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Hadoop系统架构

一、Hadoop系统架构图 ? Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 ? YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager –单个节点上的资源管理 运行在YARN上带来的好处 : –一个集群部署多个版本 –计算资源按需伸缩 –不同负载应用混搭,集群利用率高 –共享底层存储,避免数据跨集群迁移 Hadoop 2.0  HA实现方式说明: 利用共享存储在两个 作业在Hadoop 中的执行过程如图所示。 Hadoop 将输入数据切分成若干个输入分片(input split,后面简称split),并将每个split 交给一个Map Task 处理;Map Task 不断地从对应的split 中解析出一个个

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Hadoop架构体系

官方文档组织的非常清晰,主要由以下四个组件组成:HDFS、map-reduce、yarn、hadoop-common。 HDFS架构 HDFS分布式文件存储系统,主要特点是: 可以运行在普通低成本硬件之上并且具备高容错性(硬件容错) 适合高吞吐量的大数据存储,但并不强调低延迟 适合一次写,多次读的场景,不支持随机读写;

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    Hadoop入门】Hadoop架构介绍

    Hadoop与Google一样,都是小孩命名的,是一个虚构的名字,没有特别的含义。从计算机专业的角度看,Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。 Hadoop的历史及特点 1. Hadoop的历史 ? image.png 2. image.png 分析:Hive架构包括:CLI(Command Line Interface)、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、Metastore和Driver(Complier Thrift客户端:上面的架构图里没有写上Thrift客户端,但是Hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端之上,包括JDBC和ODBC接口。 Hadoop的应用实例 1. 回顾Hadoop的整体架构 ? image.png 2.Hadoop的应用——流量查询系统 (1)流量查询系统总体框架 ?

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    03_Hadoop架构

    hadoop的集群架构如下图所示: HDFS架构: 1 启动所有的hadoop(master,slave) master: hadoop-daemon.sh start namenode slave : hadoop-daemon.sh start datanode 2 在master上查看集群架构: hdfs dfsadmin -report | more 3 通过web界面查看集群架构

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    2021年大数据Hadoop(五):Hadoop架构

    ---- Hadoop架构 ​​​​​​​1.x的版本架构模型介绍 文件系统核心模块: NameNode:集群当中的主节点,管理元数据(文件的大小,文件的位置,文件的权限),主要用于管理集群当中的各种数据 SecondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理 DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据 数据计算核心模块: JobTracker:接收用户的计算请求任务 ,并分配任务给从节点 TaskTracker:负责执行主节点JobTracker分配的任务 ​​​​​​​2.x的版本架构模型介绍 第一种:NameNode与ResourceManager单节点架构模型 文件系统核心模块: NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据 secondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理 DataNode:集群当中的从节点 Hadoop3.x的基本架构Hadoop2.x 类似,但是Hadoop3.x加入很多新特性:如支持多NameNode,同时对HDFS和MapReduce也进行了优化。

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    Hadoop02【架构分析】

    hadoop1.0   Hadoop1.0即第一代Hadoop,指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop,内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成 hadoop2.0   Hadoop2.0即第二代Hadoop,指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x或者CDH4系列的Hadoop,内核主要由HDFS、MapReduce和YARN 两者区别 1.从整体架构上分析   Hadoop1.0由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成,MapReduce由一个 Hadoop2.0为克服Hadoop1.0中的不足进行了下面改进: 针对Hadoop1.0单NameNode制约HDFS的扩展性问题,提出HDFS Federation,它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展 小结:   Hadoop1与Hadoop2的区分还是非常大,HDFS和MR都有不同,最起码的配置文件就不一样。项目应用的话,建议尽量往高版本走。稳健一点的话稍低于最高版本的一个稳定版本即可。

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    Hadoop】HDFS NameNode Federation联盟架构

    3、联盟架构特点 (1)与HA的区别:HA中的两个namenode管理的是同一个文件系统,两个namenode是一样的;HDFS Federation中的多个namenode各自管理属于自己的一部分数据 联盟架构可以嵌入HA,设置standby namenode,进行主备的切换。 (2)内存的限制:每存储100万个文件,消耗1G内存。 (4)适用场合:适用于数据量特别大的场合中使用联盟架构。 4、HDFS Federation架构图 ? 5、配置文件/opt/app/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml <configuration> <property> <name>dfs.permissions.enabled <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop-senior02.ibeifeng.com

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    Hadoop架构: 流水线(PipeLine)

    该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 流水线(PipeLine),简单地理解就是客户端向DataNode传输数据(Packet)和接收DataNode 重新架构流水线: 如果上述所有步骤不成功,则会重新建立流水线(进行流水线恢复)。 五:流水线的恢复   请见:Hadoop架构: 关于Recovery (Lease Recovery , Block Recovery, PipeLine Recovery)

