Hadoop 集群概述：優勢、架構和組件

Apache Hadoop 是一個基於 Java 的開源數據處理引擎和軟件框架。 基於 Hadoop 的應用程序處理分佈在不同商品計算機之間的巨大數據集。 這些商品計算機成本不高，而且很容易獲得。 它們主要用於實現更好的計算性能，同時檢查相關成本。 那麼，什麼是 Hadoop 集群？

關於 Hadoop 集群及其優勢的一切

什麼是 Hadoop 集群？

Hadoop 集群結合了通過網絡連接的計算機或節點的集合，為大數據集提供計算幫助。 您可能聽說過幾個服務於不同目的的集群； 但是，Hadoop 集群與它們中的每一個都不同。

這些集群旨在服務於一個非常特定的目的，即存儲、處理和分析大量結構化和非結構化數據。 Hadoop 集群在分佈式計算環境中運行。

Hadoop 集群與您可能遇到的其他集群的進一步區別在於其獨特的架構和結構。 如前所述，Hadoop 集群具有相互連接的主節點和從節點網絡。 這個節點網絡利用了低成本且易於獲得的商品硬件。

這些集群具有許多您無法與任何其他集群關聯的功能。 他們可以添加或減去節點並更快地線性縮放它們。 這使得它們非常適合需要計算不同數據集的大數據分析任務。 Hadoop 集群也稱為無共享系統。 這個名稱來自於集群中的不同節點隻共享它們相互連接的網絡這一事實。

Hadoop 集群如何與大數據相關聯？

大數據本質上是大量不同大小的數據集。 大數據可能高達數千 TB。 其龐大的規模使得創建、處理、操縱、分析和管理大數據成為一項非常艱鉅且耗時的工作。 Hadoop 集群來救援！ 通過將處理能力分配給網絡中的每個節點或計算機，這些集群顯著提高了需要在大數據上執行的不同計算任務的處理速度。

使 Hadoop 集群適用於大數據計算的一個關鍵因素是它們的可擴展性。 如果情況需要向集群添加新計算機以提高其處理能力，Hadoop 集群可以輕鬆實現。

這些集群對於處理需要處理或分析的不斷增加的數據量的應用程序非常有用。 Hadoop 集群對於像 Google 和 Facebook 這樣的公司來說非常方便，因為這些公司每隔一天就會看到大量數據添加到他們的數據存儲庫中。

Hadoop 集群有什麼好處？

1. 靈活性：這是 Hadoop 集群的主要優勢之一。 他們可以處理任何類型或形式的數據。 因此，與可能面臨不同類型數據問題的其他此類集群不同，Hadoop 集群可用於處理結構化、非結構化以及半結構化數據。 這就是 Hadoop 在處理來自社交媒體的數據時如此受歡迎的原因。

2. 可擴展性：Hadoop 集群具有無限的可擴展性。 與不可擴展的 RDBMS 不同，Hadoop 集群使您能夠通過添加更多商品硬件來擴展網絡容量。 它們可用於運行業務應用程序並通過使用網絡中的數千台商用計算機來處理超過幾 PB 的數據，而不會遇到任何問題。

3. 故障恢復：你聽說過 Hadoop 集群中的數據丟失實例嗎？ 數據丟失只是一個神話。 這些集群使用提供備份存儲的數據複製方法。 所以，只要沒有 Node Failure，Hadoop 中的數據丟失是不可能的。

4. 處理速度更快：Hadoop 集群處理幾 PB 大小的數據只需不到一秒的時間。 Hadoop 的數據映射能力是這種高處理速度的背後。 所有服務器上都有負責處理數據的工具。 因此，數據處理工具在存儲需要處理的數據的服務器上。

5.低成本：Hadoop集群的設置成本與其他數據存儲和處理單元相比要低得多。 原因是作為集群一部分的商品硬件成本低。 您不必花大價錢在您的組織中設置 Hadoop 集群。

Hadoop集群架構

Hadoop集群架構究竟包括什麼？ 它包括一個數據中心或一系列服務器、完成最終工作的節點和一個機架。 數據中心包括機架，機架包括節點。 中型到大型的集群將具有兩級或最多三級架構。

該架構由安裝在機架上的服務器構建。 每條機架式服務器通過 1GB 以太網相互連接。 在 Hadoop 集群中，機架級別的每個交換機都連接到集群級別的交換機。 這種連接不僅適用於一個集群，因為集群級別的交換機還連接到不同集群的其他類似交換機。 或者它甚至可以鏈接到任何其他交換基礎設施。

Hadoop 集群組件

1、主節點：在Hadoop集群中，主節點不僅負責在HDFS中存儲海量數據，還借助MapReduce對存儲的數據進行計算。 主節點由三個節點組成，它們一起工作以處理給定的數據。

這些節點是 NameNode、JobTracker 和 Secondary NameNode。 NameNode 負責數據存儲功能。 它還檢查不同文件的信息，包括文件的訪問時間、在給定時間訪問它的用戶名以及其他重要細節。 Secondary NameNode 備份所有 NameNode 數據。 最後，JobTracker 對數據的處理進行檢查。

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2. 工作節點或從節點：在每個 Hadoop 集群中，工作節點或從節點執行雙重職責——存儲數據並對該數據執行計算。 每個從節點通過 DataNode 和 TaskTracker 服務與主節點通信。 DataNode 和 TaskTracker 服務分別是 NameNode 和 JobTracker 的次要服務。

3. 客戶端節點：客戶端節點用於將所有需要的數據加載到相關的 Hadoop 集群中。 它適用於 Hadoop，並具有執行此作業所需的集群配置和設置。 除了描述應該如何完成處理之外，它還負責提交使用 MapReduce 執行的作業。 處理完成後，客戶端節點檢索輸出。

結論

對於所有在大數據行業工作或與大數據行業相關的人來說，使用 Hadoop 集群至關重要。 有關 Hadoop 集群如何工作的更多信息，請與我們聯繫！ 我們有大量關於大數據的在線課程，可以幫助您實現成為大數據科學家的夢想。

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