Hadoop分布式存储与计算解析

"Lecture4_Hadoop - 2013年春季的一份关于Hadoop的资料，涵盖了Hadoop的核心组成部分、硬件集群以及分布式文件系统HDFS的特性" 在这份资料中，我们主要探讨了Hadoop——一个由Apache开源项目开发的分布式计算框架。Hadoop在2013年春季被大连理工大学计算机科学与技术学院作为教学内容进行讲解，这表明它在当时已经成为了大数据处理领域的关键工具。Hadoop是用Java编写的，可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Mac OS/X、Windows和Solaris，并且特别设计在廉价的商业硬件（Commodity Hardware）上构建大规模集群，以实现高性价比的分布式计算。 在Hadoop的体系结构中，通常采用两层架构，节点由普通的个人电脑组成，每机架通常有40个节点，上行链路为8千兆比特，而机架内部则为1千兆比特。这样的设计使得硬件成本降低，同时能够处理大量的数据。 Hadoop的核心组件包括分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和MapReduce。HDFS是一个单一命名空间的分布式文件系统，由单个名称节点管理。它支持单写入、追加操作，并优化了大文件的流式读取。文件被分割成大块，默认每个块大小为64MB，并在多个数据节点上复制以确保数据可靠性。客户端直接与名称节点和数据节点通信，数据传输不通过名称节点，从而提高了效率。文件系统的吞吐量随着节点数量的增加几乎线性增长，支持Java、C和命令行接口访问。 HDFS的副本策略是保证数据容错的关键。默认情况下，每个数据块有3个副本，但这个设置可以根据需求调整。副本的放置策略旨在提高性能和可用性：首先，副本会写入到同一节点，然后跨不同机架分配，最后在另一个机架上再创建一个副本。当客户端读取数据时，它将从最近的副本读取，以减少延迟并提高读取速度。 这份资料详细介绍了Hadoop如何利用低成本硬件构建高效、可靠的分布式计算环境，并通过HDFS和MapReduce提供了强大的大数据处理能力。无论是对初学者还是对有经验的IT专业人士，理解这些知识点都是深入掌握Hadoop及其在云计算领域应用的关键。