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    知识分享:详解Hadoop核心架构

    通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 HDFS的体系架构   整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。    MapReduce体系架构   MR框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成。 (这一点,可利用在当数据达到百万、千万级别以后,数据查询之间的优化,提高性能,示场景而定) Hive数据管理   Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。 基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。从体系架构到数据定义到数据存储再到数据处理,从宏观到微观的系统介绍,为Hadoop平台上大规模的数据存储和任务处理打下基础。   本文来源:中国统计网

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    Hadoop系统架构与简单介绍

    Hadoop系统架构 一、Hadoop系统架构图 ? Hadoop1.0与hadoop2.0架构对比图 ? YARN架构: ResourceManager –处理客户端请求 –启动/监控ApplicationMaster –监控NodeManager –资源分配与调度 NodeManager – 运行在YARN上带来的好处 : –一个集群部署多个版本 –计算资源按需伸缩 –不同负载应用混搭,集群利用率高 –共享底层存储,避免数据跨集群迁移 Hadoop 2.0 HA实现方式说明: 利用共享存储在两个 作业在Hadoop 中的执行过程如图所示。 Hadoop 将输入数据切分成若干个输入分片(input split,后面简称split),并将每个split 交给一个Map Task 处理;Map Task 不断地从对应的split 中解析出一个个

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    Hadoop架构——云计算的具体实现

    Hadoop是IT行业一个新的热点,是云计算的一个具体实现、Hadoop本身具有很高的技术含量,是IT工程师学习的首选!下面我们来详细讲讲什么是HadoopHadoop是IT行业一个新的热点,是云计算的一个具体实现、Hadoop本身具有很高的技术含量,是IT工程师学习的首选!下面我们来详细讲讲什么是HadoopHadoop是什么: Hadoop = The Hadoop projects Common, Avro, MapReduce, HDFS, Pig, Hive, Hbase, ZooKeeper , Sqoop, Oozie Hadoop要解决的两个问题: 1、海量数据的存储 -- HDFS 2、海量数据的分析 -- MapReduce Hadoop发展的历史: 始于 write-once, read-many-times 3、Commodity hardware HDFS架构: 在Hadoop中,一个文件被划分成大小固定的多个文件块,分布的存储在集群中的节点中

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    Hadoop时代的大数据架构

    提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本。 我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充。 Summingbird Lambda架构的问题要维护两套系统,Twitter开发了Summingbird来做到一次编程,多处运行。 Cassandra 大数据架构中,Cassandra的主要作用就是存储结构化数据。DataStax的Cassandra是一种面向列的数据库,它通过分布式架构提供高可用性及耐用性的服务。 这个系统集合了一个面向列存储的层,一个分布式、shared-nothing的架构,和一个高级的索引结构,来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析。

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    Hadoop时代的大数据架构

    我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给大家有个铺垫,简单讲一些相关开源组件。 Summingbird Lambda架构的问题要维护两套系统,Twitter开发了Summingbird来做到一次编程,多处运行。 Cassandra 大数据架构中,Cassandra的主要作用就是存储结构化数据。DataStax的Cassandra是一种面向列的数据库,它通过分布式架构提供高可用性及耐用性的服务。 这个系统集合了一个面向列存储的层,一个分布式、shared-nothing的架构,和一个高级的索引结构,来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析。 Hadoop老大哥提出的经典解决方案。 HDP (Hadoop Data Platform) ? Hortonworks 提出的架构选型。 Redshift ?

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    windows搭建hadoop分布式系统架构

    1、下载hadoop的安装包:http://hadoop.apache.org/->Releases->mirror site 2、解压安装包:将下载包解压到指定目录,并添加环境变量;解压出来一个目录: D:\hadoop-3.1.0,将bin路径配置到环境变量中。 然后下载window相关支持工具类,https://share.weiyun.com/5RPjxnh,解压后把文件全部copy到D:\hadoop-2.9.0\bin目录,将hadoop.dll再复制到 c:/windows/System32目录 3、修改配置文件  配置Java_home环境变量 文件地址:D:\hadoop-3.1.0\etc\hadoop下的D:\hadoop-3.1.0\etc\ hadoop\hadoop-env.cmd image.png 注意事项:hadoop配置不识别空格 需要加引号,"C:\Program Files" \Java\jdk1.8.0_91 不然在后续操作会报错

