Hadoop分布式计算软件平台介绍说明,分布式计算Hadoop简介，HDFS：Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。文件 data1被分成3块,这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中。MapReduce：Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key--value的形式输出,hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入,Reduce Task的输出为整个job的输出，保存在HDFS上。
Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果。
HDFS：Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。
大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。
如下图中的文件 data1被分成3块,这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中。
MapReduce：Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key--value的形式输出,hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入,Reduce Task的输出为整个job的输出，保存在HDFS上。
Hadoop的集群主要由 NameNode,DataNode,Secondary NameNode,JobTracker,TaskTracker组成。
如下图所示：
NameNode中记录了文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点。
NameNode同时保存了文件系统运行的状态信息。
DataNode中存储的是被拆分的blocks。
Secondary NameNode帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。
JobTracker当有任务提交到Hadoop集群的时候负责Job的运行,负责调度多个TaskTracker。
TaskTracker负责某一个map或者reduce任务。
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