hadoop进行分布式并行编程第一部分
hadoop分布式实验总结
hadoop分布式实验总结Hadoop分布式实验总结一、实验目标本次实验的目标是深入理解Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，通过实际操作和案例分析，掌握Hadoop的基本原理和应用。
二、实验内容在本次实验中，我们主要完成了以下几个部分的内容：1. HDFS的基本操作：包括在HDFS中创建文件夹、上传和下载文件等。
2. MapReduce编程：编写Map和Reduce函数，实现对数据的处理和分析。
3. Hadoop集群搭建：配置Hadoop集群，了解节点间的通信和数据传输机制。
4. 性能优化：通过调整参数和优化配置，提高Hadoop集群的性能。
三、实验过程1. HDFS操作：首先，我们在本地机器上安装了Hadoop，并启动了HDFS。
然后，我们通过Hadoop命令行工具对HDFS进行了基本的操作，包括创建文件夹、上传和下载文件等。
在操作过程中，我们遇到了权限问题，通过修改配置文件解决了问题。
2. MapReduce编程：我们选择了一个经典的问题——单词计数作为案例，编写了Map和Reduce函数。
在编写过程中，我们了解了MapReduce的基本原理和编程模型，以及如何处理数据的分片和shuffle过程。
3. Hadoop集群搭建：我们在实验室的局域网内搭建了一个Hadoop集群，配置了各个节点之间的通信和数据传输。
在配置过程中，我们注意到了防火墙和网络通信的问题，通过调整防火墙规则和配置网络参数，解决了问题。
4. 性能优化：我们对Hadoop集群进行了性能优化，通过调整参数和优化配置，提高了集群的性能。
我们了解到了一些常用的优化方法，如调整数据块大小、优化网络参数等。
四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop分布式文件系统和MapReduce计算模型的基本原理和应用。
在实验过程中，我们遇到了一些问题，但通过查阅资料和互相讨论，最终解决了问题。
通过本次实验，我们不仅掌握了Hadoop的基本操作和编程技能，还提高了解决实际问题的能力。
最详细的Hadoop入门教程
最详细的Hadoop⼊门教程前⾔Hadoop 在⼤数据技术体系中的地位⾄关重要，Hadoop 是⼤数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在⼤数据技术道路上⾛多远。
这是⼀篇⼊门⽂章，Hadoop 的学习⽅法很多，⽹上也有很多学习路线图。
本⽂的思路是：以安装部署 Apache Hadoop2.x 版本为主线，来介绍 Hadoop2.x 的架构组成、各模块协同⼯作原理、技术细节。
安装不是⽬的，通过安装认识Hadoop才是⽬的。
本⽂分为五个部分、⼗三节、四⼗九步。
第⼀部分：Linux环境安装Hadoop是运⾏在Linux，虽然借助⼯具也可以运⾏在Windows上，但是建议还是运⾏在Linux系统上，第⼀部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。
第⼆部分：Hadoop本地模式安装Hadoop 本地模式只是⽤于本地开发调试，或者快速安装体验 Hadoop，这部分做简单的介绍。
第三部分：Hadoop伪分布式模式安装学习 Hadoop ⼀般是在伪分布式模式下进⾏。
这种模式是在⼀台机器上各个进程上运⾏ Hadoop 的各个模块，伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运⾏的，但是只是运⾏在⼀个操作系统上的，并不是真正的分布式。
第四部分：完全分布式安装完全分布式模式才是⽣产环境采⽤的模式，Hadoop 运⾏在服务器集群上，⽣产环境⼀般都会做HA，以实现⾼可⽤。
第五部分：Hadoop HA安装HA是指⾼可⽤，为了解决Hadoop单点故障问题，⽣产环境⼀般都做HA部署。
这部分介绍了如何配置Hadoop2.x的⾼可⽤，并简单介绍了HA的⼯作原理。
安装过程中，会穿插简单介绍涉及到的知识。
希望能对⼤家有所帮助。
第⼀部分：Linux环境安装第⼀步、配置 Vmware NAT ⽹络⼀、Vmware ⽹络模式介绍参考：/collection4u/article/details/14127671⼆、NAT模式配置NAT是⽹络地址转换，是在宿主机和虚拟机之间增加⼀个地址转换服务，负责外部和虚拟机之间的通讯转接和IP转换。
hadoop 原理
hadoop 原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，基于Google的MapReduce和分布式文件系统（HDFS）的概念而设计。
它可以处理大规模数据集并将其分布式存储在集群中的多个计算节点上。
Hadoop的核心原理包括：1. 分布式存储：Hadoop将大规模的数据集分散存储在集群中的多个计算节点上。
这些数据被分割为多个块，并复制到多个节点上以提供容错性。
这种分布式存储方式以Hadoop分布式文件系统（HDFS）实现，允许在存储节点上进行数据读写操作。
2. 分布式计算：Hadoop利用MapReduce模型进行分布式计算。
MapReduce模型将计算任务分为两个关键步骤：Map和Reduce。
Map阶段将输入数据集映射为键值对，并为每个键值对生成一个中间结果。
Reduce阶段将相同键的中间结果聚合为最终结果。
这种分布式计算模型允许在不同计算节点上并行处理数据块，并将结果合并。
3. 容错性：Hadoop实现了容错机制，使得在集群中的节点发生故障时能够自动恢复和重新分配任务。
当一个节点失败时，Hadoop会将该节点上的任务重新分配给其他可用节点，以确保计算过程的连续性和可靠性。
4. 数据局部性优化：Hadoop提供了数据局部性优化机制，通过将计算任务调度到存储有数据块的节点上来减少数据传输开销。
这样可以最大限度地利用集群内部的带宽和计算资源，提高计算效率。
5. 扩展性：Hadoop的分布式架构具有良好的可扩展性，允许根据需求增加或减少集群中的计算节点。
