Hadoop集群架构：Hadoop大数据集群是怎么工作的

在Hadoop框架当中，基于集群架构进行大规模数据处理，无疑是解决大规模数据处理任务的关键性支持，这也是Hadoop在现在的大数据平台开发上成为主流选择的原因之一。那么Hadoop集群架构是怎样实现数据处理这个过程的呢，下面我们来详细了解一下。

Hadoop集群架构，依靠的关键性技术，其实就是分布式技术，将大规模的数据处理任务进行分解，将分解之后的小任务分配到集群上的各台机器去处理，这样就将大规模的数据处理任务的压力也进行分解，降低了对硬件当面的硬性需求。


Hadoop集群架构当中，比较重要的模块有四个，Hadoop Common、Hadoop YARN、Hadoop分布式文件系统（HDFS）以及Hadoop MapReduce。

Hadoop Common是基于Hadoop框架系统所需要的Java库和实用程序，这是Hadoop框架的基础通用模式。

Hadoop YARN，是Hadoop框架当中的资源管理调度系统，实现对大数据处理任务的更优调节。

Hadoop HDFS，则是分布式文件系统，为Hadoop数据处理提供高吞吐量访问，提供大数据处理任务的存储支持。

Hadoop MapReduce，是大数据分布式计算框架，基于YARN的大型数据集进行并行处理任务。

Hadoop集群架构是如何实现工作的呢？

实现偶先，用户发出数据处理任务请求，Hadoop作业客户端将作业（JAR/可执行文件等）和配置提交给JobTracker，JobTracker负责将软件/配置分发到从站，调度任务和监视它们，向作业客户端提供状态和诊断信息。

接着，不同节点上的TaskTrackers根据MapReduce实现执行任务，并将reduce函数的输出存储到文件系统的输出文件中。于是，一次数据处理任务完成。

Hadoop集群架构在大数据处理上是有着极大的优势的，在Hadoop集群框架下，自动分配数据并在机器上工作，反过来利用CPU核心的底层并行性，实现高效地完成数据处理任务需求。

总体来说，Hadoop集群架构，是目前企业大数据平台开发的最优选择，一方面因为框架开源，所以成本低，另一方面Hadoop集群架构中的各个组件，在解决大数据处理的各种问题上都能够给出相应的解决方案。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据技术知识分享，更多详情可联系客服了解！