列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。
Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点 Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示： 1、HDFS（分布式文件系统） HDFS是整个 ...
原文：一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。二、对比Hadoop与Spark的优缺点。三、如何实现Hadoop与Spark的统一部署？
一 HDFS hadoop分布式文件系统 是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。 client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交互，读取和写入数据。 namenode：master节点，在hadoop .x中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户 端请求。 Dat ...
2022-02-23 11:27 0 851 推荐指数：
相关推荐
如何实现Hadoop与Spark的统一部署
二、Hadoop部署 2.1 Hadoop安装（三台机器可同步进行） 下载hadoop2.7.7（hadoop-2.7.7.tar.gz） 解压 tar -zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz ，并在主目录下创建tmp、dfs、dfs/name、dfs/node、dfs ...
Hadoop生态圈-通过CDH5.15.1部署spark1.6与spark2.3.0的版本兼容运行
Hadoop生态圈-通过CDH5.15.1部署spark1.6与spark2.3.0的版本兼容运行 作者：尹正杰 版权声明：原创 ...
Hadoop、Hive、Spark 之间关系
作者：Xiaoyu Ma ，大数据工程师 大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀 ...
Spark与Hadoop Shuffle对比
1） spark中只有特定的算子会触发shuffle，shuffle会在不同的分区间重新分配数据！ 如果出现了shuffle，会造成需要跨机器和executor传输数据，这样会导致 低效和额外的资源消耗！ 2） 和Hadoop的shuffle不同的时，数据 ...
Spark与Hadoop关系
Spark是一个计算框架 Hadoop是包含计算框架MapReducehe分布式文件系统HDFS。 Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储系统，可融入Hadoop生态。 Spark与Hadoop MapReduce优势如下 1 中间 ...
Hadoop-04 Hadoop、Java和Spark之间的版本配套关系
1、Hadoop和Java之间的版本配套 官方描述：https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP2/HadoopJavaVersions hadoop 3.x 版本仅支持 Java8hadoop 2.7.x及以上版本支持Java7 ...
Spark和hadoop的关系
1、 Spark VSHadoop有哪些异同点？ Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘和数据分析。 Spark:是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速, Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些 ...