Hadoop项目详解：HDFS与MapReduce

"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。