大数据知识复习汇总

阶段5：流式计算storm

storm:实时数据计算框架
hadoop包含两个框架：hdfs和mapreduce
storm和hadoop的区别在于storm只负责计算不负责存储
storm框架如何获取数据：spout。spout从任何地方取数据，比如文件，数据库，reids等
hadoop用textinputformat获取数据
hadoop用mapreduce计算数据，storm用Bolt计算数据
storm继承baserichspout类读取数据。实现里面的三个方法：
open(初始化方法),nexttuple(循环调用的方法),declareOutputFields（定义字段）
storm继承basebasicbolt类处理数据，实现了execute和declareOutputFields方法
hadoop的map和reduce之间有shuffle，把单词放到迭代器里面。而storm没有，直接就发到下一个bolt去了
topologyBuilder负责生成storm的应用程序（用shuffleGrouping方法）
storm任务的提交分为本地模式和集群模式
pom.xml中的plugin标签可以把依赖的jar包打成一个包
storm集群上运行的命令为storm jar jar包 驱动类全路径
storm程序中的某一个环节计算能力跟不上的时候，需要增加多个线程。这个概念叫并行度。在setBolt里面增加参数。
storm分组的概念：数据怎么分发，分发给谁:轮询；哈希；随机；指定发送给某个线程(直接分组)；广播发送(一式多份)；
local or shuffle grouping（local指的是当前jvm，shuffle指的是集群）如果storm程序中的并行度总数太多，就放到多个jvm中运行。可以按照字段分组。
为了减少jvm之间数据传输的开销，如果数据分发没有严格的业务含义，考虑spout数据只发给当前jvm的下游bolt。
config.setNumWorkers可以控制在多个jvm之间分发数据
一般将多个并行度中的实例叫做task。默认情况下一个bolt的并行度是4，分组默认为1。
storm集群中的三个角色：nimbus主节点，supervisor：每个机器上的管理者，UI界面
storm集群启动多少个worker是由用户配置的，每个supervisor启动多少个worker是由nimbus决定的。
storm提交任务的过程：用户提交任务---计算任务分配信息---将任务写入zookeeper---zookeeper的watch机制通知各个supervisor（相当于yarn的nodemaneger）----supervisor下载任务并启动worker
baseBasicBolt里面的prepare方法可以做初始化redis连接等初始化操作。
kafka和storm都依赖zookeeper，可能发生冲突，要在pom文件中排除掉一个。
从kafka中获取的数据是一个field名字为bytes的比特数组
启动storm的命令：storm nimbus,storm supervisor

默认情况下一个supervisor节点会启动4个worker进程 
每个worker进程会启动1个executer线程 
每个executer会启动1个task

maptask输出时的排序规则
自定义partitioner
将partitioner中getpartition方法的第三个参数设置成numPartitions可以使得每个相同的key分到一个单独的reduceTask
job.setCombinerClass传入reducetask类即可
setgroupingComparatorClass(继承writableComparator)解决topN问题，解决分区之后再按其他指标重新排名（将流量统计结果按照不同省份输出到不同文件）。

setgroupingComparatorClass()(传入的参数类要继承writableComparator)的作用是对reduce端接收数据分组时的key的比较逻辑进行自定义。的应用场景举例：
需求是求每一个订单中成交金额最大的topn。在map阶段我们就要完成分区和按照id和金额排序，因此OrderEntity的compareTo方法先比较订单Id后比较订单金额，
但是这会导致reduce分组时每个id和金额相同的订单会分为一组(map排序和reduce分组都依赖compareTo)，而不是id相同的订单分为一组，阻止了我们在每一个分组中求topn。
然而compareTo方法只能有一个,所以我们就需要setgroupingComparatorClass来自定义reduce端接收数据时的分组方式。
setgroupingComparatorClass的用法是里面有一个构造方法和一个compare方法。

自定义outPutFormat（继承fileOutPutFormat）（传入setOutPutClass方法）可以根据不同情况分别将生成的文件输出到不同的路径.
该类里面有一个自定义的getRecordWriter方法返回你的自定义类，和一个RecordWriter的子类做内部类（也就是你的自定义类）（里面有write方法里面是业务代码，close方法在程序执行完之后执行）
（注释：new Path("xxx").write(xxx)方法可以将数据写入某个hdfs路径）

