hadoop体系结构杂谈 今天跟一个朋友在讨论hadoop体系架构,从当下流行的Hadoop+HDFS+MapReduce+Hbase+Pig+Hive+Spark+Storm开始一直讲到HDFS的底层实现,MapReduce的模型计算,到一个云盘如何实现,再到Google分布式史上那最伟大的三篇文章. 这几个名词刚问到初学者的时候肯定会一脸懵逼包括我自己,整个Hadoop家族成员很多,“势力”很庞大,下面画个图,简单概括下. 到这里本文内容已结束,下文是摘自网络上一些比较经典或者浅显易懂的相关…

HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心. 整个Hadoop体系结构主要是通过HDFS来实现分布式存储的底层支持的,而且通过MapReduce来实现分布式并行任务处理的程序支持. 一.HDFS体系结构 HDFS採用了主从(Master/Slave)结构模型.一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.当中,NameNode作为主server.管理文件系统的命名空间和client对文件的訪问操作:集群中的DataNode管理存储的数据.HDFS典型的部署是在…

HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了).NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作.DataNode管理存储的数据.HDFS支持文件形式的数据. 从内部来看,文件被分成若干个数据块,这若干个数据块存放在一组DataNode上.Nam…

在前面的博文中,我已经介绍过Hadoop的基本概念了(见博文初识Hadoop),今天来介绍一下Hadoop的体系结构. Hadoop的两大核心是HDFS和MapReduce,而整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现分布式存储的底层支持的,并且它会通过MapReduce来实现分布式并行任务处理的程序支持.下面我就分别介绍一下HDFS和MapReduce的体系结构. 1. HDFS体系结构 HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和…

一.查看Zookeeper信息 [hadoop@weekend01 ~]$zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /hadoop/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg Mode: leader [hadoop@weekend02 ~]$zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /hadoop/zookeeper-3.4.6…

1.1 YARN 基本架构 YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统,它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务:一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster. 其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配,而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理. 1.2 YARN基本组成结构 YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,Resour…

MR框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成.主节点负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的不同的从节点上.主节点监视它们的执行情况,并重新执行之前失败的任务.从节点仅负责由主节点指派的任务.当一个Job被提交时,JobTracker接受到提交作业和配置信息之后,就会将配置信息等分发给从节点,同时调度任务并监控TaskTracker的执行.JobTracker可以运行于集群中的任意一台计算机上.TaskTracker…

颜色区别: 蓝色:hive,橙色:Hbase.黑色hadoop 请简述hadoop怎样实现二级排序． 你认为用Java,Streaming,pipe 方式开发map/reduce,各有哪些优缺点: 6. 请列出在你以前工作中所使用过的开发map /reduce的语言java:scala:python:shell: 7.当前日志采样格式为a,b,c,db,b,f,ea,a,c,f请用最熟悉的语言编写一个map/reduce 程序,计算第四列每个元素出现的个数: 14.某个目录下有两个文件a.txt…

Hadoop 是 Apache 基金会下的一个开源分布式计算平台,以 HDFS 分布式文件系统 和 MapReduce 分布式计算框架为核心,为用户提供底层细节透明的分布式基础设施.目前,Hadoop 是分析海量数据的首选工具.Hadoop 是一个可以更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,它的主要特点是扩展能力强.成本低.高效率和可靠.目前,Hadoop 的用户已经从传统的互联网公司,扩展到了各个行业,并且得到越来越广泛的应用.它的优势包括: (1)方便:Hadoop 可以运行在商业机…

本章内容 什么是Hadoop Hadoop项目及其结构 Hadoop的体系结构 Hadoop与分布式开发 Hadoop计算模型—MapReduce Hadoop的数据管理 小结 1.1 什么是Hadoop 1.1.1 Hadoop概述 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台.以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系…