Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统.最核心的模块包括Hadoop Common.HDFS与MapReduce. HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持.采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能. HDFS 架构原理 HDFS采用master/slave架构.一个HDFS集群包含一个单独的NameNod

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]  

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.

HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持. HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.Da

简述hadoop安装步骤 安装步骤: 1.安装虚拟机系统,并进行准备工作(可安装- 一个然后克隆) 2.修改各个虚拟机的hostname和host 3.创建用户组和用户 4.配置虚拟机网络,使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过 相互ping通. 5.安装jdk和配置环境变量,检查是否配置成功 6.配置ssh,实现节点间的无密码登录ssh node1/2指令验证时候成 功 7.master 配置hadoop,并将hadoop文件传输到node节点 8.配置环境变量,并启动hadoop,

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

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

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

Hadoop 由两部分组成,分别是分布式文件系统和分布式计算框架 MapReduce. 其中分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储,而 MapReduce 则构建在分布式文件系统之上,对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算.本文主要涉及 MapReduce,但考虑到它的一些功能跟底层存储机制相关,因而会首先介绍分布式文件系统. 在 Hadoop 中, MapReduce 底层的分布式文件系统是独立模块, 用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统, 然后经过简单的配置后, 存储

Hadoop是什么 大白话,Hadoop是个存储数据,计算数据的分布式框架.核心组件是HDFS.MapReduce.Yarn. HDFS:分布式存储 MapReduce:分布式计算 Yarn:调度MapReduce 现在为止我们知道了HDFS.MapReduce.Yarn是干啥的,下面通过一张图再来看看他的整体架构. HDFS HDFS是Hadoop的存储系统,将庞大的数据存储在多台机器上,并通过数据副本冗余实现容错.HDFS两大核心组件是NameNode与DataNode. NameNode:

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

大数据时代之hadoop(一):hadoop安装 大数据时代之hadoop(二):hadoop脚本解析 大数据时代之hadoop(三):hadoop数据流(生命周期) 大数据时代之hadoop(四):hadoop 分布式文件系统(HDFS) hadoop的核心分为两块,一是分布式存储系统-hdfs,这个我已经在上一章节大致讲了一下,还有一个就是hadoop的计算框架-mapreduce. mapreduce事实上就是一个移动式的基于key-value形式的分布式计算框架. 其计算分为两个阶段,m

Spark简述 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台.它立足 于内存计算.从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库.流处理和图计算等多种计算范式. 特点: 1.轻 Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop1.0为9万行,2.0为22万行. 2.快 Spark对小数据集能达到亚秒级的廷迟,这对于Hadoop MapReduce是无法想象的(因为"心跳"间隔机制,仅任务启动就有数秒的延迟) 3.灵 在实现层,它完美演绎了Scala trait动态混入策略(

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

在大数据的发展过程中,出现了一批专门应用与大数据的处理分析工具,如Hadoop,Hbase,Hive,Spark等,我们先从最基础的Hadoop开始进行介绍 Hadoop是apache基金会下所开发的分布式基础架构,实现了一个分布式文件系统(HDFS),HDFS拥有高容错性.高可靠性.高扩展性.高效性.低成本的特性,可以让用户在不了解相关的底层源码的情况下,在廉价的机器上搭配一台完整的服务器进行分布式程序开发,利用集群的高速运算和存储处理自己的业务. 一个应用程序无非就是计算和存储两个部分,Ha

1.hadoop1.0与hadoop2.0的区别:

引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合执行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有非常多共同点.但同一时候,它和其它的分布式文件系统的差别也是非常明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在便宜的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据訪问.非常适合大规模数据集上的应用. HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的. HDFS在最開始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的.

Hadoop是apache用来“处理海量数据存储和海量数据分析”的分布式系统基础架构,更广义的是指hadoop生态圈.Hadoop的优势 高可靠性:hadoop底层维护多个数据副本,即使某个计算单元故障,也不会导致数据丢失. 高扩展性:天然支持分布式,可方便的扩展至几千个节点. 高容错性:能够自动将失败的任务重新分配. 高效性:在mapReduce的思想下,hadoop是并行工作处理任务的.Hadoop1.x和Hadoop2.x的区别 MapReduce架构概述 Mapreduce实际上就是将计