Hadoop数据处理：Hadoop数据处理流程分解

Hadoop作为分布式大数据处理系统的典型代表，在大数据领域的应用可以说是占据了相当重要的市场。因为Hadoop是开源项目，所以基于Hadoop去搭建大数据平台，对于企业而言，不会增加更大的成本支出。今天，我们就主要来聊聊Hadoop数据处理是怎么来实现的。

Hadoop数据处理，主要依靠的就是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，另外，还有Yarn组件系统来负责分布式任务调度。


HDFS，主要解决的是大数据存储的问题。HDFS采用的典型的主从结构，一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。

一个HDFS集群当中，Namenode是中心服务器，负责集群当中的所有文件系统的命名空间以及文件的访问控制。而多个Datanode，分别部署在不同的服务器上，管理所在节点上的数据存储。

当系统发出数据存储请求时，一个文件被分成若干个数据块（block），这些数据块被分别发配到不同的Datanode进行存储，Datanode会将数据存储的信息包括文件名、位置信息等，又反馈给Namenode。

当需要读取数据时，先向Namenode请求文件位置信息，然后根据信息，在对应的Datanode上去找到对应的数据文件，然后进行下一步的数据处理任务。

而MapReduce，基于分布式计算思想，在接受到数据处理任务时，通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务(task)以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。

因为MapReduce和HDFS运行在同一集群之上，计算设备和存储设备都在一起，所以在执行数据计算任务时，能够实现高效的任务调度，使得整个集群的网络带宽被非常高效地利用。这也是Hadoop之所以能够实现高效快速地处理数据的关键。

以上就是关于Hadoop数据处理的一个简单的流程拆解，在Hadoop系统架构的学习当中，需要更进一步去掌握这些知识，才能实现对于Hadoop框架从理论到实践的深度掌握。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发2020春季班正在招生中，详情可联系客服了解！