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Hadoop是什么:分布式系统基础架构

Published By on 8月 27, 2022

高容错性。

但是很多人对大数据存在误解,下面就来缕一缕大数据与Hadoop之间的关系。

我现在想在不导入到数据库的情况下直接用grep操作通过正则过滤出我想要的内容。

在这里插入图片描述(https://img-blog.csdnimg.cn/8b43262648c54ea28a7c10e67ccdab3e.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA5a2f6K-4,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)2hadoop发展历程*Lucene–DougCutting开创的开源软件,用java书写代码,实现与Google类似的全文搜索功能,它提供了全文检索引擎的架构,包括完整的查询引擎和索引引擎*2001年年底成为apache基金会的一个子项目*对于大数量的场景,Lucene面对与Google同样的困难*学习和模仿Google解决这些问题的办法:微型版Nutch*可以说Google是hadoop的思想之源(Google在大数据方面的三篇论文)>GFS—>HDFS>Map-Reduce—>MR>BigTable—>Hbase*2003-2004年,Google公开了部分GFS和Mapreduce思想的细节,以此为基础DougCutting等人用了2年业余时间实现了DFS和Mapreduce机制,使Nutch性能飙升*2005年Hadoop作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。

充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

ApacheHCatalog:是基于Hadoop的数据表和存储管理,实现中央的元数据和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供关系视图。

硬件故障,HDFS认为所有计算机都可能会出问题,为了防止某个主机失效读取不到该主机的块文件,它将同一个文件块副本分配到其它某几个主机上,如果其中一台主机失效,可以迅速找另一块副本取文件。

由于仅存在一个NameNode,因此这是HDFS1.x版本的一个缺点(单点失败。

这些节点包括**NameNode**,它在HDFS内部**提供元数据服务**;**DataNode**,它**为HDFS提供存储块**。

Hadoop本来是用于著名的开源搜索引擎ApacheNutch,而Nutch本身是基于Lucene的,而且也是Lucene的一个子项目。

NameNode**决定是否将文件映射到DataNode上的复制块上。

那么原本可能需要计算好几天,在有了足够多的结点之后就可以把时间缩小到几小时之内。

hadoop是什么?在阅读完上面的资料后,相信读者对hadoop有了一定了解。

例如上述的例子:Hadoop要做的事首先把1PB的数据文件导入到HDFS中,然后编程人员定义好map和reduce,也就是把文件的行定义为key,每行的内容定义为value,然后进行正则匹配,匹配成功则把结果通过reduce聚合起来返回.Hadoop就会把这个程序分布到N个结点去并行的操作。

当JobTracker使用MapReduce进行监控和调度数据的并行处理时,名称节点则负责HDFS监视和调度。

Haddop就是为了解决这个问题诞生的.Haddop可以很轻易的把很多linux的廉价pc组成分布式结点,然后编程人员也不需要知道分布式算法之类,只需要根据mapreduce的规则定义好接口方法,剩下的就交给Haddop.它会自动把相关的计算分布到各个结点上去,然后得出结果。

**Hadoop的一个假设是:机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

Wal-Mart虽然十年前就投入在线电子商务,但在线销售的营收远远落后于Amazon。

HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。

毕竟单台服务器的性能总有其上限。

年3月份,Map/Reduce和NutchDistributedFileSystem(NDFS)分别被纳入称为Hadoop的项目中。

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的模块组成:******1.Hadoop分布式文件系统(HDFS)—一个在标准或低端硬件上运行的分布式文件系统。

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。

为了充分利用Hadoop和类似的先进技术,软件开发商们绞尽脑汁研发出了各种各样的技术,其中很多都是在开源社区里开发出来的。

但是HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的,这是由它自身的特点决定的。

这三个变化加在一起成就了大数据,IDC数据库管理分析师CarlOlofson如是说。

据IDC预计,年内至少有三家商业公司能以某种方式给予Hadoop支持。

ApacheCrunch:是基于Google的FlumeJava库编写的Java库,用于创建MapReduce程序。

实际的I/O事务并没有经过NameNode,只有表示DataNode和块的文件映射的元数据经过NameNode。

毕竟单台服务器的性能总有其上限。

用其他语言开发的Hadoop应用大多数是使用Hadoop-Streaming来和框架对接的。

所以在这方面还需要经过一段时间的发展完善,这一过程可能需要几年。

NameNode在一个称为FsImage的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。

在Hadoop2.*开始支持activity-standy模式—-如果主NameNode失效,启动备用主机运行NameNode。

我们人越多,数书就更快。

DataNode:分布在廉价的计算机上,用于存储Block块文件。

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