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  • Hadoop起源 Google的3篇论文 GFS -> HDFS 文件系统,用来存储数据的 Mapreduce -> Mapreduce ,用于分析数据 bigTable ->Hbase 表,数据库,用来存储数据的 Hadoop最原始的功能 数据存储:HDFS ...

    Hadoop起源

    Google的3篇论文

           GFS   ->  HDFS  文件系统,用来存储数据的

           Mapreduce  -> Mapreduce  ,用于分析数据

           bigTable  ->Hbase                   表,数据库,用来存储数据的

    Hadoop最原始的功能

    数据存储:HDFS

    数据分析:mapReduce

    hadoop介绍

    Hadoop是Apache的顶级项目

    http://hadoop.apache.org/

    hadoop包含的模块

    • Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules.

    公共的工具,为其他模块提供支撑的

    • Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.
    • HDFS是一个分布式文件系统,提供高吞吐量数据存储
    • Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management.

    是一框架,任务调度和集群资源管理

    • Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets.

    大数据集合的并行计算

    分布式

    相对于集中式

           多台机器协作完成

    架构:

           主节点Master,老大,管理者

                         管理

           从节点slave,小弟,努力,被管理者

                         干活的

    集群:多个机器的群体,

    集群和分布式的区别:

           分布式一定是集群

           集群不一定是分布式。

    HDFS:存储数据

    将数据划分为很多个块,默认一个块block(128MB),一个500M文件4块,每一个块存储3份,存储3份的好处,为了安全(空间换安全性)。

    主节点:NameNode

           决定数据存储在那个DataNode

           管理元数据(那个机器存储了什么数据,索引)

           管理所有从节点

    从节点:DataNode

           存储数据,管理数据(管理当前机器)

    MapReduce

           并行计算的框架

           分而治之的思想

                  将海量的数据划分为 多个部分,每部分单独进行处理,最后将所有处理的结果进行合并

           Map:MapTask

                  但对处理每一部分的数据

                  按照OOP思想,就是一个方法(map),在里面处理实际业务逻辑能力

           Reduce:ReduceTask

                  合并MapTask输出的结果数据

    按照OOP思想,就是一个方法(reduce),在里面处理实际业务逻辑能力

    YARN

    分布式集群资源管理和任务调度框架:管理各个机器的资源(cpu和内存),并且合理调度分配资源给各个程序使用(MapReduce程序的运行)

    主节点:ResourceManager

           管理子节点功能

           相应客户端请求

    任务调度

    从节点:NodeManager

           管理当前机器的资源

     

     

    总结:

           Hadoop框架安装部署

           都属于Java进程,其实就是JVM基础,运行服务

           HDFS

    NameNode和DataNode

           Yarn:

                  ResourceManager和NodeManager

     

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  • Hadoop构造模块
    Hadoop构造模块
    在一个全配置的集群上, “运行 Hadoop ”意味着在网络分布的不同服务器上运行同一组守护进程( deamons )。这些守护进程有特殊的角色,一些仅存在于单个服务器上,一些则运行在多个服务器上.他们包括:
    NameNode(名字节点);
    DataNode(数据节点);
    Secondary NameNode(次名字节点);
    JobTracker(作业跟踪节点);
    TaskTracker(任务跟踪节点);

    一、NameNode
    我们从NameNode开始讨论,也许会有人质疑,但我们认为他是Hadoop守护进程中最重要的一个。Hadoop在分布式计算与分布式存储中都采用了主/从(master/slave)结构。分布式存储系统被称为Hadoop文件系统,或简称为HDFS。NameNode位于HDFS的主端,它指导从端的DateNode执行底层的I/O任务。NameNode是HDFS的书记员,它跟踪文件如何被分割为文件块,而这些块又被那些节点存储,以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常。
    运行NameNode消耗大量的内存和IO资源。因此,为了减轻机器的负载,驻留NameNode的服务器通常不会存储用户数据或者执行MapReduce程序的计算任务。这意味着NameNode服务器不会同时是DataNode或者TaskTracker。
    不过NameNode的重要性也带来了一个负面的影响——Hadoop集群的单点失效。对于任何其他的守护进程,如果他们所驻留的节点发生软件或硬件失效,Hadoop集群很有可能还会继续平稳的运行,不然你还可以快速重启这个节点。但是这样的方法并不适用于NameNode。

