hadoop（hadoop集群搭建）

本篇文章给大家谈谈hadoop，以及hadoop集群搭建对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、hadoop是什么意思？
• 2、hadoop的核心是什么
• 3、Hadoop到底是干什么用的?
• 4、Hadoop的优点和缺点是什么?
• 5、大数据中Hadoop的核心技术是什么?

hadoop是什么意思？

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基亩瞎运础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且神镇它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

扩展资料：

Hadoop的优点：

1、高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性：迅梁Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5、低成本：与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

参考资料来源：

百度百科-hadoop

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hadoop的核心是什么

Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是 -

HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。即使硬件出现故拿兆障，它也能以可靠的方式存储数据。

Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。它编写了一个应用程序来处理存储在HDFS中的非结构化和结构化数据。它负责通过将数据划分为独立任务来并行处理岩晌大量数据。处理分两个阶段完成Map和Reduce。Map是指定复杂逻辑代码的第一个处理阶段，Reduce是指定轻量消枣租级操作的第二阶段处理。

YARN - Hadoop中的处理框架是YARN。它用于资源管理并提供多种数据处理引擎，即数据科学，实时流和批处理。

Hadoop到底是干什么用的?

用途：将单机的工作携耐任务进行分拆，变成协同工作的集群。用以解决日益增加的文件存储量和数据量瓶颈。

通俗应用解释：

比如计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单辩皮春词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种100M量级数据的计算任务，把这个100M的文件拷贝到自己的电脑上，然后写个计算程序就能完成计算。

关键技术：

HDFS（Hadoop Distributed File System）：

既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。

HDFS是Master和Slave的主从结构（是一种概念模型，将设备分为主设备和从设备，主设备负责分配工作并整合结果，或作为指令的来源；从设备负责完成工作，一般只能和主设备通信）。主要由Name-Node、Secondary NameNode、DataNode构成。

Name-Node：分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等

Secondary NameNode：辅助 NameNode，分担其工作，紧急情况可以辅助恢复

DataNode：Slave节点，实际存储数据、执行数据块的读写并汇报存储信息给NameNode

HDFS客户端的存储流程：当客户需要写数据时，先在NameNode 上创建文件结构并确定数据块副本将要写道哪几个 datanode ，然后将多个代写 DataNode 组成一个写数据管道，保证写入过程完整统一写入。

读取数据时则先通过 NameNode 找到存储数据块副本的所有 DataNode ，根据与握做读取客户端距离排序数据块，然后取最近的。

Hadoop的优点和缺点是什么?

Hadoop的优点：

1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。

2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。

3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点亏圆的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。

4、Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动州氏将失败的册空散任务重新分配，具有高容错性。

Hadoop的缺点：

1、Hadoop不适用于低延迟数据访问。

2、Hadoop不能高效存储大量小文件。

3、Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。

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大数据中Hadoop的核心技术是什么?

Hadoop核心架构，分为四个模块：

1、Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具派燃。

2、Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。

3、Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序尘哗虚数据访问方式。

4、Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行芦尘处理。

特点：

Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性，是Hadoop的优势所在，在十多年的发展历程当中，Hadoop依然被行业认可，占据着重要的市场地位。

Hadoop在大数据技术框架当中的地位重要，学大数据必学Hadoop，还要对Hadoop核心技术框架掌握扎实才行。

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