hadoop 是怎么分配map,reduce的,数量,以及怎么决定哪个dataNode上来运行...

Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master)（hadoop1.x只要一个namenode节点，2.x中可以有多个节点）和若干个从节点Datanode(数据节点)相互配合进...

一个基本的Hadoop集群中的节点主要有：Namenode负责协调集群中的数据存储，DataNode存储被拆分的数据块，Jobtracker协调数据计算任务，最后的节点类型是Secondarynamenode，帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。在集群中，大部分的机器设备是作为Datanode和TaskTracker工作的。Datanode/TaskTracker的硬件规格可以采...

Hadoop 0.17.0给我们提供了一个默认replica分配策略(Hadoop 1.X以后允许replica策略是可插拔的,也就是你可以自己制定自己需要的replica分配策略)。replica的默认分配策略是把第一个备份放在与客户端相同的datanode上(如果客户端在集群外运行,就随机选取一个datanode来存放第一个replica),第二个replica放在与第一个replica...

Hadoop是一种专门设计用于大规模分布式计算和存储的框架，其核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。在Hadoop的工作流程中，HDFS扮演着关键角色。它由一个主节点（Namenode，早期版本仅有一个，而在2.x版本中可有多个）和多个从节点（Datanode）组成。Namenode主要负责接收用户操作请求...

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,实现了Google的MapReduce编程模型和框架,能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元,并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中,一个准备提交执行的应用程序称为“作业(job)”,而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务(task)”。

1. namenode负责管理目录和文件信息，真正的文件块是存放在datanode上。2. 每个map和reduce（即task)都是java进程，默认是有单独的jvm的，所以不可能同一个类的对象会在不同节点上。看你的描述是把namenode,datanode和jobtracker,tasktracker有点混了。所以：问题1. 分块存放在datanode上 问题2.input...

既可以是Hadoop 集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。HDFS是Master和Slave的主从结构（是一种概念模型，将设备分为主设备和从设备，主设备负责分配工作并整合结果，或作为指令的来源；从设备负责完成工作，一般只能和主设备通信）。主要由Name-Node、...

在这个模式中，所有守护进程都在同一台机器上运行。全分布式模式：全分布模式通常被用于生产环境，使用n台主机组成一个hadoop集群，hadoop守护进程运行在每台主机之上。这里会存在namenode运行的主机，datanode运行的主机，以及tasktracker运行的主机。在分布式环境下，主节点和从节点会分开。

Hadoop是由Java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce HDFS是一个分布式文件系统，引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进行分布式储存和读取。MapReduce是一个计算框架，MapReduce的核心思想是把计算...

Hadoop架构由多个组件构成，包括其底层的Hadoop Distributed File System (HDFS) 和上层的MapReduce引擎。HDFS是一个分布式文件系统，由唯一的NameNode提供元数据服务，而DataNode负责存储数据块。文件在HDFS中被切割成固定大小的块（通常64MB），并复制到多个节点以提高可靠性。用户通过HDFS接口执行常见的文件...