这种可扩展性使得Hadoop能够处理大规模数据集，并且可以处理节点故障或新节点的加入。
综上所述，Hadoop通过分布式存储和计算、容错性、数据局部性优化和可扩展性等主要原理，实现了对大规模数据集的高效处理和分析。
利用Hadoop实现分布式数据处理的步骤与方法
利用Hadoop实现分布式数据处理的步骤与方法随着数据量的急剧增长和计算任务的复杂化，传统的数据处理方法已经无法满足当今大数据时代的需求。
分布式数据处理技术由此应运而生，它能够将庞大的数据集分解为多个小块，然后在多个计算节点上并行处理，提高数据处理的效率和可靠性。
Hadoop作为目前最流行的分布式数据处理框架之一，具备高可靠性、高扩展性以及良好的容错性，并且能够在廉价的硬件上运行。
下面将介绍使用Hadoop实现分布式数据处理的步骤与方法。
1. 数据准备在开始之前，首先需要准备需要处理的数据集。
这些数据可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据。
在准备数据时，需要考虑数据的格式、大小以及数据的来源。
可以从本地文件系统、HDFS、数据库或云存储等不同的数据源中获取数据。
确保数据的完整性和正确性非常重要。
2. Hadoop集群搭建接下来，需要搭建一个Hadoop集群来支持分布式数据处理。
Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slaves）组成。
主节点负责任务调度、资源管理和数据分发，而从节点负责实际的数据处理任务。
搭建Hadoop集群的过程包括设置主节点和从节点的配置文件、创建HDFS文件系统以及配置各个节点的网络设置等。
可以采用Apache Hadoop的标准发行版或者使用商业发行版（如Cloudera或Hortonworks）来搭建Hadoop集群。
3. 数据分析与计算一旦完成Hadoop集群的搭建，就可以开始进行数据处理了。
Hadoop通过MapReduce模型来实现数据的并行处理。
Map阶段将输入数据分割为若干个小的数据块，并将每个数据块交给不同的计算节点进行处理。
Reduce阶段将Map阶段输出的结果进行合并和汇总。
为了实现数据的分析与计算，需要编写Map和Reduce函数。
Map函数负责将输入数据转换成键值对（Key-Value Pair），而Reduce函数负责对Map函数输出的键值对进行操作。
林子雨大数据技术原理与应用答案(全)
林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。
第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。
代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。
第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。
代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。
第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段。
经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。
用户原创内容阶段Web2.0时代。
感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。
3.试述大数据的4个基本特征。
数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。
大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。
5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。
例如：牛一，牛二，牛三定律。
计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。
数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。
6.试述大数据对思维方式的重要影响。
全样而非抽样效率而非精确相关而非因果7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。
《大数据技术原理与应用》林子雨 课后简答题答案
《大数据技术原理与应用》林子雨课后简答题答案第一章大数据概述1. 试述大数据的四个基本特征。
数据量大：人类进入信息社会后，数据以自然方式增长，数据每两年就会增加一倍多。
数据类型繁多：大数据的数据类型非常丰富，包括结构化数据和非结构化数据，如邮件、音频、视频等，给数据处理和分析技术提出了新的挑战。
处理速度快：由于很多应用都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，因此新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。
价值密度低：有价值的数据分散在海量数据中。
2. 举例说明大数据的关键技术。
大数据技术层面功能数据采集与预处理利用ETL 工具将分布在异构数据源中的数据抽到临时中间层后进行清洗、转换和集成后加载到数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka 等）将实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析。
数据存储和管理利用分布式文件系统、NoSQL 数据库等实现对数据的存储和管理。
数据处理与分析利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，并进行可视化呈现。
数据安全和隐私保护构建数据安全体系和隐私数据保护体系。
