Hadoop 的组成介绍
HDFS 的架构概述(转行)月薪过万
2nn 相当于老板的秘书、主动把NameNode 备份
1、HDFS概述(转行)月薪过万
- Hadoop Distributed File System,简称 HDFS,是一个分布式文件系统。
2、HDFS 举例(转行)月薪过万
核心 三个 Node 的作用
2.1 NameNode(nn)(转行)月薪过万
存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数、
文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
就好比周星驰拿着的是(NameNode)、只是武功秘籍的目录
2.2 DataNode(dn) (转行)月薪过万
在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和。
DataNode 才是真正的招式、存储着内容
2.3 Secondary NameNode(2nn) (转行)月薪过万
每隔一段时间对NameNode元数据备份。
二、YARN 概述 (转行)月薪过万
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Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ,另一种资源协调者,是 Hadoop 的资源管理器。
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1)ResourceManager(RM):整个集群资源(内存、CPU等)的老大
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2)NodeManager(N M):单个节点服务器资源老大
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3)ApplicationMaster(AM):单个任务运行的老大
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4)Container:容器,相当一台独立的服务器,里面封装了任务运行所需要的资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。 (默认是 1-8G)
4G内存 最多 开辟四个容器、2CPU 一个容器分配最少一个CPU、两个容器两个CPU
三、MapReduce 架构概述 (转行)月薪过万
MapReduce 将计算过程分为两个阶段:Map 和 Reduce
- 1)Map 阶段并行处理输入数据
- 2)Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总
任务需求:找出宋宋老师2015年5月份的教学视频、
map分发所有的节点服务器、从100T 数据里面、查找、最后结果(Reduce)汇总到服务器
四、HDFS、YARN、MapReduce 三者关系 (转行)月薪过万
- DataNode :负责数据的真实的存储
- NaemNode: 告诉别人我这数据存储在那个节点上、存储的什么信息、相当于账本
- 2NN : 如果 NaemNode 挂了、2NN会备份一份数据
- App Mstr 是一个任务开启任务
- 一看有资源 App Mstr 就开启 一个MapTask
总结:最终查询 返回结果他又写到了DataNode节点、有指向了NameNode 、有进行了一个记账操作
五、大数据技术生态体系 (转行)月薪过万
1、名词解释 (转行)月薪过万
1、Sqoop:Sqoop 是一款开源的工具,主要用于在 Hadoop、Hive 与传统的数据库(MySQL)
间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL,Oracle 等)中的数据导进
到 Hadoop 的 HDFS 中,也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。
2、Flume:Flume 是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,
Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;
3、Kafka:Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统
4、Spark:Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数
据进行计算。
5、Flink:Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
6、 Oozie:Oozie 是一个管理 Hadoop 作业(job)的工作流程调度管理系统。
7、Hbase:HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库,
它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8、Hive:Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张
数据库表,并提供简单的 SQL 查询功能,可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运
行。其优点是学习成本低,可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计,不必开
发专门的 MapReduce 应用,十分适合数据仓库的统计分析。
9、ZooKeeper:它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、
名字服务、分布式同步、组服务等。
2、推荐系统图 (转行)月薪过万
一个系统推荐你的爱好的数据流程图
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