分布式计算Hadoop简介
2013-08-12 11:24
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看到一篇挺不错的Hadoop简介,分享下:http://os.51cto.com/art/201209/357388.htm 转载一部分过来。
Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后得到结果。
HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。
大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。 如下图中的文件 data1被分成3块,这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中。
MapReduce:Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算,在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key--value的形式输出,hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入,Reduce Task的输出为整个job的输出,保存在HDFS上。
Hadoop是什么:Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
Hadoop框架中最核心设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后得到结果。
HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。
大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。 如下图中的文件 data1被分成3块,这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中。
MapReduce:Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算,在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key--value的形式输出,hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入,Reduce Task的输出为整个job的输出,保存在HDFS上。
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