3. 详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系区别联系大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算旨在整合和优化各种 IT 资源并通过网络以服务的方式，廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现“ 物物相连”，应用创新是物联网的核心。
从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。
大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce 提供了数据分析能力。
没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。
物联网的传感器源源不断的产生大量数据，构成了大数据的重要数据来源，物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。
Hadoop基础(习题卷18)
Hadoop基础(习题卷18)第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]下列不属于Python中Flask框架特点的是？A)内置开发服务器和调试器B)与Python单元测试功能无缝衔接C)使用Jinja2模板D)端口号固定为5000，且无法修改答案:D解析:2.[单选题]在Java中，方法resume( )负责重新开始▁▁线程的执行A)被stop( )方法停止B)被sleep( )方法停止C)被wait( )方法停止D)被suspend( )方法停止答案:D解析:3.[单选题]在Java中，假如电脑上E盘没有xxx目录，则下面程序功能描述正确是_x000D_File file1=new File("e:\\xxx\\yyy"); file1.mkdir()A)在当前目录下生成子目录:\xxx\yyyB)在E盘自动创建xxx/yyy目录C)在当前目录下生成文件xxx.yyyD)代码执行后E盘不会产生任何目录答案:D解析:4.[单选题]在Hadoop上提交Job时不涉及哪个实体（）A)客户端B)HDFSC)SecondaryNodeD)JobTracker答案:C解析:5.[单选题]下面哪些不是引起 Spark 负载不均的原因？（ ）A)Spark 读入的数据源是倾斜的B)Shuffle 阶段 Key 值过于集中C)在数据过滤阶段需要处理的数据量差异D)Spark 的运行方式差异答案:D解析:6.[单选题]配置Hadoop时，JAVA_HOME包含在哪一个配置文件中?A)hadoop-default.xmlC)hadoop-site.xmlD)configuration.xml答案:B解析:7.[单选题]在 hadoop 配置中 yarn-site.xml 作用是( )A)用于定义系统级别的参数B)用于名称节点和数据节点的存放位置C)用于配置 JobHistory Server 和应用程序参数D)配置 ResourceManager,NodeManager 的通信端口答案:D解析:8.[单选题]HDFS中的block默认保存____份。
Hadoop基础(习题卷3)
Hadoop基础(习题卷3)第1部分：单项选择题，共54题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（）A)更有效B)相当C)不具备可比性D)无效答案:A解析:2.[单选题]下列选项中，不是CouchDB的复制中的特点是：A)使用优先列表B)复制过程是逐步进行C)允许分区复制D)支持智能文档模式答案:A解析:3.[单选题]从HDFS下载文件，正确的shell命令是（）。
A)-getB)-appendToFileC)-putD)-copyFromLocal答案:A解析:4.[单选题]关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是?A)存储客户端上传的数据的数据块B)一个DataNode上存储的所有数据块可以有相同的C)DataNode之间可以互相通信D)响应客户端的所有读写数据请求,为客户端的存储和读取数据提供支撑答案:B解析:5.[单选题]在Java中，一个线程如果调用了sleep()方法，能唤醒它的方法是A)notify()B)resume()C)run()D)以上都不是，时间到了会自动继续执行答案:D解析:6.[单选题]软件是大数据的_________。
A)核心解析:7.[单选题]_______模式，只适合于Hive简单试用及单元测试。
A)单用户模式B)多用户模式C)多用户远程模式D)单用户远程模式答案:A解析:8.[单选题]下列关于Hive描述错误的是（）。
A)hive学习成本低，支持标准的SQL语法B)hive运行效率低，延迟高C)HQL的表达能力有限D)Hive支持迭代计算答案:D解析:9.[单选题]下面哪个选项不是我们需要Hadoop的主要原因（）A)我们需要处理PB级别的数据B)为每个应用建立一个可靠的系统是很昂贵的C)几乎每天都有结点坏掉D)把一个任务分割成多个子任务的方式是不好的答案:D解析:10.[单选题]为了让集群中的机器能够正常通信，所有集群的IP必须设置成静态IP，防止机器重启之后而找不到机器的情况，那么IP地址配置需要修改那个文件（）A)ifcfg-loB)network-functionsC)ifcfg-ens33D)network-functions-ipv6答案:C解析:11.[单选题]Spark生态系统组件Spark Streaming的应用场景是？A)基于历史数据的数据挖掘B)图结构数据的处理C)基于历史数据的交互式查询D)基于实时数据流的数据处理答案:D解析:12.[单选题]关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是？A)DataNode之间都是独立的，相互之间不会有通信B)存储客户端上传的数据的数据块C)响应客户端的所有读写数据请求，为客户端的存储和读取数据提供支撑13.[单选题]Hadoop2.x版本中的数据块大小默认是多少? ()A)64MB)128MC)256MD)512M答案:B解析:14.[单选题]HDFS分布式文件系统的特点为____________。
