20170921_Hadoop分布式系统架构
列举说明hadoop的体系结构
Hadoop的体系结构1. 介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
它采用了一种适用于大规模集群的可扩展性设计，能够在廉价的硬件上运行并处理TB到PB级别的数据。
Hadoop的体系结构包括了多个模块和组件，下面将详细探讨每个模块的功能和相互关系。
2. Hadoop体系结构图Hadoop体系结构的主要组成部分如下所示：+------------------+| Hadoop |+------------------+/ | \/ | \+-----------+ +-----------+ +-----------+| HDFS | | MapReduce | | YARN |+-----------+ +-----------+ +-----------+| | || | |+---------+ +---------+ +---------+| Name | | Data | | Application || Node | | Node | | Master/Node |+---------+ +---------+ +---------+3. HDFS (Hadoop分布式文件系统)HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它用于存储大规模数据集，并提供了高可靠性、高性能和高容错性。
HDFS的体系结构包括以下组件：3.1 NameNodeNameNode是HDFS的主节点，负责管理整个文件系统的命名空间和元数据。
它维护了文件和目录树的结构，并保存了文件的属性（如权限、所有者等）。
NameNode还负责将文件划分为数据块，并记录每个数据块所在的DataNode。
3.2 DataNodeDataNode是HDFS中的工作节点，负责实际存储数据。
它接收来自客户端或其他DataNode的数据写请求，并将数据块存储在本地磁盘上。
DataNode还负责提供数据读取服务，将数据块传输给客户端或其他DataNode。
hadoop原理与架构
hadoop原理与架构Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。
它由Apache软件基金会开发和维护，是一个开源的项目。
Hadoop由两个主要组件组成：HDFS和MapReduce。
一、HDFSHDFS（分布式文件系统）是Hadoop的存储层。
它被设计为可靠且容错的，可以在大规模集群上运行。
HDFS将文件划分为块，并将这些块存储在不同的节点上。
每个块都有多个副本，以保证数据的可靠性和容错性。
1.1 HDFS架构HDFS采用主从架构，其中有一个NameNode和多个DataNode。
NameNode负责管理文件系统命名空间、权限和块映射表等元数据信息；而DataNode则负责存储实际数据块。
1.2 HDFS工作原理当客户端需要读取或写入文件时，它会向NameNode发送请求。
NameNode会返回包含所需数据块位置信息的响应。
客户端接收到响应后，就可以直接与DataNode通信进行读写操作。
当客户端写入文件时，它会将文件划分为多个块，并将这些块发送给不同的DataNode进行存储。
每个块都有多个副本，并且这些副本会分散在不同的节点上。
如果某个DataNode发生故障，其他副本可以被用来恢复数据。
当客户端读取文件时，它会向NameNode发送请求，并获取包含所需数据块位置信息的响应。
然后，客户端会直接从DataNode读取数据块。
二、MapReduceMapReduce是Hadoop的计算层。
它是一个分布式处理框架，可以在大规模集群上运行。
MapReduce将任务划分为两个阶段：Map和Reduce。
2.1 Map阶段在Map阶段，输入数据被划分为多个小块，并由多个Mapper并行处理。
每个Mapper都会将输入数据转换为键值对，并将这些键值对传递给Reducer进行处理。
2.2 Reduce阶段在Reduce阶段，Reducer会对Map输出的键值对进行聚合和排序，并生成最终输出结果。
hadoop 三大部件基础知识
hadoop 三大部件基础知识Hadoop是一个分布式计算框架，由三个主要部件组成：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）、Hadoop MapReduce和Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
HDFS是Hadoop的文件系统，它被设计为能够容纳大规模数据集，并且能够在廉价硬件上高效运行。
HDFS将数据划分为多个块，并将这些块分布在集群的不同节点上，以实现数据的可靠存储和高效读写。
HDFS还提供了高容错性和高可伸缩性，通过数据冗余和自动数据备份来保证数据的安全性。
