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hadoop生态系统的架构图(转载)

转自:http://blog.csdn.net/babyfish13/article/details/52527665 1、hadoop1.0时期架构 2、hadoop2.0时期架构 3、hdfs架构 Active Namenode 主 Master(只有一个),管理 HDFS 的名称空间,管理数据块映射信息;配置副本策略;处理客户端读写请求 Secondary NameNode NameNode 的热备;定期合并 fsimage 和 fsedits,推送给 NameNode;当 Active NameNode 出现故障时,快速切换为新的 Active NameNode。 Datanode Slave(有多个);存储实际的数据块;执行数据块读 / 写 Client 与 NameNode 交互,获取文件位置信息;与 DataNode 交互,读取或者写入数据;管理 HDFS、访问 HDFS。 4、MapReduce 源自于 Google 的 MapReduce 论文 发表于 2004 年 12 月 Hadoop MapReduce 是 Google MapReduce 克隆版 MapReduce特点 良好的扩展性 高容错性 适合 PB 级以上海量数据的离线处理 5、yarn架构 6、hadoop1.0与hadoop2.0比较图 7、Hive(基于MR的数据仓库) 由Facebook开源,最初用于海量结构化日志数据统计;ETL(Extraction-Transformation-Loading)工具构建在Hadoop之上的数据仓库;数据计算使用 MapReduce,数据存储使用HDFS Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL 类似SQL,但不完全相同 通常用于进行离线数据处理(采用 MapReduce);可认为是一个 HQL→MR 的语言翻译器 8、Hbase(分布式数据库) 源自 Google 的 Bigtable 论文 发表于 2006 年 11 月 Hbase 是 Google Bigtable 克隆版 9、Hadoop 发行版(开源版)

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