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大数据开发:Hadoop技术原理简介

在大数据技术体系当中,Hadoop技术框架无疑是重点当中的重点,目前主流的大数据开发任务,都是基于Hadoop来进行的。对于很多初入门或者想要学习大数据的同学们,对于大数据Hadoop原理想必是比较好奇的,今天我们就主要为大家分享大数据Hadoop技术体系详解。

关于Hadoop,大家都知道这是目前市面上主流的大数据都在用的框架,通过分布式存储和分布式计算来解决海量数据处理的问题。目前Hadoop已经更新到最新的3.0版本,从最初的1.0版本到现在,也在不断更新和优化。

Hadoop的官方定义,是开源的大数据框架,可运行在大规模集群上,进行分布式的存储和计算,大数据Hadoop原理,就是基于Hadoop,能够高效地处理海量数据的分布式并行程序,将其运行于成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。

Hadoop的核心架构,主要就是HDFS和MapReduce,这两者之中,HDFS为海量数据提供分布式存储,MapReduce为海量数据提供分布式计算框架,通过分布式结构来完成对海量数据的更高效的处理和运算。

大数据Hadoop原理,主要就在于如何通过HDFS和MapReduce实现大数据处理的工作的。

HDFS,包括三个重要角色:NameNode、DataNode、Client。

NameNode:将文件系统的Meta-data存储在内存中,这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等;

DataNode:是Slave节点(从节点),是文件存储的基本单元,它将Block存储在本地文件系统中,保存了Block的Meta-data,同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode;

Client:切分文件;访问HDFS;与NameNode交互,获得文件位置信息;与DataNode交互,读取和写入数据。 

这其中还涉及到,Block的概念,Block是HDFS中的基本读写单元,HDFS中的文件都是被切割为block进行存储的。

关于大数据Hadoop原理,以上就是今天为大家分享的大数据Hadoop技术体系详解内容了。Hadoop在大数据技术当中处于非常重要的地位,学习大数据,Hadoop技术体系知识是必须要牢牢掌握的。

原文链接:http://www.dtinone.net/news/765.html

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