這篇文章主要介紹“Hadoop包含哪兩部分”，在日常操作中，相信很多人在Hadoop包含哪兩部分問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Hadoop包含哪兩部分”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

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　　Hadoop包含兩個部分：

　　1.Hadoop Distributed File System (Hadoop分布式文件系統(tǒng))

　　HDFS具有高容錯性，并且可以被部署在低價的硬件設備之上。HDFS很適合那些有大數(shù)據(jù)集的應用，并且提供了對數(shù)據(jù)讀寫的高吞吐率。HDFS是一個master/slave的結(jié)構(gòu)，就通常的部署來說，在master上只運行一個Namenode，而在每一個slave上運行一個Datanode。

　　HDFS支持傳統(tǒng)的層次文件組織結(jié)構(gòu)，同現(xiàn)有的一些文件系統(tǒng)在操作上很類似，比如你可以創(chuàng)建和刪除一個文件，把一個文件從一個目錄移到另一個目錄，重命名等等操作。Namenode管理著整個分布式文件系統(tǒng)，對文件系統(tǒng)的操作(如建立、刪除文件和文件夾)都是通過Namenode來控制。

　　2、MapReduce的實現(xiàn)

　　MapReduce是Google 的一項重要技術，它是一個編程模型，用以進行大數(shù)據(jù)量的計算。對于大數(shù)據(jù)量的計算，通常采用的處理手法就是并行計算。至少現(xiàn)階段而言，對許多開發(fā)人員來說，并行計算還是一個比較遙遠的東西。MapReduce就是一種簡化并行計算的編程模型，它讓那些沒有多少并行計算經(jīng)驗的開發(fā)人員也可以開發(fā)并行應用。

　　MapReduce的名字源于這個模型中的兩項核心操作：Map和 Reduce。簡單的說來，Map是把一組數(shù)據(jù)一對一的映射為另外的一組數(shù)據(jù)，其映射的規(guī)則由一個函數(shù)來指定，比如對[1, 2, 3, 4]進行乘2的映射就變成了[2, 4, 6, 8]。Reduce是對一組數(shù)據(jù)進行歸約，這個歸約的規(guī)則由一個函數(shù)指定，比如對[1, 2, 3, 4]進行求和的歸約得到結(jié)果是10，而對它進行求積的歸約結(jié)果是24。

到此，關于“Hadoop包含哪兩部分”的學習就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設公司網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>

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