Hadoop分布式系统架构与关键组件详解

Hadoop笔记概述了Apache基金会开发的分布式计算框架，它旨在让开发者在无需了解底层复杂性的前提下，利用大规模集群资源实现高效的数据处理和存储。Hadoop的历史可以追溯到2002年，从最初的Nutch项目起步，逐渐发展出GFS（Google File System）、MapReduce等核心技术。Nutch随后引入了自己的分布式文件系统NDFS，而MapReduce也在2004年由Google推出，成为Hadoop的核心组件。 Hadoop的核心组成部分包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce框架。HDFS设计用于处理非常大的文件、流式数据访问以及一次写入多次读取的场景，它适用于廉价硬件环境，但并不适合低延迟数据访问或大量小文件频繁修改的需求。Hadoop生态系统还包含了其他组件如Hive用于数据仓库查询、HBase提供列式存储的NoSQL数据库、ZooKeeper用于协调服务和管理配置、Mahout用于机器学习和数据分析，以及Storm实时流处理系统。 在Hadoop版本迭代中，0.20.x系列引入了Federation和YARN，同时增强了Namespace和HA（高可用性）特性，使得系统更加稳定。1.0.x版本后，Hadoop开始支持跨版本兼容，直至2.x系列，其中YARN取代了JobTracker，进一步优化了资源管理和任务调度。Hadoop 2.x引入了NameNode的主动-备用模式，以及Federation功能，允许跨越不同数据中心的NameNode进行数据分布和协调。 部署Hadoop时，涉及到Linux网络配置，如设置静态IP地址，更新hosts文件以指定集群节点名称，以及配置网络接口（如ifconfig和sysconfig）以确保正确连接。此外，理解NameNode的职责和高可用性策略是至关重要的，因为它是HDFS的管理核心，负责元数据存储和文件系统的命名空间管理。 总结来说，Hadoop笔记深入介绍了这个强大的分布式计算平台的发展历程、核心组件、体系结构以及实际部署中的关键设置。通过理解和掌握这些知识点，开发者可以更好地利用Hadoop进行大数据处理和分析。