云计算与大数据技术第9章 Hadoop分布式系统架构.pptxVIP

Hadoop简介及其生态系统2025年4月13日

Hadoop简介Hadoop生态Hadoop1.0与2.0的区别Hadoop的特性目录CONTENTS

01Hadoop简介CHAPTER

Hadoop定义分布式系统基础架构Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。大数据处理能力可靠性高Hadoop具备强大的大数据处理能力，通过分布式计算与存储，高效处理海量数据，解决数据密集型应用中的计算问题。Hadoop具有高可靠性，能够自动处理故障，适应各种硬件环境，且在处理过程中不会中断，确保数据处理的连续性和可靠性。123

Hadoop起源起源Hadoop起源于ApacheNutch，是Nutch的派生项目。Nutch是一个用Java编写的网络爬虫，用于有哪些信誉好的足球投注网站和抓取互联网上的数据。030201名字来源Hadoop这个名字源于一个虚构的角色，BigBrotherDr.HadleysOrganizationofPersonalities，寓意着一种对个人隐私的监控。发展历程随着Nutch的发展，其底层数据处理和存储架构逐渐演变为Hadoop，成为了一个独立的生态系统，支持着各种大数据处理应用。

Hadoop应用Hadoop助力金融机构进行风险评估、欺诈检测和信用评分，处理海量交易数据，挖掘价值信息，提升金融服务的效率和安全性。金融在电商领域，Hadoop用于用户行为分析和个性化推荐，通过实时数据处理提升用户体验，推动精准营销和定制化服务的发展。电商在医疗领域，Hadoop助力病历管理、疾病预测和药物研发，确保数据的安全性和隐私保护，推动医疗科技的进步和创新。医疗健康

02Hadoop生态CHAPTER

Hadoop生态

MapReduce是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它将任务分解为多个独立的部分，并通过多个节点并行处理来提高处理速度和效率。分布式计算框架MapReduceMapReduce通过提供简单的编程模型，简化了复杂计算的处理过程。用户只需编写Map和Reduce函数，框架即可自动处理数据的分割、排序和合并等细节。简化复杂计算MapReduce具有强大的数据处理能力，能够处理GB、TB甚至PB级别的数据。通过分布式计算，它能够快速处理大量数据，并在多个节点上实现数据复制和容错性。数据处理能力MapReduce不仅可以在自己的集群上运行，还可以与其他计算框架和工具集成，如ApacheSpark、Flink等。从而在多种环境下进行数据处理和分析。跨平台计算

HDFS设计用于高度容错的场景。它通过数据复制和分布式存储，确保数据在多个节点上的冗余存储。即使部分节点发生故障，数据仍然可用且可访问。高容错性HDFS专为大数据处理而设计。它支持大规模数据集的处理，提供高效的读写性能，并且具有良好的扩展性。通过增加更多的节点，可以线性地扩展存储容量和吞吐量。适合大数据处DFS是一个高吞吐量的分布式文件系统，用于处理大规模数据集。它扩展了传统文件系统的概念，通过多个节点存储数据，并提供高吞吐量的数据访问能力。高吞吐量HDFS提供了一个简单的一致性模型，屏蔽了底层分布式系统的复杂性。用户无需关心数据在多个节点上的存储和复制细节，可以像使用传统文件系统一样来使用HDFS。简单一致性模型HDFS

Yarn统一管理资源Yarn是一个用于管理Hadoop集群资源的框架。它负责为MapReduce等作业调度资源，并监控它们的执行情况。通过Yarn，可以高效地分配和使用集群资源。简化资源的管理Yarn简化了资源的管理。它提供了一个统一的资源管理器（ResourceManager），负责监控和调度整个集群的资源。用户无需为每个作业单独配置和管理资源。动态资源调整Yarn支持动态资源调整。根据作业的需求和集群的负载情况，Yarn可以动态地调整资源的分配。从而为不同优先级的作业提供合适的资源保障。与其他框架的集成Yarn与许多其他Hadoop生态系统中的框架进行了集成，如Hive、Pig、HBase等。通过Yarn，这些框架可以共享一个统一的资源池，提高资源的利用率和作业的吞吐量。

03Hadoop1.0与2.0的区别CHAPTER

Hadoop1.0

Hadoop2.0

JobTracker在Hadoop1.0中，JobTracker是资源的管理者和分配者。它负责接收客户端的Job提交，并分配任务（Task）到各个TaskTracker上执行。RM在Hadoop2.0中，RM（ResourceManager）承担了资源管理和分配的角色。它负责接收来自客户端的作业提交，并根据资源的需求进行任务调度和分配。JobTracker与