hadoop主要解決什麼問題,hadoop運維的工作內容是什麼?

時間 2022-05-01 21:24:53

1樓:匿名使用者

hadoop實現了乙個分布式檔案系統,設計用來部署在低廉的硬體上;而且提供高吞吐量來訪問應用程式的資料,適合那些有著超大資料集的應用程式。

hadoop得以在大資料處理應用中廣泛應用得益於其自身在資料提取、變形和載入(etl)方面上的天然優勢。hadoop的分布式架構,將大資料處理引擎盡可能的靠近儲存,對例如像etl這樣的批處理操作相對合適,因為類似這樣操作的批處理結果可以直接走向儲存。

hadoop的mapreduce功能實現了將單個任務打碎,並將碎片任務(map)傳送到多個節點上,之後再以單個資料集的形式載入(reduce)到資料倉儲裡。

擴充套件資料

hadoop 由許多元素構成。其最底部是 hdfs,儲存 hadoop 集群中所有儲存節點上的檔案。hdfs的上一層是mapreduce 引擎,該引擎由 jobtrackers 和 tasktrackers 組成。

通過對hadoop分布式計算平台最核心的分布式檔案系統hdfs、mapreduce處理過程,以及資料倉儲工具hive和分布式資料庫hbase的介紹,基本涵蓋了hadoop分布式平台的所有技術核心。

對外部客戶機而言,hdfs就像乙個傳統的分級檔案系統。可以建立、刪除、移動或重新命名檔案,等等。但是 hdfs 的架構是基於一組特定的節點構建的,這是由它自身的特點決定的。

這些節點包括 namenode(僅乙個),它在 hdfs 內部提供元資料服務;datanode,它為 hdfs 提供儲存塊。

2樓:匿名使用者

主要解決了海量資料的儲存、分析和學習問題,因為隨著資料的**式增長,一味地靠硬體提高資料處理效率及增加儲存量,不僅成本高,處理高維資料的效率也不會提高很多,遇到了瓶頸了,hadoop的搭建只需要普通的pc機,它的hdfs提供了分布式檔案系統,mapreduce是乙個並行程式設計模型,為程式設計師提供了程式設計介面,兩者都遮蔽了分布式及並行底層的細節問題,使用者使用起來簡單方便。

什麼是大資料分析hadoop?

3樓:

大資料分析相關的基本解決方案,主要包括hadoop簡介、大資料分析概述、基於mapreduce的大資料處理、python-hadoop科學計算和大資料分析、r-hadoop統計資料計算、apache spark批處理分析、apache spark實時資料分析、apache flink批處理分析、apache flink流式處 理、大資料視覺化技術、雲計算簡介、使用亞馬遜web服務等內容。

hadoop運維的工作內容是什麼?

4樓:滑過的板磚

hadoop運維無外乎,監控整個集群的健康狀態,了解磁碟的剩餘空間,及時處理死掉的datanode,對磁碟碎片進行處理,以便提高集群的執行效率。當集群中存在執行任務時,需要對任務的引數進行控制,保證整個集群能夠正常的高效的完成任務。如果出現異常,需要分析異常,調整引數。

一般的hadoop運維都是程式設計師出生,不然很難弄。你對hadoop一知半解,那整個hadoop集群出現問題,你都不知道從何入手。

還有對linux要非常了解,對linux核心進行優化。對jvm虛擬機器也要非常了解,知道如何調節堆疊,以及gc垃圾**。

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