hadoop三大核心组件,Hadoop有哪几个组成部分？-ITJOB

hadoop三大核心组件,Hadoop有哪几个组成部分？-ITJOB详细介绍

本文目录一览： 简述Hadoop三大组件如何进行文件的查找工作？

Hadoop的三大核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。虽然Hadoop主要用于分布式数据处理，但这些组件也提供了文件的查找和访问功能。
1. HDFS：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它通过将文件切分成块（Block）并存储在不同的数据节点上来实现分布式存储。当需要查找文件时，HDFS会根据文件名和路径信息进行索引，在元数据中快速定位文件所在的数据节点。通过这种方式，HDFS能够高效地进行文件的查找和访问。
2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算模型和处理框架。虽然它主要用于分布式数据处理和计算，但它也提供了文件的查找和筛选功能。在MapReduce中，数据被分割成不同的输入数据块，然后分发给不同的Map任务进行处理。当需要对文件进行查找时，可以在Map任务中使用相关的查找算法，根据设置的键值对进行过滤和筛选。然后，输出的结果可以根据需求进行进一步处理或展示。
3. YARN：YARN是Hadoop的资源管理和调度框架。它负责协调集群中的计算资源，通过将任务分配给不同的计算节点来实现分布式计算。虽然YARN本身不直接处理文件的查找任务，但它可以配合其他工具和框架来实现文件的查找功能。例如，可以使用YARN来启动并管理运行分布式文件查找任务的应用程序（如基于Hadoop的文件查找工具）。
总而言之，Hadoop的三大组件可以通过不同的机制和工具来实现文件的查找和访问功能。HDFS提供了分布式文件存储和索引功能，MapReduce允许在文件上执行特定的查找算法，而YARN提供了资源管理和调度的支持。聪明地使用这些组件，可以实现高效的文件查找工作。
供参考。

Hadoop有哪几个组成部分？-ITJOB

HadoopCommon：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。
目前支持hadoopx(MRv1)、Hadoopx(MRv2)、Hadoopx(Yarn)三个版本的Hadoop集群的日志数据源收集，在日志管理运维方面还是处于一个国际领先的地位，目前国内有部分的数据驱动型公司也正在采用Splunk的日志管理运维服务。
(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers(工作追踪，对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪，对应数据节点)组成。
在hadoop1中核心组成部分是HDFS、MapReduce，到了Hadoop2，核心变为HDFS、Yarn，而且新的HDFS中可以有多个NameNode，每个都有相同的职能。
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进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS。
MapReduce主要也是一个主节点JOPtracker和testtracker组成，主要是负责hadoop中的数据处理过程中的计算问题。

hadoop三大组件不包括

hadoop三大组件不包括所有分布式结构。广义上的Hadoop是指Hadoop的整个技术生态圈但不包括所有分布式。狭义上的Hadoop指的是其核心三大组件，包括HDFS、YARN及MapReduce.Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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，解决海量数据的存储及海量数据的分析计算问题。

大数据时代最基础的技术平台是？

在大数据时代，最基础的技术平台是Apache Hadoop。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地存储和处理大规模数据集。
Hadoop平台的核心组件包括：
Hadoop Distributed File System（HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它能够将数据分散存储在多个节点上，并提供高容错性和可靠性。
MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算模型，用于将大规模数据集分割成多个小片段，并在分布式环境下进行并行处理，以实现高速的数据处理和分析。
除了Hadoop之外，还有一些常见的大数据技术平台和工具，如：
Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据计算引擎，它具有内存计算的能力，可以在内存中高效地处理大规模数据集。Spark提供了丰富的API和库，支持复杂的数据处理、机器学习和图计算等任务。
Apache Kafka：Kafka是一个高吞吐量、可扩展的分布式消息传递系统，广泛用于实时数据流处理和数据流管道的构建。它能够持久化和发布订阅大规模数据流。
NoSQL数据库：NoSQL（Not only SQL）数据库是一类非关系型数据库，适用于处理半结构化和非结构化数据。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
数据仓库：数据仓库是用于存储和管理结构化数据的系统，用于支持在线分析处理（OLAP）和决策支持系统。常见的数据仓库平台包括Teradata、Oracle Exadata、Amazon Redshift等。
这些技术平台和工具提供了高性能的数据存储、处理和分析能力，帮助企业有效地处理和利用大数据。根据实际需求和场景，可以选择合适的技术平台来构建大数据解决方案。

