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郝树魁撰写的《Hadoop_HDFS和MapReduce架构浅析》一文,对这两种架构进行了简要分析。

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简介:
通过对Hadoop NameNode和DataNode运行模式的简要概述,本文着重阐述了Hadoop MapReduce的工作原理。此外,文章详细地以作业提交、作业初始化、任务分配、任务执行以及任务进度更新等一系列流程,深入剖析了Job Client、JobTracker、TaskTracker和HDFS在MapReduce过程中所扮演的角色及其协同运作方式。最后,文章对云计算领域进行了展望,并对其未来发展趋势进行了思考。

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  • Hadoop HDFS与MapReduce述_.pdf
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    本PDF文档由郝树魁撰写,主要内容为对Hadoop生态系统中的核心组件HDFS(分布式文件系统)和MapReduce框架的基本原理、架构设计及工作方式进行简明阐述。适合初学者快速掌握这两个关键概念和技术要点。 本段落在概述Hadoop NameNode和DataNode运行模式的基础上,重点介绍了Hadoop MapReduce的工作机制,并通过作业提交、作业初始化、任务分配、任务执行及任务进度更新等流程详细阐述了Job Client、JobTracker、TaskTracker与HDFS在MapReduce过程中的分工合作。最后,文章对云计算的发展进行了展望。
  • 业务、数据、应用技术
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    本文章对业务架构、数据架构、应用架构和技术架构进行了详细的对比分析,旨在帮助读者理解各架构的特点和应用场景。适合IT领域从业人员阅读参考。 ### 业务架构、数据架构、应用架构和技术架构对比 #### 一、业务架构 **定义与作用** 业务架构是企业或组织为了实现其战略目标而设计的一种结构化框架,它描述了如何运作以及支持这些运作的技术体系。不仅限于IT领域,还涉及整体的业务流程。 **视角** 1. **外部视角**:关注市场环境、竞争格局及客户关系。 - 上游:供应链中的合作伙伴(供应商、生产商等)。 - 下游:销售渠道和市场策略面向最终用户或客户。 2. **内部视角**:侧重于组织结构与运营机制 - 组织架构:部门间的协作模式及其职责划分。 - 经营任务:关键业务目标与计划。 - 业务流程:从客户需求到产品交付的过程管理。 #### 二、数据架构 **定义与作用** 数据架构是指如何管理和利用组织中的数据资源的战略规划,确保高效的数据流动并支持决策制定和增长。 **组成要素** - 数据源 - 数据采集 - 数据存储 - 数据处理 - 数据加工 - 数据分析 - 数据应用 #### 三、应用架构 **定义与作用** 应用架构是指支撑业务运作的软件系统的组织结构,提供清晰的服务划分方案以满足需求并提高系统可维护性。 **服务切分** 1. 支撑应用:为其他应用提供必要服务的基础组件。 2. 后台应用:处理核心业务逻辑和数据管理的应用程序。 3. 中台应用:连接前端与后端,提供共享服务。 4. 前台应用:面向用户的交互界面。 #### 四、技术架构 **定义与作用** 技术架构涉及支持业务和技术需求的具体选择和技术实现细节。它是系统高效运行的关键因素。 **技术选型** - 开发工具 - 构建工具 - 测试工具 - 部署工具 - 运行时环境 **技术栈** 1. 基础设施:物理服务器、虚拟机、容器化平台等。 2. 基础服务:消息队列、日志系统、监控系统等。 3. 数据存储:关系型数据库和NoSQL数据库等。 4. 服务实现:微服务,API网关等。 5. 负载均衡网关:Nginx, HAProxy 等 6. 协议:HTTP, HTTPS 和WebSocket ### 综合对比 **业务架构**关注于规划与执行层面的业务运作和市场定位,确保企业高效运行。它为数据、应用和技术架构提供背景和支持。 **数据架构**是业务架构中关于如何管理利用数据的部分,确保最大化挖掘数据价值。 **应用架构**则专注于软件系统设计和服务间的通信方式,支持实现具体的应用需求并保证与其它层次的协调一致。 **技术架构**涉及从硬件到软件的所有技术选择。它为应用架构提供技术支持,并保障业务和技术目标的有效落实。 这四个层面相互依存、紧密关联,共同构成企业或组织的技术体系。理解这些层级之间的差异和联系对于构建高效灵活的信息系统至关重要。
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