MapReduce是Hadoop的计算模型，它能够并行地处理大规模数据集。
MapReduce将任务分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，数据被划分为多个小任务，并由集群中的不同节点并行处理。
在Reduce阶段，Map阶段的结果被整合和汇总。
MapReduce模型的优势在于能够充分利用大规模集群的计算能力，从而加速数据处理过程。
YARN是Hadoop的资源管理系统，它负责集群资源的调度和管理。
YARN将集群的计算资源划分为多个容器，每个容器都有一定的计算能力和内存资源。
YARN可以根据任务的需求，动态地分配和管理集群资源，以提高系统的利用率和性能。
YARN的灵活性和可扩展性使得Hadoop能够更好地适应不同类型的工作负载。
通过使用HDFS、MapReduce和YARN，Hadoop能够处理大规模的数据，并提供高效的分布式计算能力。
它已经被广泛应用于各个领域，包括搜索引擎、社交网络分析、数据挖掘等。
Hadoop的三大部件相互协作，共同构建了一个强大的分布式计算平台，为大数据处理提供了可靠和高效的解决方案。
无论是处理海量数据还是提供实时分析，Hadoop都是一个不可或缺的工具。
大数据处理中的分布式计算框架使用介绍
大数据处理中的分布式计算框架使用介绍随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经逐渐成为了人们日常生活和商业运营中不可或缺的一部分。
然而，大数据的处理是一项庞大而复杂的任务，传统的计算方法已经无法满足处理速度和存储需求的要求。
因此，分布式计算框架应运而生，作为一种高效处理大数据的解决方案。
分布式计算框架是指将大数据分散在多个计算节点上并在分布式环境下执行计算任务的系统。
它利用多台计算机的并行计算能力来加速和优化数据处理过程。
以下将介绍几种常见的分布式计算框架及其使用方法。
1. HadoopHadoop是最早也是最流行的开源分布式计算框架之一。
它由分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成。
Hadoop通过将数据切分成多个小块并分配给不同节点进行并行处理，可以实现大规模数据存储和计算。
在使用Hadoop时，用户需要编写MapReduce程序来描述计算任务，并将数据存储在HDFS中以供分布式计算。
2. SparkSpark是一个快速、通用且高级的分布式计算系统。
与Hadoop相比，Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。
Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python，使得开发人员可以使用自己熟悉的语言进行编程。
Spark还提供了许多高级API和库，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，以满足不同应用场景和需求。
3. FlinkFlink是一种快速、可扩展且容错的分布式流式处理框架。
与Spark不同，Flink专注于处理流式数据，并提供了底层的流处理引擎和高级的流处理API。
Flink支持基于事件时间的窗口操作，可以实现实时数据处理和复杂的流式计算。
Flink还支持批处理模式，可以处理离线数据。
4. StormStorm是一个开源的分布式实时计算系统，专注于高吞吐量和低延迟。
Storm采用了鲁棒的消息传递机制，支持无状态和有状态的实时计算。
揭秘Hadoop生态系统技术架构
揭秘Hadoop生态系统技术架构Hadoop是一个广泛应用于海量数据处理的开源平台。
其生态系统包含多个组件和技术，架构复杂，本文将从技术架构的角度解析Hadoop生态系统。
1. Hadoop技术架构概览Hadoop生态系统包含多个组件，其中最为重要的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。
HDFS是一种分布式文件系统，可在多个计算机之间共享文件，并提供数据存储和访问服务。
MapReduce则是一种分布式计算模型，用于将海量数据分成多个小块进行并行计算。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop还包含多个组件，如HBase、ZooKeeper、Hive、Pig等。
这些组件共同构成了一个完整的Hadoop生态系统。
2. HDFS技术架构HDFS是Hadoop生态系统的核心部分之一，它提供了分布式文件存储和访问功能。
HDFS的技术架构包括以下三个部分：（1）NameNodeNameNode是HDFS的中央管理节点，它负责处理客户端请求和管理HDFS文件系统的元数据。
所有数据块的信息和位置信息都存储在NameNode中，因此，NameNode是HDFS中最重要的组件之一。
