這篇文章主要介紹“Hadoop包含哪兩部分”，在日常操作中，相信很多人在Hadoop包含哪兩部分問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”Hadoop包含哪兩部分”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

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　　Hadoop包含兩個(gè)部分：

　　1.Hadoop Distributed File System (Hadoop分布式文件系統(tǒng))

　　HDFS具有高容錯(cuò)性，并且可以被部署在低價(jià)的硬件設(shè)備之上。HDFS很適合那些有大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，并且提供了對(duì)數(shù)據(jù)讀寫的高吞吐率。HDFS是一個(gè)master/slave的結(jié)構(gòu)，就通常的部署來(lái)說(shuō)，在master上只運(yùn)行一個(gè)Namenode，而在每一個(gè)slave上運(yùn)行一個(gè)Datanode。

　　HDFS支持傳統(tǒng)的層次文件組織結(jié)構(gòu)，同現(xiàn)有的一些文件系統(tǒng)在操作上很類似，比如你可以創(chuàng)建和刪除一個(gè)文件，把一個(gè)文件從一個(gè)目錄移到另一個(gè)目錄，重命名等等操作。Namenode管理著整個(gè)分布式文件系統(tǒng)，對(duì)文件系統(tǒng)的操作(如建立、刪除文件和文件夾)都是通過(guò)Namenode來(lái)控制。

　　2、MapReduce的實(shí)現(xiàn)

　　MapReduce是Google 的一項(xiàng)重要技術(shù)，它是一個(gè)編程模型，用以進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的計(jì)算。對(duì)于大數(shù)據(jù)量的計(jì)算，通常采用的處理手法就是并行計(jì)算。至少現(xiàn)階段而言，對(duì)許多開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，并行計(jì)算還是一個(gè)比較遙遠(yuǎn)的東西。MapReduce就是一種簡(jiǎn)化并行計(jì)算的編程模型，它讓那些沒(méi)有多少并行計(jì)算經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員也可以開(kāi)發(fā)并行應(yīng)用。

　　MapReduce的名字源于這個(gè)模型中的兩項(xiàng)核心操作：Map和 Reduce。簡(jiǎn)單的說(shuō)來(lái)，Map是把一組數(shù)據(jù)一對(duì)一的映射為另外的一組數(shù)據(jù)，其映射的規(guī)則由一個(gè)函數(shù)來(lái)指定，比如對(duì)[1, 2, 3, 4]進(jìn)行乘2的映射就變成了[2, 4, 6, 8]。Reduce是對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約，這個(gè)歸約的規(guī)則由一個(gè)函數(shù)指定，比如對(duì)[1, 2, 3, 4]進(jìn)行求和的歸約得到結(jié)果是10，而對(duì)它進(jìn)行求積的歸約結(jié)果是24。

到此，關(guān)于“Hadoop包含哪兩部分”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

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