Hadoop核心技术解析：大数据存储与计算！

Hadoop核心技术包括HDFS分布式文件系统和MapReduce编程模型。HDFS提供高吞吐量的数据存储能力，MapReduce支持大规模数据集的并行处理与分析。

Hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop的核心组件

1、HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系统，用于存储大数据。

2、MapReduce：分布式数据处理模型，用于大规模数据集的并行计算。

3、YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理平台，负责资源调度和任务监控。

HDFS详解

1、架构：HDFS采用主从架构，一个NameNode（主节点）和多个DataNode（数据节点）。

2、数据块：HDFS将大文件分割成一个或多个数据块，这些数据块被分散存储在多个DataNode上。

3、容错性：HDFS通过副本机制来实现容错，每个数据块会有多个副本分布在不同的DataNode上。

MapReduce详解

1、Map阶段：将输入数据分割成多个独立的数据块，由Map任务并行处理。

2、Shuffle阶段：对Map阶段的输出进行排序和分组，以便Reduce任务处理。

3、Reduce阶段：对Shuffle阶段的数据进行处理，输出结果。

YARN详解

1、资源管理器（ResourceManager）：负责整个集群的资源管理和调度。

2、节点管理器（NodeManager）：负责单个节点上的资源和任务管理。

3、应用程序 master：负责具体的应用程序的执行。

Hadoop的应用

1、大规模数据存储：利用HDFS可以存储海量数据。

2、大规模数据处理：利用MapReduce可以进行大规模的数据分析和处理。

3、机器学习和数据挖掘：Hadoop可以作为机器学习和数据挖掘的基础平台。

归纳

Hadoop是一个强大的大数据处理框架，通过HDFS、MapReduce和YARN等核心组件，可以实现大数据的存储和计算。