hadoop三大核心组件介绍

2024-03-13

hadoop的三大核心组件分别是:hadoop distributed file system(hdfs)、mapreduce和yet another resource negotiator(yarn)。

  1. Hadoop Distributed File System(HDFS):

    • HDFS是Hadoop的分布式文件系统,用于存储大规模数据集。它将大文件切分为多个数据块,并将这些数据块分布存储在集群中的多个节点上。HDFS提供了高容量、高可靠性和高吞吐量的数据存储解决方案,是Hadoop分布式计算框架的基础。
  2. MapReduce:

    • MapReduce是Hadoop的分布式计算框架,用于并行处理大规模数据集。它基于函数式编程模型,将计算任务分解为Map和Reduce两个阶段。Map阶段将输入数据切分为独立的任务进行处理,而Reduce阶段将Map任务的结果合并为最终的输出。MapReduce提供了容错性、可伸缩性和并行处理的能力。
  3. Yet Another Resource Negotiator(YARN):

    • YARN是Hadoop的资源管理器,负责集群中资源的调度和管理。它可以为多个应用程序分配和管理计算资源,从而提高计算资源的利用率。YARN将集群中的计算资源划分为多个容器,并为不同的应用程序提供适当的资源,同时监控和管理各个应用程序的运行状态。

这三大组件共同构成了Hadoop分布式计算框架的核心,使Hadoop擅长离线数据分析。在云计算中,Hadoop与大数据和虚拟化技术相结合,为数据处理提供了强大的支持。

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