hadoop分片机制
hadoop分片机制Hadoop 分片机制是指在Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，将大文件划分为多个较小的数据块（也称为分片或块），并将这些数据块分布式存储在不同的机器上以实现数据的并行处理。
Hadoop 分片机制的一些关键概念和原理如下：1. 数据块（Block）：Hadoop 将大文件划分为固定大小的数据块进行存储，通常默认大小为128MB。
数据块是HDFS 存储和处理数据的最小单位。
这种块级别的划分是为了更好地管理和处理大规模数据。
较小的数据块有助于在集群中进行并行处理。
Hadoop使用的默认块大小是通过实际应用场景经验得出的一个平衡值。
2. 副本（Replication）：为了确保数据的可靠性和容错性，每个数据块通常会创建多个副本，并将它们分布式地存储在不同的数据节点上。
默认情况下，每个数据块会有三个副本。
这样，即使其中一个数据节点发生故障，仍然可以从其他副本中获取数据。
副本的创建还有助于提高数据的读取和写入性能，因为用户可以从最近的副本中访问数据。
副本的主要目的是提高数据的容错性和可靠性，以及增强并行处理能力。
3. 名称节点（NameNode）：名称节点是Hadoop分布式文件系统（HDFS）的主节点，负责管理文件系统的元数据信息。
名称节点维护了整个文件系统命名空间，包括文件和目录的结构、数据块的位置映射等。
它还负责协调数据节点上的数据块操作，并需要跟踪数据块的状态和复制情况。
4. 数据节点（DataNode）：数据节点是HDFS的工作节点，负责存储和管理实际的数据块。
每个数据节点都维护了它所存储的数据块的元数据信息，并处理与数据块相关的读写请求。
数据节点还负责定期向名称节点报告其存储的数据块列表和健康状态。
5. 分片策略（Block Placement）：Hadoop 使用一种分片策略来决定数据块在集群中的存储位置。
该策略旨在实现数据的高可靠性和高性能访问。
默认情况下，分片策略会将副本放置在不同的机架上，以减少机架级别故障的影响，并尽量保证数据块的本地性，以提高数据访问的效率。
hadoop分布式环境搭建实验总结
hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。
在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。
本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。
二、实验准备在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。
2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。
三、实验步骤1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。
2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。
具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。
3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。
4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。
可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。
5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。
通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。
四、实验结果经过以上步骤的操作，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试。
以下是我们得到的一些实验结果：1. Hadoop集群的各个节点正常运行，并且能够相互通信。
2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据，并生成期望的输出结果。
3. 集群的负载均衡和容错能力较强，即使某个节点出现故障，也能够继续运行和处理任务。
hadoop 操作手册
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。
hadoop习题册(最新整理)
第一章大数据概述1.互联网的发展分为______个阶段。
A．一 B.三 C.二 D.四2.下列不属于大数据特点的是（）。
A.种类和来源多样化B.数据量巨大C.分析处理速度快D.价值密度高3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。
A.3.0B.4.0C.1.0D.2.04.关于大数据叙述不正确的一项是（）。
A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据”B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C.大数据可以及时有效的分析海量的数据D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。
5.下列数据换算正确的一项为（）。
A.1YB=1024EBB.1TB=1024MBC.1PB==1024EBD.1024ZB=1EB6.结构化数据的表现形式为______。
