好程序员大数据入门学习之Hadoop技术优缺点
好程序员大数据入门学习之Hadoop技术优缺点
(1)Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。
(2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据,完成存储和计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,具有高扩展性。
(3)Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,处理速度非常快,具有高效性。
(4)Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配,具有高容错性。
Hadoop的缺点
(1)Hadoop不适用于低延迟数据访问。
(2)Hadoop不能高效存储大量小文件。
(3)Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。
Hadoop的核心组件
Hadoop自诞生以来,主要出现了Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列多个版本。
HDFS和MapReduce是Hadoop1的核心组件,Hadoop生态圈里的很多组件都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。在继Hadoop1之后出现了Hadoop2,Hadoop2在Hadoop1的基础上做了改进。相比Hadoop1,Hadoop2的三大核心组件分别是HDFS、MapReduce、Yarn。目前市面上绝大部分企业使用的是Hadoop2,本书使用的是Hadoop2.7.3这一版本。
Hadoop2的一个公共模块和三大核心组件组成了四个模块,简介如下。
(1)HadoopCommon:为其他Hadoop模块提供基础设施。
(2)HDFS:具有高可靠性、高吞吐量的分布式文件系统。
(3)MapReduce:基于Yarn系统,分布式离线并行计算框架。
(4)Yarn:负责作业调度与集群资源管理的框架。
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