大数据—Hadoop(入门篇一）

Posted 2021-12-03 之墨_

Hadoop（一）

• • Hadoop 是什么
  • Hadoop 组成
  • HDFS 架构概述
  • YARN 架构概述
  • MapReduce 架构概述

Hadoop 是什么

1. Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构
2. 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
3. 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈

1. 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失
2. 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
3. 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度
4. 高容错性：能够自动将失败的任务重新分配

Hadoop 组成

在 Hadoop1.x 时 代 ，Hadoop中 的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。在Hadoop2.x时代，增加 了Yarn。Yarn只负责资源 的调 度 ，MapReduce 只负责运算。Hadoop3.x在组成上没有变化

HDFS 架构概述

Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。
HDFS架构概述

1. NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等
2. DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3. Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

YARN 架构概述

Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ，另一种资源协调者，是 Hadoop 的资源管理器

1. ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大
2. ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大
3. NodeManager（N M）：单个节点服务器资源老大
4. Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了
   任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

说明1：客户端可以有多个
说明2：集群上可以运行多个ApplicationMaster
说明3：每个NodeManager上可以有多个Container

MapReduce 架构概述

MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce

1. Map 阶段并行处理输入数据
2. Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总