A.文本B.视图C.二维表D.查询7.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容8.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容9.软件是大数据的_________。
A.核心B.部件C.引擎D.集合10.大数据技术不包括( )。
A.数据计算B.数据存储C.数据冗余D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。
A.数量大B.类型少C.速度快D.价值高第二章Hadoop简介1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。
A.三层云栈架构B.四层云栈架构C.五层云栈架构D.六层云栈架构2.下列______不是云计算三层架构的概括。
A.IaaSB.PaaSC.SaaPD.SaaS3.IaaS基础设施及服务可以称为______。
A.弹性计算B.效用计算C.有效计算D.随需应用4.四层云栈模式，是将三层模式中的_________进行分解，分为两层，一层为硬件层，一层为虚拟资源层。
A.硬件部分B.虚拟化部分C.基础设施D.平台5.五层云栈模式，第五层为______。
hadoop的基本使用
hadoop的基本使用Hadoop的基本使用Hadoop是一种开源的分布式计算系统和数据处理框架，具有可靠性、高可扩展性和容错性等特点。
它能够处理大规模数据集，并能够在集群中进行并行计算。
本文将逐步介绍Hadoop的基本使用。
一、Hadoop的安装在开始使用Hadoop之前，首先需要进行安装。
以下是Hadoop的安装步骤：1. 下载Hadoop：首先，从Hadoop的官方网站（2. 配置环境变量：接下来，需要将Hadoop的安装目录添加到系统的环境变量中。
编辑~/.bashrc文件（或其他相应的文件），并添加以下行：export HADOOP_HOME=/path/to/hadoopexport PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin3. 配置Hadoop：Hadoop的配置文件位于Hadoop的安装目录下的`etc/hadoop`文件夹中。
其中，最重要的配置文件是hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
根据具体需求，可以在这些配置文件中进行各种参数的设置。
4. 启动Hadoop集群：在完成配置后，可以启动Hadoop集群。
运行以下命令以启动Hadoop集群：start-all.sh二、Hadoop的基本概念在开始使用Hadoop之前，了解一些Hadoop的基本概念是非常重要的。
以下是一些重要的概念：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，用于存储和管理大规模数据。
它是一个可扩展的、容错的文件系统，能够在多个计算机节点上存储数据。
2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，用于并行计算和处理大规模数据。
它由两个主要的阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段将输入数据切分为一系列键值对，并运行在集群中的多个节点上。
Reduce阶段将Map阶段的输出结果进行合并和计算。
hadoop介绍讲解
hadoop介绍讲解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式系统。
它的目标是处理大规模数据集。
Hadoop可以更好地利用一组连接的计算机和硬件来存储和处理海量数据集。
Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。
以下是hadoop的详细介绍。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop的分布式文件系统。
HDFS将大量数据分成小块并在多个机器上进行存储，从而使数据更容易地管理和处理。
HDFS适合在大规模集群上存储和处理数据。
它被设计为高可靠性，高可用性，并且容错性强。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop中的计算框架。
它分为两个阶段：Map和Reduce。
Map阶段将数据分为不同的片段，并将这些片段映射到不同的机器上进行并行处理，Reduce阶段将结果从Map阶段中得到，并将其组合在一起生成最终的结果。
MapReduce框架根据数据的并行处理进行拆分，而输出结果则由Reduce阶段组装而成。
3. Hadoop生态系统Hadoop是一个开放的生态系统，其包含了许多与其相关的项目。
这些项目包括Hive，Pig，Spark等等。
Hive是一个SQL on Hadoop工具，用于将SQL语句转换为MapReduce作业。
Pig是另一个SQL on Hadoop工具，它是一个基于Pig Latin脚本语言的高级并行运算系统，可以用于处理大量数据。
Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它减少了MapReduce 的延迟并提供了更高的数据处理效率。
4. Hadoop的优点Hadoop是一个灵活的、可扩展的与成本优势的平台，它可以高效地处理大规模的数据集。
同时，它的开放式和Modular的体系结构使得其在大数据环境下无论是对数据的处理还是与其他开发者的协作都非常便利。
5. 总结Hadoop是一个很好的大数据处理工具，并且在行业中得到了广泛的应用。
编程语言的并行与分布式编程
编程语言的并行与分布式编程在当今快节奏的数字化时代，计算机科学领域发展迅速，而编程语言的并行与分布式编程成为了一个重要而热门的话题。
并行编程指的是同时执行多个任务，而分布式编程是一种将程序分解为多个独立部分在不同的计算机上同时执行的方法。
