1、HDFS的优缺点：
优点：
① 高容错
② 可扩展
③ 适合大文件存储
④ 可构建在廉价的机器上
缺点：
① 高延迟
② 文件不能修改
③ 不适合小文件存储
2、HDFS架构（类似于文件系统）：
①基本组件：
1）NameNode：
① 管理元数据（ 镜像文件：HDFS文件系统的目录，和文件的序列编号，副本数）
② 处理客户端的读写请求
③ 监测datanode状态
2）SecondaryNameNode：
① 合并fsimage和fsedits然后再发给namenode
3）DataNode :
① 负责存储client发来的数据块block
② 执行数据块的读写操作
③ 心跳机制（每隔三秒发送报告自身状态，10分钟未发送，则认为节点死亡。每隔1个小时发送块状态）
4）Client：
① 对数据进行切块
② 对HDFS 进行数据的读写操作
②HDFS写入流程：
1 ) 客户端通过FileSystem向Namenode请求上传文件，namenode首先会检查上传的文件在元数据中是否存在，如果不存在才可以上传
2）客户端对上传的文件进行切块，并且把第一个块请求上传到datanode的哪些节点上
3）NameNode返回上传到datanode节点的信息（例如3台），比如分别为datanode1 datanode2 ,datanode3
4）客户端通过FSDataOutPutStream 请求向datanode1上上传数据，datanode1接收到数据之后，datanode1开始调用datanode2, 之后datenode2在调用datanode3 建立通信管道
5）Datanode1 ,datanode2,datanode3 逐级回应客户端可以上传
6）客户端开始向datanode1上 上传数据（第一个block块）是以packet为单位，datanode1 接收到第一个packet 放到缓存中，并且保存到磁盘，同时datanode1传给datanode2、datanode3
7）当第一个block上传完成之后，继续上传第二个block块 依次类推
注：①当上传数据，建立连接通道时候，发现其中一台机器挂掉，那么client会重新向namenode申请，namenode重新分配三个节点
②当正在上传数据时候，如果dn3挂掉，那么系统会不处理，因为其他的两个节点已经上传成功。
当dn3在继续启动的时候，在进行块报告时，会删除自身的错误块，然后namenode发现只有两个
副本，会分配其他的机器进行副本复制。
③当正在上传数据时候，如果dn1挂掉或者客户端挂掉，那么会在edit上面记录本次操作失败，
在进行块报告时，会删除错误块（由于edit有错误记录）
③HDFS读取流程：
1）客户端通过FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode查询元数据，把查询之后的结果返回给客户端（文件块所在的datanode的位置）
2）挑选一台datanode开始读取（就近原则）
3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取FSDataInutStrem,以packet 为单位）
4）客户端以packet为单位接收，现在本地缓存。然后把数据写入到目标文件，后面的block追加到本地文件中，最终合并成需要的文件
④NameNode运行机制：
注：① 镜像文件：HDFS文件系统的目录，和文件的序列编号，副本数
② 编辑日志：客户端更新文件系统中操作的路径，以及命令
③ 当用户进行增删文件操作时候，先写进编辑日志，然后写进去了之后，在进行实质的上传、删除操作。
④ 为什么写进编辑日志：因为每次服务器开启的时候，会从镜像文件中加载出目录，如果之前进行增删操作，不写进去的话，
那么服务器重启会显示不出来更改之后的东西。 所以说如果服务器一直开启的话，编辑日志、镜像文件是没啥用的。
第一阶段： namenode启动
1） 第一次启动namenode需要格式化，创建fsimsage,与 edits文件。如果不是第一次启动，需要加载编辑日志文件（edits，用户操作）与镜像文件（fsimage，目录树）到内存中
2） 客户端对namenode的元数据进行增删的请求，首先会找到编辑日志文件，记录操作日志，当日志记录成功之后
3） Namenode对内存中的元数据进行修改
第二阶段： SecondaryNamenode工作机制
1）SecondaryNamenode询问NameNode是否需要checkpoint，得到namenode是否检查的结果
2）Namenode滚动正在写编辑日志文件
3）将滚动之前的日志文件，与镜像文件拷贝到SecondaryNamenode
4）SecondaryNamenode加载日志文件和镜像文件到内存中继续合并
5）生成新的镜像文件fsimage.checkpoint
6）把新的fsimage.checkpoint镜像文件拷贝会namenode
7）进行数据校验
8）把新的fsimage.checkpoint 改名为fsimage
注：检查点时间间隔可以自行设置hdfs-site.xml
⑤DataNode运行机制：
注：时间都是设置的hdfs-site.xml
①校验和 : 传输文件时，会在开头或者结尾设置一个字符串，两边进行验证。
1 ） 数据是以数据块的方式在datanode上存储，在datanode上存储的数据其中包括两个文件一个数据本身，另一个是数据的长度，时间戳 校验和
2） DataNode启动之后，会向NameNode进行注册，注册成功之后，会周期性的向NameNode汇报块的信息（默认1个小时）
3） 每3秒与NameNode进行心跳的发送，如果10分钟nameNode没有接收到Datanode的心跳则认为该节点死亡，
从其他DN中备份一份该DN上的所有block，1个小时汇报一次块信息。
⑥机架感知：
第一个副本放在和Client相同机架的Node里（如果Client不在集群范围，第一个Node是随机选取不太满或者不太忙的Node）
第二个副本放在与第一个Node不同的机架中的Node
第三个副本放在与第二个Node所在机架里不同的Node.
