Hadoop并行计算架构原理PPT

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于大规模数据处理和分析。它采用并行计算原理，将任务分解成多个子任务，并在集群中的多个节点上同时执行。这种并行...

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于大规模数据处理和分析。它采用并行计算原理，将任务分解成多个子任务，并在集群中的多个节点上同时执行。这种并行计算的方式使得Hadoop能够高效地处理大规模数据集，并在短时间内得出结果。Hadoop的并行计算架构主要包括以下几个核心组件： Hadoop Distributed File System (HDFS)HDFS是Hadoop分布式文件系统，它为Hadoop提供了高可靠性的存储支持。HDFS将数据存储在多个节点上，每个节点都可以独立地存储和处理数据片段。这种分布式存储方式使得数据可以被并行访问和处理，从而提高了数据处理效率。 MapReduceMapReduce是Hadoop的核心组件之一，它是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。MapReduce将任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，任务被分解成多个子任务，并在集群中的多个节点上并行执行。在Reduce阶段，节点将处理后的结果汇总起来，得到最终的结果。在Map阶段，Mapper函数会对输入数据进行处理，并将结果作为键值对输出。然后，这些键值对会被排序和分组，相同的键会被分到同一组。在Reduce阶段，Reducer函数会对每组键值对进行进一步处理，并输出最终结果。MapReduce框架会自动处理任务的调度和分配，使得任务可以在集群中的节点上并行执行。这种方式可以大大提高数据处理效率，并能够处理大规模数据集。 Hadoop YARNYARN是Hadoop的资源管理器，它负责管理和调度集群中的资源。YARN将集群中的资源抽象为一个资源容器，这些容器可以代表不同类型的资源（如CPU、内存、磁盘等）。然后，YARN根据应用程序的需求分配这些资源，使得应用程序可以获得足够的资源来运行。YARN采用竞争和抢占式的资源分配方式。当一个应用程序需要资源时，它会向YARN提交资源请求，并等待YARN分配资源。如果YARN没有足够的资源来满足请求，它会拒绝请求。如果YARN有足够的资源来满足请求，它会将资源分配给应用程序，并通知应用程序开始运行。这种方式可以保证资源的公平分配和应用程序的公平运行。同时，YARN还可以根据应用程序的运行情况动态调整资源分配，从而使得集群中的资源得到更加高效地利用。总结Hadoop的并行计算架构原理是通过将任务分解成多个子任务，并在集群中的多个节点上并行执行，从而提高了数据处理效率。其中，HDFS为Hadoop提供了高可靠性的存储支持，MapReduce为Hadoop提供了高效的并行计算模型，YARN则为集群中的资源管理提供了支持。这些组件相互协作，共同构成了Hadoop的并行计算架构。