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Hadoop 三大組件

Hadoop 是一個(gè)由 Apache 基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序，充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)，Hadoop 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱 HDFS。

Hadoop 具有可靠、高效、可伸縮的特點(diǎn)，能夠處理 PB 級(jí)別的數(shù)據(jù)，Hadoop 是一系列開(kāi)源項(xiàng)目的總稱，主要由以下幾個(gè)組件構(gòu)成：Hadoop Common，Hadoop Distributed File System (HDFS)，Hadoop YARN 和 Hadoop MapReduce。

1. Hadoop Common

Hadoop Common 是其他 Hadoop 模塊所依賴的工具集，它主要提供一些工具類和方法，用于支持其他組件。

2. Hadoop Distributed File System (HDFS)

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是 Hadoop 的一個(gè)核心組件，它是一個(gè)高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)，適合在廉價(jià)硬件上部署，HDFS 提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。

3. Hadoop YARN

Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 的資源管理平臺(tái)，它在 Hadoop 2.0 中引入，取代了之前的 TaskTracker 和 JobTracker，YARN 負(fù)責(zé)整個(gè)集群的資源管理和任務(wù)調(diào)度。

4. Hadoop MapReduce

Hadoop MapReduce 是一個(gè)基于 Java 的并行處理框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的計(jì)算，MapReduce 的主要思想是將大規(guī)模數(shù)據(jù)處理作業(yè)分解成多個(gè)小任務(wù)，這些任務(wù)可以并行處理，從而加快處理速度。

相關(guān)問(wèn)答 FAQs

Q1: Hadoop 適用于哪些場(chǎng)景？

Hadoop 適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的場(chǎng)景，例如日志分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等，由于 Hadoop 可以在廉價(jià)硬件上運(yùn)行，并且具有高容錯(cuò)性和高吞吐量，因此它非常適合用于大數(shù)據(jù)處理。

Q2: Hadoop 有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？

優(yōu)點(diǎn)：

高容錯(cuò)性Hadoop 具有高度容錯(cuò)性，可以在廉價(jià)硬件上運(yùn)行。

高吞吐量Hadoop 提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。

可伸縮性Hadoop 可以輕松擴(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)。

開(kāi)源Hadoop 是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，可以免費(fèi)使用。

缺點(diǎn)：

低延遲Hadoop 不適合實(shí)時(shí)查詢或交互式數(shù)據(jù)分析。

復(fù)雜性Hadoop 的學(xué)習(xí)曲線較陡峭，需要專業(yè)知識(shí)才能有效地使用。

維護(hù)成本由于 Hadoop 需要在廉價(jià)硬件上運(yùn)行，因此可能需要較高的維護(hù)成本。

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