Die Rollen und Funktionen der drei Kernkomponenten von Hadoop

Die drei Kernkomponenten des Hadoop-Ökosystems sind: HDFS (zuverlässiges und skalierbares Dateisystem, das zum Speichern und Verwalten großer Datenmengen verwendet wird); MapReduce (verteiltes Computer-Framework, das zur Verarbeitung großer Datenmengen verwendet wird); zur Verwaltung und Planung von Ressourcen im Hadoop-Cluster).

Die Rolle und Funktion der drei Kernkomponenten von Hadoop

Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce und YARN sind die drei Kernkomponenten im Hadoop-Ökosystem, die eine Rolle bei der Datenverarbeitung spielen Management spielt eine entscheidende Rolle.

1. HDFS (Hadoop Distributed File System)

• Funktion: Zuverlässiges und skalierbares Dateisystem zum Speichern und Verwalten großer Datenmengen.

• Funktionen:

  • Teilen Sie Daten in Blöcke auf und verteilen Sie sie auf mehrere Knoten im Cluster.
  • Bietet eine hohe Fehlertoleranz und schützt Daten durch redundanten Speicher vor Ausfällen.
  • Unterstützt den gleichzeitigen Lese- und Schreibzugriff, um hohen Durchsatzanforderungen gerecht zu werden.

2. MapReduce

• Rolle: Ein verteiltes Computer-Framework zur Verarbeitung und Verarbeitung großer Datenmengen.

• Funktion:

  • Zerlegen Sie den Job in zwei Phasen: Zuordnen (Zuordnen) und Reduzieren (Reduzieren).
  • Führen Sie Jobs parallel auf mehreren Knoten im Cluster aus.
  • Durch Sortieren und Aggregieren von Zwischenergebnissen, um Endergebnisse bereitzustellen.

3. YARN (Yet Another Resource Negotiator)

• Rolle: Ressourcenmanagement-Framework, verantwortlich für die Verwaltung und Planung von Ressourcen im Hadoop-Cluster.

• Funktionen:

  • Rechen-, Speicher- und Speicherressourcen für Anwendungen zuweisen und verwalten.
  • Bietet einen einheitlichen Planungsmechanismus und unterstützt verschiedene Computer-Frameworks.
  • Ermöglicht die dynamische Vergrößerung und Verkleinerung von Clustern, um der Nachfrage gerecht zu werden.

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