hadoop三大组件（hadoop三大组件名称）

## Hadoop三大组件

简介

Hadoop是一个用于存储和处理大型数据集的开源软件框架。它被广泛应用于大数据分析、机器学习和数据挖掘等领域。Hadoop的核心在于其分布式架构，能够将大型数据集分成多个小块，并将其分布式地存储和处理在集群中的多台计算机上。Hadoop的三个主要组件是：Hadoop Distributed File System (HDFS)、YARN和MapReduce。本文将详细介绍这三个组件的功能和作用。### 1. Hadoop Distributed File System (HDFS) - 分布式文件系统HDFS是Hadoop的核心组件之一，它提供了一个高度容错的分布式文件系统，用于存储大型数据集。HDFS将文件分成多个数据块，并将其分布式地存储在集群中的多台机器上。这种分布式存储方式提高了数据存储的可靠性和可扩展性。#### 1.1 HDFS 架构HDFS采用主从架构，包括一个NameNode（命名节点）和多个DataNode（数据节点）。

NameNode:

NameNode是HDFS的中心管理节点，负责管理文件系统元数据，例如文件的命名、目录结构和数据块位置等。它不存储实际的数据，而是维护一个文件系统命名空间的树状结构。NameNode的可靠性对整个HDFS至关重要。通常情况下会采用高可用性配置，例如采用HA NameNode。

DataNode:

DataNode负责存储实际的数据块。每个DataNode会存储一部分文件的数据块。DataNode定期向NameNode汇报其状态，例如存储的数据块信息和磁盘空间使用情况。DataNode之间也会进行数据块的复制，以保证数据的可靠性。#### 1.2 HDFS 数据存储特点

高容错性:

通过数据块的复制和冗余存储，HDFS可以保证数据的可靠性，即使部分节点发生故障，也不会影响数据的完整性。

高可扩展性:

可以通过增加DataNode来扩展存储容量，以适应不断增长的数据量。

流式访问:

HDFS 优化了数据流式访问，适合大规模数据处理。

一次写入多次读取:

HDFS 的文件通常是一次写入多次读取的模式，不适合频繁修改文件。### 2. Yet Another Resource Negotiator (YARN) - 资源协调器YARN是Hadoop 2.x 版本引入的新一代资源管理系统，它取代了原先的JobTracker，负责集群资源的管理和调度。YARN将资源管理和任务调度分离，提高了系统的效率和可扩展性。#### 2.1 YARN 架构YARN包含以下几个关键组件：

ResourceManager (RM):

RM是YARN的中心管理节点，负责集群资源的分配和调度。它接收来自应用程序的资源请求，并根据资源的可用性和应用程序的优先级，将资源分配给相应的应用程序。

NodeManager (NM):

NM运行在每个节点上，负责监控本地资源的使用情况，例如CPU、内存和磁盘空间等，并将信息汇报给ResourceManager。它还负责启动和监控应用程序的容器。

ApplicationMaster (AM):

AM是应用程序的管理者，负责向ResourceManager申请资源，并监控应用程序的执行情况。每个应用程序都有一个AM。

Containers:

Container是YARN中资源分配的基本单位，它代表了一定的CPU、内存和磁盘空间等资源。#### 2.2 YARN 的作用YARN 的主要作用是：

资源管理:

管理集群的资源，包括CPU、内存、磁盘空间和网络带宽等。

任务调度:

根据应用程序的请求，将资源分配给相应的应用程序。

应用程序管理:

负责应用程序的启动、监控和结束。

支持多种计算框架:

YARN 支持多种计算框架，例如MapReduce、Spark和Tez等，提高了系统的灵活性。### 3. MapReduce - 分布式计算框架MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型和执行框架。它将复杂的计算任务分解成多个小的Map和Reduce任务，并将其并行地执行在集群中的多台机器上。#### 3.1 MapReduce 工作流程MapReduce 的处理流程一般分为两个阶段：

Map阶段:

Map阶段将输入数据分割成多个数据块，并对每个数据块应用Map函数进行处理。Map函数的输出是一系列键值对。

Reduce阶段:

Reduce阶段将Map阶段输出的键值对进行分组和排序，然后对每个分组应用Reduce函数进行处理。Reduce函数的输出是最终的结果。#### 3.2 MapReduce 的优势

并行处理:

能够将计算任务并行地执行在集群中的多台机器上，提高计算效率。

容错性:

如果某个节点发生故障，MapReduce能够自动地重新执行失败的任务，保证计算的可靠性。

易于编程:

MapReduce 提供了简单的编程模型，易于编写和调试。

总结

HDFS、YARN和MapReduce是Hadoop的三个核心组件，它们共同构成了一个强大的分布式数据处理平台。HDFS负责数据的存储，YARN负责资源的管理和调度，MapReduce负责数据的处理。这三个组件的协同工作，使得Hadoop能够高效地处理海量数据，并为大数据分析提供了坚实的基础。

