Hadoop学习随笔
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
HDFS
HDFS即Hadoop Distributed File System分布式文件系统
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HDFS服务功能
◆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和块所在DataNode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。
◆Secondary NameNode 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时延
◆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）
◆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
◆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
YARN服务组件
◆ 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，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
- 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
◆ 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。