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【大数据-Hadoop】从入门到源码编译-概念篇

news 2026/3/28 12:24:53

【大数据-Hadoop】从入门到源码编译-概念篇

Hadoop与大数据生态
- （一）Hadoop是什么？
- （二）Hadoop组成
- - 1. HDFS
  - - 1.1 NameNode（nn）
    - 1.2 DataNode（dn）
    - 1.3 Secondary NameNode（2nn）
  - 2.YARN
  - - 2.1 ResourceManager（RM）
    - 2.2 NodeManager（NM）
    - 2.3 ApplicationMaster（AM）
    - 2.4 Container
  - 2.MapReduce
- （三）Hadoop发行版本
- - 1. Apache
  - 2. Cloudera（CDH）-收费
  - 3. Hortonworks（HDP，现已被Cloudera收购，推出了CDP产品）
- （四）Hadoop优势
- - 1. 高可靠性
  - 2. 高扩展性
  - 3. 高效性
  - 4. 高容错性
- （五）大数据生态体系

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Hadoop与大数据生态

（一）Hadoop是什么？

1）是Apache基金会开发的分布式系统基础架构。
2）解决海量数据的存储和计算问题。
3）广义上讲，Hadoop更是一个生态圈！

（二）Hadoop组成

1.x

Common（辅助工具）
HDFS（数据存储）
MapReduce（计算+资源调度）

2.x & 3.x

Common（辅助工具）
HDFS（数据存储）
MapReduce（计算）
YARN（资源调度）

1. HDFS

1.1 NameNode（nn）

存储文件的元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性（生成时间、副本数、文件权限）、以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。

1.2 DataNode（dn）

在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。

1.3 Secondary NameNode（2nn）

用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。

2.YARN

2.1 ResourceManager（RM）

1）处理客户端请求
2）监控NodeManager
3）启动或监控ApplicationMaster（对应执行Job）
4）资源的分配与调度

2.2 NodeManager（NM）

1）管理单个节点上的资源
2）处理来自ResourceManager的命令
3）处理来自ApplicationMaster的命令

2.3 ApplicationMaster（AM）

1）负责数据的切分
2）为应用程序申请资源并分配给内部的任务
3）任务的监控与容错

2.4 Container

是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

2.MapReduce

Map阶段：并行处理输入数据
Reduce阶段：对Map结果进行汇总
在这里插入图片描述

（三）Hadoop发行版本

1. Apache

2006年推出
原始的基础版本，对于入门学习最好。

2. Cloudera（CDH）-收费

2009年Hadoop创始人加入后推出，现在收费，更加稳定。

3. Hortonworks（HDP，现已被Cloudera收购，推出了CDP产品）

2011年成立，吸纳Hadoop的雅虎程序员贡献了80%的Hadoop代码，文档较好，Hortonworks Data Platform（HDP）还包括了Ambari（开源的安装和管理系统）。

（四）Hadoop优势

1. 高可靠性

底层有多个数据副本，即使存储故障，也不会导致数据丢失

2. 高扩展性

可以动态增加服务器

3. 高效性

并行工作（MapReduce思想）

4. 高容错性

可以自动把失败任务重新分配

（五）大数据生态体系

在这里插入图片描述

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Hadoop与大数据生态

（一）Hadoop是什么？

（二）Hadoop组成

1. HDFS

1.1 NameNode（nn）

1.2 DataNode（dn）

1.3 Secondary NameNode（2nn）

2.YARN

2.1 ResourceManager（RM）

2.2 NodeManager（NM）

2.3 ApplicationMaster（AM）

2.4 Container

2.MapReduce

（三）Hadoop发行版本

1. Apache

2. Cloudera（CDH）-收费

3. Hortonworks（HDP，现已被Cloudera收购，推出了CDP产品）

（四）Hadoop优势

1. 高可靠性

2. 高扩展性

3. 高效性

4. 高容错性

（五）大数据生态体系

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