hadoop 2.x简单介绍

水深无声 2022-06-05 20:16 201阅读 0赞

# hadoop #

Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.

大数据的四个特征：

海量的数据规模，多样的数据类型，快速的数据流转，数据价值的体现。

hadoop2x的核心模块

Hadoop Comon:

为其他Hadoop模块提供基础设施

Hadoop HDFS

一个高可靠，高吞吐量的分布式文件系统

Hadoop MapReduce:

一个分布式的离线并行计算框架

Hadoop YARN:

一个新的MapReduce框架，任务调度与资源管理

HDFS

Hadoop的设计思想受到Google公司的GFS设计思想的启示，基于一种开源的理念实现的分布式分布式文件系统。HDFS的设计基础与目标如下。

1）硬件错误（Hardware Failure）是常态，因而需要数据冗余技术。

2）流失数据访问（Streaming Data Access），即数据批量读取而非随机读写，Hadoop擅长做数据分析而不是事务处理。

3）大规模数据集（Large Data Sets）。

4）简单一致性模型（Simple Coherency Model），即为了降低系统复杂度，对文件采用一次性写多次读的逻辑设计，也就是文件一经写入，关闭，就再不要修改。

5）“Moving Computation is Cheaper than Moving Data”，通俗理解，程序采用“数据就近”原则分配节点执行。

6）Portability Across Heterogeneous Hardware and Software Platforms，即有着很强的可扩展性。

![Center][]

# HDFS体系结构 #

HDFS体系结构如图1所示，它采用主从结构，Namenode属于主段，Datanode属于从端。

Namenode

1）管理文件系统的命名空间。

2）记录 每个文件数据快在各个Datanode上的位置和副本信息。

3）协调客户端对文件的访问。

4）记录命名空间内的改动或者空间本省属性的改动。

5）Namenode 使用事务日志记录HDFS元数据的变化。使用映像文件存储文件系统的命名空间，包括文件映射，文件属性等。

从社会学来看，Namenode是HDFS里面的管理者，发挥者管理、协调、操控的作用。

# Datanode #

1）负责所在物理节点的存储管理。

2）一次写入，多次读取（不修改）。

3）文件由数据库组成，一般情况下，数据块的大小为64MB。

4）数据尽量散步到各个节点。

从社会学的角度来看，Datanode是HDFS的工作者，发挥按着Namenode的命令干活，并且把干活的进展和问题反馈到Namenode的作用。

客户端如何访问HDFS中一个文件呢？具体流程如下。

1）首先从Namenode获得组成这个文件的数据块位置列表。

2）接下来根据位置列表知道存储数据块的Datanode。

3）最后访问Datanode获取数据。

注意：Namenode并不参与数据实际传输。

数据存储系统，数据存储的可靠性至关重要。HDFS是如何保证其可靠性呢？它主要采用如下机理。

1）冗余副本策略，即所有数据都有副本，副本的数目可以在hdfs-site.xml中设置相应的复制因子。

2）机架策略，即HDFS的“机架感知”，一般在本机架存放一个副本，在其它机架再存放别的副本，这样可以防止机架失效时丢失数据，也可以提供带宽利用率。

3）心跳机制，即Namenode周期性从Datanode接受心跳信号和快报告，没有按时发送心跳的Datanode会被标记为宕机，不会再给任何I/O请求，若是Datanode失效造成副本数量下降，并且低于预先设置的阈值，Namenode会检测出这些数据块，并在合适的时机进行重新复制。

4）安全模式，Namenode启动时会先经过一个“安全模式”阶段。

5）校验和，客户端获取数据通过检查校验和，发现数据块是否损坏，从而确定是否要读取副本。

6）回收站，删除文件，会先到回收站/trash，其里面文件可以快速回复。

7）元数据保护，映像文件和事务日志是Namenode的核心数据，可以配置为拥有多个副本。

8）快照，支持存储某个时间点的映像，需要时可以使数据重返这个时间点的状态。

# Mapreduce #

是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现形式就是有个输入（input），mapreduce操作这个输入（input），通过本身定义好的计算模型，得到一个输出（output），这个输出就是我们所需要的结果。

