Hadoop架构的初略总结(2) 回顾一下前文,我们总结了以下几个方面.我们为什么需要Hadoop:Hadoop2.0生态系统的构成:Hadoop1.0中HDFS和MapReduce的结构模型. 我们大致了解了1.0,现在我们来说说2.0. 首先,我们需要理清以下几个问题: 1.Hadoop1.0自身有哪些缺陷呢? 解:从两个大的方面来说,HDFS和MapReduce. HDFS: 1)    NameNode中的单点故障问题. 针对Hadoop1.0中HDFS单点故障进行以下解释: HDFS仿…

Hadoop架构的初略总结(1) Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,此架构可以帮助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. 首先我们要理清楚几个问题. 1.我们为什么需要Hadoop? 解: 简单来说,我们每天上网浏览,上街购物,都会产生数据.我们处于一个数据量呈爆发式增长的时代.我们需要对这些数据进行分析处理,以获得更多有价值的东西.而Hadoop应时代而生.其次我们应该比较了解传统型关系数据库跟Hadoop之间有何区别.这些在前面的Hadoop第二课我们都有所提到.…

1.1.   Hadoop架构 Hadoop1.0版本两个核心:HDFS+MapReduce Hadoop2.0版本,引入了Yarn.核心:HDFS+Yarn+Mapreduce Yarn是资源调度框架.能够细粒度的管理和调度任务.此外,还能够支持其他的计算框架,比如spark等. 1.2.   HDFS设计 单台机器的硬件扩展 纵向扩展的问题,是有硬件瓶颈的,包括成本也会指数型增长. 1.3.   namenode工作职责: 1.要知道管理有哪些机器节点,即有哪些datanode.比如ip信息…

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构,Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算,特点是:高可靠性,高扩展性,高效性,高容错性. Hadoop与Google三篇论文 Google-File-System :http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-File-System%E4%B8%AD%E6%96%87%…

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 流水线(PipeLine),简单地理解就是客户端向DataNode传输数据(Packet)和接收DataNode回复(ACK)[Acknowledge]的数据通路. 整条流水线由若干个DataNode串联而成,数据由客户端流向PipeLine,在流水线上,假如DataNode A 比 DataNode B 更接近流水线 那么称A在B的上游(Upstream),称B在A的下游(Downstream).…

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 首先,我们要提出HDFS存储特点: 1.高容错 2.一个文件被切成块(新版本默认128MB一个块)在不同的DataNode存储 3.客户端通过流水线,在NameNode的调节下,将数据以Packet的形式流式地输送到流水线上 如果不清楚NameNode,DataNode等概念请先阅读HDFS架构文档: Hadoop架构中文文档 为了确保上述这些特点,HDFS对块的状态进行了定义,以控制数据块在传输过…

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 在HDFS中,有三种Recovery 1.Lease Recovery 2.Block Recovery 3.PipeLine Recovery 以下将 一 一 讲解. 一.Lease Recovery 首先很有比要介绍一下Lease(租约) 租约保证HDFS的一读多写机制,当一个客户端(Client)希望打开(Open)HDFS中的某个文件进行append或者truncate操作(追加内容或者减少…

1,为什么需要hadoop 数据分析者面临的问题 数据日趋庞大,读写都出现性能瓶颈: 用户的应用和分析结果,对实时性和响应时间要求越来越高: 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升. 期待的解决方案 解决性能瓶颈,在可见的未来不会出现新瓶颈之前的技术可以平稳过渡,如SQL: 转移成本,如软硬件成本,开发成本,技能培养成本,维护成本 2,关系型数据库和MapReduce的比较: 传统关系型数据库 MapReduce 数据大小 GB PB 访问 交互式和批处理 批处理 更新 多次读写 一次写入多次读…

1.Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多小的工作单元放到任何集群节点上执行. 作业(job):一个准备提交执行的应用程序: 任务(task):从一个作业划分出的.运行于各计算节点的工作单元: HDFS:主要负责各个节点上的数据存储,并实现高吞吐率的数据读写: 2.在分布式存储和分布式计算方面,Hadoop使用主/从(Master/Slave)架构,在集群中运行一系列后台程序 (1)NameNod…

HADOOP中可以分为两个大的模块,存储模块和计算模块.HDFS作为存储模块,JobTracker,TaskTracker构成计算模块.   1.HADOOP的文件是以HDFS格式存储的   HDFS是一种文件系统,专为大规模分布式数据处理而设计的,我们可以把一个很大的数据集,在HDFS中存储为单个文件.HDFS中采取的是master/slave的结构,其中master我们称为NameNode,slave我们称为DataNode.HDFS中包括以下三个构件,NameNode,DataNode,S…