本文目录导读：
随着大数据时代的到来，企业对海量数据的处理和分析需求日益增长，CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）作为一款开源的大数据平台，以其高性能、可扩展、易用性等特点，成为了企业构建大数据生态系统的首选，本文将根据CDH大数据平台架构图，对平台架构进行深入解析，帮助读者更好地理解CDH平台的运行机制。
CDH大数据平台架构图解析
1、数据存储层
图片来源于网络，如有侵权联系删除
CDH大数据平台的数据存储层主要基于HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase，HDFS是一种分布式文件系统，用于存储海量数据；HBase则是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，适用于存储非结构化数据。
（1）HDFS架构
HDFS采用主从架构，包括NameNode和DataNode两个角色，NameNode负责管理文件系统的命名空间，并存储文件元数据；DataNode负责存储实际数据块，并响应客户端的读写请求。
（2）HBase架构
HBase采用主从架构，包括Master和RegionServer两个角色，Master负责管理RegionServer的生命周期，并分配Region；RegionServer负责存储Region数据，并处理客户端的读写请求。
2、计算层
CDH大数据平台的计算层主要基于MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator），MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算；YARN则是一种资源管理框架，用于调度和管理集群资源。
（1）MapReduce架构
图片来源于网络，如有侵权联系删除
MapReduce采用主从架构，包括JobTracker和TaskTracker两个角色，JobTracker负责调度任务，并监控任务执行情况；TaskTracker负责执行任务，并汇报任务执行结果。
（2）YARN架构
YARN采用主从架构，包括ResourceManager和NodeManager两个角色，ResourceManager负责资源分配，并监控集群资源使用情况；NodeManager负责资源管理和任务执行。
3、分析层
CDH大数据平台的分析层主要基于Impala、Spark和Hive等工具，这些工具可以方便地对存储在HDFS和HBase中的数据进行查询、分析和处理。
（1）Impala架构
Impala是一种基于HDFS的交互式查询引擎，支持SQL语法，可直接在HDFS上进行查询，Impala采用主从架构，包括Impala Coordinator和Impala Daemon两个角色，Impala Coordinator负责处理客户端请求，并分配查询任务；Impala Daemon负责执行查询任务。
（2）Spark架构
图片来源于网络，如有侵权联系删除
Spark是一种分布式计算框架，支持多种编程语言，如Java、Scala和Python等，Spark采用主从架构，包括Master和Worker两个角色，Master负责资源管理和任务调度；Worker负责执行任务。
（3）Hive架构
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL语法，可以方便地将结构化数据存储在HDFS中，Hive采用主从架构，包括NameNode和DataNode两个角色，NameNode负责存储元数据，并处理客户端请求；DataNode负责存储数据。
4、应用层
CDH大数据平台的应用层主要基于Cloudera Manager和Cloudera Navigator，Cloudera Manager负责集群管理，如安装、配置、监控和升级等；Cloudera Navigator负责数据治理，如数据质量管理、数据访问控制和数据生命周期管理等。
通过对CDH大数据平台架构图的解析，我们可以看到CDH平台具备高性能、可扩展、易用性等特点，在实际应用中，企业可以根据自身需求，选择合适的组件和工具，构建高效、可扩展的数据生态系统。
标签： #cdh大数据平台架构图
评论列表