介绍下Hadoop框架以及各组件的功能作用
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发布时间：2025-01-11 05:06
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时间：9小时前
一、Hadoop框架概述
Hadoop是一个由Apache支持的开源软件框架，采用Java语言实现，主要用于存储和计算大规模数据。
二、Hadoop集群节点类型
1. NameNode：负责协调数据存储，管理HDFS的命名空间和数据块映射信息，处理客户端请求。
2. DataNode：存储实际数据块，向NameNode汇报存储信息。
3. Secondary NameNode：辅助NameNode收集文件系统运行状态信息，减轻其工作量。
4. ResourceManager：在YARN中，负责统一管理和分配集群资源。
5. JobTracker：协调数据计算任务。
6. TaskTracker：执行JobTracker指派的任务。
三、Hadoop各组件功能
1. HDFS（分布式文件系统）：Hadoop数据存储和管理的基础，具有高度容错性，适合大型数据集。
2. MapReduce（分布式计算框架）：进行大数据量计算，Map生成中间结果，Reduce进行规约，适合分布式环境。
3. YARN：负责集群资源调度管理，实现“一个集群多个框架”，提供统一的资源调度管理服务。
4. Hive（数据仓库）：将SQL转化为MapReduce任务，用于离线分析。
5. HBase（分布式列式数据库）：针对结构化数据的可伸缩性、高可靠性、高性能数据库。
6. Zookeeper（分布式协作服务）：解决分布式环境下的数据管理问题。
7. Sqoop（数据同步工具）：在传统数据库和Hadoop之间传输数据。
8. Pig（数据流系统）：提供基于MapReduce的ad-hoc数据分析工具。
9. Mahout（数据挖掘算法库）：包含多种数据挖掘方法，帮助开发智能应用程序。
10. Flume（日志收集工具）：分布式、高可靠、高容错性日志收集系统。
