01 2025 档案
摘要：3. 与传统资源管理方式对比与传统的 Hadoop 1.0 中的资源管理方式相比，YARN 具有明显的优势。在 Hadoop 1.0 中，MapReduce 既是计算框架又是资源管理框架，这使得它在扩展性和灵活性方面存在一定的局限性。而 YARN 将资源管理和计算框架分离，使得不同的计算框架可以共享
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摘要：2. 架构解析 YARN 采用了主从架构，由 ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）和 ApplicationMaster（AM）三个组件组成。 ResourceManager 是整个集群资源的管理者，它负责接收客户端的应用程序提交请求，为应用程序分配资源（如 CPU
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摘要：1. 功能概述 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 2.0 引入的一种新的资源管理系统，它负责管理集群中的计算资源，并为各种应用程序分配资源。 YARN 的主要功能包括：资源管理、任务调度和应用程序管理。它将资源管理和任务调度从 MapRedu
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摘要：3. 案例分析：单词计数 下面我们通过一个简单的单词计数案例来深入理解 MapReduce 的工作流程。 假设我们有一个包含多篇文章的文本文件，我们想要统计每个单词在这些文章中出现的次数。 Map 阶段的代码如下： import java.io.IOException; import java.ut
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摘要：2. 优势体现MapReduce 编程模型具有许多优势，使其非常适合处理大规模数据集。 首先，它具有良好的扩展性。随着数据集规模的不断增大，我们可以通过增加集群中的节点数量来提高计算能力，而无需对代码进行大量修改。其次，MapReduce 隐藏了分布式计算的复杂性，开发者只需要关注数据处理的逻辑，而
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摘要：1. 原理剖析MapReduce 是 Hadoop 的核心组件之一，它将大规模数据集的处理过程分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。 在 Map 阶段，数据被分割成多个小的数据集，每个数据集由一个 Map 任务进行处理。Map 任务会对输入的数据进行解析和转换，将其转换为键值对（<key
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摘要：3. 代码示例：使用 Java API 操作 HDFS 以下是一个简单的 Java 代码示例，用于在 HDFS 中创建一个目录并上传一个本地文件到该目录中： import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.f
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摘要：2. 数据存储与读取流程 在 HDFS 中，数据存储和读取的过程十分有趣。当客户端向 HDFS 写入数据时，首先会将数据分成若干个固定大小的数据块（默认大小为 128MB），然后将这些数据块依次写入到不同的 DataNode 中。每个数据块会在多个 DataNode 上进行冗余存储，默认的冗余因子为
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摘要：1. 架构理解 HDFS 采用了主从架构，由一个 NameNode 和多个 DataNode 组成。NameNode 负责管理文件系统的命名空间，维护文件和目录的元数据信息，如文件名、目录结构、文件权限等。DataNode 则负责存储实际的数据块，并定期向 NameNode 发送心跳信号和数据块报告
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