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Hadoop原理

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Hadoop原理相关知识

  • Hadoop原理之——HDFS原理
    HDFS的设计特点是:1、大数据文件,非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储,如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了。2、文件分块存储,HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算器上,它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件,多主机读取比单主机读取效率要高得多得都。3、流式数据访问,一次写入多次读写,这种模式跟传统文件不同,它不支持动态改变文件内容,而是要求让文件一次写入就不做变化,要变化也只能在文件末添加内容。4、廉价硬件,HDFS可以应用在普通PC机上,这种机制能够让给一些公司用几十台廉价的计算机就可以撑起一个大数据集群。5、硬件故障,HDFS认为所有计算机都可能会出问题,为了防止某个主机失效读取不到该主机的块文件,它将同一个文件块副本分配到其它某几个主机上,如果其中一台主机失效,可以迅速找另一块副本取文件。HDFS的关键元素:1、Block:将一个文件进行分块,通常是64M。2、NameNode:保存整个文件系统的目录信息、文件信息及分块信息,这是由唯一 一台主机专门
  • Hadoop 原理学习——HDFS 架构与工作原理
    取原理HDFS 读取原理比较简单,参考上面的例子,假如 HDFS 客户端现在想要读取“example.txt“。现在,读取数据将发生以下步骤:客户端将与 NameNode 联系,询问文件”example.txt“的 block 元数据;NameNode 返回存储的每个块(block A 和 block B)的 DataNode 列表;然后,客户端将连接到列表中最近的 DataNode;客户端开始从 DataNode 并行读取数据(DN 1 的 block A 和 DN 3 的 block B)一旦客户端获得了所有必须的 block,它就会将这些 block 组合起来形成一个文件。在提供给客户端读取请求时,HDFS 选择最接近客户端的副本,这减少了读取延迟和带宽消耗。因此,如果可能,会选择与阅读节点位于同一个机架上的副本。9. 数据读取实现读取数据的详细流程:1) 客户端通过调用 FileSystem 对象的 open() 方法来打开它希望读取的文件,其实就是创建了一个 DistributedFileSyst
  • Hadoop-介绍
    Hadoop - 介绍Hadoop是一个使用java编写的Apache开放源代码框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理。Hadoop框架工作的应用程序可以在跨计算机群集提供分布式存储和计算的环境中工作。Hadoop旨在从单一服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。原文地址:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/17/Hadoop-介绍/Hadoop架构Hadoop框架包括以下四个模块:Hadoop Common:这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象,并包含启动Hadoop所需的必要Java文件和脚本。Hadoop YARN:这是作业调度和集群资源管理的框架。Hadoop分布式文件系统(HDFS):提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。Hadoop MapReduce: 这是基于YARN的大型数据集并行处理系统。我们可以使用下图来描述Hadoop框架
  • 深入理解Hadoop(第二版)读书笔记---2.Hadoop中的概念
    2.1 Hadoop简介 面对数据量日益增大的今天,如何面对大数据量的处理需求,这是一个问题。一台机器解决不了的问题,那就放在多台机器上,把大量的数据分割成互不依赖的小份数据,在每台机器上处理,这就是分而治之的思想体现。Hadoop为这种云计算需求提供了一套计算框架和分布式文件系统。起初的Hadoop框架一提出,立马就能想到他的MapReduce编程模型和HDFS分布式文件系统,随着技术不断的发展,现在提到Hadoop都在指向Hadoop生态这个概念。Hive,Pig,Hbase等子项目填充Hadoop生态圈中,使得能

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