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Hadoop架构解析

Hadoop是一个开源的分布式存储和处理大数据的框架,它的架构主要包括以下几个核心组件:

  1. Hadoop Distributed File System(HDFS):HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它将大文件分成多个块并存储在多台机器上,实现数据的可靠存储和高效访问。

  2. Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator):YARN是Hadoop的资源管理器,负责集群资源的分配和任务的调度。它允许不同的计算框架(如MapReduce、Spark等)共享集群资源。

  3. MapReduce:MapReduce是Hadoop的计算框架,它将大规模数据集分成小块并在集群中进行并行处理,包括数据的分片、映射、排序、归约等操作。

  4. Hadoop Common:Hadoop Common包含了Hadoop的公共库和工具,提供了一些基本的API和工具,如文件系统接口、网络通信、配置管理等。

  5. Hadoop Ecosystem:除了上述核心组件外,Hadoop还有许多其他的生态系统组件,如Hive(数据仓库)、HBase(NoSQL数据库)、Spark(内存计算框架)等,这些组件可以与Hadoop集成,丰富了Hadoop的功能和应用场景。

总的来说,Hadoop的架构是基于分布式存储(HDFS)和分布式计算(MapReduce)的,通过YARN进行资源管理和调度,支持大规模数据处理和分析。同时,Hadoop的生态系统还提供了丰富的组件和工具,满足不同的需求和应用场景。

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