hadoop架构设计思想，hadoop架构与原理

hadoop架构两地部署可以实现数据互为备份一致吗

这种架构有利于实现平台的高可靠性，高扩展性以及易维护性。比如，当我们需要扩容Hadoop集群时，只需要在基础设施层添加一台新的Hadoop节点服务器即可，而对其他模块层无需做任何的变动，且对用户也是完全透明的。

HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。

一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个存储系统和计算框架的软件框架。它主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。

HA集群设置两个名称节点，“活跃（ Active ）”和“待命（ Standby ）”，两种名称节点的状态同步，可以借助于一个共享存储系统来实现，一旦活跃名称节点出现故障，就可以立即切换到待命名称节点。

因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技术条件下，基于廉价硬件的分布式系统(如Hadoop等)被认为是最适合处理大数据的技术平台。 Hadoop是一个分布式的基础架构，能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据，目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用，如亚马逊、Facebook和Yahoo等。

Hadoop分布式计算框架是__

1、MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。MapReduce将数据分成多个小块，将计算任务分配到多个节点上并行处理，最后将结果汇总输出。MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题，使得Hadoop可以高效地运行大规模数据处理任务。

2、Map Reduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。Map Reduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。

3、Hadoop Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

如何选择合适的集群文件系统

集群文件系统设计选择正如我们所说的，你不能通过多个服务器访问同一个模块设备。你听说过文件系统锁定，因此普通的文件系统并不能实现这一点就有些奇怪了。 在文件系统级别上，文件系统本身会将文件锁定以保证数据不会出错。

PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用于管理自己的集群存储系统的分布式文件系统。 GoogleFS(Google File System)是Google公司为了满足公司内部的数据处理需要而设计的一套分布式文件系统。

文件系统，要选FAT32。因为手机系统，默认只能识别FAT32，如果格式化为其它的文件系统，很可能不认。分配单元大小，按默认的4096是比较合适的，既不浪费空间，又保持比较快的速度。各种文件系统的特点和限制如下：FAT16（Windows）：支持最大分区2GB，最大文件2GB。

用户文件访问请求被分散到所有集群上进行处理。此外，可扩展性(包括Scale-Up和Scale-Out)、可靠性、易管理等也是集群文件系统追求的目标。在元数据管理方面，可以采用专用的服务器，也可以采用服务器集群，或者采用完全对等分布的无专用元数据服务器架构。

集群大小可高达32MB 同一目录下的文件数量最多可达65 536个；支持访问控制；支持TFAT(WINCE早期文件系统)；exfat格式的缺点：exfat的兼容性比较差，在xp系统中经常无法识别，但在win7和win8系统中问题不大。当我们格式化u盘时，我们默认为fat32文件系统，但它有局限性。

分布式文件系统hdfs主要由哪些功能模块构成

NameNode：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间和元数据信息。它记录了文件和目录的层次结构、文件块的位置以及文件和目录的权限等。在HA模式下，存在两个NameNode：一个是活动的Active NameNode，另一个是备用的Standby NameNode。

HDFS体系结构主要由以下组件组成：NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNode是HDFS的核心组件，负责管理系统中的元数据。元数据包括文件系统的目录树以及文件和目录的元数据，例如它们的名称、大小和块信息。NameNode还负责确定数据块在DataNode上的存储位置。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个专为大规模数据处理和存储而设计的分布式架构，它的核心理念在于高容错性和低成本，适用于离线计算任务，如海量Web日志和机器学习数据的处理。

HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。Hadoop分布式文件系统架构 1 NameNode（名称节点）HDFS命名空间采用层次化（树状——译者注）的结构存放文件和目录。

Hadoop系列之HDFS架构

1、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典型的块大小是128MB.。

2、Hadoop Distributed File System(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。

3、Hadoop系列之HDFS架构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典型的块大小是128MB.。

Hadoop软件处理框架

1、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

2、Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。

3、仅批处理框架：Apache Hadoop - 特点：适用于对时间要求不高的非常大规模数据集，通过MapReduce进行批处理。- 优势：可处理海量数据，成本低，扩展性强。- 局限：速度相对较慢，依赖持久存储，学习曲线陡峭。

4、Hadoop核心架构，分为四个模块：Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。Hadoop MapReduce：大数据离线计算引擎，用于大规模数据集的并行处理。

5、正确的描述是：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许处理和分析大规模的数据集。第一段：基本定义与背景 Hadoop诞生于2005年，是Apache软件基金会下的一个开源项目。其核心设计目标是允许在商用硬件集群上处理大规模数据集。Hadoop的得名灵感来自于创始人儿子的一只玩具象。

6、在MapReduce中，数据被分割成不同的输入数据块，然后分发给不同的Map任务进行处理。当需要对文件进行查找时，可以在Map任务中使用相关的查找算法，根据设置的键值对进行过滤和筛选。然后，输出的结果可以根据需求进行进一步处理或展示。 YARN：YARN是Hadoop的资源管理和调度框架。

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