Hadoop集群搭建:启动HDFS与MapReduce
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更新于2024-08-19
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"启动hdfs和mapreduce-hadoop集群搭建"
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,专注于处理和存储大量非结构化数据。它受到了Google的GFS(Google File System)和MapReduce编程模型的启发,被众多大型互联网公司如Google、Facebook、Yahoo!等广泛采用。Hadoop的核心组成部分包括HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)和MapReduce。
HDFS是Hadoop的数据存储系统,设计为在廉价的商用硬件上运行,以实现高容错性和可扩展性。系统中有一个NameNode作为主节点,负责管理文件系统的命名空间,包括创建、删除、移动和重命名文件及文件夹,同时接收来自各个DataNode的心跳和块报告。DataNodes则是数据的实际存储节点,它们存储数据块并执行NameNode下达的文件操作。
HDFS的工作流程在读写操作中体现得尤为明显。在文件读取时,客户端会从NameNode获取文件所在的DataNode位置,然后直接从DataNode读取数据。而在文件写入时,数据会被分割成块并复制到多个DataNode,以确保数据的冗余和容错。
MapReduce是Hadoop的计算框架,它提供了一种处理大数据的编程模型。Map阶段将输入数据集分解成键值对,由一系列map函数并行处理,生成中间结果。Reduce阶段则负责将相同键的中间结果聚合起来,通过reduce函数计算出最终的结果。这一过程使得大规模数据的处理变得高效且易于管理。
Hadoop的部署通常涉及以下几个步骤:
1. 预备条件:确保所有节点之间可以通过SSH无密码登录,并安装Java虚拟机(JVM)。
2. 参数设置:配置conf/*下的配置文件,如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml,以适应集群环境。
3. 启动HDFS:首先启动NameNode,然后启动DataNode,确保整个HDFS文件系统可用。
4. 启动MapReduce:启动JobTracker(Master)和TaskTracker(Worker),准备好处理MapReduce任务。
5. 运行MapReduce任务:提交作业到JobTracker,JobTracker会自动将任务拆分为map和reduce任务,分发到TaskTracker上执行。
在实际应用中,Hadoop不仅用于大数据分析和日志处理,还扩展到了各种领域,如推荐系统、搜索引擎、数据挖掘等。其强大的分布式处理能力,使其成为现代大数据生态系统中的关键组件。
2018-10-26 上传
2022-09-14 上传
2023-05-16 上传
2023-09-03 上传
2023-11-10 上传
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2023-06-07 上传
2023-03-21 上传
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