Hadoop基本结构Hadoop 由两部分组成， 分别是分布式文件系统和分布式计算框架 MapReduce。 分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储， 而 MapReduce 则构建在分布式文件系 统之上， 对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。HDFS结构HDFS 是一个具有高度容错性的分布式文件系统， 适合部署在廉价的机器上。 HDFS 能 提供高吞吐量的数据访问， 非常适
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2023-08-15 15:03:36
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一.Hadoop简介hadoop是一个具有分布式存储和分布式计算能力的分布式软件系统hadoop基本特点可靠性(数据冗余)成本低(把数据存储在普通的计算机上)效率高(把计算分发到多个节点)可扩容(根据需求, 动态的调整节点集群的大小)解决的问题海量数据可靠存储海量数据分析与计算二.Hadoop架构分析hadoop主要有三个模块：HDFS（Hadoop分布式文件系统），Yarn（集群资源管理和调度系
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2023-08-15 13:20:31
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作者：翁松秀 Hadoop的基本介绍Hadoop的体系结构Hadoop的主要模块 Hadoop的基本介绍Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，使用户能在不了解分布式底层细节的情况下，进行分布式程序的开发。充分利用分布式集群存储和计算能力来实现用户的需求。 Hadoop架构最核心的两个设计师HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapRed
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2023-07-21 15:05:29
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HDFS架构概述HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构概述NameNode(nn)：存储文件的元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性(生成时间、副本数、文件权限)，以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。DataNode(dn)：在本地文件系统中存储文件块数据，以及块数据的校验和。Secondary NameNode(2nn)：用来监控HDFS状
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2023-07-13 17:10:43
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Hadoop的基本概念和架构Hadoop概念Hadoop是一个开源的、基于Java的分布式计算框架，主要用于大规模数据集的存储和处理。它包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和基于MapReduce的分布式计算框架。HDFS是一个分布式文件系统，可以将大文件切分成多个块进行存储，并将这些块分布在集群中的多个节点上。Ma
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2023-07-13 16:45:07
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一、什么是hadoop 1.1 hadoop组成1、Hadoop是Apache旗下的一个用java语言实现开源软件框架，是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台。允许使用简单的编程模型在大量计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源
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2023-08-15 15:05:34
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前言当今世界，科学技术飞速发展，人们不知不觉的进入了大数据时代。而什么是大数据时代，大数据的发展是什么？这一系列的问题其实很抽象，很难一言半语的概括。但是，在这大数据时代，必须掌握相应的技术作为支撑，而Hadoop就是其中的核心架构。 什么是HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的
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2023-07-12 16:53:26
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Hadoop已经发展成为包含多个子项目的集合，虽然核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统(HDFS),但Hadoop下的Common、Avro、Chukwa、Hive、Hbase等子项目也是不可或缺的。他们提供了互补性的服务或在核心层上提供了高层的服务，如图所示所展现Hadoop的项目结构图：1.Core/Common：从Hadoop 0.20版本开始，Hadoop&n
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2023-05-26 14:07:41
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1.1. Hadoop架构 Hadoop1.0版本两个核心：HDFS+MapReduceHadoop2.0版本，引入了Yarn。核心：HDFS+Yarn+MapreduceYarn是资源调度框架。能够细粒度的管理和调度任务。此外，还能够支持其他的计算框架，比如spark等。 1.2. HDFS设计单台机器的硬件扩展纵向扩展的问题，
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2023-07-14 20:08:08
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在大数据的发展过程中，出现了一批专门应用与大数据的处理分析工具，如Hadoop，Hbase，Hive，Spark等，我们先从最基础的Hadoop开始进行介绍Hadoop是apache基金会下所开发的分布式基础架构，实现了一个分布式文件系统（HDFS），HDFS拥有高容错性、高可靠性、高扩展性、高效性、低成本的特性，可以让用户在不了解相关的底层源码的情况下，在廉价的机器上搭配一台完整的服务器进行分布
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2023-07-21 14:22:38
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HDFS 架构图
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2023-07-10 14:13:28
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一.Hadoop简介 Hadoop是Apache基金会下一个分布式大数据开发平台，以Map-Reduce 的高效，支持快速检索著称，与其齐名是Spark分布式大数据开发平台。 其生态包括： Common：一系列组件和接口，用于分布式文件系统和通用I/O（序列化，JavaRPC和持久化数据结构） Avro：一种序列化系统，用于支持高效、跨语言的RPC和持久化数据存储 MapReduce：分
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2023-08-15 13:53:46
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Hadoop是Apache的一个项目（它是包含了很多子项目的集合，见下图）,它是一个实现了MapReduce计算模型的可以运用于大型集群并行计算的分布式并行计算编程框架,当然分布式计算离不开分布式存储,Hadoop框架包含了分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System),其存储和数据结构很类似Google的GFS. HBase是Hadoop的其中一个子项
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2023-09-14 13:46:24
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一、HDFS概述HDFS（Hadoop Distrbated File System)是一个多台机器管理文件的系统.简称:分布式文件系统只适合一次写入，多次读取的业务场景.不支持文件修改(但可追加内容append)二、HDFS的优缺点优点:1.高容错性
数据会分块并保存在多个副本中当某一个块出现问题，它会通过副本自动修复.2.适合处理大数据
体积规模:GB\TB\EB级别
数
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2023-09-20 10:56:10
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一、 Hadoop 特点 1、支持超大文件 一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。 2、检测和快速应对硬件故障 在集群环境中，硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起，故障率高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。假设某一个datanode节点挂掉之后，因为数据备份，还可以从其他节点里找到。namenode通过心跳机制来检测datanode是否
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2023-10-25 21:26:55
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1.1 Hadoop概念：hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。是根据google发表的GFS(Google File System)论文产生过来的。优点： 1. 它是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据
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2023-07-17 13:27:05
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Hadoop学习（一） Hadoop是什么Hadoop是什么？ Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算. Hadoop核心架构 &n
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2023-07-30 13:59:21
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文章目录Hadoop概述及HDFS架构什么是Hadoop？概述名词科普服务器机架Hadoop组件介绍Hadoop版本介绍分布式存储分布式存储介绍HDFS架构分析yarn架构分析MapReduce架构分析Hadoop特点 Hadoop概述及HDFS架构什么是Hadoop？概述适合海量数据进行分布式存储和分布式计算的平台
它有三大组件
Hdfs：分布式存储
主节点NameNode：接受客户端读写数据
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2023-07-13 16:45:56
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第1.1节 Hadoop架构Hadoop系统由两部分组成，分别是分布式文件系统HDFS (Hadoop Distributed File System) 和分布式计算框架MapReduce。其中，分布式文件系统主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce则构建在分布式文件系统之上，对存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。下图简单展示了Hadoop系统的架构。从图中可以清晰的看出Had
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2023-07-19 14:08:34
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一、Hadoop是什么Hadoop是一个由apache开发的分布式系统基础架构。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，Hadoop通胀指一个更宽泛的概念——Hadoop生态圈1、Hadoop优势高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。高扩展性：在集群见分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。高效性：在Ma
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2023-08-30 13:24:04
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