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Hadoop 体系架构 Hadoop 体系架构是大数据处理的核心组件之一。它是一个分布式计算框架，能够处理大量数据。Hadoop 体系架构主要由两部分组成：MapReduce 引擎和分布式文件系统（HDFS）。MapReduce 引擎能够在整个集群上执行 Map 和 Reduce 任务，并报告结果。分布式文件系统提供了一种存储模式，可以跨节点复制数据以进行处理。 Hadoop 集群可从单一节点（其中所有 Hadoop 实体都在同一个节点上运行）扩展到数千个节点（其中的功能分散在各个节点之间，以增加并行处理活动）。图 1 演示了一个 Hadoop 集群的高级组件。 Hadoop 体系架构的主要组件包括： * MapReduce 引擎：能够在整个集群上执行 Map 和 Reduce 任务，并报告结果。 * 分布式文件系统（HDFS）：提供了一种存储模式，可以跨节点复制数据以进行处理。 * JobTracker：管理作业的执行，并将工作分发到离它所处理的数据尽可能近的位置。 * NameNode：文件系统的主系统，提供元数据服务来执行数据分发和复制。 * TaskTracker：执行 Map 和 Reduce 任务，并报告结果。 Hadoop 体系架构的优点包括： * 可扩展性：Hadoop 集群可以从单一节点扩展到数千个节点，以增加并行处理活动。 * 可靠性：Hadoop 体系架构可以提供高可靠性的数据处理和存储。 * 高性能：Hadoop 体系架构可以提供高性能的数据处理和存储。 MRv1 和 YARN 介绍 MRv1 是 Hadoop 的第一个版本，提供了一种简单的集群管理模式。但是，MRv1 也存在一些问题，例如级联故障和多租户问题。YARN 是 Hadoop 的新架构，旨在解决 MRv1 的问题。YARN 提供了一种分层的集群框架方法，能够支持 MRv2 和其他使用不同处理模型的应用程序。 YARN 的主要组件包括： * ResourceManager：控制整个集群并提供资源管理。 * ApplicationMaster：负责应用程序的执行和资源分配。 * NodeManager：负责节点的资源管理和任务执行。 YARN 的优点包括： * 可扩展性：YARN 可以支持大型集群和高性能的数据处理。 * 可靠性：YARN 可以提供高可靠性的数据处理和存储。 * 高性能：YARN 可以提供高性能的数据处理和存储。 InfoSphere BigInsights Quick Start Edition 介绍 InfoSphere BigInsights Quick Start Edition 是 IBM 基于 Hadoop 的产品 InfoSphere BigInsights 的一个免费可下载版本。使用 Quick Start Edition，您可以尝试 IBM 开发的特性来扩大开源 Hadoop 的价值，比如 Big SQL、文本分析和 BigSheets。引导式学习可让您的体验尽可能顺畅，包括按部就班、自定进度的教程和视频，可以帮助开始让 Hadoop 为您所用。 Hadoop 体系架构是大数据处理的核心组件之一，能够提供高性能和高可靠性的数据处理和存储。YARN 是 Hadoop 的新架构，旨在解决 MRv1 的问题，提供了一种分层的集群框架方法，能够支持 MRv2 和其他使用不同处理模型的应用程序。