Hadoop分布式存储与计算详解

"细解Hadoop——分布式存储与计算框架" Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发，主要用于处理和存储大规模数据。它的核心包括两个主要组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。这两个组件共同构成了一个高效、容错性强的系统，能够处理PB级别的数据。 ### 分布式引例 分布式计算通常面临三类问题：存储、计算和可靠性。例如，如何在多台机器上分布存储文件并保持一致的访问体验？如何对分布式存储的数据进行高效计算？以及如何保证系统的高可用性和数据的持久性？ ### Hadoop 1.0 架构 Hadoop 1.0 主要由HDFS和MapReduce构成： - **HDFS** 是一个分布式文件系统，它将大文件分割成多个块，这些块被复制并分布在不同的节点上，以提高容错性和性能。每个数据块都有多个副本，通常默认是3个。 - **MapReduce** 是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它分为Map阶段和Reduce阶段，Map阶段将任务分解，Reduce阶段则负责整合结果。 ### Hadoop 1.0 编程 开发者使用Java编写MapReduce程序，通过实现Map和Reduce接口来进行数据处理。Map任务在数据所在的节点上运行，以减少网络传输，而Reduce任务则聚合Map的输出。 ### Hadoop 1.0 弊端 Hadoop 1.0 存在一些问题，如JobTracker作为单一控制点，容易成为性能瓶颈，以及MapReduce设计上的局限，使得它不适合迭代计算和交互式查询。 ### Hadoop 2.0 架构 为了解决这些问题，Hadoop 2.0 引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），将资源管理和作业调度功能分离。YARN成为整个集群的中央资源调度器，而MapReduce被改造为运行在YARN之上的应用。 ### Hadoop 2.0 编程 在Hadoop 2.0中，MapReduce的编程模型基本保持不变，但运行在YARN上，使得资源分配更加灵活，支持更多种类的应用。 ### Hadoop 2.0 部署 Hadoop 2.0 可以部署在社区版（开源版本）或商用版（例如Cloudera、 Hortonworks等公司提供的商业发行版）上，提供了更高级的安全性、管理工具和性能优化。 ### 结论 Hadoop通过分布式存储和计算，为大数据处理提供了一种有效的方式。从Hadoop 1.0到Hadoop 2.0的演进，体现了分布式系统在解决挑战时的不断进化和优化。无论是在存储还是计算方面，Hadoop都为企业和研究机构处理大规模数据提供了强大的工具。