理解Hadoop与HDFS
发布时间：2022-10-24 11:45:18 所属栏目：大数据 来源：
导读： 小明接到一个任务：计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种100M量级数据的计算任务，小明感觉很轻松。他首先把
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小明接到一个任务：计算一个100M的文本文件中的单词的个数，这个文本文件有若干行，每行有若干个单词，每行的单词与单词之间都是以空格键分开的。对于处理这种100M量级数据的计算任务，小明感觉很轻松。他首先把这个100M的文件拷贝到自己的电脑上，然后写了个计算程序在他的计算机上执行后顺利输出了结果。 后来，小明接到了另外一个任务，计算一个1T（1024G）的文本文件中的单词的个数。再后来，小明又接到一个任务，计算一个1P(1024T)的文本文件中的单词的个数…… 面对这样大规模的数据，小明的那一台计算机已经存储不下了，也计算不了这样大的数据文件中到底有多少个单词了。机智的小明上网百度了一下，他在百度的输入框中写下了：大数据存储和计算怎么办？按下回车键之后，出现了有关Hadoop的网页。 看了很多网页之后，小明总结一句话：Hadoop就是存储海量数据和分析海量数据的工具。 Hadoop Hadoop是由java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。 HDFS是一个分布式文件系统：引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。 MapReduce是一个分布式计算框架：MapReduce的核心思想是把计算任务分配给集群内的服务器里执行。通过对计算任务的拆分（Map计算/Reduce计算）再根据任务调度器（JobTracker）对任务进行分布式计算。 把HDFS理解为一个分布式的，有冗余备份的，可以动态扩展的用来存储大规模数据的大硬盘。 把MapReduce理解成为一个计算引擎，按照MapReduce的规则编写Map计算/Reduce计算的程序，可以完成计算任务。 HDFS文件系统和Linux文件系统、Windows文件系统可以类比并列 怎么使用Hadoop ①Hadoop集群的搭建 无论是在windows上装几台虚拟机玩Hadoop，还是真实的服务器来玩理解大数据，说简单点就是把Hadoop的安装包放在每一台服务器上，改改配置，启动就完成了Hadoop集群的搭建。 ②上传文件到Hadoop集群，实现文件存储 Hadoop集群搭建好以后，可以通过web页面查看集群的情况，还可以通过Hadoop命令来上传文件到hdfs集群，通过Hadoop命令在hdfs集群上建立目录，通过Hadoop命令删除集群上的文件等等。 ③编写map/reduce程序，完成计算任务 通过集成开发工具（例如eclipse）导入Hadoop相关的jar包，编写map/reduce程序，将程序打成jar包扔在集群上执行，运行后出计算结果。 （编辑：财气旺网 - 海宁网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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