Hadoop の 3 つのコア コンポーネントの役割と機能

Hadoop エコシステムの 3 つのコア コンポーネントは、HDFS (大量のデータを保存および管理するための信頼性とスケーラブルなファイル システム)、MapReduce (大量のデータ セットを処理するための分散コンピューティング フレームワーク)、YARN (リソース管理フレームワーク) です。 、Hadoop クラスター内のリソースの管理とスケジュールを担当します)。

Hadoop の 3 つのコア コンポーネントの役割と機能

Hadoop 分散ファイル システム (HDFS)、MapReduce YARN は Hadoop エコシステムの 3 つのコア コンポーネントであり、データの処理と管理において重要な役割を果たします。

1. HDFS (Hadoop 分散ファイル システム)

• 機能: ストレージ用の信頼性が高く、スケーラブルなファイル システムであり、大量のファイルを管理しますデータ。

• 機能:

  • データをチャンクに分割し、クラスター内の複数のノードに分散します。
  • 高い耐障害性を提供​​し、冗長ストレージによってデータを障害から保護します。
  • 高スループット要件を満たすために、同時読み取りおよび書き込みアクセスをサポートします。

2. MapReduce

• 関数: 大量のデータセットの処理と処理に使用されます。コンピューティングフレームワーク。

• 関数:

  • ジョブを Map (マッピング) と Reduce (リデュース) の 2 つのステージに分解します。
  • クラスター内の複数のノードでジョブを並行して実行します。
  • 中間結果を並べ替えて集計することにより、最終結果を提供します。

3. YARN (もう一つのリソース ネゴシエーター)

• 役割: リソース管理フレームワーク、Hadoop クラスター内のリソースの管理とスケジュールを担当します。

• 機能:

  • アプリケーションのコンピューティング、メモリ、ストレージ リソースを割り当てて管理します。
  • 統合されたスケジューリング メカニズムを提供し、さまざまなコンピューティング フレームワークをサポートします。
  • 需要に応じてクラスターを動的にスケールアップおよびスケールダウンできるようにします。

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