Hadoop

主要记录了Hadoop各个组件的基本原理，处理过程和关键的知识点等，包括HDFS、YARN、MapReduce等。

硬件问题：复制数据解决（RAID）

分析需要从不同的硬盘读取数据：MapReduce

而Hadoop提供了

1.可靠的共享存储（分布式存储） 2.抽象的分析接口（分布式分析）

关键技术

1.数据分布在多台机器

可靠性：每个数据块都复制到多个节点

性能：多个节点同时处理数据

2.计算随数据走

网络IO速度 << 本地磁盘IO速度，大数据系统会尽量地将任务分配到离数据最近的机器上运行（程序运行时，将程序及其依赖包都复制到数据所在的机器运行）

代码向数据迁移，避免大规模数据时，造成大量数据迁移的情况，尽量让一段数据的计算发生在同一台机器上

3.串行IO取代随机IO

传输时间 << 寻道时间，一般数据写入后不再修改

Hadoop 简介

Hadoop可运行于一般的商用服务器上，具有高容错、高可靠性、高扩展性等特点

特别适合写一次，读多次的场景

适合

• 大规模数据
• 流式数据（写一次，读多次）
• 商用硬件（一般硬件）

不适合

• 低延时的数据访问
• 大量的小文件
• 频繁修改文件（基本就是写1次）

Hadoop架构

• HDFS: 分布式文件存储
• YARN: 分布式资源管理
• MapReduce: 分布式计算
• Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式

内部各个节点基本都是采用Master-Woker架构

Hadoop 写文件

 

1.客户端将文件写入本地磁盘的 HDFS Client 文件中

2.当临时文件大小达到一个 block 大小时，HDFS client 通知 NameNode，申请写入文件

3.NameNode 在 HDFS 的文件系统中创建一个文件，并把该 block id 和要写入的 DataNode 的列表返回给客户端

4.客户端收到这些信息后，将临时文件写入 DataNodes

• 4.1 客户端将文件内容写入第一个 DataNode（一般以 4kb 为单位进行传输）
• 4.2 第一个 DataNode 接收后，将数据写入本地磁盘，同时也传输给第二个 DataNode
• 4.3 依此类推到最后一个 DataNode，数据在 DataNode 之间是通过 pipeline 的方式进行复制的
• 4.4 后面的 DataNode 接收完数据后，都会发送一个确认给前一个 DataNode，最终第一个 DataNode 返回确认给客户端
• 4.5 当客户端接收到整个 block 的确认后，会向 NameNode 发送一个最终的确认信息
• 4.6 如果写入某个 DataNode 失败，数据会继续写入其他的 DataNode。然后 NameNode 会找另外一个好的 DataNode 继续复制，以保证冗余性
• 4.7 每个 block 都会有一个校验码，并存放到独立的文件中，以便读的时候来验证其完整性

5.文件写完后（客户端关闭），NameNode 提交文件（这时文件才可见，如果提交前，NameNode 垮掉，那文件也就丢失了。fsync：只保证数据的信息写到 NameNode 上，但并不保证数据已经被写到DataNode 中）

Rack aware（机架感知）

通过配置文件指定机架名和 DNS 的对应关系

假设复制参数是3，在写入文件时，会在本地的机架保存一份数据，然后在另外一个机架内保存两份数据（同机架内的传输速度快，从而提高性能）

整个 HDFS 的集群，最好是负载平衡的，这样才能尽量利用集群的优势

HDFS - 读文件

1. 客户端向NameNode发送读取请求
2. NameNode返回文件的所有block和这些block所在的DataNodes（包括复制节点）
3. 客户端直接从DataNode中读取数据，如果该DataNode读取失败（DataNode失效或校验码不对），则从复制节点中读取（如果读取的数据就在本机，则直接读取，否则通过网络读取）

HDFS - 可靠性

HDFS 的可靠性主要有以下几点:

• 冗余副本策略
• 机架策略
• 心跳机制
• 安全模式
• 效验和
• 回收站
• 元数据保护
• 快照机制

 

1.冗余副本策略

　　可以在 hdfs-site.xml 中设置复制因子指定副本数量

　　所有数据块都可副本

　　DataNode 启动时,遍历本地文件系统,产生一份 HDFS 数据块和本地文件的对应关系列表 (blockreport) 汇报给 Namenode

2.机架策略

　　HDFS 的"机架感知",通过节点之间发送一个数据包,来感应它们是否在同一个机架

　　一般在本机架放一个副本,在其他机架再存放一个副本,这样可以防止机架失效时丢失数据,也可以提高带宽利用率

3.心跳机制

　　NameNode 周期性从 DataNode 接受心跳信息和块报告

　　NameNode 根据块报告验证元数据

　　没有按时发送心跳的 DataNode 会被标记为宕机,不会再给他任何 I/O 请求

　　如果 DataNode 失效造成副本数量下降,并且低于预先设定的值,NameNode 会检测出这些数据库,并在合适的时机重新复制

　　引发重新复制的原因还包括数据副本本身损坏,磁盘错误,复制因子被增大等

4.安全模式

　　NameNode 启动时会先经过一个 "安全模式" 阶段

　　安全模式阶段不会产生数据写

　　在此阶段 NameNode 收集各个 DataNode 的报告, 当数据块达到最小副本数以上时,会被认为是"安全"的

　　在一定比例(可设置) 的数据块被确定为"安全" 后 ,在过若干时间,安全模式结束

　　当检测到副本数不足的数据块时,该块会被复制,直到达到最小副本数

5.效验和　　

　　在文件创立时,每个数据块都产生效验和

　　效验和会作为单独一个隐藏文件保存在命名空间下

　　客户端获取数据时可以检查效验和是否相同,从而发现数据块是否损坏

　　如果正在读取的数据块损坏,则可以继续读取其他副本

6.回收站

　　删除文件时,其实是放入回收站 /trash

　　回收站里的文件是可以快速恢复的

　　可以设置一个时间值,当回收站里文件的存放时间超过了这个值,就被彻底删除,并且释放占用的数据块

7.元数据保护

　　映像文件和事物日志是 NameNode 的核心数据.可以配置为拥有多个副本

　　副本会降低 NameNode 的处理速度,但增加安全性

　　NameNode 依然是单点,如果发生故障要手工切换

HDFS - 命令工具

fsck: 检查文件的完整性

start-balancer.sh: 重新平衡HDFS

hdfs dfs -copyFromLocal 从本地磁盘复制文件到HDFS