Hadoop项目详解:HDFS与MapReduce
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更新于2024-08-13
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"Hadoop技术讲解课件,涵盖了Hadoop项目简介、HDFS体系结构、HDFS关键运行机制、Hadoop与Google的分布式系统对比、Hadoop API以及Hadoop环境搭建等内容。"
在Hadoop生态系统中,停止Hadoop守护进程是运维工作中的一项基本任务。Hadoop由一系列守护进程组成,包括NameNode、DataNode、TaskTracker、JobTracker等,它们共同协作以支持分布式存储和计算。了解如何正确地停止这些进程对于系统的维护、升级和故障排查至关重要。
**Hadoop项目简介**
Hadoop是Apache基金会的一个开源项目,它源于Google的几项核心技术:GFS(Google File System)、MapReduce和BigTable。Hadoop的主要目标是提供高可靠性和高扩展性的分布式存储和计算平台。HDFS(Hadoop Distributed File System)作为Hadoop的核心组件,模仿了GFS的设计,通过数据复制实现容错,而MapReduce则用于处理大规模数据的并行计算。
**HDFS体系结构**
HDFS由一个主节点NameNode和多个从节点DataNode组成。NameNode是元数据管理的中心,负责文件系统的命名空间和数据块映射信息。DataNodes是实际存储数据的节点,它们定期向NameNode发送心跳信息以表明其存活状态,并报告所存储的数据块信息。
**HDFS关键运行机制**
- **保障可靠性的措施**:数据通过复制策略实现冗余,通常每个数据块有三个副本,分布在不同的机架上,确保即使部分节点故障,数据仍可访问。
- **故障检测**:DataNode通过发送心跳包给NameNode,NameNode通过心跳响应和块报告来检测DataNode是否宕机。
- **数据完整性检测**:通过校验和比较确保数据的准确性。
- **空间回收机制**:当DataNode上的数据块被删除或过期,NameNode会协调进行空间回收。
**写文件流程**
- 客户端首先将数据缓存在本地,当达到一定阈值(如64M)时,联系NameNode获取DataNode列表。
- NameNode根据网络拓扑和数据块策略安排DataNode顺序。
- 流水线复制机制建立,数据从客户端直接传输到DataNode链路,形成一个高效的传输通道。
- 数据按4K大小分块发送,完成写入。
**读文件流程**
- 客户端向NameNode查询数据块位置信息。
- 客户端连接到一个DataNode开始读取数据块,读完后断开连接并连接下一个DataNode,直到所有数据块读取完毕。
了解并掌握这些Hadoop的关键知识点,对于理解Hadoop的工作原理、优化Hadoop集群性能以及解决Hadoop相关的技术问题具有重要意义。
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