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Hadoop入门与核心组件详解

本文详细介绍了Hadoop的基础知识及其核心组件,包括HDFS、MapReduce和YARN。通过本文,读者可以全面了解Hadoop的生态系统及应用场景。

本文由编程笔记小编整理,旨在帮助读者深入了解Hadoop的相关知识,涵盖其核心组件、生态系统及应用领域。


Hadoop核心组件

1. Hadoop生态系统概述

Hadoop具有以下特点:

  • 便捷性:Hadoop能够在由普通商用机器组成的大型集群或云计算平台上运行。
  • 健壮性:Hadoop架构假设硬件会频繁失效,并设计了机制来从容应对这些故障。
  • 可扩展性:通过增加集群节点,Hadoop能够线性扩展以处理更大的数据集。

Hadoop的主要应用领域包括:

  • 搜索引擎:最初由Doug Cutting设计,用于快速建立大规模网页索引。
  • 大数据存储:利用分布式存储能力,适用于数据备份、数据仓库等场景。
  • 大数据处理:利用分布式计算能力,支持数据挖掘、数据分析等任务。

2. Hadoop三大核心组件(HDFS、MapReduce、YARN)

Hadoop的三大框架源于Google的GFS、MapReduce和BigTable论文,但使用Java编写。

HDFS分布式文件系统

HDFS用于存储海量数据,是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它具有高度容错性,适合在低成本硬件上运行。HDFS简化了一致性模型,提供高吞吐量的数据访问功能,特别适用于处理大型数据集。

Client:负责切分文件,与NameNode交互获取文件位置信息,与DataNode交互读取和写入数据。

NameNode:主节点,管理HDFS的名称空间和数据块映射信息,配置副本策略,处理客户端请求。它存储元数据,如文件名、目录结构、生成时间、副本数及权限等。

DataNode:从节点,存储实际数据并汇报存储信息给NameNode。

Secondary NameNode:辅助NameNode,定期合并fsimage和fsedits文件,辅助恢复NameNode。

MapReduce编程模型

MapReduce用于处理TB级别的海量数据,主要分为两个阶段:

  • Map:将大任务拆分成小任务并进行逻辑业务处理。
  • Reduce:汇总每个小任务的处理结果。

MapReduce流程为:Input -> Map() -> Shuffle -> Reduce() -> Output

YARN资源管理框架

YARN用于管理和调度分布式集群中的资源,主要包括ResourceManager和NodeManager。

  • ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度。
  • NodeManager:管理每台机器上的资源。

YARN的工作流程如下:Client提交任务 -> ResourceManager分配资源 -> ApplicationMaster申请资源 -> NodeManager执行任务 -> 汇总结果 -> 反馈给ResourceManager


3. Hadoop生态系统回顾

Hadoop生态系统包含多个工具和框架,共同构成强大的大数据处理平台。

  • Sqoop:用于将数据库中的数据导入到HDFS。
  • Flume:用于收集、聚合和移动大量日志数据到HDFS。
  • Hive:基于SQL的查询语言,使用户能够更方便地使用MapReduce处理数据。
  • Pig:另一种并行处理数据的框架,提供了更高级的抽象。
  • Spark:内存中的数据处理框架,效率更高但风险也较大。
  • HBase:针对结构化数据的分布式列式存储系统,支持随机、实时读写访问。
  • Oozie:工作流调度系统,支持顺序执行、定时触发和绑定多个Coordinator。
  • Cloudera Manager:用于集中部署、管理和分析Hadoop集群。
  • Zookeeper:用于配置管理和实现高可用性。
  • Hue:提供统一的Web界面,便于管理和监控Hadoop生态系统中的各个组件。

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手机用户2502910491
这个家伙很懒,什么也没留下!
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