Hadoop框架,分布式计算框架

Hadoop框架,分布式计算框架

ˇ０ˇ 1、Hadoop的整体框架Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)来这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。先决条件

resourcemanager和nodemanager是YARN的组成进程。YARN总体上仍然是master/slave结构，在整个资源管理框架中，resourcemanager为master,nodemanager是slave。总而言之，一句话——Hadoop由许多子平台Hadoop框架简介：Hadoop 是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。它最新的版本是3.0版本，它与2.0相比主要是有部分优化。2.0与1.0相比就是一个框架的改动。

⊙＾⊙ hadoop框架工作原理Hadoop框架是大数据处理领域中最为重要的工具之一，它的工作原理是如何实现海量数据的存储和计算的呢？本文将介绍Hadoop框架的工作原理。Hadoop框架由HadoHadoop框架详解Hadoop项目主要包括以下四个模块◆ Hadoop Common: 为其他Hadoop模块提供基础设施◆ Hadoop HDFS: 一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统◆ Hadoop MapRed

TaskTracker根据应用要求来结合本地数据执行Map任务以及Reduce任务。Hadoop 处理流程在描述Hadoop处理流程之前，先提一个分布式计算最为重要的设计原则：Moving Computation is Cheaper than MovingSpark: Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算Flink: Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。Oozie: