什么是 Hadoop?

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它通过将数据分散存储在多个节点上，并实现并行处理，提供高可靠性和可扩展性。Hadoop 由两个核心组件组成：HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 MapReduce（一种处理大规模数据的编程模型）。

1. HDFS（Hadoop 分布式文件系统）是用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。它将数据划分为较小的块，分布在多个机器上，并自动进行冗余存储。这样可以提高数据的可靠性和容错性。HDFS 具有高吞吐量和高可扩展性的特点，适合存储大规模数据。

2. MapReduce 是一种用于处理大规模数据的编程模型。它将任务分解为多个阶段，每个阶段都可以并行执行。Map 阶段将输入数据划分为多个小任务进行处理，Reduce 阶段将 Map 阶段的结果合并为最终结果。MapReduce 通过并行处理和数据本地性优化，提供了高效的大规模数据处理能力。

Hadoop 的优点和缺点是什么？

Hadoop 作为一种分布式计算框架，具有以下优点：

1. 大规模数据处理能力：Hadoop 能够处理 PB 级甚至 EB 级的大规模数据，可以轻松处理各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

2. 高可靠性和可扩展性：Hadoop 的分布式架构具有高度的容错性，即使某个节点出现故障，数据和任务仍然可以继续进行。此外，Hadoop 可以通过添加新的节点来扩展集群的处理能力。

3. 成本效益：Hadoop 是开源的，可以在价格较低的硬件上构建集群，从而降低成本。

然而，Hadoop 也有一些缺点：

1. 适用场景有限：Hadoop 适用于大规模数据的批处理场景，对于实时性要求较高的应用不太适合。

2. 复杂性高：Hadoop 的配置和管理相对复杂，需要具备一定的技术能力来正确地部署和维护集群。

Hadoop 中的 NameNode 和 DataNode 是什么？有什么作用？

在 Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）中，NameNode 和 DataNode 是两个重要的组件。

1. NameNode：NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的命名空间、块的元数据信息以及访问控制等。它记录了文件的目录结构、文件与块的映射关系等信息，并且通过网络与 DataNode 通信管理数据块的复制和恢复。NameNode 保存了整个文件系统的元数据信息，因此在 NameNode 发生故障时，整个文件系统将不可访问。

2. DataNode：DataNode 是 HDFS 的从节点，存储实际的数据块。它根据 NameNode 的指令，负责数据块的读取、写入、复制和删除等操作。DataNode 还会定期向 NameNode 发送心跳信号，以汇报自己的状态和可用性。如果某个 DataNode 失效，NameNode 会将其上的数据块复制到其他节点上，保证数据的可靠性。

NameNode 和 DataNode 的配合工作，实现了 HDFS 的数据存储和访问功能，确保了数据的可靠性和可扩展性。


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