    二、DataNode
    每一个集群上的从节点都会驻留一个DataNode守护进程,来执行分布式文件系统的繁重工作——将HDFS数据块读取挥着写入到本地文件系统的实际文件中。当希望对HDFS文件进行读写时。文件被分割为多块,有NameNode告知客户端每个数据块驻留在那个NameNode。客户端直接与DataNode守护进程通信,来处理与数据块相对应的本地文件。然后,DataNode会与其他DataNode进行通信,复制这些数据块以实现冗余。
    NameNode/DataNode在HDFS中的交互。NameNode跟踪文件的元数据——描述系统中多有包含的文件以及每个文件如何被分割为数据块。DataNode提供数据块的备份存储,并持续不断的向NameNode报告,以保持元数据为最新状态

    NameNode/DataNode在HDFS中的交互。NameNode跟踪文件的元数据——描述系统中多有包含的文件以及每个文件如何被分割为数据块。DataNode提供数据块的备份存储,并持续不断的向NameNode报告,以保持元数据为最新状态
    上图说明NameNode和DataNode的角色。途中显示了两个数据文件,意格卫浴目录/user/chunk/data1,另一个位于/user/chunk/data2。文件data1有3个数据块,标识1、2和 3,而文件data2有数据块4和5组成。这些文件的内容分散在几个DataNode上。这个事例中,每个数据块有3个副本。例如,数据块1(属于 文件data1)被复制在途中右侧的3个DataNode上。这确保了如果任何一个DataNode奔溃或者无法通过网络访问时,你仍然可以读取这些文本。
    DataNode不断向NameNode报告。初始化时,每个DataNode将当前存储的数据块告知NameNode。在这个初始映射完成后,DataNode人会不断地更新NameNode,为之提供本地修改的相关信息,同时接受指令创建、移动或删除本地磁盘上的数据块。

    三、Secondary NameNode
    Secondary NameNode(SNN)是一个用于监测HDFS集群状态的辅助守护进程。像NameNode一样,每个集群有一个SNN,他同城也独占一台服务器,该服务器不会运行其他的DataNode或TaskTracker守护进程。SNN与NameNode的不同在于他不接收或者记录HDFS的任何实时变化。相反,他与NameNode通信,根据集群所配置的时间间隔获取HSFS元数据的快照。
    如前所述,NameNode是Hadoop集群的单一故障点,而SNN的快照可以有助于减少停机的时间并降低数据丢失的风险。然而,NameNode的时效处理需要人工的干预,即手动的重新配置集群,将SNN用作主要的NameNode。(后续在讨论)
    四、JobTracker
    JobTracker守护进程是应用程序和Hadoop之间的纽带。一旦提交代码到集群上,JobTracker就会确定执行计划,包括巨鼎处理那些文件,为不同的任务分配节点以及监控所有任务的运行。如果任务失败,JobTracker将自动重启任务,但所分配的节点可能会不同,同事收到预定义的重试次数限制。
    每个Hadoop集群只有一个JobTracker守护进程。他通常运行在服务器集群的主节点上。

    五、TaskTracker
    与存储的守护进程一样,计算机的守护进程也遵循主从架构:JobTracker作为主节点,监测MapReduce作业的整个执行过程,同时,TaskTracker管理各个任务在每个从节点的执行情况。下图说明了这种交互关系:


    JobTracker和TaskTracker的交互。当客户端调用JobTracker来启动一个数据处理作业时,JobTracker将会工作切分,并分配不同的map和reduce任务到集群中的每个TaskTracker上

    JobTracker和TaskTracker的交互。当客户端调用JobTracker来启动一个数据处理作业时,JobTracker将会工作切分,并分配不同的map和reduce任务到集群中的每个TaskTracker上
    每个TaskTracker负责执行由JobTracker分配的单项任务。虽然每个从节点上仅有一个TaskTracker,但每个TaskTracker可以产生多个JVM(Java虚拟机)来并行的处理许多map或reduce任务。
    TaskTracker的一个职责是持续不断的与JobTracker通信。如果JobTracker在指定的时间内没有收到来自TaskTracker的“心跳”,他会设定TaskTracker已经崩溃了,进而重新提交相应的任务到集群中的其他节点。
    讨论Hadoop的各个守护进程之后,我们在下图描绘了一个典型的Hadoop集群的拓扑结构。

    一个典型Hadoop集群的拓扑图。这是一个主从架构,其中NameNode和JobTracker为主端,DataNode和TaskTracker为从端

    一个典型Hadoop集群的拓扑图。这是一个主从架构,其中NameNode和JobTracker为主端,DataNode和TaskTracker为从端
    这种拓扑结构的特点是在主节点上运行NameNode和JobTracker的守护进程,并使用独立的节点运行SNN以防主节点失效。在小集群中,SNN也可以驻留在某一从节点上,而在大型集群中,连NameNode和JobTracker都会分别驻留在两台机器上,每个从节点均驻留一个DataNode和TaskTracker,从而在存储数据的同一节点上执行任务。
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  • Hadoop包含模块Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules. 公共的工具,为其他模块提供支撑的 • Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system...

