MapReduce的体系结构

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Hadoop的体系结构之MapReduce的体系结构

MapReduce的体系结构 Hadoop MapReduce是一个使用简易的软件框架,基于它写出来的应用程序能够运行在上千个商用机器组成的大型集群上,并以一种可靠容错的方式并行处理上TB的数据集. 采用MapReduce架构实现的程序能够在大量的普通配置的计算机构成的集群中实现并行化操作.MapReduce系统在运行过程中只关心数据如何分割.如何调度,以及集群中计算机如何对错误进行处理,管理着计算机之间的通信. MapReduce框架由一个单独的master JobTracker和集群节点上的…

MapReduce的体系结构

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Hadoop 中HDFS、MapReduce体系结构

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析…

Hadoop的体系结构

HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心.而整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持的,并且它会通过MapReduce来实现对分布式并行任务处理的程序支持. 1.HDFS的体系结构 HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的.其中NameNode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作:集群中的DataNode管理存储的数据.HDFS允许用户以文件的…

MapReduce （MRV1）设计理念与基本架构

MapReduce 是一个分布式计算框架,主要由两部分组成:编程模型和运行时环境. 其中,编程模型为用户提供了非常易用的编程接口,用户只需要像编写串行程序一样实现几个简单的函数即可实现一个分布式程序,而其他比较复杂的工作,如节点间的通信.节点失效.数据切分等,全部由MapReduce 运行时环境完成,用户无须关心这些细节. 编程模型: 它的基本编程模型是将问题抽象成Map 和Reduce 两个阶段.其中,Map 阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map() 函数处理后,再以…

Hadoop体系结构

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…

分布式计算框架-MapReduce 基本原理（MP用于分布式计算）

hadoop最主要的2个基本的内容要了解.上次了解了一下HDFS,本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理. MapReduce文件系统:它是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.MapReduce将分为两个部分:Map(映射)和Reduce(归约). 当你向mapreduce框架提交一个计算作业,它会首先把计算作业分成若干个map任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个map任务处理输入数据中的一部分,当map任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为…