Hadoop大数据框架：Hadoop大数据技术框架解析

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，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！