分布式計(jì)算Hadoop簡(jiǎn)介

Hadoop是什么：Hadoop是一個(gè)開(kāi)發(fā)和運(yùn)行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的軟件平臺(tái)，是Appach的一個(gè)用java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)開(kāi)源軟件框架，實(shí)現(xiàn)在大量計(jì)算機(jī)組成的集群中對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式計(jì)算。

Hadoop框架中最核心設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),MapReduce提供了對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算。

數(shù)據(jù)在Hadoop中處理的流程可以簡(jiǎn)單的按照下圖來(lái)理解：數(shù)據(jù)通過(guò)Haddop的集群處理后得到結(jié)果。

HDFS：Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系統(tǒng)。

大文件被分成默認(rèn)64M一塊的數(shù)據(jù)塊分布存儲(chǔ)在集群機(jī)器中。

如下圖中的文件 data1被分成3塊,這3塊以冗余鏡像的方式分布在不同的機(jī)器中。

MapReduce：Hadoop為每一個(gè)input split創(chuàng)建一個(gè)task調(diào)用Map計(jì)算，在此task中依次處理此split中的一個(gè)個(gè)記錄(record),map會(huì)將結(jié)果以key--value的形式輸出,hadoop負(fù)責(zé)按key值將map的輸出整理后作為Reduce的輸入,Reduce Task的輸出為整個(gè)job的輸出，保存在HDFS上。

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