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hadoop
发布日期:2020-05-12 阅读次数:
一.hadoop是什么
Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司,如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。
 
 
 
二 .hadoop能干什么
hadoop擅长日志分析,facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive;利用Pig还可以做高级的数据处理,包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人,可以实现类似Amazon.com的协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是!在Yahoo!的40%的Hadoop作业是用pig运行的,包括垃圾邮件的识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫的推荐系统是hive,少量尝试mahout!)
 
 
 
三.hadoop的核心
1.HDFS: Hadoop Distributed File System  分布式文件系统
 
2.YARN: Yet Another Resource Negotiator   资源管理调度系统
 
3.Mapreduce:分布式运算框架
 
 
 
四.HDFS的架构
主从结构
 
       •主节点, namenode
 
        •从节点,有很多个: datanode
 
namenode负责:
 
         •接收用户操作请求
 
         •维护文件系统的目录结构
 
         •管理文件与block之间关系,block与datanode之间关系
 
datanode负责:
 
         •存储文件
 
         •文件被分成block存储在磁盘上
 
         •为保证数据安全,文件会有多个副本
 
 
 
Secondary NameNode负责:
 
           合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata
 
 
 
五.Hadoop的特点
扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。
 
成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。
 
高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。
 
可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。
 
 
 
六.NameNode
1.简介
namenode是整个文件系统的管理节点。他维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。
 
文件包括:
 
fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。
 
edits:操作日志文件。
 
fstime:保存最近一次checkpoint的时间。
 
 
 
2.NameNode的工作特点
NameNode始终在内存中保存metedata,用于处理“读请求”,到有“写请求”到来时,NameNode首先会写editlog到磁盘,即向edits文件中写日志,成功返回后,才会修改内存,并且向客户端返回。
 
Hadoop会维护一个人fsimage文件,也就是NameNode中metedata的镜像,但是fsimage不会随时与NameNode内存中的metedata保持一致,而是每隔一段时间通过合并edits文件来更新内容。Secondary NameNode就是用来合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata的。
 
 
 
3.什么时候checkpoint
fs.checkpoint.period 指定两次checkpoint的最大时间间隔,默认3600秒。 
fs.checkpoint.size    规定edits文件的最大值,一旦超过这个值则强制checkpoint,不管是否到达最大时间间隔。默认大小是64M。
 
 
 
 
 
 
 
七.SecondaryNameNode
1.简介
HA的一个解决方案。但不支持热备。配置即可。
执行过程:从NameNode上下载元数据信息(fsimage,edits),然后把二者合并,生成新的fsimage,在本地保存,并将其推送到NameNode,替换旧的fsimage.
默认在安装在NameNode节点上,但这样...不安全!
 
2.工作流程
(1)secondary通知namenode切换edits文件;
(2)secondary从namenode获得fsimage和edits(通过http);
(3)secondary将fsimage载入内存,然后开始合并edits;
(4)secondary将新的fsimage发回给namenode;
(5)namenode用新的fsimage替换旧的fsimage;
 
 
 
八.DataNode
提供真实文件数据的存储服务。
文件块(block):最基本的存储单位。对于文件内容而言,一个文件的长度大小是size,那么从文件的0偏移开始,按照固定的大小,顺序对文件进行划分并编号,划分好的每一个块称一个Block。HDFS默认Block大小是128MB,以一个256MB文件,共有256/128=2个Block.
dfs.block.size
不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间;
Replication:多复本。默认是三个。
 
 
 
九.HDFS
(1)读过程
1.初始化FileSystem,然后客户端(client)用FileSystem的open()函数打开文件
 
2.FileSystem用RPC调用元数据节点,得到文件的数据块信息,对于每一个数据块,元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。
 
3.FileSystem返回FSDataInputStream给客户端,用来读取数据,客户端调用stream的read()函数开始读取数据。
 
4.DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点,data从数据节点读到客户端(client)
 
5.当此数据块读取完毕时,DFSInputStream关闭和此数据节点的连接,然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。
 
6.当客户端读取完毕数据的时候,调用FSDataInputStream的close函数。
 
7.在读取数据的过程中,如果客户端在与数据节点通信出现错误,则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。
 
8.失败的数据节点将被记录,以后不再连接。
 
 
 
 
 
(2)写过程
1.初始化FileSystem,客户端调用create()来创建文件
 
2.FileSystem用RPC调用元数据节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件,元数据节点首先确定文件原来不存在,并且客户端有创建文件的权限,然后创建新文件。
 
3.FileSystem返回DFSOutputStream,客户端用于写数据,客户端开始写入数据。
 
4.DFSOutputStream将数据分成块,写入data queue。data queue由Data Streamer读取,并通知元数据节点分配数据节点,用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。
 
5.DFSOutputStream为发出去的数据块保存了ack queue,等待pipeline中的数据节点告知数据已经写入成功。
 
6.当客户端结束写入数据,则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点,并等待ack queue返回成功。最后通知元数据节点写入完毕。
 
7.如果数据节点在写入的过程中失败,关闭pipeline,将ack queue中的数据块放入data queue的开始,当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示,则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的,会被删除。失败的数据节点从pipeline中移除,另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足,将来会再创建第三份备份。
 
 
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