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    干货 | 携程Hadoop跨机房架构实践

    作者简介 昱康,携程架构师,对分布式计算和存储、调度、查询引擎、在线离线混部、高并发等方面有浓厚兴趣。 本文将分享携程Hadoop跨机房架构实践,包含Hadoop在携程的发展情况,整个跨机房项目的背景,我们跨机房的架构选型思路和落地实践,相关的改造和对未来的展望,希望给大家一些启迪。 一、Hadoop在携程的落地及发展情况 携程Hadoop是从2014年引进的,基本上每年较前一年以两倍的速度在增长,我们对Hadoop集群做了大量性能方面的改造和优化。 2.1 原生Hadoop架构问题 看下原生Hadoop的问题。网络IO开销主要来自两方面,Shuffle读写和HDFS读写。 2.2.2 多机房单集群 再来看多机房单集群架构,劣势是需要改Hadoop源代码,因为动了BlockManager的核心代码逻辑,会有风险,需要做好完备的测试和验证。但是好处也很明显。

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    银行大数据:非hadoop架构证明

    而对海量的各类数据,工商银行通过多年的努力,已经搭建起了以数据仓库为核心的经营管理数据体系,实现了客户信息、账户信息、产品信息、交易信息、管理信息等的集中管理,形成了数据标准、数据质量、数据架构、元数据 有人说了,为啥支付宝有那么牛的技术架构云云,殊不知,如果不是银行开放支付的接口,支付宝的钱存到哪里都成问题啊。不要忘了,支付宝是不能经营银行业务的哟。 再看看招行,股份行中的翘楚。主供零售业务。 其IT的相关架构也是气势磅礴。早在1998年,招行就开始了数据仓库的建设。 现在招行的微信银行+网银+数据仓库的架构也是标杆性的项目。具体的数据规模还没拿到,但肯定不会太怂。 传统架构的数据仓库依然在银行内扮演重要角色。Teradata的产品卖的好就是明证。

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    Hadoop + Hive 数据仓库原理与架构

    Hive简介 Hive是什么 Hive 构建在 Hadoop 之上,提供以下功能: 通过类 SQL 指令轻松访问数据的工具,从而实现数据仓库任务,例如:提取/转换/加载(ETL),报告和数据分析。 换句话来说,Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,是用来管理数据仓库的。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类 sql 的查询功能。 从如下 Hadoop 生态圈图中可以看出 Hive 所扮演的角色。 Hive如何将结构化的数据文件映射成一张表 结构化的数据文件如何理解? Hive架构 先来看下Hive的架构图,如下图所示。 为了更好地理解 Hive 的架构图,下图以一个实际的例子作为讲解。 总结: 今天分享的内容包含:Hive是什么,Hive所具有的功能和优点,在 Hadoop 大数据生态圈中所饰演的角色,Hive架构等内容。

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    【聚焦】后Hadoop时代的大数据架构

    提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x进化到目前的2.6版本。 Summingbird Lambda架构的问题要维护两套系统,Twitter开发了Summingbird来做到一次编程,多处运行。 Cassandra 大数据架构中,Cassandra的主要作用就是存储结构化数据。DataStax的Cassandra是一种面向列的数据库,它通过分布式架构提供高可用性及耐用性的服务。 这个系统集合了一个面向列存储的层,一个分布式、shared-nothing的架构,和一个高级的索引结构,来达成在秒级以内对十亿行级别的表进行任意的探索分析。 Hadoop老大哥提出的经典解决方案。 HDP (Hadoop Data Platform) ? Hortonworks 提出的架构选型。 Redshift ?

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    MPP架构Hadoop架构是一回事吗?

    ——难道Hadoop不是“大规模并行处理”架构了? 虽然MPP的原意是“大规模并行处理”,但由于一些历史原因,现在当人们说到MPP架构时,它们实际上指代的是“分布式数据库”,而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。 这似乎有意在说:“这可不是Hadoop那一套哦。”这就与MPP架构的历史有关系。虽然从理论基础上两者是一回事,但是MPP架构Hadoop架构的发展却是走的两条路线。 狭义上讲,MPP架构成了分布式数据库这种体系架构的代名词,而Hadoop架构指的是以Hadoop框架为基础的一套生态圈。本文并不想仅仅从较高层次的架构设计来说明两者是一回事,这样还是缺乏说服力。 前文在MPP架构的概念、历史以及技术细节上与Hadoop架构做了对比,了解到了两者一些极为相似的地方,而且在广义上讲,Hadoop就是MPP架构的一种实现。

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    hadoop2.7.3源码解析之HA架构分析

    @ ZKFailoverController 概述 启动 HealthMonitor ActiveStandbyElector 整体架构概述 在hadoop 1.0的时候,hadoop集群只有一个namenode ,一旦namenode挂掉了,整个集群就会不可用,hadoop 的HA机制(High Availability)就是为了解决上述问题而产生的。 为了使active namenode和standby namenode能够保持命名空间的数据一致,他们会与一组独立的日志节点JournalNode交互(org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.JournalNode 整体的架构图如下所示: ? 这里写图片描述 具体分析 ZKFailoverController 概述 ZKFailoverController是作为一个独立的线程启动的,在hadoop集群的bin目录的hdfs脚本中,我们看到具体的启动类是

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