Hadoop – это платформа для обработки больших данных, которая состоит из следующих компонентов:
- Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS – это файловая система, предназначенная для хранения больших объемов данных на кластере компьютеров. HDFS использует разделяемые файловые блоки, которые хранятся на нескольких узлах кластера. Это позволяет HDFS масштабироваться до больших объемов данных.
- Hadoop MapReduce: Hadoop MapReduce – это фреймворк для обработки больших данных, который использует разделение данных на небольшие задачи, которые могут выполняться параллельно на нескольких узлах кластера. MapReduce состоит из двух шагов:
- Map: на этапе Map данные разбиваются на небольшие задачи, которые выполняются параллельно на нескольких узлах кластера.
- Reduce: на этапе Reduce результаты задач Map объединяются в единый результат.
- Hadoop YARN: Hadoop YARN – это платформа управления ресурсами, которая используется для управления ресурсами кластера Hadoop. YARN позволяет различным приложениям, таким как MapReduce, Hive и Spark, совместно использовать ресурсы кластера.
- Hadoop Hive: Hadoop Hive – это SQL-подобный язык запросов, который используется для обработки данных в Hadoop. Hive упрощает использование Hadoop для аналитиков данных, которые знакомы с SQL.
- Hadoop Spark: Hadoop Spark – это фреймворк для обработки больших данных, который основан на парадигме памяти. Spark использует память для хранения промежуточных результатов, что может значительно ускорить обработку данных.
Вот более подробное описание каждого компонента приложения Hadoop:
Hadoop Distributed File System (HDFS)
HDFS – это файловая система, предназначенная для хранения больших объемов данных на кластере компьютеров. HDFS использует разделяемые файловые блоки, которые хранятся на нескольких узлах кластера. Это позволяет HDFS масштабироваться до больших объемов данных.
HDFS состоит из следующих основных компонентов:
- Master: мастер отвечает за управление кластером HDFS. Он отвечает за распределение файловых блоков по узлам кластера и за восстановление файлов в случае сбоя узла.
- Datanodes: данаденоды отвечают за хранение файловых блоков. Они также отвечают за передачу файловых блоков клиентам.
Hadoop MapReduce
Hadoop MapReduce – это фреймворк для обработки больших данных, который использует разделение данных на небольшие задачи, которые могут выполняться параллельно на нескольких узлах кластера. MapReduce состоит из двух шагов:
- Map: на этапе Map данные разбиваются на небольшие задачи, которые выполняются параллельно на нескольких узлах кластера. Каждая задача Map принимает данные в качестве входных данных и производит набор выходных данных.
- Reduce: на этапе Reduce результаты задач Map объединяются в единый результат.
Hadoop MapReduce используется для различных задач обработки больших данных, включая:
- Сортировку: MapReduce может использоваться для сортировки больших объемов данных.
- Фильтрацию: MapReduce может использоваться для фильтрации больших объемов данных.
- Агрегирование: MapReduce может использоваться для агрегирования больших объемов данных.
Hadoop YARN
Hadoop YARN – это платформа управления ресурсами, которая используется для управления ресурсами кластера Hadoop. YARN позволяет различным приложениям, таким как MapReduce, Hive и Spark, совместно использовать ресурсы кластера.
YARN состоит из следующих основных компонентов:
- Resource Manager: Resource Manager отвечает за управление ресурсами кластера. Он отвечает за распределение ресурсов приложениям.
- Application Master: Application Master отвечает за выполнение приложения. Он взаимодействует с Resource Manager для получения ресурсов и с Node Managers для запуска задач приложения.
- Node Managers: Node Managers отвечают за запуск задач приложения. Они также отвечают за мониторинг состояния узлов кластера.
Hadoop Hive
Hadoop Hive – это SQL-подобный язык запросов, который используется для обработки данных в Hadoop. Hive упрощает использование Hadoop для аналитиков данных, которые знакомы с SQL.
Hive состоит из следующих основных компонентов:
- HiveServer2: HiveServer2 отвечает за обработку запросов Hive.
- Metastore: Metastore хранит метаданные о данных, хранящихся в Hadoop.
Hadoop Spark
Hadoop Spark – это фреймворк для обработки больших данных, который основан на парадигме памяти. Spark использует память для хранения промежуточных результатов, что может значительно ускорить обработку данных.
Spark состоит из следующих основных компонентов:
- Driver: Driver отвечает за управление Spark-приложением. Он отвечает за создание Spark-узлов и за запуск задач Spark.
- Executor: Executor отвечает за выполнение задач Spark.
- Spark Core: Spark Core обеспечивает базовые функции Spark, такие как управление памятью, планирование задач и выполнение задач.
Эти компоненты могут использоваться для создания различных приложений Hadoop для обработки больших данных.