一、初始Hadoop之一Hadoop三大组件
来源:互联网 发布:sql导入access数据库 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 08:57
一、Hadoop的组件:
1、HDFS
一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
存储海量数据
分布式
安全性
副本数据
数据是以block的方式进行存储的,128M
比如:200M---128M 72M
2、MapReduce
一个分布式的离线并行计算框架
对海量数据的处理
分布式
思想:
分而治之
大数据集分为小的数据集
每个数据集进行逻辑业务处理(map)
合并统计数据结果(reduce)
3、Yarn
分布式资源管理框架
管理整个集群的资源(内存、CPU核数)
分配调度集群的资源
4、Common
工具,基础,为基他Hadoop模块提供基础设施。
二、HDFS服务功能
NameNode是主节点,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、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在DataNode等。
DataNode在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。
SecondaryNameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。
三、YARN服务功能
ResourceManager
处理客户端请求
启动/监控ApplicationMaster
监控NodeManager
资源分配与调度
NodeManager
单个节点上的资源管理
处理来自ResourceManager的命令
处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster
数据切分
为应用程序申请资源,并分配给内部任务
任务监控与容错
Container
对任务运行环境的抽象,封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息
四、离线计算框架MapReduce
将计算过程分为两个阶段,Map和Reduce
Map阶段并行处理输入数据
Reduce阶段对Map结果进行汇总
Shuffle连接Map和Reduce两个阶段
Map Task将数据写到本地磁盘
Reduce Task从每个Map Task上读取一份数据
仅适合离线批处理
具有很好的容错性和扩展性
适合简单的批处理任务
缺点明显
启动开销大、过多使用磁盘导致效率低下等。
1、HDFS
一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
存储海量数据
分布式
安全性
副本数据
数据是以block的方式进行存储的,128M
比如:200M---128M 72M
2、MapReduce
一个分布式的离线并行计算框架
对海量数据的处理
分布式
思想:
分而治之
大数据集分为小的数据集
每个数据集进行逻辑业务处理(map)
合并统计数据结果(reduce)
3、Yarn
分布式资源管理框架
管理整个集群的资源(内存、CPU核数)
分配调度集群的资源
4、Common
工具,基础,为基他Hadoop模块提供基础设施。
二、HDFS服务功能
NameNode是主节点,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、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在DataNode等。
DataNode在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。
SecondaryNameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。
三、YARN服务功能
ResourceManager
处理客户端请求
启动/监控ApplicationMaster
监控NodeManager
资源分配与调度
NodeManager
单个节点上的资源管理
处理来自ResourceManager的命令
处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster
数据切分
为应用程序申请资源,并分配给内部任务
任务监控与容错
Container
对任务运行环境的抽象,封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息
四、离线计算框架MapReduce
将计算过程分为两个阶段,Map和Reduce
Map阶段并行处理输入数据
Reduce阶段对Map结果进行汇总
Shuffle连接Map和Reduce两个阶段
Map Task将数据写到本地磁盘
Reduce Task从每个Map Task上读取一份数据
仅适合离线批处理
具有很好的容错性和扩展性
适合简单的批处理任务
缺点明显
启动开销大、过多使用磁盘导致效率低下等。
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