Hadoop入门：核心架构、安装与组件详解

Hadoop（一）Hadoop核心架构与安装文档主要介绍了Apache Hadoop，一个广泛应用于大数据处理的开源分布式计算框架。Hadoop的核心组成部分包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce以及Yet Another Resource Negotiator (YARN)。 1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**: HDFS是Hadoop的核心存储系统，它设计用于处理大规模的数据集。HDFS通过将数据分散存储在多个节点上，并利用数据副本机制来实现容错性。HDFS的关键组件包括： - NameNode：作为元数据管理者，负责文件命名空间的管理和文件创建、打开、关闭等操作。 - SecondaryNameNode：辅助NameNode，负责合并日志和定期创建数据快照，确保数据一致性。 2. **MapReduce**: 是Hadoop的分布式计算引擎，用于并行处理大量数据。MapReduce将复杂的计算任务划分为两个主要阶段：Map阶段，将输入数据转换为键值对；Reduce阶段，对这些键值对进行聚合和减少操作。MapReduce的执行是在YARN之上完成的。 3. **Yet Another Resource Negotiator (YARN)**: YARN是Hadoop的新一代资源管理器，负责调度和管理计算任务。其核心组件包括： - ResourceManager：作为整个系统的调度中心，接收来自应用程序的请求，监控NodeManager和ApplicationMaster的状态，并分配资源。 - NodeManager：负责每个节点上的资源管理和与ResourceManager的通信，提供运行任务所需的计算资源。 - ApplicationMaster：代表一个应用程序与ResourceManager交互，申请资源并管理任务的生命周期。 文档接下来指导读者如何安装Hadoop，包括： - 安装Java Development Kit (JDK)，这里是推荐使用Oracle官方的JDK 8版本。 - 下载JDK并解压到指定路径，然后添加到系统的环境变量中。 - 配置环境变量，设置JAVA_HOME、JRE_HOME和PATH，以及CLASSPATH，确保Java环境的正确设置。 这份文档深入浅出地介绍了Hadoop的核心组件及其功能，同时提供了安装Hadoop的基础步骤，为初学者理解和使用Hadoop奠定了基础。对于从事大数据处理或对分布式计算有兴趣的读者来说，这是理解和上手Hadoop的重要参考资料。