大数据技术之Hadoop（入门）概述、运行环境搭建、运行模式

1.1 Hadoop 是什么
（1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构
（2）主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
（3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈

1.2 Hadoop 优势
（1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
（2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
（3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
（4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

1.3 Hadoop 组成（面试重点）

在Hadoop1.x 时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。
在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MapReduce 只负责运算。
Hadoop3.x在组成上没有变化。

1.3.1 HDFS 架构概述
Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。

（1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
（2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
（3）Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

1.3.2 YARN 架构概述
Yet Another Resource Negotiator 简称YARN ，另一种资源协调者，是Hadoop 的资源管理器。

ResourceManager(RM)：整个集群资源（内存、CPU等）的管理者
NodeManager(NM)：单个节点服务器资源的管理者。
ApplicationMaster(AM)：单个任务运行的管理者。
Container：容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

说明：
（1）客户端可以有多个
（2）集群上可以运行多个ApplicationMaster
（3）每个NodeManager上可以有多个Container

1.3.3 MapReduce 架构概述
MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和Reduce
1）Map 阶段并行处理输入数据
2）Reduce 阶段对Map 结果进行汇总

 

原文链接：https://blog.csdn.net/huxili2020/article/details/117809913

搜索

复制

__EOF__

本文作者：stdxxd
本文链接：https://www.cnblogs.com/stdxxd/p/16368805.html
关于博主：评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。
版权声明：本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！
声援博主：如果您觉得文章对您有帮助，可以点击文章右下角【推荐】一下。您的鼓励是博主的最大动力！