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Hadoop 基本架构

HDFS 架构 HDFS 是一个具有高度容错性的分布式文件系统, 适合部署在廉价的机器上。 HDFS 能提供高吞吐量的数据访问, 非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 的架构如图所示, 总体上采用了 master/slave 架构, 主要由以下几个组件组成 :Client、 NameNode、 Secondary NameNode 和 DataNode。 下面分别对这几个组件进行介绍: (1) ClientClient(代表用 户) 通过与 NameNode 和 DataNode 交互访问 HDFS 中 的文件。 Client提供了一个类似 POSIX 的文件系统接口供用户调用。 (2) NameNode 整个Hadoop 集群中只有一个 NameNode。 它是整个系统的“ 总管”, 负责管理 HDFS的目录树和相关的文件元数据信息。 这些信息是以“ fsimage”( HDFS 元数据镜像文件)和“ editlog”(HDFS 文件改动日志)两个文件形式存放在本地磁盘,当 HDFS 重启时重新构造出来的。此外, NameNode 还负责监控各个 DataNode 的健康状态, 一...

MapReduce API 基本概念

1.序列化 序列化是指将结构化对象转为字节流以便于通过网络进行传输或写入持久存储的过程。反序列化指的是将字节流转为结构化对象的过程。 在 Hadoop MapReduce 中, 序列化的主 要 作用有两个: 永久存储和进程间通信。为了能够读取或者存储 Java 对象, MapReduce 编程模型要求用户输入和输出数据中的 key 和 value 必须是可序列化的。 在 Hadoop MapReduce 中 , 使一个 Java 对象可序列化的方法是让其对应的类实现 Writable 接口 。 但对于 key 而言,由于它是数据排序的关键字, 因此还需要提供比较两个 key 对象的方法。 为此,key对应类需实现WritableComparable 接口 , 它的类如图: 在package org.apache.hadoop.io 中的WritableComparable.java文件中定义: public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> { } 再来看看Writab...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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