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Hadoop的核心組件

Tecode / 2085人閱讀

摘要：的兩個(gè)備份存儲(chǔ)在和兩個(gè)服務(wù)器上的兩個(gè)備份存儲(chǔ)在和兩個(gè)服務(wù)器上分布式計(jì)算框架源于的論文，論文發(fā)表于年月是的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)特點(diǎn)擴(kuò)展性容錯(cuò)性海量數(shù)據(jù)離線處理資源調(diào)度系統(tǒng)負(fù)責(zé)整個(gè)集群資源的管理和調(diào)度特點(diǎn)擴(kuò)展性容錯(cuò)性多框架資源統(tǒng)一調(diào)度

Hadoop Common: 協(xié)調(diào)其它Hadoop組件的通用工具
Hadoop Distributed File System (HDFS?): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.(分布式文件系統(tǒng))

  • 源自于Google的GFS論文, 論文發(fā)表于2003年10月
  • HDFS是GFS的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)
  • HDFS的特點(diǎn):擴(kuò)展性&容錯(cuò)性&海量數(shù)量存儲(chǔ)
  • 將文件切分成指定大小的數(shù)據(jù)塊, 并在多臺(tái)機(jī)器上保存多個(gè)副本
  • 數(shù)據(jù)切分、多副本、容錯(cuò)等操作對(duì)用戶是透明的

下面這張圖是數(shù)據(jù)塊多份復(fù)制存儲(chǔ)的示意

  • 圖中對(duì)于文件 /users/sameerp/data/part-0，其復(fù)制備份數(shù)設(shè)置為2, 存儲(chǔ)的BlockID分別為1、3。
  • Block1的兩個(gè)備份存儲(chǔ)在DataNode0和DataNode2兩個(gè)服務(wù)器上
  • Block3的兩個(gè)備份存儲(chǔ)在DataNode4和DataNode6兩個(gè)服務(wù)器上

image.png

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

  • 分布式計(jì)算框架
  • 源于Google的MapReduce論文，論文發(fā)表于2004年12月
  • MapReduce是GoogleMapReduce的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)
  • MapReduce特點(diǎn):擴(kuò)展性&容錯(cuò)性&海量數(shù)據(jù)離線處理

image.png

Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management.(資源調(diào)度系統(tǒng))

  • YARN: Yet Another Resource Negotiator
  • 負(fù)責(zé)整個(gè)集群資源的管理和調(diào)度
  • YARN特點(diǎn):擴(kuò)展性&容錯(cuò)性&多框架資源統(tǒng)一調(diào)度

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