全局计数器Counter c = context.getCounter("全局计数器的组","全局计数器的值");c.increment(1)
job串联ControlledJob.setjob;addDependingJob;jobControl.addJob;将jobControl放入多线程
mapreduce数据压缩（map和reduce都可以压缩）
ha下java操作hdfs的api变化（hadoop的HA包含hdfs的双namenode消除单点故障和yarn的ResourceManager的ha）：
hdfs地址指定的是hdfs的nameservice，和core-site.xml保持一致，core-site.xml里面配置了nameservice下面的多个namenode及其通信地址

hive的特点：自由扩展集群规模不需要重启；支持用户自定义函数；节点容错
hive有内部表外部表的概念(内部表文件都存在于user/hive/warehouse，外部表建表时指明location)
row format delimited:使用hadoop默认分隔符
fields terminated by ','指定列分隔符
hive加载数据的方式：上传文件，load data inpath''into table xxx,
hive的元数据库在mysql中
建表partitioned by 分区表load data inpath''into table xxx partition(分区字段=xx)。建分区方便查询，只查询当前分区，效率高
stored as textfile存储格式
SEQUENCEFILE|TEXTFILE|RCFILE
如果文件数据是纯文本，可以使用 STORED AS TEXTFILE。如果数据需要压缩，使用 STORED AS SEQUENCEFILE。
SEQUENCEFILE不能通过load来加载数据，只能查询其他表后插入
创建分区表：partitioned by (pt_d string)
增删分区alter table add/drop partition()
重命名ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
增加更新列：ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE/change COLUMNS
注意，分区并不是一个字段，而是一个文件。
1、order by 会对输入做全局排序，因此只有一个reducer，会导致当输入规模较大时，需要较长的计算时间。
2、sort by不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。因此，如果用sort by进行排序，并且设置mapred.reduce.tasks>1，则sort by只保证每个reducer的输出有序，不保证全局有序。
3、distribute by(字段)根据指定的字段将数据分到不同的reducer，且分发算法是hash散列。
4、Cluster by(字段) 除了具有Distribute by的功能外，还会对该字段进行排序。
因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时，cluster by = distribute by + sort by
分桶表的作用：最大的作用是用来提高join操作的效率避免查询全表 Clustered by(字段) into 5 buckets(哈希分桶)
（区分Cluster by和Clustered by，前者是sql语句处理数据用的，后者是建表时用的）

设置属性hive.mapred.mode 为strict能够阻止以下三种类型的查询：
1、  除非在where语段中包含了分区过滤，否则不能查询分区了的表。这是因为分区表通常保存的数据量都比较大，没有限定分区查询会扫描所有分区，耗费很多资源。
不允许：select *from logs;
允许：select * from logs where day=20151212;
2、  包含order by，但没有limit子句的查询。因为order by 会将所有的结果发送给单个reducer来执行排序，这样的排序很耗时。
3、  笛卡尔乘积；简单理解就是JOIN没带ON，而是带where的

分桶：CLUSTERED BY (`campaignid`,  `mediaid` ) INTO 100 BUCKETS
create table student4(sno int,sname string,sex string,sage int, sdept string) clustered by(sno) into 3 buckets
对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是 针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 
把表（或者分区）组织成桶（Bucket）有两个理由：
（1）获得更高的查询处理效率。桶为表加上了额外的结构，Hive 在处理有些查询时能利用这个结构。
具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。
对于JOIN操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行JOIN操作就可以，可以大大较少JOIN的数据量。
（2）使取样（sampling）更高效。在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，如果能在数据集的一小部分数据上试运行查询，会带来很多方便。

分桶机制默认关闭，需要开启。
分桶的表不能load插数据，只能查询其他表插数据

桶表抽样查询
Select * from student tablesample(bucket 1 out of 2 on id)
         tablesample是抽样语句，语法：TABLESAMPLE(BUCKET x OUT OF y) 
      y必须是table总bucket数的倍数或者因子。hive根据y的大小，决定抽样的比例.
如，table总共分了64份，当y=32时，抽取(64/32=)2个bucket的数据，当y=128时，抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。
x表示从哪个bucket开始抽取。例如，table总bucket数为32，tablesample(bucket 3 out of 16)，表示总共抽取（32/16=）2个bucket的数据，分别为第3个bucket和第（3+16=）19个bucket的数据。

