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hADoop的常用组件

apache hadoop 项目有两个核心组件,被称为 hadoop 分布式文件系统 (hadoop distributed file system, hdfs) 的文件存储,以及被称为 mapreduce 的编程框架.有一些支持项目充分利用了 hdfs 和 mapreduce.

目前开源hadoop只包含hdfs,mr,和yarn,yarn是hadoop2新增组件.hdfs是hadoop分布式文件系统,主要采用多备份方式存储文件,可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据.mapreduce是大数据处理并行框架,用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据,在调用过程中可以调整m和r的数目.不过总的来说编程相对复杂,因此诞生了hive.yarn作为新生控件,主要管理hadoop各个模块运行过程中的任务调度,目前主要有公平调度与容量调度两种模型.如果需要其他组件,需要单独下载安装.

组件Hadoop=HDFS+Yarn+MapReduce+Hbase+Hive+Pig+…1.HDFS:分布式文件系统,隐藏集群细节,可以看做一块儿超大硬盘主:namenode,secondarynamenode从:datanode2.Yarn:分布式资源管理系统,用于同一管理集群中的资源(

弄了一个大大的resourcemanager,醒目吧哈哈- -,扯淡到此为止,resourcemanager是master,仲裁集群所有的可用资源,从而帮助管理运行在yarn平台上的分布式应用程序.与其他组建的协作包括:接收applicationmaster的资源请求,每个节点的nodemanager从resourcemanager中获取指令,管理单个节点上的可用资源.(applicationmaster的职责就是向resourcemanager申请资源并且和nodemanager一起工作、启动、监控和停止container.

hdfs是:hadoop分布式文件系统,主要用于存储和管理数据,而mapreduce是计算处理框架,主要用于分析处理统计你存在hdfs上的数据集用的

先安装ambari然后安装bigtop,打出要用到的组件的rpm包然后安装hadoop集群可以了解一下Jenkins和gogs

没有那么简单,请查阅HADOOP相关资料.HDFS 是HADOOP数据承载的载体,类似WINDOWS 文件系统类型,如NTFS.MR 提供了HADOOP访问相关组件的接口,通过JAVA可以调用相应API,完成数据处理.HBASE 是列式数据库,用于面向应用提供数据查询.ZOOKEEPER 主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等.

hdfs 分布式数据存储,对用户是透明的,自带数据检查,备份等mapreduce 应用比较广,可以单独使用map,不用reduce,也可以2个一起用,2个一起用主要用来统计数据,map做好分片,reduce收集结果输出.最多的应用场景是处理非结构化数据,比如大量的日志,然后统计日志

Spark是基于内存的迭代计算框架,适用于需要多次操作特定数据集的应用场合,如pageRank、K-Means等算法就非常适合内存迭代计算.Spark整个生态体系正逐渐完善中,GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib,等到Spark有了自己的数据仓库后,那就完全能与Hadoop生态体系相媲美.

Android应用开发的框架步2113骤: 1. 项目工程搭建5261 在搭建工程结构的时候可以尽量抽取一些共用的东西,例如,4102数据库操作、base、task、事件观察1653者、通用的工具类、UI公共组件等等,这回些东西应该表现在代码结构中.答

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