hadoop模块

简介: Google数据中心使用的是基于Linux的集群,称为“LinuxPC集群”。这个集群是由大量的服务器组成的,每个服务器都运行着Linux操作系统。这些服务器通过高速网络连接在一起,形成一个庞大的计算和存储资源池。【2月更文挑战第22天】

Google数据中心使用的是基于Linux的集群,称为“LinuxPC集群”。这个集群是由大量的服务器组成的,每个服务器都运行着Linux操作系统。这些服务器通过高速网络连接在一起,形成一个庞大的计算和存储资源池。image.png

LinuxPC集群是Google数据中心的核心组件之一,它为Google提供了高度可扩展、高性能、高可靠性的计算能力。Google利用LinuxPC集群来运行各种数据处理和分析任务,包括搜索、广告、地图等业务。
LinuxPC集群的管理和调度是由Google开发的名为“Borg”的系统来完成的。Borg系统可以动态地管理和调度集群中的任务,以实现最佳的资源利用率和最高的系统性能。

对应模块

GFS

GFS(Google File System)是Google开发的一种分布式文件系统,用于存储和管理大规模数据集。GFS的主要特点包括可扩展性、容错性和高吞吐量,它可以支持PB级别的数据存储,同时提供高吞吐量和低延迟的数据访问。
GFS采用数据冗余和数据副本的方式,保证数据的可靠性和高可用性。它将数据分成多个块,并在多个服务器上进行复制和分发,以实现数据的负载均衡和故障恢复。此外,GFS还提供了一种易于管理的文件系统接口,支持全局名称空间、快照和读写锁等功能,可以方便地进行文件管理。
image.png

MapReduce

MapReduce是一种编程模型,用于处理大规模数据集的并行运算。它是由Google开发并首次提出的,现在已成为Hadoop等大数据处理框架的核心组件之一。MapReduce通过将数据切分成多个小任务,并在集群中的多台服务器上并行处理这些任务,从而实现高效的数据处理和分析。
MapReduce主要包括两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。

  1. Map阶段:将输入数据切分成多个小任务,并对每个任务进行映射处理。Map函数接收输入数据,根据预定义的映射规则将数据转换成中间结果,并输出中间结果。这个阶段通常会进行数据清洗、转换和预处理等操作。
  2. Reduce阶段:对Map阶段处理后的数据进行聚合和汇总。Reduce函数接收Map阶段输出的中间结果,根据预定义的聚合规则将中间结果合并成最终结果,并输出最终结果。这个阶段通常会进行数据统计、汇总和分析等操作。

image.png

BigTable

BigTable是一种分布式数据库系统,由Google开发,用于存储和管理大规模结构化数据。它是Google数据中心的核心基础设施之一,为Google的搜索、广告和地图等业务提供了高度可扩展、高性能和高可靠性的计算能力。采用table-oriented数据模型,将数据存储在稀疏的多维表中。表中的每个单元存储该内容的不同版本(以不同时间戳作为区分)并按降序排列(最新版本位于最前面)。它支持单行原子操作,但跨行操作则无法保证原子性。使用大量的Tablet,每个Tablet大概有100-200MB,每台机器有100个左右的Tablets。Tablet是分布式存储和资源调度的最小单元。BigTable还使用SSTable格式将数据持久化,并通过Chubby服务进行分布式调度。

image.png

目录
相关文章
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
|
分布式计算 大数据 Hadoop
|
12天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
大数据处理架构Hadoop
【4月更文挑战第10天】Hadoop是开源的分布式计算框架,核心包括MapReduce和HDFS,用于海量数据的存储和计算。具备高可靠性、高扩展性、高效率和低成本优势,但存在低延迟访问、小文件存储和多用户写入等问题。运行模式有单机、伪分布式和分布式。NameNode管理文件系统,DataNode存储数据并处理请求。Hadoop为大数据处理提供高效可靠的解决方案。
102 2
|
12天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
7天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
大数据存储技术(1)—— Hadoop简介及安装配置
大数据存储技术(1)—— Hadoop简介及安装配置
34 0
|
12天前
|
分布式计算 数据可视化 Hadoop
大数据实战——基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现
大数据实战——基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现
|
12天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
java与大数据:Hadoop与MapReduce
java与大数据:Hadoop与MapReduce
29 0
|
12天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【专栏】Hadoop,开源大数据处理框架:驭服数据洪流的利器
【4月更文挑战第28天】Hadoop,开源大数据处理框架,由Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce组成,提供大规模数据存储和并行处理。其优势在于可扩展性、容错性、高性能、灵活性及社区支持。然而,数据安全、处理速度、系统复杂性和技能短缺是挑战。通过加强安全措施、结合Spark、自动化工具和培训,Hadoop在应对大数据问题中保持关键地位。
|
12天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
[大数据] mac 史上最简单 hadoop 安装过程
[大数据] mac 史上最简单 hadoop 安装过程
|
12天前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
利用Hive与Hadoop构建大数据仓库:从零到一
【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理,而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统,通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建,为企业决策和创新提供支持。
107 1

相关实验场景

更多