Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架,其核心设计基于两个主要组件:HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统,允许存储和处理海量数据;而MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行计算。除此之外,Hadoop生态系统中还包括其他重要组件如YARN(Yet Another Resource Negotiator),作为Hadoop的资源管理系统。在Hadoop的核心依赖组件中,hdfslib包含了运行Hadoop HDFS所需的核心库文件,例如hadoop-common提供了基础功能如网络通信、配置管理、日志记录、安全性和通用工具;hadoop-hdfs包含了HDFS的所有源代码,支持分布式环境中的数据存储和访问;hadoop-client提供了客户端接口,允许应用程序与Hadoop集群进行交互,执行文件读写和任务提交;hadoop-mapreduce-client是MapReduce编程模型的相关库,包括作业提交、任务执行、I/O以及Shuffle/Sort阶段的实现;此外还包括与Hadoop协同工作的zookeeper用于集群管理和协调,确保数据一致性和服务高可用性;protobuf用于高效数据传输;slf4j提供日志门面灵活切换日志实现;Avro用于高效数据交换;Guava作为Java语言核心库的补充,提供集合框架、并发库、缓存、原始类型支持等。
Hadoop核心依赖组件解析
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Hadoop Common 是 Apache Hadoop 框架的核心组件,它提供了底层文件系统抽象、I/O 工具以及其他支持 Hadoop 生态系统中其他模块运行的库和实用程序。
关键特性:
Hadoop 文件系统 (HDFS):分布式文件系统,可提供高吞吐量的数据访问。
YARN (Yet Another Resource Negotiator):集群资源管理系统,负责管理和调度计算资源。
MapReduce:用于大规模数据集并行处理的编程模型。
Hadoop Common 库: 包含压缩、I/O 和其他实用程序,支持 Hadoop 的其他
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HDFS:受 GFS 启发,Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 提供了可靠的数据存储,通过将大文件切分并分布存储在不同节点上,实现高容错和高扩展性。
MapReduce:与 Google的MapReduce 类似,是Hadoop的核心计算框架,负责对数据进行并行处理。通过Map和Reduce两个步骤,Hadoop可以快速处理TB级的数据量。
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Hadoop简介
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Hadoop是一个开源的分布式计算框架,专注于处理大规模数据集的存储和处理。它提供可靠、可扩展且高效的计算能力,特别适用于大数据量的任务。Hadoop的设计目标是解决大规模数据存储和计算的挑战,广泛应用于数据密集型的场景。大数据工程师负责构建和管理Hadoop集群,设计实现数据处理和分析的工作流程;数据科学家利用Hadoop进行大规模数据分析、挖掘和建模;数据工程师则使用Hadoop处理和转换数据,为后续分析和应用准备数据集;数据分析师通过Hadoop的工具和技术进行数据探索、可视化和报告生成;企业决策者依靠Hadoop提供的数据分析和洞察做出基于数据的战略决策。学习和使用Hadoop需要扎实
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