Hadoop框架详解

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Hadoop框架详解

Hadoop项目主要包括以下四个模块

◆ Hadoop Common: 
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

Apache Hadoop起源

◆Apache Lucene 
开源的高性能全文检索工具包 
◆Apache Nutch 
开源的Web搜索引擎 
◆Google三大论文 
MapReduce/GFS/BigTable 
◆Apache Hadoop 
大规模数据处理

一张图了解分布式的好处（数据量达到500G就可以考虑使用大数据处理了）

HDFS

（HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统：主要是分布式存储数据）

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HDFS服务功能

◆NameNode（NN）是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每个文件的块列表和块所在DataNode等。 
◆DataNode（DN）在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 
◆Secondary NameNode（SNN） 用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获 取HDFS元数据的快照。

NameNode

◆Namenode 是一个中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。 
◆文件操作，NameNode 负责文件元数据的操作，DataNode负责处理文件内容的读写请求，跟 文件内容相关的数据流不经过NameNode，只会询问它跟那个DataNode联系，否则 NameNode会成为系统的瓶颈。 
◆副本存放在哪些DataNode上由 NameNode来控制，根据全局情况做出块放置决定，读取文件时NameNode尽量让用户先读取最近的副本，降低带块消耗和读取延时；
◆Namenode 全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个Datanode接收心跳信号和块状态报告(Blockreport)。接收到心跳信号意味着该Datanode节点工作正常。块状态报告包含了一个该Datanode上所有数据块的列表。

DataNode

◆一个数据块在DataNode以文件存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳 ；
◆DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息；
◆心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode 的心跳，则认为该节点不可用；
◆集群运行中可以安全加入和退出一些机器。

文件

◆文件切分成块（默认大小128M），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认3，是在hdfs-site.xml中配置的）； 
◆NameNode 是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间,副本数,文件权限），以及每个文件的块列表以及块所在的DataNode等等； 
◆DataNode 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 
◆可以创建、删除、移动或重命名文件，当文件创建、写入和关闭之后不能修改文件内容。

MapReduce计算框架

（基于磁盘IO进行迭代，开销较大）

◆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（Shuffle通俗的理解就是重新洗牌，打乱原有顺序） 
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 
具有很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；

map tasks的个数只要是看splitSize，一个文件根据splitSize分成多少份就有多少个map tasks。

该slave节点上有多少个MapTask运行，取决于该slave节点分配到了多少块（一般默认128M）；

slave的cpu是几核的会影响MapTask是单线程还是多线程，及其运行效率；

如果它出现问题，挂掉，会将没运行完的块交给其它slave节点重新运算；

 测试一、测试二、测试三、测试四、测试五、测试六、测试小结、

 大数据学习交流群：217770236 让我我们一起学习大数据

【测试中如果遇到没有输出结果，只有输出目录的情况；那么很可能是犯了小错误；比如：Mapper中的输入键值必须是LongWriteable和Text；outKey和outValue的类型不对，或者没有初始化；Driver类中Job任务没提交；还有就是读取的文件中的数据在map中字段没有正确对应；数据中有的字段是脏数据，需要处理；导致匹配不成功，从而输出失败。 】

YARN服务组件

（主要是负责硬件资源的合理调用）

◆ YARN 总体上仍然是Master/Slave 结构，在整个资源管理框架中，ResourceManager 为Master，NodeManager 为Slave。 
◆ ResourceManager 负责对各个NodeManager 上的资源进行统一管理和调度； 
◆ 当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster（主管进程），它负责向ResourceManager 申请资源，并要求NodeManger 启动可以占用一定资源的任务。 
◆ 由于不同的ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。

ResourceManager

◆ 全局的资源管理器，整个集群只有一个，负责集群资源的统一管理和调度分配。 
◆ 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 
◆ 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 （下文简称RM）
- 处理来自ApplicationMaster的命令 
◆ NodeManager管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。 
◆ 定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态

ApplicationManager

管理一个在YARN 内运行的应用程序的每个实例 
◆ 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

◆ 负责协调来自ResourceManager的资源，幵通过NodeManager监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。

Container(容器)

◆ YARN中的资源抽象，封装某个节点上多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM向AM返回的资源便是用Container表示的。 
◆ YARN 会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。 
◆ 功能

• 对任务运行环境的抽象
• 描述一系列信息
• 任务启动命令
• 任务运行环境

YARN资源管理

◆ 资源调度和资源隔离是YARN作为一个资源管理系统，最重要和最基础的两个功能。资源调度由ResourceManager完成，而资源隔离由各个NM实现。 
◆ ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的资源隔离。 
◆ 当谈及到资源时，我们通常指内存，CPU和IO三种资源。Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度。 
◆ 内存资源的多少会会决定任务的生死，如果内存不够，任务可能会运行失败；相比之下，CPU资源则不同，它只会决定任务运行的快慢，不会对生死产生影响。

参考文章：

1、http://blog.csdn.net/mobanchengshuang/article/details/78786652