Arquitetura do sistema Hadoop

A arquitetura do sistema Hadoop é um projeto fundamental na área de processamento de big data, visando alcançar o processamento altamente confiável e tolerante a falhas de grandes volumes de dados em clusters de hardware de uso geral, por meio de uma estrutura de armazenamento e computação distribuída. Esta seção descreve sistematicamente a estrutura em camadas do Hadoop, incluindo três componentes principais: o sistema de arquivos distribuído HDFS, o agendador de recursos YARN e o modelo de computação distribuída MapReduce. O HDFS adota uma arquitetura mestre-escravo, com o NameNode gerenciando metadados e namespaces, e os DataNodes responsáveis ​​por armazenar os blocos de dados reais e garantir redundância para assegurar alta disponibilidade dos dados. O YARN, como plataforma de gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas, engloba o ResourceManager, o NodeManager e o ApplicationMaster, desacoplando os recursos computacionais dos ciclos de vida dos jobs. O MapReduce define um paradigma de computação paralela para fragmentação de dados, ordenação Shuffle e agregação Reduce. Ao analisar os protocolos de interação, os mecanismos de pulsação e as estratégias de recuperação de falhas entre cada módulo, esta arquitetura estabelece uma base teórica sistemática para a compreensão da lógica de otimização da escalabilidade horizontal e da localidade de dados em sistemas distribuídos.