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Mapa mental

HADOOP

Julian Esteban Cañon Cañon Español

Contenido del mapa

HADOOP

  1. Que es ?

    • Es un framework que por sus características, Hadoop es ampliamente utilizado en Big Data, ya que permite trabajar con grandes volumenes de información a muy bajo costo
  2. Arquitectura

    • Componentes
      • NameNode
        • Controla el acceso por parte de los clientes a la informacion
      • DataNodes
        • Almacenan los bloques de datos y entregan informacion solicitada
      • HDSF
        • Es el sistema de archivos Hadoop
      • TaskTracker
        • Es responsable de correr los MapReduce asignados por el JobTracker
    • Este nodo es el más importante de la arquitectura, y controla el acceso por parte de los clientes a la información, a la vez que gestiona el almacenamiento y procesamiento de los datos en los DataNodes. Esto últimos serían los slaves, también llamados workers.
  3. Insatalacion

    • Tres modos de Funcionamiento
      • Modo local: se ejecuta en un unico nodo como un solo proceso java
      • Modo local pseudo-distribuido: se ejecuta en un unico nodo, pero cada demonio se ejecuta en un proceso java diferente
      • Modo distribuido: se ejecuta utilizando multiples nodos completamente distribuido
  4. MapaReduce

    • Es un modelo de programacion para dar soporte a la computacion paralela sobre grandes colecciones de datos en grupos de computadoras y al commodity computing
  5. HDFS

    • Que es?
      • El sistema de archivos de Hadoop (HDFS Hadoop Distributed File System) almacena los datos en bloques de gran tamaño
    • Beneficios
      • Como los bloques son de tamaño fijo, es facil calcular el numero de bloques que pueden ser almacenados en cada DataNodes
      • Simplifica el almacenamiento de los datos en los DataNodes, ya que estos no necesitan conocer acerca de los mata-datos de los bloques
      • los bloques son faciles de replicar entre los DataNodes y de esta forma proveen alta tolerancia a fallas y alta disponibiliadad

Información

Descripción
Mapa Mental sobre HADOOP, creado por Julian Esteban Cañon Cañon el 28/08/2022.
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