基于Hadoop集群平台的计算架构.pdf

基于 Hadoop 集群平台的计算架构 本文主要介绍了基于 Hadoop 集群平台的计算架构，包括 Hadoop 简介、HDFS 体系结构、Hadoop 集群搭建等方面的知识点。 Hadoop 简介 Hadoop 是 Apache 下的一个开源项目，是一个基于分布式并行编程框架，由 HDFS、MapReduce、HBase、Hive 和 ZooKeeper 等成员组成。HDFS 和 MapReduce 是两个最基础最重要的成员，他们分别是 Google GFS 和 MapReduce 的开源实现。 HDFS 体系结构 HDFS 是一个高度容错的分布式文件系统，能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量（PB 级）的大小。HDFS 采用 Master/Slave 架构，一个 HDFS 集群由一个 Namenode 和一定数目的 Datanodes 组成。Namenode 是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间（Namespace）以及客户端对文件的访问。Datanode 负责处理文件系统客户端的读写请求，在 Namenode 的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。 HDFS 有如下基本特征： （1）对于整个集群有单一的命名空间。 （2）数据一致性。适合一次写入多次读取的模型。客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在。 （3）文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而且根据配置会有复制文件块来保证数据的安全性。 Hadoop 集群搭建 搭建 Hadoop 集群的主要步骤包括： （1）配置 ip 地址和 Hostname。 （2）解压缩 Hadoop 软件包。 （3）配置 JAVA_HOME 变量。 （4）编辑 hadoop-site.xml 文件，配置 Hadoop 节点。 （5）编辑 master 和 slaves 文件，配置主机名。 （6）生成密钥对。 本文对基于 Hadoop 集群平台的计算架构进行了详细的介绍，包括 Hadoop 的简介、HDFS 体系结构和 Hadoop 集群搭建等方面的知识点，为读者提供了一个全面的了解 Hadoop 集群平台的机会。