hadoop三大组件的简单图解

Hadoop三大组件: 分布式文件系统:HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上(分布式存储) 分布式运算编程框架:MapReduce——实现多台机器的分布式并行运算.(分布式运算) 分布式资源调度平台:YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源 Hive 入门 Hive构建在Hadoop上 HQL中对查询语句的解释.优化.生成查询计划是由Hive完成的所有的数据存储在Hadoop上. 查询计划被转化为 MapReduce 任务(job),在 Hado

设计原则:移动计算,而不是移动数据 计算层:Map/Reduce调度层:YARN数据层:HDFS 这三层之间没有必然的依赖性,只是经常这么搭配,而且都是hadoop那个包里一起安装的,三层都可以独立运行,某一层或者某两层换成其他的而另外两层或者一层不换也是可以的 YARN 调度系统 ResourceManager NodeManagerHDFS 存放数据 NameNode DataNode 当有一个计算任务到来的时候,首先访问YARN的ResourceManager然后将计算分发给一个或多个No

RequestProcessor ActionServlet是Struts框架里唯一一个Servlet,它负责处理所有请求.它无论何时收到一个请求,都会首先试着为现有请求找到一个子应用.一旦子应用被找到,它会为其生成一个RequestProcessor对象,并调用传入HttpServletRequest和HttpServletResponse为参数的process()方法. 一.RequestProcessor.process() java代码: public void process(Http

Action Action是Struts中的基础组件.我们学过了Struts的执行流程,处理最终都会调到一个Action类:我们在Action中取得表单数据:进行业务逻辑处理:页面转发.传递等. 一.配置文件 <actionpath="/login" type="struts.LoginAction" name="loginForm" scope="request" > 二.Action代码 生成Action后,当

如要转载,请注上作者和出处. 须知: 我们下载的是hadoop-2.7.3-src 源码. 这个版本默认调度器是Capacity调度器. 在2.0.2-alpha版本的时候,有人汇报了一个fifo调度器的bug,社区把默认调度器从原来的fifo切换成capacity了. 在Hadoop中,调度器是一个可插拔的模块,用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器,然后在配置文件中指定相应的调度器,这样,当Hadoop集群启动时,便会加载该调度器.当前Hadoop自带了几种调度器,分别是FIFO(默认调度

javaWeb有三大组件:Filter.Servlet.Listener jsp有九大内置对象:application.session.request.response.out.page.pagecontent.config.exception javaEE三大组件技术: Servlet,JSP,EJB Servlet(Server Applet),全称Java Servlet,未有中文译文.是用Java编写的服务器端程序.其主要功能在于交互式地浏览和修改数据,生成动态Web内容.狭义的Serv

概览 flume-ng中最重要的核心三大组件就是source,channel,sink source负责从源端收集数据,产出event channel负责暂存event,以备下游取走消费 sink负责消费通道中的event,写到最终的输出端上 以上是总体的一个简单结构图,下面我们来深入每一个组件的内部看看: 1.Source source接口的定义如下: @InterfaceAudience.Public @InterfaceStability.Stable public interface S

学完JavaWeb阶段有一段时间了,在进入框架学习之前,把JavaWeb三大组件做个总结记录,为框架学习铺点基础. 一.什么是JavaWeb三大组件? Servlet,Listener,Filter.它们在JavaWeb开发中分别提供不同的功能. 二.三大组件介绍 1.Servlet 1.1 servlet介绍 广义上说,servlet是运行在web服务器或应用服务器的程序,用来处理客户端请求的动态资源.Servlet = Service + Applet,表示小服务程序.狭义上来说,狭义的Se

一.背景介绍 在接触过大数据相关项目的时候常常都会听到Hadoop这个东西,简单来说,他是一个用分布式计算来处理大数据的开源软件,下面包含了许多的组件和子项目,这篇文章将会介绍Hadoop的原理以及一些组件的应用. 二.准备工作 1.确认储存规模 有很多的大数据项目其实数据量跟本没这么大,跟本不需要到使用Hadoop这类的大数据软件,所以,第一步应该是先确认数据量有多大,真的MySQL跑的太久再去使用Hadoop就好. 2.确认数据类型 除了结构化数据以外,现在有些大数据项目需要处理的是一些非结