作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Apache Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它可以运行在廉价的商用硬件上，并提供可扩展性和高容错性。作为Hadoop框架的一部分，MapReduce是一种编程模型和执行引擎，用于对大数据集进行并行处理。但是，由于其复杂性和庞大的体系结构，开发人员经常需要花费大量时间来设计、构建、部署和管理Hadoop集群。本文将展示如何利用开源工具、组件、平台和最佳实践，建立一个具有完整的生命周期管理功能的大数据平台系统。该平台将支持海量的数据存储和分析，同时又具有可靠的性能、高可用性、安全性、灵活性、易用性等特性。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-744710.html
2.核心概念
HDFS (Hadoop Distributed File System)
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop文件系统的重要组成部分。它被设计为高度容错的分布式文件系统，能够为许多应用提供动力。HDFS通过在廉价的商用服务器群组中分发块存储，提供高吞吐量、低延迟的文件存储。它还支持通过超级集群扩展到PB级别的数据，并且可以通过名称节点和数据节点来维护文件的元数据。HDFS的主要特点如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-744710.html
- 数据冗余和容错：HDFS通过多个副本机制实现数据的冗余和容错，使得系统更加可靠、健壮。
- 自动布局：HDFS会自动地为集群中的节点分布数据块，数据均匀分布，减少了数据倾斜问题。
- 支持流式访问：HDFS提供了流式读取数据的能力，无需等待整个文件加载完成即可获取数据。
- 可扩展性：HDFS通过分片和动态路由策略实现了可扩展性，能够轻松应对不同规模的工作负载。
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