Hive 支持等值连接（equality joins）、外连接（outer joins）和（left/right joins）。Hive 不支持非等值的连接，因为非等值连接非常难转化到 map/reduce 任务。
另外，Hive 支持多于 2 个表的连接。

reducer 会缓存 join 序列中除了最后一个表的所有表的记录，再通过最后一个表将结果序列化到文件系统。
这一实现有助于在 reduce 端减少内存的使用量。实践中，应该把最大的那个表写在最后（否则会因为缓存浪费大量内存）。例如：
SELECT a.val, b.val, c.val FROM a
    JOIN b ON (a.key = b.key1) JOIN c ON (c.key = b.key2)
这里用了 2 次 map/reduce 任务。第一次缓存 a 表，用 b 表序列化；第二次缓存第一次 map/reduce 任务的结果，然后用 c 表序列化。

LEFT  SEMI  JOIN是IN/EXISTS的高效实现。

Hive参数配置有以下三种设定方式：
配置文件 
命令行参数 
参数声明 

hive集合类型主要包括：array，map，struct等

UDF  作用于单个数据行，产生一个数据行作为输出。
1、先开发一个java类，继承UDF，并重载evaluate方法
2、打成jar包上传到服务器
3、将jar包添加到hive的classpath
hive>add JAR /home/hadoop/udf.jar;
4、创建临时函数与开发好的java class关联
Hive>create temporary function tolowercase as 'cn.itcast.bigdata.udf.ToProvince';
5、即可在hql中使用自定义的函数tolowercase ip 
Select tolowercase(name),age from t_test;

Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能
适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况
SELECT
  TRANSFORM (movieid , rate, timestring,uid)
  USING 'python weekday_mapper.py'
  AS (movieid, rating, weekday,userid)
FROM t_rating;

Hive对文件中的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符，,默认单字符是\001。
hive处理特殊分隔符的方式：
1.使用RegexSerDe通过正则表达式来抽取字段
create table t_bi_reg(id string,name string)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe'
with serdeproperties(
'input.regex'='(.*)\\|\\|(.*)',
'output.format.string'='%1$s%2$s'
)
stored as textfile;
2.自定义inputformat
1.打包成jar，放到$HIVE_HOME/lib下
2.建表指明自定义的inputformat
create table t_lianggang(id string,name string)
row format delimited
fields terminated by '|'
stored as inputformat 'cn.itcast.bigdata.hive.inputformat.BiDelimiterInputFormat'
outputformat 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat(hive内置的)';

hive不适合做正删改查，hbase适合
hbase是典型的key/value系统。是建立在hdfs之上，实时读写的介于关系型数据库和nosql的数据库系统。主要用于海量结构化和半结构化数据存储。
它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。
Hbase查询数据功能很简单，不支持join等复杂操作，不支持复杂的事务（行级的事务） 
与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

HBase中的表一般有这样的特点：
大：一个表可以有上十亿行，上百万列
无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。
稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。
数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳
数据类型单一：Hbase中的数据都是字节数组 byte[]。
hbase的行键按照字典顺序排列。

hbase表中的每个列，都归属与某个列族。列族是表的schema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。
列名都以列族作为前缀。例如courses:history ， courses:math 都属于 courses 这个列族。
访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。
列族越多，在取一行数据时所要参与IO、搜寻的文件就越多，所以，如果没有必要，不要设置太多的列族

Cell
由{row key, column( = + ), version} 唯一确定的单元。
cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。

hbase删除表之前要先disable table
hbase的java api中的各种过滤器和分页查询

flume可以监控路径，文件。生成的文件可以自动切分。
flume拦截器，自定义拦截器，agent串联
flume内置拦截器有四种，时间拦截器，主机拦截器，静态拦截器，正则过滤拦截器。前三种是为了添加报头，第四种是为了过滤消息。
拦截器起作用于source和channel之间，一个拦截器只能拦截一个source的消息。
flume日志分类采集基于拦截器，在source中配置拦截器，在sink中把拦截器字段作为变量。

