Maison Problème commun Introduction aux trois composants principaux de hadoop

Introduction aux trois composants principaux de hadoop

Mar 13, 2024 pm 05:54 PM
hadoop 核心组件

Les trois composants principaux de Hadoop sont : Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce et Yet Another Resource Négociateur (YARN).

  1. Hadoop Distributed File System (HDFS) :

    • HDFS est le système de fichiers distribué de Hadoop utilisé pour stocker des ensembles de données à grande échelle. Il divise les gros fichiers en plusieurs blocs de données et distribue et stocke ces blocs de données sur plusieurs nœuds du cluster. HDFS fournit des solutions de stockage de données haute capacité, haute fiabilité et haut débit et constitue la base du cadre informatique distribué Hadoop.
  2. MapReduce :

    • MapReduce est le cadre informatique distribué de Hadoop pour le traitement parallèle d'ensembles de données à grande échelle. Il s'appuie sur le modèle de programmation fonctionnelle et décompose la tâche informatique en deux étapes : Mapper et Réduire. L'étape Map divise les données d'entrée en tâches indépendantes pour le traitement, tandis que l'étape Reduction combine les résultats des tâches Map dans la sortie finale. MapReduce offre des capacités de tolérance aux pannes, d'évolutivité et de traitement parallèle.
  3. Encore un autre négociateur de ressources (YARN) :

    • YARN est le gestionnaire de ressources de Hadoop, responsable de la planification et de la gestion des ressources dans le cluster. Il peut allouer et gérer des ressources informatiques pour plusieurs applications, améliorant ainsi l'utilisation des ressources informatiques. YARN divise les ressources informatiques du cluster en plusieurs conteneurs et fournit des ressources appropriées pour différentes applications tout en surveillant et en gérant l'état d'exécution de chaque application.

Ces trois composants forment ensemble le cœur du cadre informatique distribué Hadoop, ce qui rend Hadoop efficace pour l'analyse de données hors ligne. Dans le cloud computing, Hadoop est associé à la technologie du big data et de la virtualisation pour fournir un support puissant au traitement des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Comment déverrouiller tout dans Myrise
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Erreurs Java : erreurs Hadoop, comment les gérer et les éviter Erreurs Java : erreurs Hadoop, comment les gérer et les éviter Jun 24, 2023 pm 01:06 PM

Erreurs Java : erreurs Hadoop, comment les gérer et les éviter Lorsque vous utilisez Hadoop pour traiter des données volumineuses, vous rencontrez souvent des erreurs d'exception Java, qui peuvent affecter l'exécution des tâches et provoquer l'échec du traitement des données. Cet article présentera quelques erreurs Hadoop courantes et fournira des moyens de les gérer et de les éviter. Java.lang.OutOfMemoryErrorOutOfMemoryError est une erreur provoquée par une mémoire insuffisante de la machine virtuelle Java. Quand Hadoop est

Nouvelle œuvre de Yan Shuicheng/Cheng Mingming ! La formation DiT, le composant principal de Sora, est accélérée 10 fois et Masked Diffusion Transformer V2 est open source Nouvelle œuvre de Yan Shuicheng/Cheng Mingming ! La formation DiT, le composant principal de Sora, est accélérée 10 fois et Masked Diffusion Transformer V2 est open source Mar 13, 2024 pm 05:58 PM

En tant que l'une des technologies de base les plus convaincantes de Sora, DiT utilise DiffusionTransformer pour étendre le modèle génératif à une plus grande échelle, obtenant ainsi d'excellents effets de génération d'images. Cependant, des modèles de plus grande taille font monter en flèche les coûts de formation. L'équipe de recherche de Yan Shuicheng et Cheng Mingming de SeaAILab, de l'Université de Nankai et de l'Institut de recherche Kunlun Wanwei 2050 a proposé un nouveau modèle appelé MaskedDiffusionTransformer lors de la conférence ICCV2023. Ce modèle utilise la technologie de modélisation de masques pour accélérer la formation de DiffusionTransfomer en apprenant les informations de représentation sémantique, et obtient des résultats SoTA dans le domaine de la génération d'images. celui-ci

Utilisation de Hadoop et HBase dans Beego pour le stockage et les requêtes Big Data Utilisation de Hadoop et HBase dans Beego pour le stockage et les requêtes Big Data Jun 22, 2023 am 10:21 AM

