要规划NodeManager的数量和每个NodeManager的内存和CPU资源，以支持集群上运行的应用程序的需求。在Hive和Hbase等组件中，需要规划足够的内存和CPU资源，以支持查询和数据存储需求，同时也需要考虑数据的存储方式和访问模式，对存储节点进行规划。
另外，针对CDH集群的高可用性，也需要规划适当的备份节点和故障转移策略，以保证集群的稳定运行。此外，还需要对集群的网络连接进行规划，保证各组件之间的通信和数据传输的顺畅。总之，CDH集群各组件的部署资源规划需要综合考虑存储、计算、网络等方面的资源需求，以满足集群的性能、可靠性和扩展性要求。同时，也需要根据业务需求和集群规模等因素进行灵活调整和规划，以支持集群的持续稳定运行。

tdh和cdh各组件的比较

TDH（大数据技术栈）和CDH（克鲁德霍尔兹数据平台）是两个常用的大数据解决方案的组件集合，下面对它们的各个组件进行比较。

Hadoop环境中，TDH和CDH都包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（计算框架）组件。TDH和CDH都支持这两个核心组件，因此在这方面它们之间没有太大差异。

在数据管理方面，TDH包括Hive、HBase和Phoenix，而CDH包括Impala和Kudu。Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，HBase是一种非关系型数据库，Phoenix是HBase的SQL层。Impala和Kudu则是基于Hadoop的数据分析和存储工具。因此，TDH在数据管理方面的组件更丰富一些。

在数据处理和计算方面，TDH包括Spark和Flink，而CDH则包括Spark和Hue。Spark是一种高速通用的分布式计算引擎，Flink是一种高性能的流式处理框架，Hue是一个用于大数据查询和可视化的Web界面。因此，TDH在数据处理和计算方面的组件更多样化。

两者在安全性和监控方面都有相应的组件。TDH和CDH都包括Kerberos和Ranger用于安全认证和权限管理，同时都有Cloudera Manager和Ambari用于集群监控和管理。

总体而言，TDH和CDH作为大数据解决方案，都提供了完善的组件集合来支持大规模的数据存储、处理和分析。TDH在数据管理和处理方面有更多的组件选择，更适用于需要更细粒度控制和更高性能的场景。CDH则更注重易用性和可视化，更适用于快速构建和管理大数据平台的场景。选择适合自己需求的方案需要综合考虑这些因素。