Hadoop基础教程行吗？Hadoop基础入门解析

在大数据培训当中，大数据打基础是非常关键的一个阶段，学大数据，只有基础好了才能在后续的技术学习阶段，更好地理解相关概念理论。那么Hadoop基础教程行吗，今天我们就为大家带来Hadoop基础入门解析。

Hadoop是一个适合大数据的分布式存储与计算平台，能够为大批量数据处理提供高效可靠的计算处理解决方案。


Hadoop的核心组件是HDFS，Mapreduce，YARN，其中HDFS是分布式文件系统，负责完成分布式存储，MapReduce是分布式计算框架，负责完成大数据计算，而Yarn则是后来加入的调度框架，负责系统平台的任务调度工作，保证整体运行的高效率。

HDFS，即Hadoop Distributed File System分布式文件系统，其架构是主从结构：

•主节点，只有一个：namenode

•从节点，有很多个：datanodes

namenode负责管理，接收用户操作请求，可以实现对文件系统的操作(一般的操作方式有两种，命令行方式和Java API方式)；维护文件系统的目录结构(用来对文件进行分类管理)；管理文件与block之间关系(文件被划分成了Block，Block属于哪个文件，以及Block的顺序好比电影剪辑)，block与datanode之间关系。

datanode负责存储，文件被分成block(block一般是以64M来划分，但每个Block块所占用的空间是文件实际的空间）存储在磁盘上，将大数据划分成相对较小的block块，这样可以充分利用磁盘空间，方便管理。为保证数据安全，文件会有多个副本(就好比配钥匙，都是为了预防丢失)，这些副本会一块一块复制，分别存储在不同的DataNode上。

而MapReduce架构，同样是主从结构

•主节点，只有一个：JobTracker

•从节点，有很多个：TaskTrackers

JobTracker负责接收客户提交的计算任务；把计算任务分给TaskTrackers执行；监控TaskTracker的执行情况。

TaskTrackers负责，执行JobTracker分配的计算任务。

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