Hadoop的基本工作原理是将大规模数据分布式存储在多台服务器上,并通过MapReduce编程模型进行数据处理和分析。具体来说,Hadoop包含两个核心组件:Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce。
HDFS:HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它将大规模数据分散存储在多台服务器上,以提供高可靠性和高可用性。数据被分割成块(通常为128MB或256MB),然后复制到不同的数据节点上,以实现数据冗余和容错性。
MapReduce:MapReduce是Hadoop的编程模型,用于并行处理大规模数据集。MapReduce框架将数据处理任务分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段,数据被分割成小块,然后并行处理在不同的节点上;在Reduce阶段,Map阶段的结果将被合并和汇总以生成最终结果。
整个Hadoop系统由一个主节点(NameNode)和多个工作节点(DataNode)组成。主节点负责管理文件系统元数据和任务调度,工作节点负责数据存储和计算任务执行。用户通过Hadoop的客户端接口(如Hadoop CLI或Hadoop API)提交数据处理任务到Hadoop集群,集群中的工作节点将并行执行任务,并将结果返回给用户。