Avec l'avènement de l'ère du Big Data, le traitement et le stockage des données sont devenus de plus en plus importants, et la gestion et l'analyse efficaces de grandes quantités de données sont devenues un défi pour les entreprises. Hadoop et HBase, deux projets de la Fondation Apache, proposent une solution de stockage et d'analyse du Big Data. Cet article explique comment utiliser Hadoop et HBase dans Beego pour le stockage et les requêtes Big Data. 1. Introduction à Hadoop et HBase Hadoop est un système informatique et de stockage distribué open source qui peut

Comment utiliser PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data Comment utiliser PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data Jun 19, 2023 pm 02:24 PM

Alors que la quantité de données continue d’augmenter, les méthodes traditionnelles de traitement des données ne peuvent plus relever les défis posés par l’ère du Big Data. Hadoop est un cadre informatique distribué open source qui résout le problème de goulot d'étranglement des performances causé par les serveurs à nœud unique dans le traitement du Big Data grâce au stockage distribué et au traitement de grandes quantités de données. PHP est un langage de script largement utilisé dans le développement Web et présente les avantages d'un développement rapide et d'une maintenance facile. Cet article explique comment utiliser PHP et Hadoop pour le traitement du Big Data. Qu'est-ce que HadoopHadoop ?

Explorez l'application de Java dans le domaine du big data : compréhension de Hadoop, Spark, Kafka et d'autres piles technologiques Explorez l'application de Java dans le domaine du big data : compréhension de Hadoop, Spark, Kafka et d'autres piles technologiques Dec 26, 2023 pm 02:57 PM

Pile technologique Java Big Data : Comprendre l'application de Java dans le domaine du Big Data, comme Hadoop, Spark, Kafka, etc. Alors que la quantité de données continue d'augmenter, la technologie Big Data est devenue un sujet brûlant à l'ère d'Internet d'aujourd'hui. Dans le domaine du big data, on entend souvent les noms de Hadoop, Spark, Kafka et d’autres technologies. Ces technologies jouent un rôle essentiel et Java, en tant que langage de programmation largement utilisé, joue également un rôle majeur dans le domaine du Big Data. Cet article se concentrera sur l'application de Java en général

Analyse complète des composants et fonctions de base de la plate-forme technologique Java Analyse complète des composants et fonctions de base de la plate-forme technologique Java Jan 09, 2024 pm 08:01 PM

Une analyse approfondie des composants et fonctions de base de la plate-forme technologique Java. La technologie Java est largement utilisée dans de nombreux domaines et est devenue un langage de programmation et une plate-forme de développement courants. La plate-forme technologique Java se compose d'une série de composants et de fonctions de base qui fournissent aux développeurs une multitude d'outils et de ressources, rendant le développement Java plus efficace et plus pratique. Cet article fournira une analyse approfondie des composants et fonctions de base de la plate-forme technologique Java, et explorera son importance et ses scénarios d'application dans le développement de logiciels. Premièrement, la machine virtuelle Java (JVM) est Java

Comment installer Hadoop sous Linux Comment installer Hadoop sous Linux May 18, 2023 pm 08:19 PM

1 : Installez JDK1. Exécutez la commande suivante pour télécharger le package d'installation de JDK1.8. wget--no-check-certificatehttps://repo.huaweicloud.com/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz2 Exécutez la commande suivante pour décompresser le package d'installation JDK1.8 téléchargé. . tar-zxvfjdk-8u151-linux-x64.tar.gz3 Déplacez et renommez le package JDK. mvjdk1.8.0_151//usr/java84. Configurez les variables d'environnement Java. écho'

Utiliser PHP pour réaliser des traitements de données à grande échelle : Hadoop, Spark, Flink, etc. Utiliser PHP pour réaliser des traitements de données à grande échelle : Hadoop, Spark, Flink, etc. May 11, 2023 pm 04:13 PM

Alors que la quantité de données continue d’augmenter, le traitement des données à grande échelle est devenu un problème auquel les entreprises doivent faire face et résoudre. Les bases de données relationnelles traditionnelles ne peuvent plus répondre à cette demande pour le stockage et l'analyse de données à grande échelle, les plateformes informatiques distribuées telles que Hadoop, Spark et Flink sont devenues les meilleurs choix. Dans le processus de sélection des outils de traitement de données, PHP devient de plus en plus populaire parmi les développeurs en tant que langage facile à développer et à maintenir. Dans cet article, nous explorerons comment exploiter PHP pour le traitement de données à grande échelle et comment