Hadoop运行原理分析

资 源 简 介

Hadoop运行原理分析

详 情 说 明

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，其核心设计思想是将大规模数据集的处理任务分解成多个小任务，分散到多台机器上并行执行。其运行原理主要围绕两大核心组件展开：分布式文件系统HDFS和计算框架MapReduce。

HDFS（Hadoop Distributed File System）负责数据的存储。它将文件分割成固定大小的数据块（通常为128MB或256MB），并分散存储在不同节点的本地磁盘上，同时通过副本机制确保数据的高容错性。NameNode作为主节点管理文件系统的元数据，而DataNode负责实际存储数据块。

MapReduce是Hadoop的计算引擎，其处理过程分为两个阶段：Map和Reduce。在Map阶段，任务被分配到多个节点，每个节点处理本地存储的数据分片，生成中间键值对；Shuffle阶段对中间结果进行排序和合并；Reduce阶段则聚合所有Map节点的输出，生成最终结果。这种分而治之的策略使得Hadoop能够高效处理TB甚至PB级数据。

此外，YARN作为资源调度器，负责集群资源的统一管理和任务调度，进一步提升了Hadoop的扩展性和多任务处理能力。通过这种分层架构，Hadoop实现了高吞吐量、高可靠性和横向扩展的核心优势。