Hadoop云计算2.0笔记第一课Hadoop介绍

Hadoop 云计算 2.0 笔记第一课 Hadoop 介绍 Hadoop 云计算 2.0 笔记第一课 Hadoop 介绍中，我们可以了解到 Hadoop 的生态系统特点、Hadoop 生态系统概况、Hadoop 生态系统版本衍化、下一代 Hadoop、Hadoop 学习经验等方面的知识点。 1. Hadoop 生态系统特点： Hadoop 的生态系统特点包括源代码开源、社区活跃、参与者众多、涉及分布式存储和计算的方方面面、已经得到企业界验证等。 2. Hadoop 生态系统概况： Hadoop 的生态系统概况中，MapReduce 和 HDFS 是 Hadoop 的内核。其中，HDFS 是 Hadoop розпределённой файловой системой，包括 Namenode、Secondary Namenode、DataNode 等组件。 3. HDFS（Hadoop Distributed File System）： HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统，主要组件包括 Namenode、Secondary Namenode、DataNode 等。其中，Namenode 负责管理 HDFS 的名称空间，管理数据块（切割成一个个数据块），映射信息，配置副本策略，处理客户端读写请求。DataNode 负责存储实际的数据块。Secondary Namenode 负责并非 NameNode 的热备，辅助 NameNode，分担其工作量，定期合并 fsimage 和 fsedits，推送给 NameNode，在紧急情况下，可以辅助恢复 NameNode。 4. MapReduce（分布式计算框架）： MapReduce 是一种分布式计算框架，源自于 Google 的 MapReduce 论文，发表于 2004 年 12 月。MapReduce 的特点包括易于编程、良好的扩展性、高容错性，适合 PB 级以上的海量数据的离线处理。 5. MapReduce 架构： MapReduce 的架构中，JobTracker 是作业跟踪器，负责管理所有作业处理，包括将作业分解成一系列任务，将任务指派给 TaskTracker，监控任务状态，决定哪些文件参与，然后切割 task 病分配节点。TaskTracker 是任务跟踪器，负责运行 Map Task 和 Reduce Task，与 JobTracker 交互，执行命令，并汇报任务状态。 6. Map 和 Reduce 任务： Map 任务负责解析每条数据记录，传递给用户编写的 map()，将 map() 输出数据写入本地磁盘。Reduce 任务负责从 Map Task 上远程读取输入数据，对数据排序，将数据按照分组传递给用户编写的 reduce() 逻辑。 7. Hadoop 学习经验： 在学习 Hadoop 时，需要了解 Hadoop 的生态系统特点、Hadoop 生态系统概况、Hadoop 生态系统版本衍化、下一代 Hadoop 等方面的知识点，并且需要了解 HDFS 和 MapReduce 的架构和原理。 Hadoop 云计算 2.0 笔记第一课 Hadoop 介绍为我们提供了 Hadoop 的生态系统特点、Hadoop 生态系统概况、HDFS 和 MapReduce 的架构和原理等方面的知识点，对于学习 Hadoop 和云计算非常有帮助。