Hadoop集群采用分布式架构。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。它的核心组件包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算模型。Hadoop集群架构由多个节点组成,包括一个主节点(NameNode)和多个工作节点(DataNode)。
主节点(NameNode)负责管理整个集群的文件系统命名空间,它维护文件的元数据信息,包括文件的名称、位置、大小等。主节点还负责调度任务,将任务分发给工作节点进行处理。由于主节点负责存储文件的元数据,因此它的高可用性是非常重要的。
工作节点(DataNode)是集群中的工作单元,负责存储和处理数据。它们接收来自主节点的任务,并在本地执行任务的各个阶段。工作节点还负责数据的本地存储和复制,以保证数据的可靠性和容错性。
Hadoop集群的优势在于其分布式架构可以有效地处理大规模数据集,具有高可扩展性和容错性。它适用于需要处理大数据量、并行计算、数据存储和分析的场景。
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