本文将探讨编程语言的并行与分布式编程的基本概念、应用场景以及一些常用的编程语言。
一、并行与分布式编程的基本概念1. 并行编程的概念并行编程是指同时执行多个独立的计算任务，从而提高计算机的处理速度。
它可以通过利用多处理器、多核心或者分布式系统来实现。
并行编程可以大大提高程序的执行效率，尤其是在需要处理大量数据或者执行复杂计算的情况下。
2. 分布式编程的概念分布式编程是指将一个程序拆分为多个独立部分，分别在不同的计算机上执行，并通过网络进行通信和协调。
分布式编程可以提高系统的稳定性和可伸缩性，并允许程序在多个计算机上同时执行，从而处理更多的工作量。
二、并行与分布式编程的应用场景1. 大规模数据处理在大数据时代，处理海量数据是一个常见的应用场景。
并行和分布式编程可以将数据分割为多个部分，在多个计算节点上进行并行处理，从而大大缩短处理时间。
2. 科学计算和模拟并行和分布式编程广泛应用于科学计算和模拟领域，例如气象预测、物理模拟、基因组学研究等。
通过将计算任务拆分成多个子任务，可以加快计算过程，并提高模拟的准确性。
3. Web应用和云计算Web应用和云计算通常需要处理大量的用户请求和数据。
通过并行和分布式编程，可以有效地处理用户请求，并提供快速响应和高可用性的服务。
4. 人工智能和机器学习在人工智能和机器学习领域，大量的数据处理和模型训练需要巨大的计算资源。
通过并行和分布式编程，可以加速模型的训练过程，并提高算法的效果。
三、常用的编程语言1. JavaJava是一种通用的编程语言，具有良好的并行和分布式编程支持。
它提供了Thread和Executor等类和接口，用于管理和控制并发任务的执行。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
实验二 Hadoop环境下MapReduce并行编程
实验二Hadoop环境下MapReduce并行编程一. 实验目的1.学习MapReduce编程模型，理解MapReduce的编程思想。
会用MapReduce框架编写简单的并行程序。
2.熟悉使用eclipse编写、调试和运行MapReduce并行程序。
二. 实验内容1.登录Openstack云平台，进入搭建好Hadoop的虚拟机，按照实验指导说明，在终端启动hadoop、启动eclipse。
2.用MapReduce编程思想，修改hadoop自带的例子程序WordCount，实现如下功能：统计给定文件data.dat中出现频率最多的三个单词，并输出这三个单词和出现的次数。
（注：这里不区分字母大小写，如he与He当做是同一个单词计数）三. 实验指导1.进入虚拟机，打开终端，切换为root用户，命令使用：su root输入密码2.进入hadoop安装目录，本实验中hadoop安装目录为：/usr/local/hadoop-2.6.0/，使用ls命令查看该目录中的文件：3.所有与hadoop启动/关闭有关的脚本位于sbin目录下，所以继续进入sbin目录。
其中，hadoop2.X版本的启动命令主要用到start-dfs.sh和start-yarn.sh。
关闭hadoop主要用到stop-dfs.sh和stop-yarn.sh。
执行start-dfs.sh，然后使用jps命令查看启动项，保证NameNode和DataNode 已启动，否则启动出错：执行start-yarn.sh，jps查看时，保证以下6个启动项已启动：4.打开eclipse，在右上角进入Map/Reduce模式，建立eclispe-hadoop连接5.连接成功后，能够在(1)这个文件夹下再创建文件夹（创建后需refresh）6.建立wordcount项目，如下步骤：7.next，项目名任意（如wordcount），finish。
将WordCount.java文件复制到wordcount项目下src文件中，双击打开。
hadoop工作原理
hadoop工作原理Hadoop工作原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
它的工作原理是基于分布式存储和计算的概念，能够高效地处理大规模数据集。
Hadoop的工作原理可以简单地分为两个主要部分：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
让我们来了解HDFS。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它被设计用于在大规模集群上存储和处理数据。
HDFS将大文件切分成多个数据块，然后将这些数据块分散存储在集群中的不同节点上。
每个数据块都有多个副本，这样可以提高数据的可靠性和容错性。
HDFS采用了主从架构，其中有一个主节点（NameNode）负责管理文件系统的命名空间和访问控制，以及多个从节点（DataNode）负责存储和处理数据。
当客户端需要读取或写入文件时，它会首先与主节点通信，获取文件的位置信息，然后直接与数据节点进行交互。
接下来，我们来看Hadoop MapReduce的工作原理。
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。
它将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，输入数据被切分成多个独立的片段，然后由多个Map任务并行处理。
每个Map任务将输入数据转化为键值对，并生成中间结果。
在Reduce阶段，中间结果按照键进行分组，然后由多个Reduce任务并行处理。
每个Reduce任务将同一键的中间结果合并，并生成最终的计算结果。
Hadoop的工作原理可以总结为以下几个步骤：1. 客户端向HDFS发送文件读取或写入请求。
2. 主节点（NameNode）接收请求，并返回文件的位置信息。
3. 客户端直接与数据节点（DataNode）进行数据交互，实现文件的读取或写入操作。
4. 当需要进行大规模计算时，客户端编写MapReduce程序，并提交给Hadoop集群。
hadoop 写流程