Hadoop2.0中最基础的两个组件

Hadoop的三大核心组件分别是：HDFS（Hadoop Distribute File System）：hadoop的数据存储工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）：Hadoop 的资源管理器。Hadoop MapReduce:分布式计算框架。最基础的是hadoop的数据存储工具和Hadoop 的资源管理器。

hadoop面试题之HDFS

1、简单介绍下hadoop吧？

? ? 广义上hadoop是指与hadoop相关的大数据生态圈。包含hive、spark、hbase等。

? ? 狭义上hadoop指的是apache的开源框架。有三个核心组件：

----hdfs：分布式文件存储系统

----yarn：分布式资源管理调度平台

----mr：分布式计算引擎

2、介绍下hdfs?

全称为Hadoop Distributed File System。有三个核心组件：

namenode：有三个作用，第一是负责保存集群的元数据信息，第二是负责维护整个集群节点的正常运行。

第三是负责处理客户端的请求。

datanode：负责实际保存数据。实际执行数据块的读写操作。

secondarynamenode：辅助namenode进行元数据的管理。不是namenode的备份。

3、namenode的工作机制？

? ? namenode在内存中保存着整个内存系统的名称空间和文件数据块的地址映射。整个hdfs可存储的文件数受限于namenode的内存大小。所以hdfs不适合大量小文件的存储。

---namenode有三种元数据存储方式来管理元数据：

? ? 》内存元数据：内存中保存了完整的元数据

? ? 》保存在磁盘上的元数据镜像文件（fsimage）：该文件时hdfs存在磁盘中的元数据检查点，里面保存的是最后一次检查点之前的hdfs文件系统中所有目录和文件的序列化信息。

? ? 》数据操作日志文件（edits）：用于衔接内存meta data和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志文件。保存了自最后一次检查点之后所有针对hdfs文件系统的操作。如对文件的增删改查。

4、如何查看元数据信息？

? ? 因为edits和fsimage文件是经过序列化的，所以不能直接查看。hadoop2.0以上提供了查看两种文件的工具。

----命令：hdfs oiv 可以将fsimage文件转换成其他格式，如xml和文本文件。-i 表示输入fsimage文件。-o 输出文件路径，-p 指定输出文件

? ? ? ? ? ? ? ? hdfs oev可以查看edits文件。同理需要指定相关参数。

详情查看： https://www.imooc.com/article/79705

4、datanode的工作机制？

? ? 1）以数据块的形式存储hdfs文件

? ? 2）datanode响应客户端的读写请求

? ? 3）周期性的向namenode汇报心跳信息、数据块信息、缓存数据块信息

5、secondary namenode工作机制？

? ? 当发生checkpoint机制时会触发second namenode进行工作。checkpoint：

? ? 新的edists文件不会立即和fsimage文件合并，是在edits文件大小超过（默认）64m，或者时间超过（默认）1小时，会触发checkpoint操作。当checkpoint时，namenode会新建一个edits.new的文件,此时second namenode将文件fsimage文件和edits文件（http get）到本地，然后加载到内存中进行合并，完成的文件名称为fsimage.ckpt。最后 second namenode将该文件（http post）到namenode，然后edits.new和fsimage.ckpt文件转换为fsimage和edits。

6、hdfs的文件副本机制？

? ? 所有的文件都是以块的形式保存到hdfs中。块的大小默认为128m。在hdfs-site文件中进行指定。

? ? 动态副本创建策略：默认副本数是3，可以在上传文件时，显式设定replication。也可以通过指令修改文件的副本数 hadoop fs -setrep -R 1

7、为实现高可用，hdfs采用了哪些策略？

? ? 副本机制、机架感知、心跳机制、安全模式、校验和、回收站、元数据保护、快照机制（具体介绍导航- https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/44567747/notes/66453316 ）

8、hdfs的存储过程？

? ? ①client向hdfs发起写请求，通过RPC与namenode建立通讯。namenode检查文件是否存在等信息，返回是否可以存储。

? ? ②client将文件切割为一个个block块，client申请存储第一块block。namenode返回可以存储这个block块的datanode的地址，假设为ABC。

