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Building a big data platform system, architecture desig

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Hadoop是一个开源的分布式计算平台,它可以运行在廉价的商用硬件上,并提供可扩展性和高容错性。作为Hadoop框架的一部分,MapReduce是一种编程模型和执行引擎,用于对大数据集进行并行处理。但是,由于其复杂性和庞大的体系结构,开发人员经常需要花费大量时间来设计、构建、部署和管理Hadoop集群。本文将展示如何利用开源工具、组件、平台和最佳实践,建立一个具有完整的生命周期管理功能的大数据平台系统。该平台将支持海量的数据存储和分析,同时又具有可靠的性能、高可用性、安全性、灵活性、易用性等特性。

2.核心概念

HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop文件系统的重要组成部分。它被设计为高度容错的分布式文件系统,能够为许多应用提供动力。HDFS通过在廉价的商用服务器群组中分发块存储,提供高吞吐量、低延迟的文件存储。它还支持通过超级集群扩展到PB级别的数据,并且可以通过名称节点和数据节点来维护文件的元数据。HDFS的主要特点如下:

  1. 数据冗余和容错:HDFS通过多个副本机制实现数据的冗余和容错,使得系统更加可靠、健壮。
  2. 自动布局:HDFS会自动地为集群中的节点分布数据块,数据均匀分布,减少了数据倾斜问题。
  3. 支持流式访问:HDFS提供了流式读取数据的能力,无需等待整个文件加载完成即可获取数据。
  4. 可扩展性:HDFS通过分片和动态路由策略实现了可扩展性,能够轻松应对不同规模的工作负载。

本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132680967
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