（2）DataNodeDataNode是存储实际数据块的节点。
当客户端上传数据时，DataNode将数据块存储到本地磁盘，并向NameNode注册该数据块的位置信息。
（3）Secondary NameNodeSecondary NameNode不是NameNode的备份节点，而是NameNode的辅助节点。
它可以定期备份NameNode的元数据，以便在NameNode的故障情况下恢复文件系统。
3. MapReduce技术架构MapReduce是Hadoop中用于分布式计算的核心组件，它的技术架构包括以下三个部分：（1）JobTrackerJobTracker是MapReduce计算集群的中央节点，它负责管理计算任务、调度Map和Reduce任务、监控任务执行状态等。
hadoop的基本架构
hadoop的基本架构Hadoop是一个分布式计算平台，其基本架构主要包括以下三个组件：HDFS、YARN和MapReduce。
1. HDFS（Hadoop Distributed File System）HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它被设计用来应对大规模数据集的存储。
HDFS主要由两个组件组成：NameNode和DataNode。
NameNode维护了文件系统的命名空间，并记录了数据块的位置信息；DataNode负责存储数据块。
HDFS是一个高度容错的文件系统。
数据会被分块存储在多个DataNode上，如果某个DataNode发生故障，数据块会自动复制到其它DataNode上。
这样可以保证数据不丢失，并且提高了系统的可靠性。
2. YARN（Yet Another Resource Negotiator）YARN是Hadoop的资源管理系统，它负责管理集群资源并为应用程序分配资源。
YARN主要由两个组件组成：ResourceManager和NodeManager。
ResourceManager管理整个集群的资源，包括CPU、内存和网络带宽等。
它接收应用程序的资源请求，并向NodeManager分配资源。
NodeManager运行在每个集群节点上，它负责实际的资源分配和任务执行。
NodeManager会向ResourceManager汇报节点的资源情况，并接收任务的分配和管理指令。
YARN的作用是让用户可以将不同的应用程序运行在同一个集群上，从而实现资源的共享和利用。
3. MapReduceMapReduce是Hadoop的分布式计算框架，它允许用户编写分布式计算任务，并将这些任务在Hadoop集群上执行。
MapReduce主要由两个阶段组成：Map和Reduce。
Map阶段将输入数据分割成若干个小块，并将每个小块传送给不同的Map任务进行处理。
Map任务会对每个小块进行计算并生成一个键值对序列。
hadoop完全分布式搭建步骤
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据的存储和处理。
本文将介绍如何搭建Hadoop完全分布式集群。
一、准备工作1. 安装Java环境：Hadoop需要Java环境的支持，因此需要先安装Java环境。
2. 下载Hadoop：从官网下载Hadoop的最新版本。
3. 配置SSH：Hadoop需要通过SSH进行节点之间的通信，因此需要配置SSH。
二、安装Hadoop1. 解压Hadoop：将下载好的Hadoop压缩包解压到指定目录下。
2. 配置Hadoop环境变量：将Hadoop的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。
3. 修改Hadoop配置文件：进入Hadoop的conf目录，修改hadoop-env.sh文件和core-site.xml 文件。
4. 配置HDFS：修改hdfs-site.xml文件，设置NameNode和DataNode的存储路径。
5. 配置YARN：修改yarn-site.xml文件，设置ResourceManager和NodeManager的地址和端口号。
6. 配置MapReduce：修改mapred-site.xml文件，设置JobTracker和TaskTracker的地址和端口号。
7. 格式化HDFS：在NameNode所在的节点上执行格式化命令：hadoop namenode -format。
8. 启动Hadoop：在NameNode所在的节点上执行启动命令：start-all.sh。
三、验证Hadoop集群1. 查看Hadoop进程：在NameNode所在的节点上执行jps命令，查看Hadoop进程是否启动成功。
2. 查看Hadoop日志：在NameNode所在的节点上查看Hadoop的日志文件，确认是否有错误信息。
3. 访问Hadoop Web界面：在浏览器中输入NameNode的地址和端口号，访问HadoopWeb界面，确认Hadoop集群是否正常运行。
请简述hadoop的体系结构和主要组件。
