hadoop原理(从文件系统、编程模型、分布式存储系统和Hadoop等方面阐释大数据处理)

从文件系统、编程模型、分布式存储系统和Hadoop等方面阐释大数据处理

文件系统：大数据处理涉及到处理大量数据文件，因此需要一个高效的文件系统来管理和存储这些文件。传统的文件系统在处理大数据时存在一些性能瓶颈，因此需要使用分布式文件系统来解决这个问题。分布式文件系统将数据和元数据分散存储在多个计算节点上，提高了文件系统的读写性能和可扩展性。存储：由于大数据的量级巨大，传统的数据存储方式往往无法满足需求。因此，需要采用分布式存储系统，如Hadoop的HDFS、Google的GFS等。这些系统能够存储PB级别的数据，并且提供高可靠性和高扩展性。处理：大数据的处理通常采用分布式计算框架，如MapReduce。常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、ApacheFlink、Kafka和Storm等。**Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集。Hadoop提供了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件，使得用户可以以一种可扩展和容错的方式处理数据。

hadoop系统原理

成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。hadoop原理：其最底部是HadoopDistributedFileSystem（HDFS），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。Hadoop：Hadoop是处理大数据的一个开源软件框架，它包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两个核心组件。HDFS用于存储和管理大规模数据集，具有高容错性和可扩展性。当我们用hadoop处理大批量的大数据时,一种最常见的情况就是job启动的mapper数量太多而超出系统限导致hadoop抛出异常终止执行。解决方案:减少mapper的数量!具体如下:a.输入文件数量巨大,但不是小文件这种情况可通过增大每个mapper的inputsize,即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。

Hadoop(一) HDFS概念及原理总结

Hadoop是一个开源的软件框架，用Java语言实现，旨在支持在大规模计算机集群上处理和存储海量数据。它提供了一个简单的编程模型，可以在由普通服务器组成的集群上高效地执行分布式计算任务。HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,将一个文件分成多个块,分别存储(拷贝)到不同的节点它是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。一句话来讲Hadoop就是存储加计算。Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成,每个机器存储整个数据集的一部分数据,机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。HDFS对接口的核心目标是高吞吐量而非低延迟。

Hadoop从入门到精通33:MapReduce核心原理之Shuffle过程分析

numSplits:来自job.getNumMapTasks(),即在job启动时用户利用org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(intn)设置的从方法的名称上看,是用于设置map的个数。mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；shuffle: 洗牌、发牌（核心机制：数据排序、缓存）；具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序。主要思想：Hadoop中的MapReduce是一种编程模型，其核心思想是将大规模数据处理任务分解为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。详细解释Map阶段在Map阶段，输入数据被分割成若干小块（splits），然后由一个Map函数处理。这个函数将输入键值对（key-valuepairs）转换为中间键值对。

hadoop集群防止磁盘损坏导致block丢失的解决方案

rebalanceserver在返回的这些block信息中挑选出每个source上需要移动的block,直到选出的block的大小达到了前面提到过的阈值(见本节b中“如果source节点是过载节点……”一段)或者所有的block都被检查过了一遍。解决方法：bin/hadoopdfsadmin-safemodeleave也就是关闭Hadoop的安全模式，这样问题就解决了。这样就解决了当某个DataNode节点出现故障的时候数据丢失的问题，保障了存储在HDFS系统上数据的可用性。HadoopMapReduceMapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂的并行计算过程高度地抽象为两个函数：Map和Reduce。解决方案:减少mapper的数量!具体如下:a.输入文件数量巨大,但不是小文件这种情况可通过增大每个mapper的inputsize,即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。

NameNode HA实现原理

规避NameNode单点故障，secondarynamenode只是定期做checkpoints，无法保证数据完整性，当nn失效时无法即时顶替；随集群规模扩大，NameNode内存出现瓶颈，Federation作用是“扩容”有主备NameNode，分别在active和standby模式。两者有共享存datanode同时向两个nn报告，保证数据一致性。Hadoop高可用集群通过Zookeeper和Hadoop的ZKFailoverController（ZKFC）机制来实现自动故障转移。我们需要了解Hadoop的高可用（HA）架构。在这种架构中，通常有两个NameNode处于活动状态和备用状态。影响HDFS集群不可用主要包括以下两种情况:一是NameNode机器宕机,将导致集群不可用,重启NameNode之后才可使用;二是计划内的NameNode节点软件或硬件升级,导致集群在短时间内不可用。为了解决上述问题,Hadoop给出了HDFS的高可用HA方案:HDFS通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。

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