Linux环境下Hadoop如何管理数据

在Linux环境下，Hadoop通过以下方式管理数据：

1. 分布式存储（HDFS）
   • 数据以块（默认128MB/256MB）形式分布式存储在集群节点上，通过NameNode管理元数据，DataNode存储实际数据块。
   • 采用多副本机制（默认3份）保障数据可靠性，支持自动故障恢复和数据均衡。
2. 资源管理（YARN）
   • 负责集群资源分配与任务调度，通过容器隔离CPU、内存等资源，支持多任务并行执行。
3. 数据处理框架
   • MapReduce：分Map和Reduce阶段并行处理数据，适合批量计算。
   • 其他工具：如Spark（实时计算）、Hive（数据仓库查询）、HBase（NoSQL存储）等。
4. 数据操作与管理工具
   • 命令行工具：hadoop fs命令用于文件上传、下载、删除等操作。
   • 编程接口：支持Java、Python等语言通过API访问HDFS数据。
5. 集群维护与扩展
   • 动态添加/删除节点：通过配置文件修改节点列表，刷新集群状态实现无停机扩缩容。
   • 监控与调优：使用Ganglia、Nagios等工具监控集群性能，调整参数优化资源利用率。