广义上的Hadoop是指Hadoop的整个技术生态圈;狭义上的Hadoop指的是其核心三大组件,包括HDFS、YARN及MapReduce. 二、Hadoop的发展史 Hadoop起源于Lucene框架,后其创始人为解决对于海量数据存储困难、检索速度慢的问题,借鉴了Google的大数据神级三大思想,创建了Nutch,后被分离出来,纳入Apache的项目Hadoop中。因此说Google的大...
Hadoop介绍 狭义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件。 用java语言实现,开源 允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理 Hadoop核心组件 Hadoop HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 Hadoop YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 Hadoop MapReduce(分布...
1)可以把hadoop理解为一个编程框架,类比struts、spring、mybatis,有着自己特定的api封装和用户编程规范,用户可借助这些api来实现数据处理逻辑。 2)从另一个角度,hadoop可以理解为一个提供服务的软件,类比的oracle/mysql、索引服务solr、缓存服务redis,用户程序通过客户端向hadoop集群请求服务来实现特定的功能。
[root@hadoop100 ~]# yum install -y vim 2.1.2 关闭防火墙,关闭防火墙开机自启 [root@hadoop100 ~]# systemctl stop firewalld [root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld.service 2.1.3 创建普通用户,并修改普通用户的密码 [root@hadoop100 ~]# useradd Tom ...
Hadoop分布式文件系统(HDFS) 架构 在分布式机器群集中存储和管理大型数据集。 Hadoop分布式文件系统 (HDFS):HDFS为大数据提供可靠和可扩展的存储。HDFS将大型数据集拆分为较小的块,并将它们分布在Hadoop集群的多台机器上。这种分布方式可以实现并行处理和容错性。
1、HDFS(Hadoop Distributed File System)是可扩展、容错、高性能的分布式文件系统,异步复制,一次写入多次读取,主要负责存储。 2、MapReduce 为分布式计算框架,包含map(映射)和 reduce(归约)过程,负责在 HDFS 上进行计算。 我们先来了解下 Hadoop 的发展历史,如图 1-1 所示。
Hadoop 概述(一) Hadoop概述信息 hadoop 有三大组成部分,HDFS(分布式文件存储系统)、YARN(资源管理器)、MAPREDUCE(分布式计算框架) ,下边我们来简单介绍一下 HDFS 分布式文件存储系统 HDFS分布式文件系统,是由Google的GFS谷歌文件系统开源出来,其存储模型是有主从结构的,可以划分出来以下几点...
Hadoop:是使用Java编写,允许分布在集群,使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 2.2 Hadoop优势 Hadoop的优势: Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展,每个机器都可以提供本地计算和存储。 Hadoop可以用单节点模式安装,但是只有多节点集群才能发挥Hadoop的优势,我们可以把集群扩展到上千个节点...
Hadoop官方网站:http://hadoop.apache.org/ Hadoop运行模式包括:本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。 本地模式:单机运行,只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。 伪分布式模式:也是单机运行,但是具备Hadoop集群的所有功能,一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试,生产环境不用。