《Hadoop实战第2版》——1.5节Hadoop计算模型

《Hadoop实战第2版》——1.5节Hadoop计算模型—MapReduce

2017-07-31 568

1.5　Hadoop计算模型—MapReduce
MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂的并行计算过程高度地抽象为两个函数：Map和Reduce。Hadoop是Doug Cutting受到Google发表的关于MapReduce的论文启发而开发出来的。Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千台商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集，实现了Hadoop在集群上的数据和任务的并行计算与处理。
一个Map/Reduce作业（Job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务（Task）以完全并行的方式处理它们。框架会先对Map的输出进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出

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《Hadoop实战第2版》——1.4节Hadoop与分布式开发

1.4　Hadoop与分布式开发我们通常所说的分布式系统其实是分布式软件系统，即支持分布式处理的软件系统。它是在通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统，包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译（解释）系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。Hadoop是分布式软件系统中文件系统层的软件，它实现了分布式文件系统和部分分布式数据库系统的功能。Hadoop中的分布式文件系统HDFS能够实现数据在计算机集群组成的云上高效的存储和管理，Hadoop中的并行编程框架MapReduce能够让用户编写的Hadoop并行应用程序运行得以简化。下面简单介绍一下基于Hadoop进行分布式并发编程的相关知识，详细的介绍请参看后面有关MapReduce编程的章节。Hadoop上并行应用程序的开发是基于MapReduce编程模型的。MapRe

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1.6　Hadoop数据管理前面重点介绍了Hadoop及其体系结构与计算模型MapReduce，现在开始介绍Hadoop的数据管理，主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive。 1.6.1　HDFS的数据管理HDFS是分布式计算的存储基石，Hadoop分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特性：对于整个集群有单一的命名空间；具有数据一致性，都适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的；文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全性。通过前面的介绍和图1-3可以看出，HDFS通过三个重要的角色来进行文件系统的管理：NameNode、DataNode和Client。NameNode可

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