HDFS与MapReduce运行原理深度解析
"大数据面试题及答案,包括HDFS运行原理和MapReduce运行原理" Hadoop的大数据处理体系中,HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce是两个核心组件,它们共同为大规模数据处理提供了基础。 HDFS是分布式文件系统,设计用于处理和存储大量数据。其运行原理如下: 1. **副本机制**:HDFS自动保存文件的多个副本,以提高容错性和数据可用性。默认情况下,每个文件块有3个副本。 2. **文件块**:文件被分割成固定大小的块(通常是128MB或256MB),这些块分布在不同的DataNode上。 3. **NameNode与DataNode**:NN(NameNode)作为主节点,负责元数据管理,包括文件所有权、权限和块信息。DN(DataNode)是数据存储节点,存储实际的数据块,并定期向NN发送心跳以报告状态。 4. **Secondary NameNode**:SNN辅助NN,合并fsimage(元数据快照)和edits(元数据变更日志),减少NN重启时的加载时间。 5. **内存与磁盘存储**:NN启动时,元数据加载到内存中,block位置信息由DN上报并加载到内存,而其他元数据如所有权和权限保存在fsimage和edits文件中。 6. **安全模式**:NN启动初期,直到所有元数据加载完毕,系统处于安全模式,期间不接受写操作,DN会检查并修复数据块的完整性。 MapReduce是Hadoop的并行计算框架,主要用于离线批处理,主要步骤包括: 1. **Split**:文件被拆分成多个块,每个块由一个mapper处理。 2. **Mapper**:mapper接收键值对数据,进行处理并生成新的键值对,然后传递给shuffle阶段。 3. **Shuffle**:数据根据键进行分区(默认哈希分区),然后排序,可能涉及数据合并以减少中间输出。 4. **Reduce**:reduce任务接收相同键的所有值,对这些值进行聚合处理,生成最终结果。 MapReduce框架提供了容错性和可扩展性,可以处理PB级别以上的数据。作业通常从文件系统中读取输入数据,并将结果写回文件系统。JobTracker协调作业的执行,TaskTracker则负责在集群中分配和监控任务。 HDFS和MapReduce的组合,使得Hadoop能够在大规模分布式环境中高效地存储和处理大数据。这对于需要处理海量数据的企业和组织来说,是不可或缺的技术工具。
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