Hadoop Common、Hadoop distributed file system ( HDFS) 、Hadoop MapReduce 以 及 Hadoop Yarn 四大模块详细介绍
时间: 2024-06-10 20:10:33 浏览: 26
1. Hadoop Common:
Hadoop Common是Hadoop的基础模块,提供了许多基础功能,如I/O操作、网络通信、文件系统等。Hadoop Common还提供了一个API,使得开发者可以方便地与Hadoop集群进行交互。
2. Hadoop Distributed File System (HDFS):
Hadoop Distributed File System是Hadoop的分布式文件系统,它的设计目标是处理大规模数据集,支持高可靠性、高吞吐量的数据访问。HDFS将数据存储在多个节点上,使得数据可以在集群中进行分布式处理。
3. Hadoop MapReduce:
Hadoop MapReduce是Hadoop的计算模型,它允许开发者在Hadoop集群上进行分布式计算。MapReduce将计算任务分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,数据被分割成一系列的键值对,并由多个Map任务进行处理。在Reduce阶段,Map任务的输出被合并起来,并由多个Reduce任务进行最终的处理。
4. Hadoop Yarn:
Hadoop Yarn是Hadoop的资源管理器,它负责管理集群中的资源,并将这些资源分配给不同的应用程序。Yarn将计算资源抽象成容器,允许不同类型的应用程序在同一个集群中运行。因此,Yarn使得Hadoop集群更加灵活,可以支持不同类型的应用程序。
相关问题
简述Hadoop的基本模块,及其功能?(重点介绍MapReduce,HDFS)
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,其基本模块包括Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce。
其中,Hadoop Common是Hadoop的公共库,包括一些常用的Java工具类和Hadoop的配置文件等。
HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop的分布式文件系统,它的主要功能是将大规模数据分布式存储在多台机器上,并保证数据的可靠性和容错性。HDFS将数据切分成多个块,然后将每个块副本分布式存储在不同的机器上,以提高数据的可靠性和访问速度。
MapReduce是Hadoop的分布式计算框架,它的主要功能是将大规模数据分布式处理。MapReduce将数据分成多个小块,然后将这些小块分配给不同的机器进行处理,最后将结果汇总起来。MapReduce的处理过程包括两个阶段:Map和Reduce。Map阶段主要完成数据的切分和映射,将输入数据转换为键值对;Reduce阶段主要完成数据的汇总和归约,将Map阶段输出的中间结果汇总起来,得到最终结果。
YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的资源管理器,它的主要功能是对Hadoop集群中的资源进行统一管理和调度。YARN分为两个主要组件:ResourceManager和NodeManager。ResourceManager负责整个集群的资源管理和调度,而NodeManager则负责本地节点的资源管理和任务执行。YARN将Hadoop的计算资源进行抽象,将其作为一个资源池来管理和分配,从而提高了Hadoop的整体资源利用率。
Hadoop详细介绍及原理
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce和Google File System(GFS)的思想,能够高效地处理大规模数据。Hadoop由两个核心组件组成:Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统,它能够存储大量数据,并将数据分布在多个机器上。HDFS的设计目的是能够在廉价的硬件上运行,并且能够容错。HDFS将大文件切分成多个块,并将每个块存储在不同的机器上,以实现高可靠性和高可用性。
MapReduce是一个分布式计算框架,用于处理大规模数据集。MapReduce将计算任务分成两个步骤:Map和Reduce。Map阶段将输入数据切分成多个小块,并将每个小块分配给不同的机器进行处理。Reduce阶段将Map阶段的结果进行合并,并生成最终的输出结果。
Hadoop还包括其他组件,如YARN(Yet Another Resource Negotiator)和HBase。YARN是一个资源调度器,用于管理Hadoop集群中的资源。HBase是一个分布式的NoSQL数据库,用于存储大规模的结构化数据。
Hadoop的原理是将大规模数据集分为多个小块,并将每个小块分布在不同的机器上进行处理。数据处理过程是分布式的,每个机器都可以独立地处理自己的数据块。Hadoop使用MapReduce框架将计算任务分成两个步骤,Map和Reduce。Map阶段将输入数据切分成多个小块,并将每个小块分配给不同的机器进行处理。Reduce阶段将Map阶段的结果进行合并,并生成最终的输出结果。通过这种方式,Hadoop能够高效地处理大规模数据集。
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