自定义Flume拦截器：过滤掉不需要的字段，并对指定字段加密处理，将源数据进行预处理。减少了数据的传输量，降低了存储的开销。
自定义拦截器的使用方法为：
编写一个java类打成jar包放到flume/lib。然后在flume配置文件中指明类的路径，数据的分隔符，分割之后的传入的参数的索引等配置项。

一个source可以配置多个拦截器，同时起作用。

Interceptor(hive拦截器)
用于Source的一组Interceptor，按照预设的顺序在必要地方装饰和过滤events。
内建的Interceptors允许增加event的headers比如：时间戳、主机名、静态标记等等
定制的interceptors(改变和处理日志中的内容)可以通过内省event payload（读取原始日志），实现自己的业务逻辑（很强大）
自定义拦截器实现了Interceptor接口，里面的final变量是通过配置文件传进来的变量。里面有builder内部类实现了Interceptor.Builder。
在Intercept方法里接收event集合，解析出每一个event的每一行再进行进一步处理。
将打好的har包上传到flume的lib文件夹

sqoop导入到hive的本质是先导入hdfs
数据导出必须现在mysql上创建了表。默认模式是insert，更新模式是update

sqoop作业：将命令封装在作业里面（不是调用脚本，就是执行shell命令），执行job的时候会调用
bin/sqoop job --create myimportjob
sqoop job --list查看作业列表
sqoop job --exec myjob执行作业

Sqoop的原理其实就是将导入导出命令转化为mapreduce程序来执行，sqoop在接收到命令后，都要生成mapreduce程序
使用sqoop的代码生成工具可以方便查看到sqoop所生成的java代码，并可在此基础之上进行深入定制开发（用得少）

1)基础分析（PV,IP,UV）
PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。
IP(独立IP)：指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次。
　　UV(独立访客)：即UniQue Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。    00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。

storm：实时数据计算框架，不负责存储数据，由spout获取数据，从数据库，文件，redis中等拿数据，bolt计算数据
hadoop离线计算框架，存储数据，由inputformat获取数据，MapReduce计算数据
storm中用TopologyBuilder来生成job
storm的spout中有open,nextTuple(collector.emit方法传递数据到bolt)和field方法，bolt中有execute（input获取的数据的格式是byte[]）和field方法
storm可以本地提交或集群提交
storm提交任务的时候要指定jar包和驱动类(TopologyBuilder类)
某个环节计算跟不上的时候，需要多个线程同时执行，叫做并行度，在TopologyBuilder类里面设置setNumTasks(4)
分组：数据分发给哪个线程（轮询，哈希取模，随机（默认，即为shufflegrouping方法,该方法用于指定处理的先后顺序），指定线程，广播，全局分组，local or shuffle grouping）
local or shuffle grouping（必须在没有业务含义的情况下使用）（为了减少jvm之间传输的开销）:
如果有一个或多个task在同一个jvm进程（每个jvm都有spout和bolt），就发给这些task，否则就如同shuffle grouping
config.setNumWorkers()可以设置jvm的数量。worker就是jvm。不指定的话默认是一个jvm，一个线程。
多个并行度中的实例，称为task.task基本上是平均分配在worker上。

实时日志监控告警的架构：flume，kafka，storm，数据库手机邮件等
后台管理系统设置appId，用于flume过滤，然后运维再启动flume

定时更新规则的实现方式为在bolt的execute中判断是否到了更新配置规则的时间
通过将告警appid和规则id存进redis并设置过期时间来避免重复告警
通过多线程可以设置每个worker只执行一次每隔十分钟规则改变，通过变量控制可以避免一分钟内大量重新加载规则。

大数据风控系统的预警：storm实时获取activemq传送过来的订单信息，解析并匹配规则（规则从规则库中定时加载），匹配成功就通知相关业务员

scala编程.doc 复习scala语法
akka和actor编程还复习

sparkcontext：所有计算的开头
sparkconf：设置配置信息，app名字，设置集群运行模式和本地运行模式
提交到集群运行时，sc.textfile默认是两个分区。本地运行的分区数是自己设置的
spark-submit提交任务