? ? ③A到B到C逐级构建pipeline。client向A上传第一个packet，默认为64k。A收到一个packet后会将packet传给B，再传给C。pipeline反方向返回ack信息。最终由第一个节点A将pipelineack发送给client

? ? ④一个block完成之后，再进行下一个block的存储过程。

9、hdfs的读过程？

10、hdfs的垃圾桶机制？

? ? hdfs的垃圾桶机制默认是关闭的，需要手动开启。hdfs删除的文件不会立刻就删除，而是在设定的时间后进行删除。

11、hdfs的扩容和缩容

【

12、

mapreduce是谁的基础组件

是hadoop的核心组件之一。MapReduce是hadoop的核心组件之一。hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs，一部是分布式计算框，就是mapreduce，缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。基础组件」也可以被叫做原子组件或通用组件，是一种底层组件，其特点如下：单一的不可再拆分的组件：比如一个button，一个输入框，一个开关等。适用于各类业务场景：比如政务业务、电商业务、金融业务等业务都可以使用。

学hadoop需要什么基础？

学hadoop需要哪些基础？Hadoop作为大数据工业的主要引擎，Hadoop就像大数据世界的钥匙一样，要进入数据世界，首先必须得到这个钥匙，打开大门.
学hadoop需要哪些基础？Hadoop是分布式计算结构，更重要的是IBM、EMC、Amazon、微软、甲骨文等大型IT公司已经拥有基于Hadoop的商业数据产品.现在有比Hadoop更先进的分布式结构(Dremel、DataFlow等)，但也是基于Hadoop的改进升级，Hadoop是大数据的基础，基础的稳定决定了将来能走多远！
现在的社会，大数据依然不需要火，作为大数据基础的Hadoop当然也受到重视.Hadoop的使用场景是什么？主编向大家介绍.
1、大数据存储:分散存储
2、日志处理:Hadoop擅长这个
3、大容量计算:并行计算
4、ETL:数据提取到Oracle、MySQL、DB2、mongdb和主流数据库
5、使用Hbase进行数据分析：通过扩展性应对大量的写作操作-Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统
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6、机械学习:例如Apache项目
7、搜索引擎:hadoophucene实现
8、数据挖掘:目前流行的广告推荐、9、用户细分特征建模
10、个性化广告推荐、
11、智能仪器推荐
携带，小编介绍Hadoop的学习.我希望对初学者学习Hadoop有帮助.
学hadoop学什么？
主要学习hadoop的核心组件：hdfs、mapreduce、yarn.它们是hadoop最核心的部分.在此基础上，我们还可以选择学习hadoop生态圈的日志收集工具flume、数据仓库Hive、分布式数据库hbase、数据导入导出工具sqoop.
学hadoop需要哪些基础？
hadoop需要具备javaSE的基础知识，vaEE(jsp/servlet/三个框架)没有要求.需要熟练使用Linux系统.大体上，有这些备考知识就足够了.也有人说，拥有javaSE知识就足够了.
学习hadoop会影响javaEE的工作吗？
严格来说，hadoop和javaEE是两种不同的发展思路，hadoop倾向于基础数据处理部分，javaEE负责系统开发，两者相继，不交叉，相辅相成.
学hadoop对算法和数据结构要求高吗？
一般来说，大量数据的处理都是定制存储结构，实现自己的算法，这是行业通用的处理思路.这对普通程序员要求很高.hadoop的优点是包装，写的算法偏向于业务，不需要创造算法.所以我可以放心.但是，如果工作的公司不使用hadoop处理大数据的话，对算法和数据结构的要求会变高.
以上是小编整理的学习hadoop需要什么基础？相关内容对大家的伙伴有什么帮助？

hadoop大数据处理架构的核心技术是什么？

Hadoop核心架构，分为四个模块：
1、Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。
2、Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。
3、Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。
4、Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。
特点：
Hadoop的高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性，是Hadoop的优势所在，在十多年的发展历程当中，Hadoop依然被行业认可，占据着重要的市场地位。
Hadoop在大数据技术框架当中的地位重要，学大数据必学Hadoop，还要对Hadoop核心技术框架掌握扎实才行。