Hadoop简介

    Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析和计算的问题。从广义上来说，Hadoop通常是指一个更加广泛的概念——Hadoop生态圈。

Hadoop的优势

• 高可靠性：Hadoop底层维护着多个数据副本，即时Hadoop某个计算元素或者存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
• 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
• 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以便加快任务的处理速度。
• 高容错性：当某个节点宕机时，能够将这个节点的正在进行的任务和未完成的任务重新进行分配。

Hadoop的组成

Hadoop1.x和Hadoop2.x的区别

HDFS架构概述

HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构主要分为三大部分。

1. NameNode：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、副本数量、文件权限等），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
2. DataNode：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3. Secondary NameNode：依赖监控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。

MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce。

1. Map阶段并行处理输入数据。
2. Reduce阶段对Map结果进行汇总。
   

YARN架构概述

YARN的架构主要分为四个部分。

• ResourceManager主要作用如下：
  - 处理客户端的请求。
  - 监控NodeManager。
  - 启动和监控ApplicationMaster。
  - 资源的分配与调度。

• NodeManager主要作用如下：
  - 管理单个节点上的资源。
  - 处理来自ResourceManager的命令。
  - 处理来自ApplicationMaster的命令。

• ApplicationMaster主要作用如下：
  - 负责数据的切分。
  - 为应用程序申请资源。
  - 任务的监控与容错。

• Container主要作用如下：
  - 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、磁盘和网络等。
  - Container是为ApplicationMaster服务的。
  

大数据技术生态体系