Hadoop2.x:分布式并行计算框架MapReduce详解
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更新于2024-08-13
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分布式并行离线计算框架MapReduce-Hadoop是当前大数据处理领域的核心技术之一,由Google的廉价存储和计算模型启发而来。Hadoop起源于 Doug Cutting 开发的开源项目Lucene,最初是为了解决大规模文本搜索中的高效索引和检索问题。Lucene是一个全文搜索引擎框架,其设计初衷是为了简化开发者实现全文检索的能力。
Hadoop 2.x 是 Hadoop 框架的重要版本,它对原始 MapReduce 算法进行了优化,并引入了新的组件如 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 和 HDFS (Hadoop Distributed File System),这些改进使得Hadoop在处理海量数据时更为高效。HDFS是一个分布式文件系统,能够存储和管理PB级别的数据,而 MapReduce 则是一种编程模型,将复杂的计算任务分解成一系列小任务在多台机器上并行执行,最终汇总结果。
Google 面临的数据挑战包括如何存储海量网页(GFS)和实现高效的搜索算法,特别是PageRank计算。MapReduce 技术是Google解决这些挑战的关键,它允许用户编写只关心处理逻辑的简单程序,而底层的分布式存储和计算则由框架自动处理。Hadoop 在一定程度上实现了Google的这种分布式计算理念,降低了大数据处理的门槛。
Nutch 是一个基于 Lucene 的爬虫系统,它的出现促使 Doug Cutting 将 GFS 和 MapReduce 的思想应用到实际项目中,从而催生了 Hadoop。2005年,Hadoop 作为 Nutch 的一部分被引入 Apache 基金会,标志着其正式成为开源社区的一员。Hadoop 的名字来源于 Doug Cutting 儿子的玩具大象,寓意着这个项目的强大和持久。
Hadoop 的发展至今已经相当成熟,不仅在大型互联网公司如 Yahoo! 和 Facebook 中广泛应用,也被广泛用于商业分析、日志处理、推荐系统等各种大数据场景。Hadoop生态系统不断扩展,包括Hive(SQL查询语言)、Pig(数据流编程语言)等工具,以及Spark、Flink等新型分布式计算框架,它们都在不同层面提升了大数据处理的效率和灵活性。
MapReduce-Hadoop是一个强大的分布式计算平台,通过借鉴Google的创新思想,解决了大数据处理中的存储、计算和可扩展性问题,成为了大数据时代不可或缺的技术基石。
2018-09-11 上传
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白宇翰
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