Hadoop三大组件**简介**Hadoop是一个用于存储和处理大型数据集的开源软件框架。它被广泛应用于大数据分析、机器学习和数据挖掘等领域。Hadoop的核心在于其分布式架构，能够将大型数据集分成多个小块，并将其分布式地存储和处理在集群中的多台计算机上。Hadoop的三个主要组件是：Hadoop Distributed File System (HDFS)、YARN和MapReduce。本文将详细介绍这三个组件的功能和作用。

1. Hadoop Distributed File System (HDFS) - 分布式文件系统HDFS是Hadoop的核心组件之一，它提供了一个高度容错的分布式文件系统，用于存储大型数据集。HDFS将文件分成多个数据块，并将其分布式地存储在集群中的多台机器上。这种分布式存储方式提高了数据存储的可靠性和可扩展性。

1.1 HDFS 架构HDFS采用主从架构，包括一个NameNode（命名节点）和多个DataNode（数据节点）。* **NameNode:** NameNode是HDFS的中心管理节点，负责管理文件系统元数据，例如文件的命名、目录结构和数据块位置等。它不存储实际的数据，而是维护一个文件系统命名空间的树状结构。NameNode的可靠性对整个HDFS至关重要。通常情况下会采用高可用性配置，例如采用HA NameNode。* **DataNode:** DataNode负责存储实际的数据块。每个DataNode会存储一部分文件的数据块。DataNode定期向NameNode汇报其状态，例如存储的数据块信息和磁盘空间使用情况。DataNode之间也会进行数据块的复制，以保证数据的可靠性。

1.2 HDFS 数据存储特点* **高容错性:** 通过数据块的复制和冗余存储，HDFS可以保证数据的可靠性，即使部分节点发生故障，也不会影响数据的完整性。 * **高可扩展性:** 可以通过增加DataNode来扩展存储容量，以适应不断增长的数据量。 * **流式访问:** HDFS 优化了数据流式访问，适合大规模数据处理。 * **一次写入多次读取:** HDFS 的文件通常是一次写入多次读取的模式，不适合频繁修改文件。

2. Yet Another Resource Negotiator (YARN) - 资源协调器YARN是Hadoop 2.x 版本引入的新一代资源管理系统，它取代了原先的JobTracker，负责集群资源的管理和调度。YARN将资源管理和任务调度分离，提高了系统的效率和可扩展性。

2.1 YARN 架构YARN包含以下几个关键组件：* **ResourceManager (RM):** RM是YARN的中心管理节点，负责集群资源的分配和调度。它接收来自应用程序的资源请求，并根据资源的可用性和应用程序的优先级，将资源分配给相应的应用程序。* **NodeManager (NM):** NM运行在每个节点上，负责监控本地资源的使用情况，例如CPU、内存和磁盘空间等，并将信息汇报给ResourceManager。它还负责启动和监控应用程序的容器。* **ApplicationMaster (AM):** AM是应用程序的管理者，负责向ResourceManager申请资源，并监控应用程序的执行情况。每个应用程序都有一个AM。* **Containers:** Container是YARN中资源分配的基本单位，它代表了一定的CPU、内存和磁盘空间等资源。

2.2 YARN 的作用YARN 的主要作用是：* **资源管理:** 管理集群的资源，包括CPU、内存、磁盘空间和网络带宽等。 * **任务调度:** 根据应用程序的请求，将资源分配给相应的应用程序。 * **应用程序管理:** 负责应用程序的启动、监控和结束。 * **支持多种计算框架:** YARN 支持多种计算框架，例如MapReduce、Spark和Tez等，提高了系统的灵活性。

3. MapReduce - 分布式计算框架MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型和执行框架。它将复杂的计算任务分解成多个小的Map和Reduce任务，并将其并行地执行在集群中的多台机器上。

3.1 MapReduce 工作流程MapReduce 的处理流程一般分为两个阶段：* **Map阶段:** Map阶段将输入数据分割成多个数据块，并对每个数据块应用Map函数进行处理。Map函数的输出是一系列键值对。* **Reduce阶段:** Reduce阶段将Map阶段输出的键值对进行分组和排序，然后对每个分组应用Reduce函数进行处理。Reduce函数的输出是最终的结果。

3.2 MapReduce 的优势* **并行处理:** 能够将计算任务并行地执行在集群中的多台机器上，提高计算效率。 * **容错性:** 如果某个节点发生故障，MapReduce能够自动地重新执行失败的任务，保证计算的可靠性。 * **易于编程:** MapReduce 提供了简单的编程模型，易于编写和调试。**总结**HDFS、YARN和MapReduce是Hadoop的三个核心组件，它们共同构成了一个强大的分布式数据处理平台。HDFS负责数据的存储，YARN负责资源的管理和调度，MapReduce负责数据的处理。这三个组件的协同工作，使得Hadoop能够高效地处理海量数据，并为大数据分析提供了坚实的基础。