Hadoop架构

发布网友发布时间：2024-07-02 17:46

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热心网友时间：2024-07-11 10:48

Hadoop架构由多个组件构成，包括其底层的Hadoop Distributed File System (HDFS) 和上层的MapRece引擎。HDFS是一个分布式文件系统，由唯一的NameNode提供元数据服务，而DataNode负责存储数据块。文件在HDFS中被切割成固定大小的块（通常64MB），并复制到多个节点以提高可靠性。用户通过HDFS接口执行常见的文件操作，如创建、删除等，但实际I/O操作只涉及DataNode，NameNode负责元数据的管理和块的映射。

NameNode存储了FsImage和EditLog文件，用于维护文件系统命名空间。为了防止数据丢失，这些文件会备份。当客户端请求创建文件时，NameNode会返回包含块标识和第一个副本DataNode地址的信息。DataNode运行在集群中的独立机器上，它们响应读写请求和来自NameNode的命令，通过心跳机制与NameNode保持同步。

在Hadoop中，文件操作并非直接写入HDFS，而是先缓存在本地，只有当数据超过块大小时才会触发NameNode的处理。客户端负责创建校验和文件，并在所有块发送后提交文件创建。Hadoop在单机Linux环境中也可以运行，但真正的性能优势体现在分布式机架环境中，通过集群拓扑进行作业和文件的分布。Hadoop设计时考虑了节点可能的故障，采用了容错机制来处理单点故障或机架级别的问题。

扩展资料

一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。