    Hadoop 所包含的模块

    • Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules.
    公共的工具,为其他模块提供支撑的
    • Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.
    • HDFS是一个分布式文件系统,提供高吞吐量数据存储
    • Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management.
    是一框架,任务调度和集群资源管理
    • Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets.
    大数据集合的并行计算


    分布式

    相对于集中式
    多台机器协作完成
    架构:
    主节点Master:老大,管理者
           管理
    从节点slave:小弟,努力,被管理者
           干活的
    集群:多个机器的群体,
    集群和分布式的区别:
        分布式一定是集群
        集群不一定是分布式。


    HDFS:存储数据

      将数据划分为很多个块,默认一个块block(128MB),一个500M文件4块,每一个块存储3份,存储3份的好处,为了安全(空间换安全性)。
    主节点:NameNode
       决定数据存储在那个DataNode
       管理元数据(那个机器存储了什么数据,索引)
       管理所有从节点
    从节点:DataNode
       存储数据,管理数据(管理当前机器)


    MapReduce

      并行计算的框架,分而治之的思想
      将海量的数据划分为 多个部分,每部分单独进行处理,最后将所有处理的结果进行合并
    Map:MapTask
       但对处理每一部分的数据
       按照OOP思想,就是一个方法(map),在里面处理实际业务逻辑能力
    Reduce:ReduceTask
       合并MapTask输出的结果数据
       按照OOP思想,就是一个方法(reduce),在里面处理实际业务逻辑能力

    在这里插入图片描述


    YARN

      分布式集群资源管理和任务调度框架:管理各个机器的资源(cpu和内存),并且合理调度分配资源给各个程序使用(MapReduce程序的运行)
    主节点:ResourceManager
       管理子节点功能
       相应客户端请求
       任务调度
    从节点:NodeManager
       管理当前机器的资源


    集群和分布式的区别:

    集 群:
      多个人在一起做相同的事,其中一旦有人崩了,其他人可以立马顶上不会影响事情的执行

    分布式:
      一个很大的事,被拆成一个一个的小事,多个人在一起做不同的事

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  • Hadoop::Admin - 管理 Hadoop 集群的模块 概要 use Hadoop::Admin; my $cluster=Hadoop::Admin->new({ 'namenode' => 'namenode.host.name', 'jobtracker' => 'jobtracker.host.name', }); print $cluster->...
  • 大数据框架Hadoop主要模块介绍

    千次阅读 2018-07-13 16:28:47
    核心模块Hadoop Common: 包括Hadoop常用的工具类,由原来的Hadoop core部分更名而来。主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。它们为在通用硬件上搭建...

    本文涉及到的所有模块,都是属于Apache组织,不包括其他第三方的模块。

    核心模块:

    Hadoop Common: 包括Hadoop常用的工具类,由原来的Hadoop core部分更名而来。主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。它们为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务,并为运行在该平台上的软件开发提供了所需的API。

    Hadoop Distributed File System (HDFS™): 分布式文件系统,提供对应用程序数据的高吞吐量,高伸缩性,高容错性的访问。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。

    Hadoop YARN: 任务调度和集群资源管理。

    Hadoop MapReduce: 基于YARN的大型数据集并行处理系统。是一种计算模型,用以进行大数据量的计算。Hadoop的MapReduce实现,和Common、HDFS一起,构成了Hadoop发展初期的三个组件。MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤,其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分,非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

    其他模块:

    Ambari: 是一种基于Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控。Ambari目前已支持大多数Hadoop组件,包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等的集中管理。Ambari还提供了一个用于查看集群健康状况的仪表板,例如散热图,以及可视化查看MapReduce,Pig和Hive应用程序以及以用户友好的方式诊断其性能特征的功能。也是5个顶级hadoop管理工具之一。

    Avro: 数据序列化系统,由Doug Cutting牵头开发,是一个数据序列化系统。类似于其他序列化机制,Avro可以将数据结构或者对象转换成便于存储和传输的格式,其设计目标是用于支持数据密集型应用,适合大规模数据的存储与交换。Avro提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC和简单动态语言集成等功能。

    Cassandra: 可扩展的多主数据库,没有单点故障。是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存收件箱等简单格式数据,集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源,此后,由于Cassandra良好的可扩展性,被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳,成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。

