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Hadoop中分布式計算是怎么工作的

小億
87
2024-03-11 18:07:28
欄目: 大數據

在Hadoop中,分布式計算是通過Hadoop分布式文件系統(HDFS)和MapReduce計算模型實現的。

  1. HDFS:HDFS是一個分布式文件系統,用于存儲大規模數據。數據被分為多個塊并復制到集群的不同節點上,以實現數據的高可靠性和高可用性。

  2. MapReduce:MapReduce是一種編程模型,用于處理大規模數據集的并行計算。MapReduce將計算任務分為兩個階段:Map階段和Reduce階段。在Map階段,數據被分割成多個小數據塊,并由不同的節點并行處理。在Reduce階段,Map階段的結果被合并和匯總,最終得到最終的計算結果。

Hadoop中的分布式計算工作流程如下:

  1. 客戶端將數據存儲在HDFS中,并提交MapReduce作業到資源管理器(YARN)。
  2. 資源管理器將作業分配給集群中的不同節點,每個節點都會運行Map和Reduce任務。
  3. Map任務在數據塊上并行處理數據,并生成中間結果。
  4. Reduce任務將中間結果匯總和合并,得到最終結果。
  5. 最終結果被寫回到HDFS中,客戶端可以從中讀取。

通過HDFS和MapReduce計算模型,Hadoop實現了分布式計算,能夠高效地處理大規模數據集。

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