设置cache的地方：小任务遇到shuffle,大任务
shuffle宽依赖最好设置checkpoint
cache放到内存中
checkpoint放到本地磁盘或hdfs

sparksql是spark中操作结构化数据的模块，可以对接文本文件，hive,mysql
sparksql相当于hive
书写代码的两种方式是dataframe和sql
sql：spaeksql集成sql的语法：
1.通过sc加载任意类型的数据
2.创建表结构（case class比class，全部变量都是val，多了tostring,hashcode,equal方法）
3，将数据添加到表结构
4转化成df
5.将df注册成表
6.sqlcontext.sql操作注册的表

map：操作单行
flatmap：压平多行

Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成dataframe
与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，
除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。
从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。

sparksql可以从mysql中读写数据，可以集成hive使用（加载hive中的数据到内存）
sparkstreaming对比storm
flume+sparkstreaming 
kafka+sparkstreaming

将数据写入到MySQL中（api）：
//创建Properties存储数据库相关属性
    val prop = new Properties()
    prop.put("user", "root")
    prop.put("password", "123456")
    //将数据追加到数据库
    sqlcontext.sql("xxx").write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://192.168.10.1:3306/bigdata", "bigdata.person", prop)
    
从mysql中加载数据（命令行）
val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url" -> "jdbc:mysql://192.168.10.1:3306/bigdata", "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable" -> "person", "user" -> "root", "password" -> "123456")).load()
执行查询
jdbcDF.show()    

spark对接hive只需要把hive的配置文件hive-site.xml拿过来，告诉spark hive的mysql元数据表的位置
val conf=new SparkConf().setAppName("Spark-Hive").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
 
//create hivecontext
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
 
sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' ")   //这里需要注意数据的间隔符
 
sqlContext.sql("LOAD DATA INPATH '/user/liujiyu/spark/kv1.txt' INTO TABLE src  ");
 
sqlContext.sql(" SELECT * FROM jn1").collect().foreach(println)
 
sc.stop()

sparkStream是spark流式处理的框架。可以从kafka,flume,hdfs中读数据，可以将数据写入到hdfs和传统数据库或redis里
sparkStream将流式数据封装成DStream,变成批处理。DStream是一系列连续的RDD，每个RDD含有一段时间间隔内的数据
DStream的操作和RDD的操作相同

//创建SparkConf并设置为本地模式运行
    //注意local[2]代表开两个线程(两个线程一个用于收集数据一个用于处理)
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount")
    //设置DStream批次时间间隔为2秒）（设置多长时间计算一次）
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(2))
    //通过网络读取数据）（注册监听）
    val lines = ssc.socketTextStream("192.168.10.101", 9999)
    //将读到的数据用空格切成单词
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
...
//开始计算
    ssc.start()
    //等待停止
    ssc.awaitTermination()

updateStateByKey用来解决reduceByKey的不累加性
WINDOWS操作：reduceByKeyAndWindow(窗口显示时间，窗口移动时间)：设置多长时间移动和显示一次。用于绘制k线图，每秒计算流量统计。
val result: DStream[(String, Int)] = textStream.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKeyAndWindow((a:Int,b:Int) => (a + b),Seconds(5),Seconds(5))
    result.print()

spark和sparkStreaming的区别：sparkStreaming是小批量的rdd处理方式
sparkStreaming从flume获取数据有pull和push两种

用户画像看1348
反外挂看1，复习elk
impala看1.10.11.12

用户画像的流程：数据收集，行为建模，用户画像
静态信息缺少的可以通过建模来判断

电商大数据应用之用户画像.docx
hive整合hbase.doc

Hive整合HBase后的使用场景：
（一）通过Hive把数据加载到HBase中，数据源可以是文件也可以是Hive中的表。
（二）通过整合，让HBase支持JOIN、GROUP等SQL查询语法。
（三）通过整合，不仅可完成HBase的数据实时查询，也可以使用Hive查询HBase中的数据完成复杂的数据分析。

