关键词：
Hadoop 是什么
- Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构
- 主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
- 广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈
- 高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失
- 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
- 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度
- 高容错性：能够自动将失败的任务重新分配
Hadoop 组成
在 Hadoop1.x 时 代 ，Hadoop中 的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。在Hadoop2.x时代，增加 了Yarn。Yarn只负责资源 的调 度 ，MapReduce 只负责运算。Hadoop3.x在组成上没有变化
HDFS 架构概述
Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。
HDFS架构概述
- NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等
- DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
- Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。
YARN 架构概述
Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ，另一种资源协调者，是 Hadoop 的资源管理器
- ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大
- ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大
- NodeManager（N M）：单个节点服务器资源老大
- Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了
任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。
说明1：客户端可以有多个
说明2：集群上可以运行多个ApplicationMaster
说明3：每个NodeManager上可以有多个Container
MapReduce 架构概述
MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce
- Map 阶段并行处理输入数据
- Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总
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