Hadoop大数据开发框架学习

2018-08-30 690

一.Hadoop框架介绍

hadoop是Apache发布的开源分布式基础架构
他的两个核心是

HDFS
HDFS是Hadoop的文件管理系统，负责了海量数据的存储，是做大数据的基础
MapReduce
MapReduce则是为了海量数据提供了计算

两部分就组成了Hadoop的分布式基础架构

二.HDFS介绍

HDFS作为Hadoop为存储海量数据，自然有着与传统文件系统有着不同的结构，它是以Linux文件系统的基础的架构，构建里一套分布式文件系统，它是由一个NameNode和多台DataNode组成的。
他通过将文件进行划分，分成多个数据块进行存储。（默认64MB，一般设置为128MB，备份X3）
NameNode

管理文件系统的命名空间，存放文件元数据
维护文件系统的所有文件和目录，文件与数据块的映射
记录每个文件中各个块所在数据节点的信息

DataNode

存储并检索数据块
香NameNode更新所存储块的列表

优点

适合大文件存储，有副本策略
可以构建在廉价机器上，有一定容错和恢复机制
支持流式数据访问，一次写入多次读取

缺点

不适合大量小文件存储
不适合并发写入，不支持文件随机修改
不支持随机读等低延时的访问方式

二.Yarn

yarn是Hadoop 中的资源管理器，MapReduce通过yarn来调度。
ResourceManager

分配和调度资源
启动并监控ApplicationMaster
监控NodeManager

ApplicationMaster

为MapReduce类型程序申请资源，并分配给内部任务
负责数据的切分
监控任务的执行与容错

NodeManager

管理单个节点的资源
处理来自ResourceManager的命令
处理来自ApplicationMaster的命令

四.MapReduce

MapReduce采用分而治之的编程思想

输入一个大文件，通过split之后，将其分为多个分片
每个文件分片由单独的机器去处理，这就是Map方法
将每个机器计算的结果进行汇总并得到最终的结果，这就是Reduce方法

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