今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构,从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现,MapReduce的模型计算,到一个云盘如何实现,再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章. 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己,整个Hadoop家族成员很多,“势力”很庞大,下面画个图,简单概括下. 到这里本文内容已结束,下文是摘自网络上一些比较经典或者浅显易懂的相关文字,有兴趣的继续往下看.…

微信公众号[程序员江湖] 作者黄小斜,斜杠青年,某985硕士,阿里 Java 研发工程师,于 2018 年秋招拿到 BAT 头条.网易.滴滴等 8 个大厂 offer,目前致力于分享这几年的学习经验.求职心得和成长感悟,以及作为程序员的思考和见解.(关注公众号后回复”资料“即可领取 3T 免费技术学习资源) ​       纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.…

转自:http://blog.csdn.net/iamdll/article/details/20998035 分类: 分布式 2014-03-11 10:31 156人阅读 评论(0) 收藏 举报 目录(?)[+] Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.…

Hadoop的架构模型 1.x的版本架构模型介绍 架构图 HDFS分布式文件存储系统(典型的主从架构) NameNode:集群当中的主节点,主要用于维护集群当中的元数据信息,以及接受用户的请求,处理用户的请求 SecondaryNameNode:主要是辅助NameNode管理元数据信息 DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储数据 什么是元数据? 元数据就是描述数据的数据.简单的来说,一个文件的存放位置.文件名称.打开方式.创建人.修改时间.文件大小.文件权限等这些都是描述性的数据,都可…

HDFS 简介 Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统. HDFS是高容错性的,可以部署在低成本的硬件之上,HDFS提供高吞吐量地对应用程序数据访问,它适合大数据集的应用程序.它具有以下几个特点: 1)适合存储非常大的文件 2)适合流式数据读取,即适合“只写一次,读多次”的数据处理模式 3)适合部署在廉价的机器上 但HDFS不适合以下场景(任何东西都要分两面看,只有适合自己业务的技术才是真正的好技术): 1)不适合存储大量的小文件,因为受…

一.Hadoop系统架构图 Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager –单个节点上的资源管理 –处理来自ResourceManager的命令 –处理来自ApplicationMaster的命令 ApplicationMaster –数据切分 –为应用程序申请资源,并分配给内部任务 –任务监控与容错   Y…

Hadoop 由许多元素构成.其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件.HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成.通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS.MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库 Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心.[4]  …

YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统,最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题,但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统,可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上,通过YARN来管理资源.如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能,你也可以实现YARN提供的编程API,将你的应用程序运行于YARN之上,将资源的分配与回收统一交给YARN去管理,可以大大简化资源管理功能的开发.当前,也有很多应用程序已经可以构建于Y…

hadoop 简单来说就是用 java写的分布式 ,处理大数据的框架,主要思想是 “分组合并” 思想. 分组:比如 有一个大型数据,那么他就会将这个数据按照算法分成多份,每份存储在 从属主机上,并且在从属主机上进行计算,主节点主要负责Hadoop两个关键功能模块HDFS.Map Reduce的监督.        合并:将每个机器上的计算结果合并起来 再在一台机器上计算,得到最终结果.这就是mapreduce 算法. Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节…

1.1          Hadoop 概念:hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.是根据google发表的GFS(Google File System)论文产生过来的. 优点: 1. 它是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行数据处理. 2. 高可靠性,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理. 3. 高效性,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度. 4. 可伸缩…