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hadoop介绍

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hadoop三大版本

  • Apache
  • Cloudera 公司常用
  • Hortonworks

hadoop优势

  • 高可靠：hadoop底层维护多个数据副本（很少数据丢失）
  • 高扩展：在集群分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
  • 高效性：在mapreduce思想下，hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
  • 高容错性：自动将失败任务重新分配

hadoop 1.x构成

  • mapReduce计算+资源调度
  • HDFS数据存储
  • Common辅助工具

hadoop 2.x

  • mapReduce计算
  • yarn资源调度
  • HDFS数据存储
  • Common辅助工具

HDFS架构概述

  • NameNode 目录
    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。

  • DataNode 内容/数据
    在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。

  • Secondary NameNode 辅助namenode工作的
    用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照

YARN结构描述

  • ResourceManager(RM)主要作用如下负责多个节点

    • 1.处理客户端请求
    • 2.监控nodeManager
    • 3.启动或监控ApplicationMaster（集群上运行的任务）
    • 4.资源的分配和调度

  • nodeManager负责某个节点

    • 1.管理单个节点上的资源
    • 2.处理来自老大resourcemanager的命令

  • ApplicationManager负责某一个任务

    • 1.负责数据的切分
    • 2.为应用程序申请资源并分配给内部的任务
    • 3.任务监控与容错

  • container
    是yarn中的资源抽象，他封装了某个节点上的维度资源，如
    内存、cpu、磁盘、网络等。（这些资源都虚拟化到container中）

MapReduce架构

将计算分为map和reduce

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