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HDFS & MAPREDUCE • Hadoop Big Data Analytics with Hadoop

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HDFS & MAPREDUCE
• Hadoop Distributed File System
- A scalable, Fault tolerant, High performance distributed file
system
- Asynchronous replication
- Write-once and read-many (WORM)
- Hadoop cluster with 3 DataNodes minimum
- Data divided into 64MB (default) or 128MB blocks, each
block replicated 3 times (default)
- No RAID required for DataNode
- Interfaces: Java, Thrift, C Library, FUSE, WebDAV, HTTP, FTP
- NameNode holds filesystem metadata
- Files are broken up and spread over the DataNodes
• Hadoop Map Reduce
- Software framework for distributed computation
- Input | Map() | Copy/Sort | Reduce() | Output
- JobTracker schedules and manages jobs
- TaskTracker executes individual map() and reduce() tasks on
each cluster node
21 Big Data Analytics with Hadoop
Master Node
Worker Nodes

Veröffentlicht in: Technologie, Bildung, Business
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