⑦例题：
如果集群中的NN设置块大小为128，副本为3，其他一个DN设置块大小为256，副本为2，那使用这台机器上传文件，
块大小和副本数为多少？
答：块大小是256，副本为2，这些都是由客户端决定的。
3、Yarn架构（类似于操作系统）：
①基本组件：
1）Resourcemanager :
①处理客户端的请求，对各个nodemanger上资源进行统一管理和调度。
②负责资源分配，而资源分配和调度的基本单位是Container，其中封装了集群资源（CPU、内存、磁盘等），每个任务只能在Container中运行，并且只使用Container中的资源；
2）NodeManager :
①负责集群中单个节点中的资源管理，并且处理来自resourcemanager的命令，负责上报节点的状态。
②负责启动Application所需的Container，并监控资源的使用情况汇报给ResourceManager
3）ApplicationMaster : 主要负责向ResourceManager申请Application的资源，获取Container并跟踪这些Container的运行状态和执行进度，
执行完后通知ResourceManager注销ApplicationMaster，ApplicationMaster也是运行在Container中；
4）Container : 对任务运行环境的抽象，封装了 CPU 内存 等资源,MR任务在container中运行
②Yarn工作机制：
1）客户端向yarn提交job
2）YarnRunner向ResouceManage申请该job所需资源
3）ResouceManage将应用程序的资源路径返回给YarnRunner
4）client将程序需要运行的资源（jar、切片信息、配置文件等）上传到该路径上（HDFS）
5）资源上传完毕，client通知RM 并且申请运行Application Master，此申请在RM的队列中（先进先出）
6）RM把队列中的任务，将其分配给剩余资源多的节点（心跳机制，每个NodeManager每3秒向ResourceManager发送自身资源状态）。
7）NodeManager，接受到任务，创建容器Container并在此上启动Application Master
8） Application Master从HDFS上拷贝资源到本地，并且向RM进行注册，对此任务进行跟踪
9）Application Master向RM申请运行maptask资源
10）RM给需要运行maptask的NodeManager发送指令，nodemannager启动container,
11）Application Master在相应的nodeManager节点上启动mapTask(分区 排序)，并将产生的输出保存在自己的节点上
12）Application Master 等待所有maptask任务运行完毕之后，向RM申请资源运行Reduce
13）Reduce Task 任务向Maptask中拉取相应分区的数据
14）程序运行完毕之后MR 会想RM 申请注销自己的任务
4、负载均衡
Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，例如：当集群内新增、删除节点，或者某个节点机器内硬盘存储达到饱和值。
当数据不平衡时，Map任务可能会分配到没有存储数据的机器，这将导致网络带宽的消耗，也无法很好的进行本地计算。
当HDFS负载不均衡时，需要对HDFS进行数据的负载均衡调整，即对各节点机器上数据的存储分布进行调整。从而，让数据均匀的分布在各个DataNode上，均衡IO性能，防止热点的发生。
进行数据的负载均衡调整，必须要满足如下原则：
1、数据平衡不能导致数据块减少，数据块备份丢失
2、管理员可以中止数据平衡进程
3、数据均衡过程，不能影响namenode的正常工作
在Hadoop中，包含一个start-balancer.sh脚本，通过运行这个工具，启动HDFS数据均衡服务。该工具可以做到热插拔，即无须重启计算机和 Hadoop 服务。
$Hadoop_home/bin/start-balancer.sh //里面有一些参数，可以自己配置一下
HDFS副本摆放策略
第一副本：放置在上传文件的DataNode上；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太慢、CPU不太忙的节点上；
第二副本：放置在于第一个副本不同的机架的节点上；
第三副本：与第二个副本相同机架的不同节点上；
5、MapReduce
1 MapReduce优缺点
优点:
1易于编程 ：很方便的编写一个分布式程序，只需要继承两个类就可以完成（Mapper类与reduce类）
2 良好的扩展性： 当计算的资源不足的时候，可以非常简单的增加nodemanager节点
3 容错性高： 数据的容错性(HDFS上存在备份) ，计算的容错性（当进行计算的时候，当前节点出现了问题，则可以把当前的计算任务转移到另外一个节点上）
缺点：
1 不适合做实时分析处理（豪秒级返回结果）
2 MapReduce的结果数据都是在磁盘上，效率不高
2、数据结构