请简述hadoop的体系结构和主要组件。
Hadoop是一个分布式计算框架,旨在帮助开发者构建大规模数据处理系统。
Hadoop的体系结构和主要组件包括:1. Hadoop HDFS:Hadoop的核心文件系统,用于存储和管理数据。
HDFS采用块存储,每个块具有固定的大小,支持数据的分片和分布式访问。
2. Hadoop MapReduce:Hadoop的主要计算引擎,将数据处理任务分解为小块并分配给多个计算节点进行并行处理。
MapReduce算法可以处理大规模数据,并实现高效的数据处理。
3. Mapper:Mapper是MapReduce中的一个核心组件,负责将输入数据映射到输出数据。
Mapper通常使用特定的语言处理数据,并将其转换为机器可以理解的形式。
4.Reducer:Reducer是MapReduce的另一个核心组件,负责将输出数据分解为较小的子数据,以便Mapper进行进一步处理。
5. Hive:Hive是一种查询引擎,允许用户在HDFS上执行离线查询。
Hive支持多种查询语言,并支持并行查询。
6. HBase:HBase是一种分布式数据库,用于存储大规模数据。
HBase采用B 树结构来存储数据,并支持高效的查询和排序。
7. Kafka:Kafka是一种分布式流处理引擎,用于处理大规模数据流。
Kafka 支持实时数据处理,并可用于数据共享、实时分析和监控等应用。
8. YARN:YARN是Hadoop的生态系统中的一个子系统,用于支持分布式计算和资源管理。
YARN与HDFS一起工作,支持应用程序在Hadoop集群中的部署和管理。
Hadoop的体系结构和主要组件提供了一种处理大规模数据的有效方法。
随着数据量的不断增加和数据处理需求的不断提高,Hadoop将继续发挥着重要的作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1、回顾
大数据的技术体系：
1）采集
a)自定义爬虫
i.Java语言的URL类，IO流操作，多线程操作
ii.正则表达式或JSoup工具来进行内容和链接的解析
b)Excel数据采集
i.JXL工具包
2）清洗
3）存储
4）分析（挖掘）
5）可视化
练习：
根据给出的美国空难数据表格，完成一些统计和数据处理功能。
表格结构：
第一列：事故日期
第二列：事故时间
Aborad：起飞人数
Fatalities：死亡人数
1）统计哪年出事故的次数最多，哪年死亡人数最多。
2）统计哪个时间段事故的次数最多（0 - 6 凌晨，6 - 12 上午，12 - 18 下午，18 - 24 晚上）
2、分布式系统的发展历程
计算机软件的整个发展历程：
1）单机应用
2）网络应用
a)C/S：Client/Server，例如：QQ
i.需要在用户的电脑上单独安装软件，因此网络传输的数据量就没那么大
ii.更早出现的形式，因为节省网络的传输流量。
iii.更新时，必须服务器和客户端同步更新。
b)B/S：Browser/Server，例如：新浪网站，百度等
i.打开浏览器就可以使用，所以更方便快捷
ii.对网络传输的数据流量有很高的要求。
出现的相对比较晚。
iii.如果计算量要求高，这种模式不支持，所以大部分游戏都不会使用这种模式。
3）大规模用户访问的情况
a)Scale Up：服务器升级
i.有上限，成本比较高
ii.程序架构无需调整
b)Scale Out：服务器规模扩展
i.上限比较高，成本相对低
ii.程序架构需要更精细化的设计和调整。
4）对于Scale Out，技术上怎样发展的呢？
a)RMI：远程方法调用
i.可以将方法部署到一台服务器中，另一台服务器来远程调用这台服务器的方
法。
ii.为了保证安全性，需要一些验证规则。
iii.远程访问时的接口程序设计很复杂，调用时的网址设置也很复杂。
b)EJB：企业级JavaBean
i.可以把项目部署到三台服务器中，来进行数据的传递和交互
ii.对系统要求比较高，一般需要收费的服务器软件
iii.环境比较封闭，不容易扩展。
c)WebServices：Web服务
i.支持跨语言来传递数据，通过统一的格式来进行数据交互
ii.传输速度比较慢
d)通过JSON网络接口进行数据传递。
e)大规模的分布式系统架构——Hadoop
Hadoop系统架构的逻辑，里面包含两个核心的组件：
1）HDFS：Hadoop分布式文件系统，基于Google的GFS改编的一个用来进行分布式文件存储的系统。
核心的作用就是保存文件和读取文件。
a)NameNode：主节点。
保存文件存放的位置，方便我们进行文件的查找。
b)DataNode：从节点。
具体保存文件内容。
2）MapReduce：通过编写程序，让所有的DataNode按照我们的逻辑进行数据的分析、统计和计算。
先将数据按照Map集合的方式在各个服务器进行统计或规范，然后，再进行Reduce汇总和合并。
如果想使用Hadoop，必须在Linux服务器下来搭建其配置环境。