官方网站将日志生产到日志采集服务器nginx中，flume和logstash再将日志采集到kafka中供离线分析和实时分析
京东通过log.gif来访问日志服务器

和传统的日志处理方案相比，ELK Stack 具有如下几个优点：

    处理方式灵活。Elasticsearch 是实时全文索引，不需要像 storm 那样预先编程才能使用；
    配置简易上手。Elasticsearch 全部采用 JSON 接口，Logstash 是 Ruby DSL 设计，都是目前业界最通用的配置语法设计；
    检索性能高效。虽然每次查询都是实时计算，但是优秀的设计和实现基本可以达到全天数据查询的秒级响应；
    集群线性扩展。不管是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都是可以线性扩展的；
前端操作炫丽。Kibana 界面上，只需要点击鼠标，就可以完成搜索、聚合功能，生成炫丽的仪表板。

Kafka采用zookeeper作为管理，记录了producer到broker的信息，
以及consumer与broker中partition的对应关系。因此，生产者可以直接把数据传递给broker，
broker通过zookeeper进行leader-->followers的选举管理；消费者通过zookeeper保存读取的位置offset以及读取的topic的partition分区信息。
由于上面的架构设计，使得生产者与broker相连；消费者与zookeeper相连。有了这样的对应关系，就容易部署logstash-->kafka-->logstash的方案了。

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

Kibana 允许使用者采用 Lucene Query String 语法搜索 Elasticsearch 中的数据。请求可以在页面顶部的请求输入框中书写。
在请求框中输入如下内容。然后查看表格中的前几行内容。friends, romans, countrymen

logstash的filter中可以根据type字段等进行判断和过滤，对数据进行操作和处理，自定义参数并赋值value等

impala是一个高效的sql查询工具，快于hive(mr)和sparkrdd(rdd)
impala是基于hive并使用内存进行计算，兼容hive的绝大多数语法，可以完全替代hive兼顾数据仓库
impala使用的是hive的元数据（但是他是找hive不找mysql），因此使用之前需要启动hive的metadata服务
impala缺点：内存消耗大，每个节点128内存
impala当中数据加载的四种方式：
1.从hdfs load inpath到impala的文件夹
2.create table as select
insert into
insert into select

公司一般是用脚本封装impala命令，少数用java api(使用的是hive驱动类，jdbc方式执行查询并遍历查询结果)

一共要复习九个原理

day03笔记-zookeeper.docx

zookeeper是分布式系统的协调服务，只要有半数以上节点存活就能正常使用
zookeeper应用场景：
主节点的主备切换（主节点挂掉之后zookeeper会将他删除，其他机器监听zookeeper会知道挂了）
主节点的选举
分布式共享锁（进程之间的锁不能用多线程）（每个进程在zookeeper上按照序号从小到大注册和删除自己的锁sequential znode，id最小的可以获得锁，其他的等待）

Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理（统一管理配置文件）、分布式共享锁、统一名称服务（dubbo哪些服务器有某个名称的服务）……
虽然说可以提供各种服务，但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能：
a、管理(存储，读取)用户程序提交的数据；
b、并为用户程序提供数据节点监听服务；

zookeeper特性
1、Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群
2、全局数据一致：每个server保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个server，数据都是一致的
3、分布式读写，更新请求转发，由leader实施
4、更新请求顺序进行，来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行
5、数据更新原子性，一次数据更新要么成功（半数以上节点成功），要么失败
6、实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据（一致性同步的时间延迟：毫秒之内。是实时的）

读数据的时候会找最新的数据版本，原理为paxos《paxos一致性算法原理》一致性算法和流言
zookeeper不适合做大量数据的存储，都是保存的小数据。每个znode数据要小于一兆（配置文件里面设置），最好是在1k之内

Znode有两种类型：
短暂（ephemeral）（客户端断开连接自己删除，常用）
持久（persistent）（客户端断开连接不删除）

创建 ZooKeeper 节点 (znode路径 ： zoo2, 数据： myData2 ，权限： OPEN_ACL_UNSAFE（一般只用这个开放的权限） ，节点类型： Persistent");
        zk.create("/zoo2", "myData2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

