Hadoop项目如何组成

# Hadoop项目如何组成

## 一、Hadoop核心架构概述

Hadoop作为Apache基金会的顶级开源项目，是一个允许分布式处理大规模数据的生态系统。其核心设计遵循"分而治之"原则，主要由四个基础模块构成：

1. **HDFS**（Hadoop Distributed File System）
2. **YARN**（资源管理系统）
3. **MapReduce**（计算框架）
4. **Common**（公共工具库）

![Hadoop架构图](https://example.com/hadoop-arch.png)

## 二、HDFS分布式文件系统

### 2.1 基本组成
- **NameNode**：主服务器，管理文件系统命名空间
  - 存储元数据（内存+磁盘）
  - 记录数据块位置信息
- **DataNode**：工作节点
  - 存储实际数据块（默认128MB/块）
  - 定期向NameNode发送心跳

### 2.2 关键特性
```java
// 示例：HDFS Java API基本操作
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path filePath = new Path("/user/test/data.txt");
FSDataOutputStream out = fs.create(filePath);

三、YARN资源管理系统

3.1 核心组件

1. ResourceManager（RM）
   • 全局资源调度
   • 处理客户端请求
2. NodeManager（NM）
   • 单个节点资源管理
   • 启动/监控Container
3. ApplicationMaster（AM）
   • 应用级资源协商

3.2 工作流程

graph TD
    A[Client] -->|提交应用| B(RM)
    B -->|分配Container| C(AM)
    C -->|申请资源| B
    B -->|分配资源| D(NM)

四、MapReduce计算框架

4.1 编程模型

• Map阶段：(k1,v1) → list(k2,v2)
• Reduce阶段：(k2,list(v2)) → (k3,v3)

4.2 执行流程

1. Input Split（输入分片）
2. Map Task并行执行
3. Shuffle（数据混洗）
4. Reduce Task聚合

五、Hadoop Common

提供基础支持功能： - 配置文件处理（core-site.xml） - RPC通信机制 - 安全认证（Kerberos集成） - 序列化库（Writable接口）

六、生态系统组件

七、典型集群部署

7.1 硬件配置建议

• Master节点：32GB内存+SSD
• Worker节点：64GB内存+12TB HDD
• 网络：10Gbps以太网

7.2 服务部署方案

# 示例：启动HDFS服务
start-dfs.sh
# 启动YARN服务
start-yarn.sh

八、版本演进对比

九、扩展阅读推荐

1. 《Hadoop权威指南》第四版
2. Apache官方文档
3. GitHub hadoop-core源码

注意：实际部署时应根据业务需求调整组件配置，最新版本信息请参考Apache官网 “`

这篇文章包含了： 1. 核心架构的详细分解 2. 可视化图表和代码示例 3. 版本兼容性说明 4. 实际部署建议 5. 扩展学习资源

可根据需要补充具体配置参数或实际案例，建议配合官方文档使用以获得最新技术细节。