Hadoop开发培训：Hadoop大数据核心架构解析

大数据方向的技术培训，少不了Hadoop开发培训，作为目前主流运用的大数据框架，Hadoop是作为大数据开发者必须掌握的核心技能。整个Hadoop框架体系，不断发展完善，现今已经形成完备的生态系统，怎么学，我们先从Hadoop大数据核心架构开始讲起。

Hadoop大数据框架当中的核心，其实就是HDFS和MapReduce，还有一个负责资源调度的Yarn，基本上这三者结合起来，对于大数据处理的任务，都能比较快速高效地完成。


HDFS和MapReduce就是Hadoop的核心架构。我们先来说HDFS。

HDFS是分布式文件系统，负责将引入Hadoop当中的数据进行分布式存储，怎么实现的呢？

HDFS是典型的主从架构，其中有三个重要的角色：NameNode（名称节点）、DataNode（数据节点）和Client（客户机），就是这三者的配合，来实现大规模数据存储任务的存入和读取。

NameNode是主节点，也是整个HDFS的管理者，负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等；

DataNode是从节点，也是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，并且周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode；

Client呢，可以说是个“中间人”，负责切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获得文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。 

再来看MapReduce。

MapReduce是分布式计算框架，也是一个编程模型，所有基于Hadoop上的数据处理任务，都需要转换成MapReduce任务来进行。

MapReduce的核心步骤分为两个部分，Map（映射）和Reduce（归约）。

当用户向MapReduce框架提交数据处理任务时，它首先将任务拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行；当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，成为下一步Reduce任务的输入数据，Reduce将若干个Map的输出汇总到一起并输出，这样就完成了一次MapReduce任务。

在Hadoop开发培训当中，Hadoop大数据核心架构的学习是非常重要的一部分，掌握了这一部分，基本上也就对于Hadoop大数据处理的理论和实现有了清晰的认识。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，多年专注大数据人才培养，详情可联系客服了解！