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2024年3月12日发(作者：discuz源码资源网)
大数据架构中的分布式计算与存储
第一章：引言
随着互联网和移动互联网的发展和普及，许多行业和领域都开
始利用大数据来分析和利用数据，以改善业务流程和创造更多价
值。大数据包括大量的数据，数据类型和数据来源不同。处理大
数据需要高效的计算和存储方式。随着数据量不断增加，传统的
单机计算和存储方式已经不能满足需要了。大数据处理需要更高
效、更可靠、更灵活的分布式计算和存储方式。
本文主要介绍大数据架构中的分布式计算与存储。首先，本文
将介绍分布式计算和存储的基本概念，然后介绍一些流行的分布
式计算和存储框架，最后讨论一些大数据架构的设计和部署方法。
第二章：分布式计算
分布式计算是指在多台服务器上分配计算任务，以共同完成一
个计算任务。相比较于单机计算，分布式计算处理速度更快、容
错性更强，在处理大数据时尤为重要。分布式计算涉及以下几个
方面：任务分配、数据分配、数据传输等。
常见的分布式计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark等。
1. Apache Hadoop
Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以高效地处
理大规模数据。其主要特点是可扩展性、可靠性和灵活性。
Hadoop的核心组成部分有：
① HDFS（Hadoop分布式文件系统），用于数据存储。
② MapReduce，用于数据分析。
Hadoop的分布式计算过程大致分为以下几个步骤：
① 任务管理器（JobTracker）将计算任务分配给多台服务器。
② 数据管理器（NameNode）将任务和数据分配给不同的服务
器。
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