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce Map阶段并行处理输入数据，Reduce阶段对Map结果进行汇总。

Shuffle链接Map和Reduce两个阶段: Map Task将数据写到本地磁盘，Reduce Task从每个Map Task上读取一份数据

仅适合离线批处理：具有良好的容错性和扩展性，适合简单的批处理任务

缺点明显： 启动开销大，过多使用磁盘导致效率低下等

YARN

YARN是资源管理系统，理论上支持多种资源，目前支持CPU和内存两种资源

YARN产生背景

直接源于MRv1在几个方面的缺陷

扩展性受限

单点故障

难以支持MR之外的计算

多计算框架各自为战，数据共享困难

MR：离线计算框架

[Storm][]：实时计算框架

Spark：内存计算框架

YARN设计目标

通用的统一资源管理系统

同时运行长应用程序和短应用程序

长应用程序

通常情况下，永不停止运行的程序

Service、HTTP Server等

短应用程序

短时间（秒级、分钟级、小时级）内会运行结束的程序

[MR][] job、Spark Job等

# YARN基本架构 #

![Center 1][]

ResourceManager

整个集群只有一个，负责集群资源的统一管理和调度

详细功能

处理客户端请求

启动/监控ApplicationMaster

监控NodeManager

资源分配与调度

NodeManager

整个集群有多个，负责单节点资源管理和使用

详细功能

单个节点上的资源管理和任务管理

处理来自ResourceManager的命令

处理来自ApplicationMaster的命令

ApplicationMaster

每个应用有一个，负责应用程序的管理

详细功能

数据切分

为应用程序申请资源，并进一步分配给内部任务

任务监控与容错

Container

对任务运行环境的抽象

描述一系列信息

任务运行资源（节点、内存、CPU）

任务启动命令

任务运行环境

YARN运行过程

![Center 2][]

YARN容错性

ResourceManager

存在单点故障；

正在基于 [ZooKeeper][]实现HA。

NodeManager

失败后，RM将失败任务告诉对应的AM；

AM决定如何处理失败的任务。

ApplicationMaster

失败后，由RM负责重启；

AM需处理内部任务的容错问题；

RMAppMaster会保存已经运行完成的Task，重启后无需重新运行。

YARN调度框架

双层调度框架

RM将资源分配给AM

AM将资源进一步分配给各个Task

基于资源预留的调度策略

资源不够时，会为Task预留，直到资源充足

与“all or nothing”策略不同（Apache Mesos）

YARN资源调度器

多类型资源调度

采用DRF算法（论文：“Dominant Resource Fairness: Fair Allocation of Multiple Resource Types”）

目前支持CPU和内存两种资源

提供多种资源调度器

FIFO

Fair Scheduler

Capacity Scheduler

多租户资源调度器

支持资源按比例分配

支持层级队列划分方式

支持资源抢占

YARN资源隔离方案

支持内存和CPU两种资源隔离

内存是一种“决定生死”的资源

CPU是一种“影响快慢”的资源

内存隔离

基于线程监控的方案

基于Cgroups的方案

CPU隔离

默认不对CPU资源进行隔离

基于Cgroups的方案

YARN支持的调度语义

支持的语义

请求某个特定节点/机架上的特定资源量

将某些节点加入（或移除）黑名单，不再为自己分配这些节点上的资源

请求归还某些资源

不支持的语义

请求任意节点/机架上的特定资源量

请求一组或几组符合某种特质的资源

超细粒度资源

动态调整Container资源

[Center]: /images/20220606/c2ea5fa414024e24b4a7f2e997525035.png
[Storm]: http://blog.csdn.net/matthewei6/article/details/50570044
[MR]: http://blog.csdn.net/matthewei6/article/details/50526002
[Center 1]: /images/20220606/3f27666e8b62433a880bdb4d7097cf1a.png
[Center 2]: /images/20220606/073695e2122549bc962f5867f481ade2.png
[ZooKeeper]: http://blog.csdn.net/matthewei6/article/details/50533896