Talaan ng mga Nilalaman:

Ano ang standalone mode sa Hadoop?
Ano ang standalone mode sa Hadoop?

Video: Ano ang standalone mode sa Hadoop?

Video: Ano ang standalone mode sa Hadoop?
Video: Hadoop NameNode And Secondary NameNode | Hadoop HDFS Architecture | @OnlineLearningCenterIndia 2024, Nobyembre
Anonim

Standalone mode ay ang default mode ng pagpapatakbo ng Hadoop at ito ay tumatakbo sa isang solong node (isang node ang iyong makina). HDFS at hindi tumatakbo ang YARN standalone mode . Pseudo-Distributed mode nakatayo sa pagitan ng standalone mode at ganap na ipinamahagi mode sa isang pangkat ng antas ng produksyon.

Dahil dito, ano ang standalone mode?

Standalone mode ay ang pinakasimpleng mode , kung saan ang isang proseso ay responsable para sa pagpapatupad ng lahat ng mga konektor at mga gawain. Dahil isa itong proseso, nangangailangan ito ng kaunting configuration.

Higit pa rito, ano ang ganap na ipinamamahagi na mode sa Hadoop? • Ginagamit ang datos at ipinamahagi sa maraming node. Nasa Hadoop pag-unlad, bawat isa Mga Mode ng Hadoop may sariling pakinabang at kawalan. Siguradong ganap na ipinamahagi na mode ay ang para saan Hadoop ay pangunahing kilala para sa ngunit muli walang punto sa pakikipag-ugnayan sa mapagkukunan habang nasa pagsubok o yugto ng pag-debug.

Katulad nito, maaari kang magtanong, alin ang mga pinapayagang mode ng pagpapatakbo sa Hadoop?

Iba't ibang Hadoop Mode

  • Lokal na Mode o Standalone Mode. Ang standalone mode ay ang default na mode kung saan tumatakbo ang Hadoop.
  • Pseudo-distributed Mode. Ang pseudo-distribute mode ay kilala rin bilang isang single-node cluster kung saan ang NameNode at DataNode ay mananatili sa parehong makina.
  • Ganap na Naipamahagi Mode (Multi-Node Cluster)

Ano ang isang solong node?

Single Node o Psuedo-Distributed Cluster ay ang isa kung saan ang lahat ng mahahalagang daemon (tulad ng NameNode, DataNode, JobTracker at TaskTracker) ay tumatakbo sa parehong makina. Ang default na kadahilanan ng pagtitiklop para sa isang multi node cluster ay 3. Ito ay karaniwang ginagamit para sa buong stack na pag-unlad ng hadoop application at mga proyekto.

Inirerekumendang: