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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

略

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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