Hadoop架构之1.0本文主要讲述Hadoop中HDFS的架构，详细的MapReduce将放到后面写一篇专门的博客 文章目录Hadoop架构之1.0hadoop1.0架构HDFS组件HDFS存储过程写入操作读取过程HDFS的不足 hadoop1.0架构HDFS组件NameNode管理整个文件系统的目录树结构和元数据信息保管文件与Block块序列之间的对应关系，以及Block块与DataNode节
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2023-07-14 20:45:38
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HDFS基本介绍HDFS的Master-Slave结构HDFS角色作用简介HDFS 分块存储抽象成数据块的好处HDFS 副本机制名字空间（NameSpace）NameNode 功能DataNode 功能机架感知原理 HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在
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2023-09-20 12:05:19
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Hadoop组成1）角色Hadoop HDFS：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统。 Hadoop MapReduce：一个分布式的离线并行计算框架。 Hadoop YARN：作业调度与集群资源管理的框架。 Hadoop Common：支持其他模块的工具模块。2）HDFS架构概述1）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
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2023-07-24 10:57:49
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1.2 Hadoop项目及其结构现在Hadoop已经发展成为包含很多项目的集合。虽然其核心内容是MapReduce和Hadoop分布式文件系统，但与Hadoop相关的Common、Avro、Chukwa、Hive、HBase等项目也是不可或缺的。它们提供了互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务。图1-1是Hadoop的项目结构图。 下面将对Hadoop的各个关联项目进行更详细的介绍。
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2023-07-14 09:58:23
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Hadoop是一个开源的分布式计算系统，它的架构组成包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop分布式计算框架(MapReduce)。作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍如何实现Hadoop架构组成。
首先，让我们看看整个实现流程，我将使用一个表格展示步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-28 10:05:28
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Hadoop与分布式数据处理 如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hive和Pig等技术也经常被提到，但是他们都有什么功能，为什么会需要奇怪的名字（如Oozie，ZooKeeper、Flume）。 Hadoop带来了廉价的处理大数据（大数据的数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。但这与之前有什么不同？ 下载 (
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2024-06-06 01:15:50
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Hadoop的组成HDFS : 用于海量数据的存储MapReduce ：用于海量数据的计算Yarn ：集群（CPU 内存 硬盘 ）资源调度版本 1.0： 历史版本,企业用的很少（一个“头”） 2.0：企业用的最多的版本（两个“头”） 3.0： 在2.0基础上添加了超强的压缩算法。安装hadoop准备阶段（每个节点上） 1、 JDK 1.8 2、防火墙关闭 3、selinux关闭 4、修改主机名 5
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2023-09-22 13:18:03
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OSI模型是国际标准化组织ISO创立的。这是一个理论模型，并无实际产品完全符合OSI模型。制订OSI模型只是为了分析网络通讯方便而引进的一套理论。也为以后制订实用协议或产品打下基础。 OSI模型共分七层：从上至下依次是应用层 指网络操作系统和具体的应用程序，对应WWW服务器、FTP服务器等应用软件表示层 数据语法的转换、数据的传送等会话层 建立起两端之间的会话关系，并负责数据的传送传输层 负责错
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2024-04-07 10:00:43
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前面给大家讲了怎么安装Hadoop,肯定会有人还是很迷茫，装完以后原来就是这个样子，但是怎么用，下面，先给大家讲下Hadoop简介：大致理解下就OK了hadoop是一个平台，提供了庞大的存储和并行计算的能力.Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。Hadoop的核心内容是HDFS和MpReduce.Hadoop项目结构有一下9中： Common:是Hadoop其
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2023-12-25 12:40:21
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Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上，该服务器集群在提供大规模分布式数据存储资源的同时，也提供大规模的并行化计算资源。在大数据处理软件系统上，随着Apache Hadoop系统开源化的发展，在最初包含HDFS、MapReduce、HBase等基本子系统的基础上，至今Hadoop平台已经演进为一个包含很多相关子系统的完整的大数据处理生态系统。(下图展示了Hadoop平台的基本组
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2023-07-31 17:39:20
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1、hadoop是什么一个分布式存储系统的框架，可以存数据，处理数据。2、hadoop由什么组成1、commom：辅助工具，就是各种包，有不同的功能。比如：org.apache.hadoop.conf，配置相关类，像我们安装完之后conf文件夹里就会有很多配置文件。org.apache.hadoop.fs,Hadoop文件系统，一个类似于linux的处理文件系统。org.apache.hadoop
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2023-08-18 19:47:04
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2023-08-03 20:59:26
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1背景hdfs(hadoop distributed file system，简称hdfs)是高度容错的（有错误可恢复）分布式文件系统，其本身基于流数据模式访问和处理超大文件的需要开发的。具备高容错、高可靠、高可扩展、高获得性、高吞吐率；HDFS的架构hdfs是hadoop集群最重要的成员之一，采用Master-Slave（主从）架构；NameNode（主）-DateNode(从)；NameNod
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2023-08-18 19:26:03
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Hadoop框架组成： 1.x 系列 MapReduce 负责资源调度及任务计算 HDFS 负责数据存储 Common 其他辅助工具 2.x 系列 YARN负责资源的调度 MapReduce负责任务的计算 HDFS负责数据存储 Common其他辅助工具 3.x 系列 和2.x系列一致Hadoop Distributed File System 简称HDFS
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2023-07-17 19:55:54
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文章目录1.Hadoop概述2.Hadoop生态圈3.HDFS概述3.1. 设计思想3.2. 架构解析3.2.1 namenode3.2.2 datanode3.2.3 SecondaryNamenode3.3. 架构内容3.4. 优缺点4. 核心设计4.1 心跳机制4.2 安全模式4.3 副本存放策略4.4 负载均衡5. HDFS READ（读流程）6. HDFS WRITE（写流程）7.HD
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2023-08-18 19:48:04
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一、概述1.1、Hadoop是什么？Hadoop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。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要的两种组成元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS(Hadoop Dist
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2023-07-31 17:20:34
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流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(组成部分)
B --> C(HDFS)
B --> D(MapReduce)
B --> E(YARN)
B --> F(Hive)
B --> G(Pig)
B --> H(HBase)
B --> I(ZooKeeper)
B --> J(Oozie)
原创
2024-01-17 11:06:05
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hadoop2.x 与hadoop1.x 相比，在结构上多出了yarn资源调度。现在由四部分组成：MapReduce、YARN、HDFS、Common。1 HDFS1.1块HDFS中包含NameNode、DataNode、SecondaryNameNode。其中，NN存储的是资源的元数据；DN存储的是各种资源，以数据块的方式存储。hadoop2.x中的数据块为128M，hadoop1.x中为64M
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2023-07-12 13:14:46
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一、大数据框架二、hadoop核心组件Hadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度。（3）MapReduce：在分布式计算框架上的可自定义设计框架，使用只需要定义其功能，而不用取考虑分布式并行计算的细节。（1）HDFS集群HDFS简化了文件的一致性模型，通
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2023-09-01 08:07:15
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文章目录HadoopHadoop 的组成HDFS特点NameNode和DataNode文件系统命名空间数据块块缓存MapReducejob、task、input splitcombiner其他示例 HadoopHadoop 的组成Hadoop1.x
MapReduce（计算+资源调度）HDFS（数据存储）Common（辅助工具）Hadoop2.x、3.x
Yarn（资源调度）: A
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2023-09-20 10:34:37
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