    Cassandra是一个混合型的非关系的数据库,类似于Google的BigTable。其主要功能比Dynamo (分布式的Key-Value存储系统)更丰富,但支持度却不如文档存储MongoDB(介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型)。Cassandra最初由Facebook开发,后转变成了开源项目。它是一个网络社交云计算方面理想的数据库。以Amazon专有的完全分布式的Dynamo为基础,结合了Google BigTable基于列族(Column Family)的数据模型。P2P去中心化的存储。很多方面都可以称之为Dynamo 2.0。

    Chukwa: 用于管理大型分布式系统的数据收集系统(2000+以上的节点, 系统每天产生的监控数据量在T级别)。它构建在Hadoop的HDFS和MapReduce基础之上,继承了Hadoop的可伸缩性和鲁棒性。Chukwa包含一个强大和灵活的工具集,提供了数据的生成、收集、排序、去重、分析和展示等一系列功能,是Hadoop使用者、集群运营人员和管理人员的必备工具。

    Hbase: 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

    HBase是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同,HBase采用了BigTable的数据模型:增强的稀疏排序映射表(Key/Value),其中,键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问,同时,HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理,它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

    Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

    Hive是Hadoop中的一个重要子项目,最早由Facebook设计,是建立在Hadoop基础上的数据仓库架构,它为数据仓库的管理提供了许多功能,包括:数据ETL(抽取、转换和加载)工具、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。Hive提供的是一种结构化数据的机制,定义了类似于传统关系数据库中的类SQL语言:Hive QL,通过该查询语言,数据分析人员可以很方便地运行数据分析业务。

    Mahout: Apache旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。

    Mahout起源于2008年,最初是Apache Lucent的子项目,它在极短的时间内取得了长足的发展,现在是Apache的顶级项目。Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎(协同过滤)和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。除了算法,Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统(如数据库、MongoDB 或Cassandra)集成等数据挖掘支持架构。

    Pig: 运行在Hadoop上,是对大型数据集进行分析和评估的平台。它简化了使用Hadoop进行数据分析的要求,提供了一个高层次的、面向领域的抽象语言:Pig Latin。通过Pig Latin,数据工程师可以将复杂且相互关联的数据分析任务编码为Pig操作上的数据流脚本,通过将该脚本转换为MapReduce任务链,在Hadoop上执行。和Hive一样,Pig降低了对大型数据集进行分析和评估的门槛。

    Apache Pig 是一个高级过程语言,适合于使用 Hadoop 和 MapReduce 平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集进行类似 SQL 的查询,Pig 可以简化 Hadoop 的使用。
    用MapReduce进行数据分析。当业务比较复杂的时候,使用MapReduce将会是一个很复杂的事情,比如你需要对数据进行很多预处理或转换,以便能够适应MapReduce的处理模式。另一方面,编写MapReduce程序,发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情。Pig的出现很好的弥补了这一不足。Pig能够让你专心于数据及业务本身,而不是纠结于数据的格式转换以及MapReduce程序的编写。本质是上来说,当你使用Pig进行处理时,Pig本身会在后台生成一系列的MapReduce操作来执行任务,但是这个过程对用户来说是透明的。

    Spark: Hadoop数据快速通用的计算引擎。 Spark提供了一个简单的编程模型,支持各种应用,包括ETL,机器学习,流处理和图形计算。

    Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

    Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

    Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

    Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

    尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

    Tez: 用于构建高性能批处理和交互式数据处理应用程序的可扩展框架,由Apache Hadoop中的YARN协调。 Tez通过大幅度提高其速度来改进MapReduce范式,同时保持MapReduce扩展到PB级数据的能力。支持DAG(Database Availability Group 数据库可用性组)作业的计算框架,它直接源于MapReduce框架,核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分,即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output, Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等,这样,这些分解后的元操作可以任意灵活组合,产生新的操作,这些操作经过一些控制程序组装后,可形成一个大的DAG作业。

    ZooKeeper: 一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

    ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

    在分布式系统中如何就某个值(决议)达成一致,是一个十分重要的基础问题。ZooKeeper作为一个分布式的服务框架,解决了分布式计算中的一致性问题。在此基础上,ZooKeeper可用于处理分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。ZooKeeper常作为其他Hadoop相关项目的主要组件,发挥着越来越重要的作用。
    Hadoop1.0和Hadoop2.0架构对比图

    Hadoop2.3架构图


    作者:
    链接:http://www.imooc.com/article/18560
    来源:慕课网
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  • 初识Hadoop

    2020-11-20 09:47:07
    official:The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed ...Apache Hadoop框架包含以下模块(本次主要用到HDFS): Hadoop Common:支持其他Hadoop模块的通用实用程序。

空空如也

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hadoop包含模块