作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其出现主要是为了解决海量数据的存储、计算、分析、和处理问题。随着互联网的数据量不断增加，分布式系统越来越普及，Hadoop也越来越受到青睐。它具备高容错性、高可靠性、弹性扩展等特性，能够适应多种数据规模和复杂性场景下的计算需求。然而，Hadoop在推出之初，并没有引起很多人的重视，甚至被一些公司或组织误认为是昙花一现的工具。从2009年1月7日第一批Apache发布版本Apache Hadoop 1.0开始，Hadoop已成为事实上的标准，成为了大数据领域的王者。
在本文中，我将详细阐述Hadoop为什么如此流行，并且以HDFS为代表的分布式文件系统（Distributed File System）、MapReduce编程模型、以及Pig语言、Hive、Spark等组件的设计理念、实现原理和应用案例作为展开阐述的内容。同时，还会着重介绍HDFS、MapReduce、Pig、Hive、Spark这些常用组件的功能特点和使用方法，方便读者理解Hadoop的基本知识和技术要素。最后，我还将进一步探讨Hadoop与其他数据处理框架之间的差异，以及如何评价一个分布式系统。
2.背景介绍
2.1 HDFS概览
HDFS，即Hadoop Distributed File System，是Apache Hadoop项目中的重要组成部分。HDFS由NameNode和DataNodes两个角色构成，其中NameNode负责管理文件系统命名空间和客户端请求；DataNodes则负责存储和提供数据块，也就是实际的文件存放位置。HDFS是一个高度容错性的系统，在任何时候都可以从任何节点读取数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132961678
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。