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Hadoop大数据框架:Hadoop大数据技术框架解析

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-03 11:47
Hadoop作为目前应用最为广泛的大数据技术框架,是大家在大数据学习当中必须掌握的核心知识要点,并且也是未来的大数据开发工作当中常常要打交道的框架。对于很多刚开始接触Hadoop的人来说,对于Hadoop大数据框架总是觉得不好理解,下面我们就来做一个简单的Hadoop大数据技术框架解析。

Hadoop为什么会成为大数据开发当中应用最为广泛的框架之一呢,一方面是因为它具备高可靠性、高扩展性、高容错性等特点,另一方面则是因为作为开源的框架,基于Java语言,可以在大量的普通计算机集群当中运行,成本低,企业用Hadoop能节省大量支出。

Hadoop大数据框架

Hadoop大数据框架,其核心的组件,就是两个,HDFS和MapReduce。

HDFS是分布式文件系统,主要负责海量数据的存储,存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件;MapReduce是分布式计算框架,主要负责海量数据的分析和运算,实现对分布式并行任务处理的程序支持。

通过HDFS和MapReduce,Hadoop能够实现在低廉的计算机集群上处理分布式存储和计算,解决了海量数据处理的困难。

而从Hadoop2.0版本之后,在分布式处理框架MapReduce组件中,又分离出了Yarn组件进行资源调度,mapreduce则专注于进行分析计算,进一步提升了Hadoop分布式计算的处理能力。

HDFS分布式存储,通过一个NameNode节点和若干个DataNode节点组成一个集群,通过NameNode管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;通过DataNode管理存储的数据,从而实现在计算机集群上的可靠的分布式储存。

MapReduce分布式计算,则支持分布式并行程序,基于它可以将任务分发到由上千台商用机器组成的集群上,并以一种高容错的方式并行处理大量的数据集,实现Hadoop的并行任务处理功能。

以上就是关于Hadoop大数据框架为大家分享的Hadoop大数据技术框架解析了,在大数据存储计算当中,Hadoop提供了完美的解决方案,并且成本不高,所以才能实现大数据在更广阔的市场上的运用。成都加米谷大数据,专业大数据人才培训,大数据技术知识分享,更多大数据培训课程,可咨询客服了解!
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