hadoop实验报告

hadoop实验报告
Hadoop是一个开源的分布式存储和分析框架，是用Java语言开发的，它提供了一种
松散耦合的并行处理模型，使得在硬件节点之间进行大数据分布式处理变得容易和可扩展。

从原理上讲，它把大量的计算任务分成若干小任务，然后把这些子任务分发给有大量可用
计算节点的集群。

它使用了MapReduce编程模型，可以有效地处理海量数据。

Hadoop主要由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）2个子系统组成。

HDFS定位是分布式文件系统，它提供了一种可扩展的、高
性能和可靠的数据访问机制。

而MapReduce是Hadoop旗下主打的分布式数据处理框架，YARN是负责资源调度和管理的核心模块，它基于提交的任务的数量，量化资源的分配。

最近，在学校的课程中，我学习如何在Hadoop上安装和实现一些简单的任务。

利用Hadoop实验，我建立了一个模拟的三节点的Hadoop集群，其中包括一个namenode和两
个datanode。

通过搭建Hadoop环境，并运行一些MapReduce程序，加深了对Hadoop分布式数据存储、计算和管理系统架构和工作原理的理解。

这次实验，也为进一步开展更多实践性的Hadoop应用奠定了基础，以上只是一个简
单认识，采用实践的方式，才是对Hadoop的最好的学习方式。

实际上，才能对Hadoop
的功能有一个更加深入的理解，才能真正发挥好这个强大的分布式存储和计算系统，给用
户带来更好的体验。