设为首页收藏本站

小牛社区-大数据学习交流社区|大数据免费学习资源

 找回密码
 立即注册!

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问微社区

查看: 91|回复: 0

Hadoop体系结构

[复制链接]

79

主题

0

帖子

36

积分

吃土小白

Rank: 1

积分
36
发表于 2017-12-5 20:14:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS实现对分布式存储的底层支持,通过MapReduce来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
1、HDFS的体系结构
HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作;集群中的DataNode管理存储的数据。HDFS允许用户以文件的形式存储数据。从内部来看,文件被分成若干个数据块,而且这若干个数据块存放在一组DataNode上。 
NameNode执行文件系统的命名空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录等,它也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写请求,并在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制工作。


NameNode和DataNode都被设计成可以在普通商用计算机上运行。这些计算机通常运行的是GNU/Linux操作系统。HDFS采用Java语言开发,因此任何支持Java的机器都可以部署NameNode和DataNode。
2、MapReduce的体系结构
MapReduce是一种并行编程模式,这种模式使得软件开发者可以轻松地编写出分布式并行程序。在Hadoop的体系结构中,MapReduce是一个简单易用的软件框架,基于它可以将任务分发到由上千台商用机器组成的集群上,并以一种高容错的方式并行处理大量的数据集,实现Hadoop的并行任务处理功能。MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成的。 
主节点负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况,并且重新执行之前失败的任务;从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时,JobTracker接收到提交作业和配置信息之后,就会将配置信息等分发给从节点,同时调度任务并监控TaskTracker的执行。

HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现了分布式文件系统,MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持,MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作,并收集结果,二者相互作用,完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册!

x
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册!

本版积分规则

快速回复 返回顶部 返回列表