独家 | 一文读懂Hadoop（二）HDFS（上）-低调大师

独家 | 一文读懂Hadoop（二）HDFS（上）

2017-07-31 552

随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。

读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hadoop。

本期独家内容“一文读懂Hadoop”系列文章将根据先介绍Hadoop，继而分别详细介绍HDFS、MAPREDUCE、YARN的所有知识点的框架，分为四期内容在近几天推送。敬请关注后续内容。

本期内容为大家详解HDFS，由于字数限制，本

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Spark与Hadoop MapReduce大比拼，谁实力更强

一提到大数据处理，相信很多人第一时间想到的是 Hadoop MapReduce。没错，Hadoop MapReduce 为大数据处理技术奠定了基础。近年来，随着 Spark 的发展，越来越多的声音提到了 Spark。而Spark相比Hadoop MapReduce有哪些优势? Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ;二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。相对于 Hadoop MapReduce 来说，Spark 有点“青出于蓝”的感觉，Spark 是在Hadoop MapReduce 模型上发展起来的，在它的身上我们能明显看到 MapReduce的影子，所有的 Spark 并非从头创新，而是站在了巨人“MapReduce”的肩膀上。千秋功罪，留于日后评说，我们暂且搁下争议，来看看相比 Hadoop MapReduce，Spark 都有哪些优势。 1、计算速度快大数据...

2017-08-01

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3.2　MapReduce计算模型要了解MapReduce，首先需要了解MapReduce的载体是什么。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器有两个角色：一个是JobTracker，另一个是TaskTracker。JobTracker是用于管理和调度工作的，TaskTracker是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。 3.2.1　MapReduce Job在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job。每个Job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个形式的输入，然后产生同样为形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的value集合到一起传递给Reduce

2017-08-01

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