初始化zkclient的时候创建的监听可以监听到zk的所有变化(需要在getdata中将监听参数设置为true)，可以筛选自己关心的进行处理event.getpath和gettype
zk.getData("/zoo2", true, null);返回结果是字节数组
设置所有版本的数据：zk.setData("/zoo2", "shenlan211314".getBytes(), -1);
监听子节点：getChildren(path,watch?)监听的事件是：节点下的子节点增减变化事件
删除某路径所有版本的数据：zk.delete(this.thisPath, -1);
Stat s = zk.exists("/zoo2", true)布尔值代表是否持续监听，监听的话也可以传入Watcher。Stat是元数据，不存在时为null。

zookeeper的选举机制（zk的数据一致性核心算法paxos）
以一个简单的例子来说明整个选举的过程(根据id来选举).
假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么.
1) 服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态(第一个服务器选举自己)
2) 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,
但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态.
3) 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader.
4) 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了.
5) 服务器5启动,同4一样,当小弟.

非全新集群的选举机制(数据恢复，需要考虑数据version，选大的)
那么，初始化的时候，是按照上述的说明进行选举的，但是当zookeeper运行了一段时间之后，有机器down掉，重新选举时，选举过程就相对复杂了。
需要加入数据version、leader id和逻辑时钟。
数据version：数据新的version就大，数据每次更新都会更新version。
Leader id：就是我们配置的myid中的值，每个机器一个。
逻辑时钟：这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说:  如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ;  逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.
选举的标准就变成：
        1、逻辑时钟小的选举结果被忽略，重新投票
        2、统一逻辑时钟后，数据id大的胜出
        3、数据id相同的情况下，leader id大的胜出
根据这个规则选出leader。

redis中的value内部可以支持各种数据结构类型，比如可以存入一个普通的string，还可以存list，set，hashmap，sortedSet（有序的set）
redis应用场景
A、用来做缓存(ehcache/memcached)——redis的所有数据是放在内存中的（内存数据库）
B、可以在某些特定应用场景下替代传统数据库——比如社交类的应用
C、在一些大型系统中，巧妙地实现一些特定的功能：session共享、购物车
只要你有丰富的想象力，redis可以用在可以给你无限的惊喜…….

redis的特性
1、redis数据访问速度快（数据在内存中）
2、redis有数据持久化机制（持久化机制有两种：1、定期将内存数据dump到磁盘；2、aof(append only file)持久化机制——用记日志的方式记录每一条数据更新操作，
一旦出现灾难事件，可以通过日志重放来恢复整个数据库）
3、redis支持集群模式（容量可以线性扩展）
4、redis相比其他缓存工具（ehcach/memcached），有一个鲜明的优势：支持丰富的数据结构

jedis是redis的客户端(api和命令行代码很相似)
reids本质上是存储字节数组。
存储对象要将对象转化成字节数组。也可以将对象转换成json串存储进value
jedis.lpush(“”，“”)从左边插入list
List功能演示
#从头部（左边）插入数据
redis>LPUSH  key  value1  value2  value3    
#从尾部（右边）插入数据
redis>RPUSH  key  value1  value2  value3   
#读取list中指定范围的values
redis>LRANGE  key  start   end
redis> lrange  task-queue  0  -1      读取整个list
#从头部弹出一个元素
LPOP  key
#从尾部弹出一个元素
RPOP  key
#从一个list的尾部弹出一个元素插入到另一个list
RPOPLPUSH   key1    key2     ## 这是一个原子性操作

Redis中的Hashes类型可以看成具有String Key和String Value的map容器

redis 127.0.0.1:6379> hset user001:zhangsan  iphone   6
(integer) 1

取出hash数据中一个指定field的值
redis 127.0.0.1:6379> hget user001:zhangsan xiaomi
"8"

Set数据结构功能
集合的特点：无序、无重复元素
插入一条set数据:
redis 127.0.0.1:6379> sadd frieds:zhangsan  bingbing baby fengjie furong ruhua tingting
(integer) 6

