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Hadoop技术架构介绍
Hadoop是Apache软件基金会开源的分布式计算平台,主要用于海量数据的存储和分析处理。Hadoop技术架构主要包含以下组件:
1. HDFS(Hadoop Distributed File System)
HDFS是Hadoop的分布式文件系统,主要用于存储结构化和非结构化数据。HDFS采用主/从架构,由NameNode主服务器和DataNode从服务器组成。NameNode主要负责元数据管理,DataNode用于实际数据存储。HDFS通过副本机制保证数据的高可用和故障转移。
2. YARN
YARN是Hadoop的资源管理和作业调度平台。它将MapReduce计算框架从资源管理中抽象出来,作为独立的服务部署。YARN提供了集群资源管理和作业调度能力,允许不同类型的分布式计算在Hadoop集群上运行。
3. MapReduce
MapReduce是Hadoop的分布式计算框架,用于大规模数据集的并行处理。MapReduce作业由Map和Reduce两个阶段构成,Master节点负责调度,Worker节点并行执行Map和Reduce任务。MapReduce编程模型简单,可以用于海量数据的统计和分析。
4. 通信层
Hadoop通信层支持HDFS和YARN层之间的数据传输。Hadoop通信层支持数据序列化,网络传输以及进程间通信,实现集群内部的信息传递。
5. 数据访问
Hadoop提供了一系列的数据访问接口,如HDFS API、MapReduce API等。这些接口为上层应用提供了访问Hadoop集群资源和计算能力的手段。
Hadoop技术架构采用分布式文件系统和分布式计算模型。它具有高扩展性、高容错性等特点,可以提供高性能的大数据存储和计算能力。Hadoop已经成为大数据 analytics 的重要平台,得到广泛应用。
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