免费分站网站,影视剪辑培训班,网络营销环境案例,怎样做网站关键词目录 HadoopHadoop的优势 Hadoop的组成HDFS架构设计Yarn架构设计MapReduce架构设计 总结 在大数据时代#xff0c;Hadoop作为一种开源的分布式计算框架#xff0c;已经成为处理大规模数据的首选工具。它采用了分布式存储和计算的方式#xff0c;能够高效地处理海量数据。Had… 目录 HadoopHadoop的优势 Hadoop的组成HDFS架构设计Yarn架构设计MapReduce架构设计 总结 在大数据时代Hadoop作为一种开源的分布式计算框架已经成为处理大规模数据的首选工具。它采用了分布式存储和计算的方式能够高效地处理海量数据。Hadoop的核心由三大组件组成HDFS、MapReduce和YARN。本文将为您逐一介绍这三个组件。 Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算和存储框架主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算。
Hadoop的优势 高可扩展性Hadoop可以轻松地扩展到大规模集群并处理大量的数据。它采用分布式计算的方式将工作负载分布在集群中的多个节点上使得系统能够处理海量的数据和高并发请求。 高容错性Hadoop具有高度的容错能力即使在设备或任务发生故障的情况下也能保持数据的完整性和系统的可用性。它通过数据的冗余复制和自动故障转移等机制确保数据的安全和系统的稳定性。 高效性通过并行处理和分布式计算Hadoop能够实现快速的数据处理。它可以将大规模的数据分解为小的任务并在多个节点上并行执行从而提高处理效率和速度。 处理多种数据类型Hadoop可以处理各种类型的数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。它能够灵活地存储和处理数据支持分布式存储和处理大规模的文本、图像、音频、视频等数据类型。 异构性Hadoop支持不同类型的硬件和操作系统并且能够与其他开源工具和框架无缝集成。它提供了统一的接口和API使得用户可以用各种编程语言编写应用程序并在Hadoop上运行。 成本效益相比于传统的数据存储和处理方式Hadoop具有较低的成本。它使用商业化的廉价硬件可以通过纵向和横向扩展实现高性能和高可用性降低了硬件和软件成本。 Hadoop的组成
HDFS架构设计
Hadoop分布式文件系统Hadoop Distributed File SystemHDFS是Hadoop生态系统中的一个重要组成部分是用于存储和处理大数据的分布式文件系统。 HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个负责管理它所在节点上的存储。HDFS暴露了文件系统的名字空间用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看一个文件其实被分成一个或多个数据块这些块存储在一组Datanode上。Namenode执行文件系统的名字空间操作比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。 其架构详细概述如下 NameNodenn NameNode是HDFS的主节点负责管理整个文件系统的命名空间和数据块的元数据信息。它维护文件系统的目录结构、文件的安全权限信息和数据块的位置信息等。NameNode还处理客户端的文件系统操作请求如文件的读写和块的创建、复制和删除等。 DataNodedn DataNode是HDFS的工作节点负责实际存储文件数据和执行文件系统操作的任务。每个DataNode负责管理一定数量的数据块并定期向NameNode报告数据块的存储信息。DataNode还处理来自客户端和其他DataNode的读取和写入请求以及数据块的复制和恢复等。 存储指定副本 HDFS中的文件被分成一系列的数据块这些数据块会被复制到不同的Datanode上。根据副本配置参数每个数据块在HDFS中会有多个副本这样可以提高数据的可靠性和容错性。HDFS会尽量将这些副本存储在不同的机架、节点和硬盘上以防止硬件故障或网络故障导致的数据丢失。 客户端Client 客户端是使用HDFS的应用程序。它们通过与Namenode和Datanode进行通信来读取和写入文件。客户端向Namenode请求文件的元数据信息根据元数据信息确定所需数据块的位置并从Datanode获取数据。客户端还负责处理文件系统的操作如创建、删除、重命名和移动文件等。 Yarn架构设计
