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1.Hadoop概述

云平台 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

1.Hadoop概述

Hadoop概述 一、hadoop是什么?
  1. hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构
  2. 主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
  3. 广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈
二、Hadoop发展史

三、Hadoop三大发行版本

Apache 版本最原始(最基础)的版本,对于入门学习最好。2006
Cloudera 内部集成了很多大数据框架,对应产品 CDH。2008
Hortonworks 文档较好,对应产品 HDP。2011
Hortonworks 现在已经被 Cloudera 公司收购,推出新的品牌 CDP。

  1. Apache Hadoop

​ 官网地址:http://hadoop.apache.org

​ 下载地址:https://hadoop.apache.org/releases.html

  1. Cloudera Hadoop

    官网地址:https://www.cloudera.com/downloads/cdh

    下载地址:https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/releasenotes/topics/rg_cdh_6_download.htm

    (1)2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司,为合作伙伴提供 Hadoop 的 商用解决方案, 主要是包括支持、咨询服务、培训。

​ (2)2009 年 Hadoop 的创始人 Doug Cutting 也加盟 Cloudera 公司。Cloudera 产品主 要为 CDH, Cloudera Manager,Cloudera Support

​ (3)CDH 是 Cloudera 的 Hadoop 发行版,完全开源,比 Apache Hadoop 在兼容性,安 全性,稳定性上 有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。

​ (4)Cloudera Manager 是集群的软件分发及管理监控平台,可以在几个小时内部署好一 个 Hadoop 集 群,并对集群的节点及服务进行实时监控。

  1. Hortonworks Hadoop

    官网地址:https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/

    下载地址:https://hortonworks.com/downloads/#data-platform

四、Hadoop优势(4高)
  1. 高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失
  2. 高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的拓展数以千计的节点。
  3. 高效性:在MapReduce思想下,Hadoop是并行工作的,以提高任务的运行效率
  4. 高容错性:能够自动将失败的任务重新分配
五、Hadoop组成(面试重点) Hadoop 不同版本的组成区别

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CAm3DPME-1652796204377)(C:UsersAdministratorAppDataRoamingTyporatypora-user-imagesimage-20220511150250116.png)]

在 Hadoop1.x 时 代 , Hadoop中 的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大。

在Hadoop2.x时 代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度 , MapReduce只负责运算。 Hadoop3.x在组成上没 有变化。

1.HDFS架构概述

Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统

  1. NameNode(NN):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数、权限信息),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
  2. DataNode(DN):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。
  3. Secondary NameNode(2NN):每隔一段时间对NameNode元数据备份。
2.YARN架构概述

Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN,另一种资源协调者,是Hadoop的资源管理器。

  1. ResourceManager(RM):整个集群资源(内存、cpu等)的管理、调度者(老大)
  2. NodeManager(NM):单个节点服务器资源的老大
  3. ApplicationMaster(AM):单个任务运行的老大
  4. Container:容器,相当于一台独立的服务器,里面封装了任务运行所需要的资源,如内存、cpu、磁盘、网络等。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ScmJeSei-1652796204378)(C:UsersAdministratorAppDataRoamingTyporatypora-user-imagesimage-20220511161112185.png)]

客户端可以有多个

集群上可以运行多个ApplicationMaster

每个NodeManager上可以有多个Container

3.MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce

  1. Map阶段并行处理输入数据
  2. Reduce阶段对Map结果进行汇总
HDFS、YARN、MapReduce三者关系

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