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Hadoop技术培训:Hadoop是如何工作的?

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-15 18:08
Hadoop已经用近几年的发展证明了自身的实力,在大规模数据处理上,确实Hadoop能够满足绝大部分的需求,并且还能基于平台二次开发,实现更个性化的数据处理需求。那么Hadoop到底是如何实现数据处理的呢,下面我们从Hadoop技术培训的角度来聊一聊。

Hadoop实现大数据处理的第一步,是搭建分布式集群环境,基于一批廉价的计算机就能实现,对硬件服务器的要求不高,这样不会给企业造成更大的成本负担。这个分布式集群环境当中的每一台机器,都可以通过Hadoop调动起来,共同完成一次大数据处理的任务。

Hadoop技术培训

Hadoop处理数据,主要靠的是分布式计算框架MapReduce,它的设计思想,就是用来处理分布在多个并行节点的PB级和EB级数据。将大规模的数据计算任务进行切分,然后分配到集群环境当中的各台机器去处理,每个部分都可以同时分析处理,也大大提高了数据处理的效率。

Hadoop是如何工作的呢?当一次数据处理的请求发出,MapReduce接收到这个任务,先基于HDFS来获取到文件的位置信息,然后将任务进行分解,找到节点最近的存储文件,基于计算机磁盘开始进行小任务的计算,在整个集群当中,无数个小任务在同时进行,计算完成之后,将所有的计算结果整合输出。

具体一点来说,一旦数据被加载到集群中,它就准备好通过MapReduce框架进行分析。

数据处理请求发出,给到一个被称为作业跟踪器的节点。该作业跟踪器引用名称节点,以确定完成工作需要访问哪些数据,以及所需的数据在集群的存储位置。然后作业跟踪器向相关节点提交查询。当每个节点处理完指定的作业,它会存储结果。

计算完成后,通过任务追踪器启动“Reduce”任务。汇总map阶段存储在各个节点上的结果数据,获得原始查询的“答案”进行输出存储。MapReduce的工作就完成了。

以上就是关于Hadoop技术培训,Hadoop是如何工作的简单流程介绍了。需要知道的是,Hadoop数据处理除了基于自身的MapReduce,还可以通过Spark、Storm等框架实现大数据实时计算,共同完成大数据处理的各种任务需求。成都加米谷大数据,多年专注大数据人才培养,2020大数据培训班全面开启,详情可联系客服了解!
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