1.3 Apache Hadoop的重要组成-hadoop

1.3 Apache Hadoop的重要组成-hadoop

目录
  • 1.3 Apache Hadoop的重要组成

1.3 Apache Hadoop的重要组成

Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算框架)+Yarn(资源协调框架)+Common模块

  1. Hadoop HDFS:(Hadoop Distribute File System )一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统

比如:100T数据存储, “分而治之” 。分:拆分-->数据切割,100T数据拆分为10G一个数据块由一个电脑节点存储这个数据块。

数据切割、制作副本、分散储存

在这里插入图片描述

图中涉及到几个角色
NameNode(nn):存储文件的元数据,比如文件名、文件目录结构、文件属性(生成时间、副 本数、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
SecondaryNameNode(2nn):辅助NameNode更好的工作,用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据快照。
DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验

注意:NN,2NN,DN这些既是角色名称,进程名称,代指电脑节点名称!!

  1. Hadoop MapReduce:一个分布式的离线并行计算框架

    拆解任务、分散处理、汇整结果
    MapReduce计算 = Map阶段 + Reduce阶段

    Map阶段就是“分”的阶段,并行处理输入数据

    Reduce阶段就是“合”的阶段,对Map阶段结果进行汇总

在这里插入图片描述

  1. Hadoop YARN:作业调度与集群资源管理的框架

    计算资源协调

在这里插入图片描述

Yarn中有如下几个主要角色,同样,既是角色名、也是进程名,也指代所在计算机节点名称。

ResourceManager(rm):处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度;

NodeManager(nm):单个节点上的资源管理、处理来自ResourceManager的命令、处理来自ApplicationMaster的命令;

ApplicationMaster(am):数据切分、为应用程序申请资源,并分配给内部任务、任务监控与容错。

Container:对任务运行环境的抽象,封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。

​ ResourceManager是老大,NodeManager是小弟,ApplicationMaster是计算任务专员。

在这里插入图片描述

  1. Hadoop Common:支持其他模块的工具模块(Configuration、RPC、序列化机制、日志操作)

原文地址:https://www.cnblogs.com/gitBook/archive/2022/12/04/16949408.html