hadoop的框架图
时间: 2024-07-05 16:01:22 浏览: 62
Hadoop是一个分布式计算框架,主要用于处理大规模数据集。它的设计目标是能够高效地在廉价的硬件上运行,并提供高容错性。Hadoop框架主要包括两个核心组件:Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。
**Hadoop框架图简介**:
1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**: HDFS是一个分布式文件系统,它将数据分散存储在多台计算机(称为DataNodes)上,提供高容错性和高吞吐量。它主要由两个部分组成:
- NameNode:作为主节点,负责管理文件系统的命名空间和目录树,以及整个文件系统的元数据。
- DataNodes:存储实际的数据块,客户端通过NameNode获取数据块的位置信息进行读写操作。
2. **MapReduce**: MapReduce是Hadoop的核心计算模型,它将复杂的并行计算任务分解为两个阶段:Map阶段(将输入数据分成小块,并对每个块进行处理)和Reduce阶段(对Map阶段的结果进行汇总和排序)。这两个阶段通常在不同的DataNodes上并行执行。
- Map阶段:Mapper函数执行,接收键值对,进行一些简单的处理,然后生成中间键值对。
- Reduce阶段:Reducer函数接收中间键值对,进行聚合操作,生成最终结果。
3. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**: 在Hadoop 2.x版本中引入了资源调度器YARN,它取代了早期的JobTracker,更好地管理Hadoop的资源,如内存、CPU等。YARN将资源划分为Container,应用提交到YARN后,由ResourceManager进行调度。
4. **Hadoop生态系统**: 除了核心组件,Hadoop还有许多附属项目,如Hive用于SQL查询,Pig提供类似SQL的查询语言,HBase是一个分布式列式数据库等,它们都构建在Hadoop之上,扩展其功能。