hadoop但节点启动

原创

mob649e815b5994 2024-01-10 04:02:53 ©著作权

文章标签 Hadoop HDFS 分布式计算 文章分类 Hadoop 大数据

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Hadoop分布式计算框架简介

引言

在大数据时代，如何高效地处理海量数据成为了一个重要的问题。传统的计算方式已经不能满足大数据处理的需求，因此需要借助分布式计算框架来进行高效的数据处理。Hadoop作为当前最流行的分布式计算框架之一，具有良好的扩展性和容错性，被广泛应用于大数据处理。

Hadoop框架概述

Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，它主要包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）

HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，它允许将大文件切分成多个块，并将这些块存储在多台机器上。HDFS的设计目标是可靠性、高容错性和高吞吐量。HDFS采用主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode。

HDFS架构图

journey
    title HDFS架构

    section NameNode
        NameNode --> DataNode1
        NameNode --> DataNode2
        NameNode --> DataNode3
    end

    section DataNode
        DataNode1 --> NameNode
        DataNode2 --> NameNode
        DataNode3 --> NameNode
    end

HDFS的工作原理是，文件会被切分成多个块，并在集群中的多台机器上进行复制存储。当客户端需要读取文件时，会先向NameNode发送请求，NameNode返回存储文件块的DataNode列表。客户端根据列表选择距离最近的DataNode进行数据读取。

Hadoop分布式计算框架（MapReduce）

MapReduce是Hadoop中的分布式计算框架，它提供了一种简单、可扩展的编程模型，用于处理大规模数据集。MapReduce将数据处理分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，输入数据被切分成多个小的数据块，并由多个Mapper并行处理。Mapper将输入数据映射为键-值对的形式，然后按照键进行排序并分组。

在Reduce阶段，每个Reducer接收一组具有相同键的键-值对，并对这些数据进行处理。Reducer将输入数据合并并生成最终的输出结果。

MapReduce流程图

journey
    title MapReduce流程

    section Map
        Mapper1 --> Reducer1
        Mapper2 --> Reducer1
        Mapper3 --> Reducer2
    end

    section Reduce
        Reducer1 --> Result
        Reducer2 --> Result
    end

Hadoop单节点启动示例

在学习和开发阶段，我们可以通过在单个节点上运行Hadoop来进行测试和调试。下面是Hadoop单节点启动的示例代码：

# 配置Hadoop的环境变量
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

# 格式化HDFS
hadoop namenode -format

# 启动HDFS
start-dfs.sh

# 启动YARN
start-yarn.sh

# 检查Hadoop进程是否启动成功
jps