1、基本数据类型
Java hadoop
byte ByteWritable
int IntWritable
long LongWritable
float FloatWritable
double DoubleWritable
String Text
boolean BooleanWritable
Null NullWritable
Map MapWritable
Array ArrayWritable
2、自定义数据类型
注：自定义类型必须实现writable，并使属性可序列化
public class FlowBean implements Writable{
public long upFlow;
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upFlow=in.readLong();
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
}
}
3、mapreduce shuffle过程（从map输出到reduce输入）
1） MapTask收集map输出的（k，v）对交给环形缓冲区 // map上下文写入就是写到环形缓冲区
2） 环形缓冲区默认为100MB（大小可调整），达到80%的时候，溢出文件到本地磁盘上，每次溢写一个文件。
//每一次写缓冲达到溢写临界值（80%）时，都会形成一个新的溢写文件
3） 在文件的溢写过程中，会根据key对（k,v）进行分区和排序（发生在缓冲区）
4） 分区的规则：是按照key.hashcode%reduceNumber 的结果进行分区（默认分区是reduce个数） //同一key，hashcode相同，会分到同一分区文件中
5） 排序的规则：默认key值升序排序。
6） 将溢写的文件全部合并成一个大文件
7） ReduceTask 会把来自不同maptask的分区文件（每个maptask只有一个文件）加载到本地缓存中，同一分区编号进行归并排序并且分组
8） 每个reduce合并成一个文件之后，shuffle过程就结束了
注：第七步、第八步经常忘掉，重要
注：每个文件一个map，那么100文件就是map，假如分了四个区（默认分区是reduce个数） ，会产生100个文件，每个文件有顺序、有区域的包含此maptask的四个区的所有文件
ReduceTask默认在4台机器上进行合并，将同一区的进行归并排序，所以会产生4个结果文件
并且对相同的key进行分组计算，也就是reduce中的迭代。
注：缓冲区是缓存满了80%之后，map结果向20%中写（k,v），80%的缓冲区内容会进行分区排序，写到本地，进行缓存。
意思是满80%就写，但是输入口不会关闭。
注：Combine出现在两个地方：写缓冲区溢写过程中、溢写文件合并过程中。
注：三次排序，缓冲区中，溢写文件合并中，reduce拉取文件合并
注：调整缓冲区的大小，就和spark差不多了，溢写的次数就比较少了，maptask更加高效
注：每个maptask都有一个环形缓冲区，每次溢写一个文件（如果分区数为2，那么这个文件有两个区的内容，前半段是A区的内容，后半段是B区的内容）。
如果溢写过程中缓冲区已满，则进入堵塞状态。
4、mapreduce 执行过程（全过程）
1） 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。
eg : <0,hello you> <10,hello me>
2） 覆盖map()，接收前面产生的<k,v>，进行处理，转换为新的<k,v>输出。
eg : <hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1>
3) shuffle过程
6、Hadoop优化
1、推测执行：
原因：因为程序bug，负载不均衡或者资源分布不均，造成同一个job的多个task运行速度不一致，有的task运行速度明显慢于其他task。
解决：为该任务重新启动的一个，备份任务，与原来的任务一致，这两个任务同时运行，哪个任务先执行完毕，则以哪个任务为准。
前提：
1） 每个task只能存在一个备份任务
2） 当前的job 必须完成task任务的5%
不适用：
1）任务出现了严重数据倾斜
2）特殊的任务，reduce 把结果输出到数据库中
缺点：以空间换时间，当需要备份任务过多，只会更加拖累进程。当发生严重数据倾斜时，备份只会是火上浇油。
2、MR优化：
1）数据的倾斜：
①自定义分区 ： 比如北京人数多，巴中人口少，可以把北京的人分为两个区，把巴中、达州的人合并为一个区。
②自定义combiner层 ： 通过maptask之后的结合，会一定程度上减少reduce的负载。
2 ）小文件过多:
①自定义输入 ： 在进行maptask之前，将多个文件合并为大文件。（减少Map）
3）大量不可分割的数据块
①Map阶段 ： 尽量减少溢写次数，可以通过调整环形缓冲区的大小来解决
注：缓冲区是缓存满了80%之后，map结果向20%中写（k,v），80%的缓冲区内容会进行分区排序，写到本地，进行缓存。意思是满80%就写，但是输入口不会关闭。