Einführung in die drei Kernkomponenten von Hadoop

Die drei Kernkomponenten von Hadoop sind: Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce und Yet Another Resource Negotiator (YARN).

1. Hadoop Distributed File System (HDFS):

   • HDFS ist das verteilte Dateisystem von Hadoop, das zum Speichern großer Datensätze verwendet wird. Es teilt große Dateien in mehrere Datenblöcke auf und verteilt und speichert diese Datenblöcke auf mehreren Knoten im Cluster. HDFS bietet Datenspeicherlösungen mit hoher Kapazität, hoher Zuverlässigkeit und hohem Durchsatz und ist die Grundlage des verteilten Hadoop-Computing-Frameworks.

2. MapReduce:

   • MapReduce ist Hadoops verteiltes Computer-Framework für die parallele Verarbeitung großer Datensätze. Es basiert auf dem funktionalen Programmiermodell und zerlegt die Rechenaufgabe in zwei Phasen: Map und Reduce. Die Map-Phase unterteilt die Eingabedaten zur Verarbeitung in unabhängige Aufgaben, während die Reduce-Phase die Ergebnisse der Map-Aufgaben in der endgültigen Ausgabe kombiniert. MapReduce bietet Fehlertoleranz, Skalierbarkeit und Parallelverarbeitungsfunktionen.

3. Yet Another Resource Negotiator (YARN):

   • YARN ist der Ressourcenmanager von Hadoop, verantwortlich für die Planung und Verwaltung der Ressourcen im Cluster. Es kann Rechenressourcen für mehrere Anwendungen zuweisen und verwalten und so die Auslastung der Rechenressourcen verbessern. YARN teilt die Rechenressourcen im Cluster in mehrere Container auf und stellt geeignete Ressourcen für verschiedene Anwendungen bereit, während gleichzeitig der Betriebsstatus jeder Anwendung überwacht und verwaltet wird.

Diese drei Komponenten bilden zusammen den Kern des verteilten Hadoop-Computing-Frameworks und machen Hadoop gut für die Offline-Datenanalyse. Beim Cloud Computing wird Hadoop mit Big Data und Virtualisierungstechnologie kombiniert, um eine leistungsstarke Unterstützung für die Datenverarbeitung bereitzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in die drei Kernkomponenten von Hadoop. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!