Hadoop架构

Hadoop 的高可用架构挺实用的，适合你搞分布式大数据的场景。HDFS 的 NameNode 双节点切换，还有 YARN 的 ResourceManager 主备机制，能有效避免服务挂掉就崩盘的情况，日常维护也省心不少。YARN 把资源调度从任务执行里剥离出来，配合ApplicationMaster做隔离，弹性还不错。MapReduce 的 HA 逻辑也是基于它来的，理解了 YARN 的机制，其他的就通了。部署时别忘了配置HADOOP_HOME和Path，尤其多环境切换的时候，一不注意命令找不到就麻烦。集群监控建议加上Ganglia或Nagios，Hadoop 自己的监控也能看，但第三方图表

深入探讨 Hadoop 架构中至关重要的 DataNode、NameNode 和 Secondary NameNode 等概念，剖析其设计理念和运作机制。

这份文档全面剖析 Hadoop 架构的各个组成部分，详细阐述 Hadoop 生态系统中每个产品的用途、功能和操作方法。无论您是初入大数据领域的新手，还是经验丰富的专家，都能从中汲取 valuable insights 和灵感。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

Python 与 Hadoop：架构融合 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，而 Python 则以其简洁和丰富的生态系统而闻名。将两者结合，为大数据处理和分析提供了灵活高效的解决方案。 PyHadoop：桥接 Python 与 Hadoop PyHadoop 是一个 Python 库，它提供了访问 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的接口。通过 PyHadoop，开发者可以使用 Python 编写 MapReduce 任务，并与 HDFS 进行交互。 架构优势 易于开发: Python 的易用性降低了 Hadoop 开发的门槛，让更多开发者可以参与大

Hadoop 作为一种分布式系统基础架构，凭借其高效的数据处理能力，在大数据领域得到广泛应用。剖析 Hadoop 的核心架构及其运作原理，帮助读者深入理解其工作机制。 HDFS：分布式文件系统基石 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是 Hadoop 生态系统的基石，其设计目标在于可靠地存储海量数据，并提供高吞吐量的数据访问。HDFS 采用主从架构，主要由 NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode 三类节点构成。 NameNode: 集群管理者，负责维护文件系统命名空间、数据块映射关系等元数据信息，并协调客户端对数据的访问。 DataNode:

Hadoop 的 3.4.0 aarch64 版本，挺适合在 ARM 架构下折腾大数据项目的，尤其是用树莓派、飞腾那类低功耗机器。HDFS支持高容错，MapReduce搞批也方便。你只管写逻辑，底层怎么分布、怎么，Hadoop 都给你安排得明明白白。哦对，文件系统访问是流式的，跑超大数据集挺流畅的。

分布式的大杀器 Hadoop，搭建集群和搞清楚网络架构是关键。HDFS 和 MapReduce 这两兄弟是核心，一个管存储，一个负责计算。你在部署的时候，像 NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker 这些角色分清楚，后面排错和调优省事不少。主节点就像大脑，调度任务、管理元数据；从节点才是真正干活的，存数据、跑计算。你平时接触最多的，其实是 Client，提交作业、看状态、拿结果，都靠它。网络架构也是大头，别小看。1Gb/s 跑着跑着就吃紧了，现在不少集群都用 10Gb/s 甚至更高，尤其你要搞实时或者并发高的任务。交换机、机架拓扑这些配置好了，数据走得快

大数据的核心利器——Hadoop，扩展性强、扛压能力也不错，适合那种动不动就几个 T 起步的场景。Admaster 数据挖掘总监写的这篇文章算是比较经典的入门级资源了，讲得清楚，内容也扎实。如果你刚接触 Hadoop，或者想搭一套靠谱的大数据架构，可以先看这个。Hadoop的优势挺的：计算分布式，节点挂了也不怕，性价比高。尤其是和Spark、Hive这些组合起来，大批量日志、用户行为数据，效率那是杠杠的。文章里也顺带讲了下大数据的背景，比如 IDC 那组 1.8 万亿 GB 的数据预测，虽然现在看着不稀奇，但放在 2011 年，可是吓人的大数。如果你想继续深入，推荐几个实战资料：Hadoop

深入分析YARN架构设计原理 掌握YARN实现机制，提升技术能力