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Hadoop總結
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MapReduce簡介
MapReduce是一種編程模型，是一種編程方法，是抽象的理論
YARN概念：資源管理器
ResourceManager：負責分配和調度資源；負責啟動并監控ApplicationMaster；監控NodeManager
ApplicationManager：為MR類型的程序申請資源，并分配給內部任務；負責數據的切分；監控任務的執行及容錯
NodeManager：管理單個節點的資源；處理來自ResourceManager的命令；處理來自ApplicationManager的命令
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常用的HDFS Shell命令
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HDFS讀流程
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HDFS讀流程
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HDFS寫流程
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HDFS寫流程
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Hadoop
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大數據。。
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1.MapReduce編程模型 一個大文件被分割成多個分片，每個分片交給獨立的機器去處理，這就是map方法 將各個分片被處理的結果進行匯總計算，就是reduce方法查看全部
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yarn 資源調度 hadoop1.0到3.0的變化 hdfs負責存儲 mapreduce負責存儲查看全部
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YARN是Hadoop2.0之后的資源管理器
1、ResourceManager：
????1）分配和調度資源
????2）啟動并監控ApplicationMaster
????3）監控NodeManager
2、ApplicationMaster：
????1）為MapReduce類型的程序申請資源，并分配給內部任務
????2）負責數據的切分
????3）監控任務的執行及容錯
3、NodeManager：
????1）管理單個節點的資源
????2）處理來自ResourceManager的命令
????3）處理來自ApplicationMaster的命令
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常用HDFS Shell命令：
1、類Linux系統：ls、cat、mkdir、rm、chmod、chown等
2、HDFS文件交互：copyFromLocal（從本地系統->HDFS系統）、copyToLocal（從HDFS系統->本地系統）、get（下載文件）、put（上傳文件）
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HDFS讀流程：
1、客戶端向NameNode發起讀數據請求。
2、NameNode找出距離最近的DataNode節點信息。
3、客戶端從DataNode分塊下載文件。
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HDFS寫流程：
1、客戶端向NameNode發起寫數據請求。
2、客戶端分塊寫入DataNode節點，DataNode自動完成副本備份。
3、DataNode向NameNode匯報存儲完成，NameNode通知客戶端。
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