Hadoop指南：Hadoop核心框架解析

Hadoop作为如今的大数据主流运用框架，也是大数据从业者们需要掌握的必备技能要点。而随着Hadoop和大数据的发展，Hadoop生态系统已经形成了相对完备的一个体系，今天我们就从Hadoop核心框架讲起，给大家分享Hadoop指南学习路线。

Hadoop生态系统，包括HDFS、MapReduce，HBase，Zookeeper，Pig、Hive等一系列组件工具，并且随着数据处理当中遇到新的问题，还在不断更新优化，比如Mdhout、Ambari等，就是根据最新的技术趋势而设计开发的。


Hadoop的核心思想，其实就是分布式架构，Hadoop系统框架当中，从数据存储到计算都是带有分布式特征的。大数据处理的关键步骤，包括存储和计算，存储通过HDFS分布式文件系统来实现，计算通过MapReduce来实现。

MapReduce，既是Hadoop的分布式计算框架，也是一个编程模型。MapReduce的灵感来源于函数式编程，用户可将他们的计算表达为Map和Reduce函数，将数据作为键值对来处理。

MapReduce在进行分布式计算时，也分为map和reduce两个阶段，以一系列Map和Reduce任务的形式运行MapReduce作业。Map任务在输入数据的子集上调用Map函数。在完成这些调用后，Reduce任务开始在map函数所生成的中间数据上调用Reduce任务，生成最终的输出。Map和Reduce任务彼此单独运行，支持并行和容错的计算。

而随着数据处理的进一步发展，Hadoop又加入了Yarn组件，对于整个Hadoop系统当中的大小任务进行调度和协调，并行化、调度、资源管理、机器间通信、软件和硬件故障处理等等，更加提高了系统的高效性和可靠性。

Hadoop系统框架当中，处理数百(或者甚至数千)个机器上的数TB数据，也能实现高效处理。并且随着数据处理规模的进一步增加，还能通过集群硬件的扩展，来提供数据存储和计算的容量，具备高扩展性。

以上就是今天为大家分享的Hadoop指南核心框架解析，在目前的大数据系统平台上，Hadoop系统越来越趋于成熟和稳定，提供稳定的大数据处理解决方案。成都加米谷大数据，大数据技术分享，大数据课程培训，更多详情可联系客服了解！