Hadoop 集群概述：优势、架构和组件

Apache Hadoop 是一个基于 Java 的开源数据处理引擎和软件框架。 基于 Hadoop 的应用程序处理分布在不同商品计算机之间的巨大数据集。 这些商品计算机成本不高，而且很容易获得。 它们主要用于实现更好的计算性能，同时检查相关成本。 那么，什么是 Hadoop 集群？

关于 Hadoop 集群及其优势的一切

什么是 Hadoop 集群？

Hadoop 集群结合了通过网络连接的计算机或节点的集合，为大数据集提供计算帮助。 您可能听说过几个服务于不同目的的集群； 但是，Hadoop 集群与它们中的每一个都不同。

这些集群旨在服务于一个非常特定的目的，即存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据。 Hadoop 集群在分布式计算环境中运行。

Hadoop 集群与您可能遇到的其他集群的进一步区别在于其独特的架构和结构。 如前所述，Hadoop 集群具有相互连接的主节点和从节点网络。 这个节点网络利用了低成本且易于获得的商品硬件。

这些集群具有许多您无法与任何其他集群关联的功能。 他们可以添加或减去节点并更快地线性缩放它们。 这使得它们非常适合需要计算不同数据集的大数据分析任务。 Hadoop 集群也称为无共享系统。 这个名称来自于集群中的不同节点只共享它们相互连接的网络这一事实。

Hadoop 集群如何与大数据相关联？

大数据本质上是大量不同大小的数据集。 大数据可能高达数千 TB。 其庞大的规模使得创建、处理、操纵、分析和管理大数据成为一项非常艰巨且耗时的工作。 Hadoop 集群来救援！ 通过将处理能力分配给网络中的每个节点或计算机，这些集群显着提高了需要在大数据上执行的不同计算任务的处理速度。

使 Hadoop 集群适用于大数据计算的一个关键因素是它们的可扩展性。 如果情况需要向集群添加新计算机以提高其处理能力，Hadoop 集群可以轻松实现。

这些集群对于处理需要处理或分析的不断增加的数据量的应用程序非常有用。 Hadoop 集群对于像 Google 和 Facebook 这样的公司来说非常方便，因为这些公司每隔一天就会看到大量数据添加到他们的数据存储库中。

Hadoop 集群有什么好处？

1. 灵活性：这是 Hadoop 集群的主要优势之一。 他们可以处理任何类型或形式的数据。 因此，与可能面临不同类型数据问题的其他此类集群不同，Hadoop 集群可用于处理结构化、非结构化以及半结构化数据。 这就是 Hadoop 在处理来自社交媒体的数据时如此受欢迎的原因。

2. 可扩展性：Hadoop 集群具有无限的可扩展性。 与不可扩展的 RDBMS 不同，Hadoop 集群使您能够通过添加更多商品硬件来扩展网络容量。 它们可用于运行业务应用程序并通过使用网络中的数千台商用计算机来处理超过几 PB 的数据，而不会遇到任何问题。

3. 故障恢复：你听说过 Hadoop 集群中的数据丢失实例吗？ 数据丢失只是一个神话。 这些集群使用提供备份存储的数据复制方法。 所以，只要没有 Node Failure，Hadoop 中的数据丢失是不可能的。

4. 处理速度更快：Hadoop 集群处理几 PB 大小的数据只需不到一秒的时间。 Hadoop 的数据映射能力是这种高处理速度的背后。 所有服务器上都有负责处理数据的工具。 因此，数据处理工具在存储需要处理的数据的服务器上。

5.低成本：Hadoop集群的设置成本与其他数据存储和处理单元相比要低得多。 原因是作为集群一部分的商品硬件成本低。 您不必花大价钱在您的组织中设置 Hadoop 集群。

Hadoop集群架构

Hadoop集群架构究竟包括什么？ 它包括一个数据中心或一系列服务器、完成最终工作的节点和一个机架。 数据中心包括机架，机架包括节点。 中型到大型的集群将具有两级或最多三级架构。

该架构由安装在机架上的服务器构建。 每条机架式服务器通过 1GB 以太网相互连接。 在 Hadoop 集群中，机架级别的每个交换机都连接到集群级别的交换机。 这种连接不仅适用于一个集群，因为集群级别的交换机还连接到不同集群的其他类似交换机。 或者它甚至可以链接到任何其他交换基础设施。

Hadoop 集群组件

1、主节点：在Hadoop集群中，主节点不仅负责在HDFS中存储海量数据，还借助MapReduce对存储的数据进行计算。 主节点由三个节点组成，它们一起工作以处理给定的数据。

这些节点是 NameNode、JobTracker 和 Secondary NameNode。 NameNode 负责数据存储功能。 它还检查不同文件的信息，包括文件的访问时间、在给定时间访问它的用户名以及其他重要细节。 Secondary NameNode 备份所有 NameNode 数据。 最后，JobTracker 对数据的处理进行检查。

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2. 工作节点或从节点：在每个 Hadoop 集群中，工作节点或从节点执行双重职责——存储数据并对该数据执行计算。 每个从节点通过 DataNode 和 TaskTracker 服务与主节点通信。 DataNode 和 TaskTracker 服务分别是 NameNode 和 JobTracker 的次要服务。

3. 客户端节点：客户端节点用于将所有需要的数据加载到相关的 Hadoop 集群中。 它适用于 Hadoop，并具有执行此作业所需的集群配置和设置。 除了描述应该如何完成处理之外，它还负责提交使用 MapReduce 执行的作业。 处理完成后，客户端节点检索输出。

结论

对于所有在大数据行业工作或与大数据行业相关的人来说，使用 Hadoop 集群至关重要。 有关 Hadoop 集群如何工作的更多信息，请与我们联系！ 我们有大量关于大数据的在线课程，可以帮助您实现成为大数据科学家的梦想。

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