hadoop 写流程Hadoop 是一个用于大数据处理的开源框架，它允许你在分布式环境中处理大规模数据集。
以下是 Hadoop 写流程的一般步骤：1. 数据准备：首先，你需要准备要处理的数据。
这可以是从各种来源（如数据库、文件系统、Web 页面等）获取的数据。
2. 数据上传：将数据上传到 Hadoop 集群中的分布式文件系统（HDFS）中。
HDFS 是 Hadoop 的核心组件，它提供了一个高度容错、可扩展的存储系统，用于存储和处理大数据。
3. 编写 MapReduce 程序：MapReduce 是 Hadoop 的核心编程模型，用于处理和生成大数据集。
你需要编写 Map 和 Reduce 函数，这两个函数定义了如何处理数据。
Map 函数处理输入数据并产生一系列的中间键值对，Reduce 函数则处理这些中间键值对并生成最终的输出。
4. 提交作业：使用 Hadoop 命令或某个 Hadoop API（如 Java API 或Python API）提交你的 MapReduce 作业。
你需要指定输入和输出路径、作业类名以及其他相关参数。
5. 作业调度：Hadoop 集群中的 JobTracker 负责作业调度。
它会将 Map 和 Reduce 任务分配给空闲的 TaskTracker，并监控它们的执行情况。
6. 任务执行：TaskTracker 在其本地机器上执行分配给它们的任务。
Map 任务读取输入数据，执行 Map 函数，并将结果写入本地磁盘。
Reduce 任务则从所有 Map 任务的输出中读取数据，执行 Reduce 函数，并将最终结果写入 HDFS。
7. 结果输出：最后，你可以从 HDFS 中读取处理后的数据。
你也可以将其导出到其他系统或用于进一步的分析和可视化。
以上就是 Hadoop 的基本写流程。
请注意，实际操作可能会根据你的具体需求和环境有所不同。
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用Hadoop 进行分布式并行编程, 第 1 部分基本概念与安装部署曹羽中 (caoyuz@), 软件工程师, IBM中国开发中心简介： Hadoop 是一个实现了MapReduce 计算模型的开源分布式并行编程框架，借助于Hadoop, 程序员可以轻松地编写分布式并行程序，将其运行于计算机集群上，完成海量数据的计算。
本文将介绍MapReduce 计算模型，分布式并行计算等基本概念，以及Hadoop 的安装部署和基本运行方法。
本文的标签：hadoop标记本文！发布日期： 2008 年5 月22 日级别：初级访问情况： 20571 次浏览评论： 2 (查看 | 添加评论 - 登录)平均分(46个评分)为本文评分Hadoop 简介Hadoop 是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，由于分布式存储对于分布式编程来说是必不可少的，这个框架中还包含了一个分布式文件系统HDFS( Hadoop Distributed File System )。
也许到目前为止，Hadoop 还不是那么广为人知，其最新的版本号也仅仅是0.16，距离1.0 似乎都还有很长的一段距离，但提及Hadoop 一脉相承的另外两个开源项目Nutch 和Lucene ( 三者的创始人都是Doug Cutting ),那绝对是大名鼎鼎。
Lucene 是一个用Java 开发的开源高性能全文检索工具包，它不是一个完整的应用程序，而是一套简单易用的API 。
在全世界范围内，已有无数的软件系统，Web 网站基于Lucene 实现了全文检索功能，后来Doug Cutting 又开创了第一个开源的Web 搜索引擎() Nutch, 它在Lucene 的基础上增加了网络爬虫和一些和Web 相关的功能，一些解析各类文档格式的插件等，此外，Nutch 中还包含了一个分布式文件系统用于存储数据。
从Nutch 0.8.0 版本之后，Doug Cutting 把Nutch 中的分布式文件系统以及实现MapReduce 算法的代码独立出来形成了一个新的开源项Hadoop。
Nutch 也演化为基于Lucene 全文检索以及Hadoop 分布式计算平台的一个开源搜索引擎。
基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。
从目前的情况来看，Hadoop 注定会有一个辉煌的未来："云计算"是目前灸手可热的技术名词，全球各大IT 公司都在投资和推广这种新一代的计算模式，而Hadoop 又被其中几家主要的公司用作其"云计算"环境中的重要基础软件，如:雅虎正在借助Hadoop 开源平台的力量对抗Google, 除了资助Hadoop 开发团队外，还在开发基于Hadoop 的开源项目Pig, 这是一个专注于海量数据集分析的分布式计算程序。
Amazon 公司基于Hadoop 推出了Amazon S3 ( Amazon Simple Storage Service )，提供可靠，快速，可扩展的网络存储服务，以及一个商用的云计算平台Amazon EC2( Amazon Elastic Compute Cloud )。
在IBM 公司的云计算项目--"蓝云计划"中，Hadoop 也是其中重要的基础软件。
Google 正在跟IBM合作，共同推广基于Hadoop 的云计算。
回页首迎接编程方式的变革在摩尔定律的作用下，以前程序员根本不用考虑计算机的性能会跟不上软件的发展，因为约每隔18 个月，CPU 的主频就会增加一倍，性能也将提升一倍，软件根本不用做任何改变，就可以享受免费的性能提升。
然而，由于晶体管电路已经逐渐接近其物理上的性能极限，摩尔定律在2005 年左右开始失效了，人类再也不能期待单个CPU 的速度每隔18 个月就翻一倍，为我们提供越来越快的计算性能。
Intel, AMD, IBM 等芯片厂商开始从多核这个角度来挖掘CPU 的性能潜力，多核时代以及互联网时代的到来，将使软件编程方式发生重大变革，基于多核的多线程并发编程以及基于大规模计算机集群的分布式并行编程是将来软件性能提升的主要途径。