YARNYet Another Resource Negotiator的基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能拆分为单独的守护进程。这个想法是有一个全局的ResourceManager (RM)和每个应用的ApplicationMaster (AM)。应用程序可以是单个作业也可以是作业DAG。它的架构设计如下 ResourceManager资源管理器 ResourceManager是YARN集群的主节点负责整个集群的资源管理和任务调度。它接收来自客户端、应用程序和NodeManager的资源请求分配和调度集群中的资源。ResourceManager还负责监控集群的健康状态处理故障和任务的重新分配以确保高可用性和稳定性。 NodeManager节点管理器 NodeManager是YARN集群中每个节点上的组件负责管理和监控该节点上的计算资源。NodeManager通过向ResourceManager注册自己的资源和容器信息将自身纳入到集群的资源管理中。它负责启动和监控容器接收来自ResourceManager的资源分配指令并向ResourceManager报告计算资源的使用情况。 ApplicationMaster应用程序管理器 每个在YARN上运行的应用程序都会有一个ApplicationMaster。ApplicationMaster负责协调和管理应用程序的资源需求与ResourceManager通信并向其申请资源。它还监控应用程序的运行状态和容器的健康度并处理容器的启动、停止和失败等情况。ApplicationMaster执行应用程序的逻辑将整个应用程序划分为一系列的任务并与NodeManager通信来启动和管理任务的执行。 Container容器 在YARN中任务被封装到一个个容器中。容器是对计算资源的抽象它由ResourceManager分配给ApplicationMaster并由ApplicationMaster分配给具体的任务执行。每个容器拥有自己的计算和存储资源并在NodeManager上创建和运行任务相关的进程。容器提供了高度的隔离性和资源限制确保应用程序之间不会相互干扰。 ResourceManager有两个主要组件:Scheduler和ApplicationsManager。
Scheduler负责将资源分配给各种正在运行的应用程序这些应用程序受到熟悉的容量、队列等约束。Scheduler是纯粹的Scheduler因为它不监视或跟踪应用程序的状态。此外它不能保证重新启动由于应用程序故障或硬件故障而失败的任务。调度程序根据应用程序的资源需求执行调度功能;它是基于资源容器的抽象概念来实现的资源容器包含了诸如内存、cpu、磁盘、网络等元素。
ApplicationsManager 负责接受作业提交、协商第一个容器来执行应用程序特定的 ApplicationMaster 并提供在失败时重新启动 ApplicationMaster 容器的服务。每个应用程序的 ApplicationMaster 负责与 Scheduler 协商适当的资源容器跟踪其状态并监控进度。 MapReduce架构设计
MapReduce是一种分布式计算编程模型用于处理大规模数据集。它的架构设计包括以下几个组件 JobTracker作业调度器 JobTracker是MapReduce作业的主节点负责整个作业的调度和执行。它接收来自客户端的作业请求将作业划分为多个任务并分配给各个TaskTracker进行执行。JobTracker还负责监控任务的进度和状态处理任务的失败和重新分配以确保作业的顺利运行。 TaskTracker任务执行器 TaskTracker是在每个集群节点上运行的组件负责执行作业中的任务。它接收来自JobTracker的任务分配指令并在该节点上启动和管理任务的执行。TaskTracker将任务划分为Map任务和Reduce任务并负责处理任务的输入输出数据以及任务的进度和状态更新。 MapTask映射任务 MapTask是MapReduce作业的计算阶段。每个MapTask从输入数据中抽取一部分数据经过映射函数的处理后生成键值对key-value pair。MapTask独立进行执行处理输入数据的分片将处理后的中间结果写入本地磁盘。 ReduceTask归约任务 ReduceTask是MapReduce作业的归约阶段。每个ReduceTask接收来自Mapper的输出结果并按照键进行归约操作将具有相同键的数据进行合并和计算生成最终结果。ReduceTask也独立执行将归约后的结果写入最终输出文件。 分布式文件系统 MapReduce框架通常与分布式文件系统如HDFS结合使用用于存储输入数据和输出结果。分布式文件系统提供了高可靠性和容错性并支持数据的高并发访问。
通过这种架构设计MapReduce就可以实现任务的分布式执行和并行计算并能够高效处理大规模数据集。 Map阶段将计算任务分布到不同的节点上进行并行处理Reduce阶段将中间结果进行合并和计算生成最终结果。这种框架设计适用于各种数据处理场景如数据排序、数据过滤、数据聚合等。同时MapReduce框架也提供了一些其他功能如容错性、动态负载均衡和数据本地化等以提高作业的执行效率和数据处理速度。 总结
Hadoop的三大核心组件HDFS、MapReduce和YARN共同构成了一个完整的分布式计算框架。HDFS提供了高可靠性的分布式文件存储MapReduce实现了高效的并行计算而YARN则管理着集群的资源和任务。通过这三个组件的配合Hadoop能够处理大规模数据集的存储、计算和调度为大数据处理提供了强大的支持。
