Hadoop的核心是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和一個(gè)分布式計(jì)算系統(tǒng)(MapReduce)。
HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng),它的設(shè)計(jì)目標(biāo)是運(yùn)行在廉價(jià)硬件上的大規(guī)模數(shù)據(jù)集群上,并且能夠提供高可靠性、高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)。HDFS采用了一種主從結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),其中一個(gè)NameNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)(如文件名、權(quán)限、塊的位置等),而多個(gè)DataNode則負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件的實(shí)際數(shù)據(jù)塊。
MapReduce是Hadoop的分布式計(jì)算框架,它是一種計(jì)算模型,通過將大規(guī)模數(shù)據(jù)分成小塊,分布在不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算,最終將結(jié)果匯總。MapReduce的核心思想是將計(jì)算任務(wù)分解成多個(gè)Map和Reduce任務(wù),Map任務(wù)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理和轉(zhuǎn)換,Reduce任務(wù)則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的合并和計(jì)算。
除了HDFS和MapReduce,Hadoop還提供了一些其他的模塊,如YARN(Yet Another Resource Negotiator)、Hive、HBase、Spark等,它們可以在Hadoop上構(gòu)建更加復(fù)雜和高級(jí)的應(yīng)用。
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