许多人认为这种编程方式的重大变化将带来一次软件的并发危机，因为我们传统的软件方式基本上是单指令单数据流的顺序执行，这种顺序执行十分符合人类的思考习惯，却与并发并行编程格格不入。
基于集群的分布式并行编程能够让软件与数据同时运行在连成一个网络的许多台计算机上,这里的每一台计算机均可以是一台普通的PC 机。
这样的分布式并行环境的最大优点是可以很容易的通过增加计算机来扩充新的计算结点，并由此获得不可思议的海量计算能力, 同时又具有相当强的容错能力，一批计算结点失效也不会影响计算的正常进行以及结果的正确性。
Google 就是这么做的，他们使用了叫做MapReduce 的并行编程模型进行分布式并行编程，运行在叫做GFS ( Google File System )的分布式文件系统上，为全球亿万用户提供搜索服务。
Hadoop 实现了Google 的MapReduce 编程模型，提供了简单易用的编程接口，也提供了它自己的分布式文件系统HDFS,与Google 不同的是，Hadoop 是开源的，任何人都可以使用这个框架来进行并行编程。
如果说分布式并行编程的难度足以让普通程序员望而生畏的话，开源的Hadoop 的出现极大的降低了它的门槛，读完本文，你会发现基于Hadoop 编程非常简单，无须任何并行开发经验，你也可以轻松的开发出分布式的并行程序，并让其令人难以置信地同时运行在数百台机器上，然后在短时间内完成海量数据的计算。
你可能会觉得你不可能会拥有数百台机器来运行你的并行程序，而事实上，随着"云计算"的普及，任何人都可以轻松获得这样的海量计算能力。
例如现在Amazon 公司的云计算平台Amazon EC2 已经提供了这种按需计算的租用服务，有兴趣的读者可以去了解一下，这篇系列文章的第三部分将有所介绍。
掌握一点分布式并行编程的知识对将来的程序员是必不可少的，Hadoop 是如此的简便好用，何不尝试一下呢？也许你已经急不可耐的想试一下基于Hadoop 的编程是怎么回事了，但毕竟这种编程模型与传统的顺序程序大不相同，掌握一点基础知识才能更好地理解基于Hadoop 的分布式并行程序是如何编写和运行的。
因此本文会先介绍一下MapReduce 的计算模型，Hadoop 中的分布式文件系统HDFS, Hadoop 是如何实现并行计算的，然后才介绍如何安装和部署Hadoop 框架，以及如何运行Hadoop 程序。
回页首MapReduce 计算模型MapReduce 是Google 公司的核心计算模型，它将复杂的运行于大规模集群上的并行计算过程高度的抽象到了两个函数，Map 和Reduce, 这是一个令人惊讶的简单却又威力巨大的模型。
适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。
图1. MapReduce 计算流程图一说明了用MapReduce 来处理大数据集的过程, 这个MapReduce 的计算过程简而言之，就是将大数据集分解为成百上千的小数据集，每个(或若干个)数据集分别由集群中的一个结点(一般就是一台普通的计算机)进行处理并生成中间结果，然后这些中间结果又由大量的结点进行合并, 形成最终结果。
计算模型的核心是Map 和Reduce 两个函数，这两个函数由用户负责实现，功能是按一定的映射规则将输入的<key, value> 对转换成另一个或一批<key, value> 对输出。
表一Map 和Reduce 函数函数输入输出说明Map <k1, v1> List(<k2,v2>) 1. 将小数据集进一步解析成一批<key,value> 对，输入Map 函数中进行处理。
2. 每一个输入的<k1,v1> 会输出一批<k2,v2>。
<k2,v2>是计算的中间结果。
Reduce <k2,List(v2)> <k3,v3> 输入的中间结果<k2,List(v2)> 中的List(v2) 表示是一批属于同一个k2 的value以一个计算文本文件中每个单词出现的次数的程序为例，<k1,v1> 可以是<行在文件中的偏移位置, 文件中的一行>，经Map 函数映射之后，形成一批中间结果<单词，出现次数>, 而Reduce 函数则可以对中间结果进行处理，将相同单词的出现次数进行累加，得到每个单词的总的出现次数。
基于MapReduce 计算模型编写分布式并行程序非常简单，程序员的主要编码工作就是实现Map 和Reduce 函数，其它的并行编程中的种种复杂问题，如分布式存储，工作调度，负载平衡，容错处理，网络通信等，均由MapReduce 框架(比如Hadoop )负责处理，程序员完全不用操心。
回页首四集群上的并行计算MapReduce 计算模型非常适合在大量计算机组成的大规模集群上并行运行。
图一中的每一个Map 任务和每一个Reduce 任务均可以同时运行于一个单独的计算结点上，可想而知其运算效率是很高的，那么这样的并行计算是如何做到的呢？数据分布存储Hadoop 中的分布式文件系统HDFS 由一个管理结点( NameNode )和N个数据结点( DataNode )组成，每个结点均是一台普通的计算机。
在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似，一样可以建目录，创建，复制，删除文件，查看文件内容等。
但其底层实现上是把文件切割成Block，然后这些Block 分散地存储于不同的DataNode 上，每个Block 还可以复制数份存储于不同的DataNode 上，达到容错容灾之目的。
NameNode 则是整个HDFS 的核心，它通过维护一些数据结构，记录了每一个文件被切割成了多少个Block，这些Block 可以从哪些DataNode 中获得，各个DataNode 的状态等重要信息。
如果你想了解更多的关于HDFS 的信息，可进一步阅读参考资料： The Hadoop Distributed File System:Architecture and Design分布式并行计算Hadoop 中有一个作为主控的JobTracker，用于调度和管理其它的TaskTracker, JobTracker 可以运行于集群中任一台计算机上。