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這篇文章主要介紹“Hadoop包含哪兩部分”，在日常操作中，相信很多人在Hadoop包含哪兩部分問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Hadoop包含哪兩部分”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
Hadoop包含兩個部分：
1.Hadoop Distributed File System (Hadoop分布式文件系統)
HDFS具有高容錯性，并且可以被部署在低價的硬件設備之上。HDFS很適合那些有大數據集的應用，并且提供了對數據讀寫的高吞吐率。HDFS是一個master/slave的結構，就通常的部署來說，在master上只運行一個Namenode，而在每一個slave上運行一個Datanode。
HDFS支持傳統的層次文件組織結構，同現有的一些文件系統在操作上很類似，比如你可以創建和刪除一個文件，把一個文件從一個目錄移到另一個目錄，重命名等等操作。Namenode管理著整個分布式文件系統，對文件系統的操作(如建立、刪除文件和文件夾)都是通過Namenode來控制。
2、MapReduce的實現
MapReduce是Google 的一項重要技術，它是一個編程模型，用以進行大數據量的計算。對于大數據量的計算，通常采用的處理手法就是并行計算。至少現階段而言，對許多開發人員來說，并行計算還是一個比較遙遠的東西。MapReduce就是一種簡化并行計算的編程模型，它讓那些沒有多少并行計算經驗的開發人員也可以開發并行應用。
MapReduce的名字源于這個模型中的兩項核心操作：Map和 Reduce。簡單的說來，Map是把一組數據一對一的映射為另外的一組數據，其映射的規則由一個函數來指定，比如對[1, 2, 3, 4]進行乘2的映射就變成了[2, 4, 6, 8]。Reduce是對一組數據進行歸約，這個歸約的規則由一個函數指定，比如對[1, 2, 3, 4]進行求和的歸約得到結果是10，而對它進行求積的歸約結果是24。
到此，關于“Hadoop包含哪兩部分”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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