hadoop的整体框架图 |
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| Hadoop的整体框架图及实现步骤
介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，被广泛应用于大数据处理和分析。它的整体框架图包含了多个组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）。本文将通过表格展示Hadoop的整体框架图，并逐步介绍每个组件的实现步骤和相关代码。 Hadoop整体框架图以下是Hadoop的整体框架图： 组件 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据 MapReduce 分布式计算模型，用于处理存储在HDFS上的数据 YARN Hadoop资源管理器，用于协调集群中的资源分配和作业调度 Hadoop Common 提供Hadoop系统所需的基础工具和库 Hadoop Ozone 对象存储框架，用于高效地存储和检索数据 Hadoop Hive 数据仓库基础架构，提供类似于SQL的查询和分析功能 Hadoop Pig 高级数据流脚本语言，用于执行MapReduce作业 Hadoop Spark 快速、通用的大规模数据处理引擎，支持内存计算和迭代计算 Hadoop HBase 分布式的面向列的数据库，用于存储大规模结构化数据 Hadoop ZooKeeper 高可用性的分布式协调服务，用于维护集群的一致性和元数据信息 实现步骤 步骤1：安装Hadoop首先，你需要安装Hadoop并配置好环境。可以从Hadoop官方网站下载最新的稳定版本，并按照官方文档进行安装和配置。 步骤2：搭建HDFS集群在搭建Hadoop集群之前，你需要设置好集群的主从节点，并在每个节点上配置好HDFS。以下是搭建HDFS集群的步骤： 在core-site.xml文件中，添加以下配置： fs.defaultFS hdfs://localhost:9000 在hdfs-site.xml文件中，添加以下配置： dfs.replication 1 使用以下命令格式化HDFS名称节点： $ hdfs namenode -format 启动HDFS集群： $ start-dfs.sh 步骤3：编写MapReduce程序MapReduce是Hadoop的核心组件之一，用于对存储在HDFS上的数据进行分布式处理。以下是编写MapReduce程序的步骤： 创建一个Java类，实现Mapper和Reducer接口，并重写相应的方法。这些接口位于org.apache.hadoop.mapreduce包中。 import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String[] words = value.toString().split(" "); for (String w : words) { word.set(w); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write |
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