Mechanisms for Deployment and Running a Hadoop+Spark Cl-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

大数据集市的蓬勃发展给企业、政府、媒体等提供海量的数据资源。随着Hadoop和Spark等开源工具的不断发展，越来越多的人开始采用这类框架来开发分布式计算系统。然而，部署和运行Hadoop集群、Spark应用也面临一些关键的技术问题。因此，如何有效地部署并运行Hadoop+Spark集群一直是一个难题。本文旨在通过详细阐述Hadoop和Spark集群的部署、运行机制，以及其中的原理及相关配置选项，力求将读者准确理解Hadoop+Spark集群的工作原理及各项设置方法。

2.关键概念与术语

2.1 Hadoop基础知识

Hadoop是Apache基金会于2011年开发的一种开源的分布式计算框架，最初主要用于海量数据的离线分析处理，但近几年却开始受到数据中心、云计算、移动计算等新兴领域的影响而崛起。

2.1.1 分布式文件系统（HDFS）

HDFS，Hadoop Distributed File System，是一种存储大型文件集合的分布式文件系统。它被设计成可靠、高吞吐量、容错和高度容灾的系统，能够适应超大规模的数据处理。HDFS集群由一组称为数据节点（DataNode）的独立服务器节点组成，这些服务器节点共享一个存储池，通过网络对外提供对文件的访问服务。HDFS可以自动分片（默认128MB），并且支持文件的复制，提供高度容错能力，同时也具备高性能。HDFS的存储空间是按数据块（Block）划分的，每个数据块默认大小为128MB。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-743622.html

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