获取一条set数据的所有members:
redis 127.0.0.1:6379> smembers frieds:zhangsan

02_离线计算系统_第2天（HDFS详解）.docx

hadoop集群分为hdfs集群和yarn集群

一条hdfs元数据是150字节

namenode checkpoint过程：
1.通知secondary namenode准备checkpoint 
2.切换日志文件，往新的edits文件里面写日志
3.secondary namenode下载日志文件和image镜像
4.secondary namenode将镜像文件加载到内存，然后将edits文件与之合并
5.将secondary namenode内存中的文件恢复成镜像文件回传给namenode并替换原来的image

reducetask数量比partition分区数少的时候会报错。但是reducetask为1时partition组件会失效

使用combiner组件要保证不能影响业务

maptask机制：
maptask通过inputformat.getrecordreader来获得recordreader对象
recordreader调用nextkey和nextvalue方法从切片中读取key value,然后将值传入map方法
context.write将map()处理后得到的key value用mapoutputCollect调用collect方法将数据传入环形缓冲区（默认大小100m）。环形缓冲区默认溢出比为80%。
环形缓冲区溢出到spiller时会排序，用compareTo。
溢出组件spiller调用spill方法将数据写入磁盘（溢出可能有多次，但至少有一次）
写入磁盘的过程中会分区.分区getPartition方法
多次溢出的各个磁盘文件要进行合并，两两分区排序，最终合并成一个。文件两两之间合并时使用归并排序，combiner程序在此时进行数据合并
为了方便reducetask来读取数据，还会生成一个索引文件，记录每个分区的起始偏移量

mrappmaster协调mapreduce，例如哪个reduce处理哪个分片的数据

reducetask机制：
reducetask去每个maptask拉取相应分区的数据(http下载)
合并成一个有序文件，归并排序
用groupingComparator组件判断key是否相等，分批调用reduce方法。
outputformat.getrecordwriter获取recordwrite调用write方法输出数据

shuffle过程机制：指的是从maptask将数据输出到磁盘开始，到reducetask调用reduce方法读取数据为止。包含数据的缓存，分区排序，数据的分发传输等

03_离线计算系统_第3天（MAPREDUCE详解）.docx

maptask并行度机制：
切片是一个逻辑概念，默认切片大小是hdfs的block size，128m。切片是在客户端的jobSubmiter，fileinputformat.getsplit进行的
将计算好的切片filesplit序列化到job.split文件中，将该文件提交给mrappmaster,一起提交的还有程序和配置等，由 mrappmaster决定启动多少个maptask

小文件场景下切片机制会让大量的maptask处理很少数据，效率低下，处理方法：
1.文件上传到hdfs之前进行文件合并（常用）
2.上传hdfs之后合并
3.修改getsplit源码（难）

通过分析源码，在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：
Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize));  切片主要由这几个值来运算决定
minsize：默认值：1  
      配置参数： mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize    
maxsize：默认值：Long.MAXValue  
    配置参数：mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize
blocksize
因此，默认情况下，切片大小=blocksize
maxsize（切片最大值）：
参数如果调得比blocksize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值
minsize （切片最小值）：
参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大

但是，不论怎么调参数，都不能让多个小文件“划入”一个split

选择并发数的影响因素：
1、运算节点的硬件配置
2、运算任务的类型：CPU密集型还是IO密集型
3、运算任务的数据量

map并行度的经验之谈
如果硬件配置为2*12core + 64G，恰当的map并行度是大约每个节点20-100个map，最好每个map的执行时间至少一分钟（这个要测试才能确定处理多少数据才能运行一分钟）。
如果job的每个map或者 reduce task的运行时间都只有30-40秒钟，那么就减少该job的map或者reduce数，每一个task(map|reduce)的setup和加入到调度器中进行调度，
这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间。
配置task的JVM重用可以改善该问题：
（mapred.job.reuse.jvm.num.tasks，默认是1，表示一个JVM上最多可以顺序执行的task
数目（属于同一个Job）是1。也就是说一个task启一个JVM）

如果input的文件非常的大，比如1TB，可以考虑将hdfs上的每个block size设大，比如设成256MB或者512MB

尽量不要运行太多的reduce task。对大多数job来说，最好reduce的个数最多和集群中的reduce持平，或者比集群的 reduce slots小。这个对于小集群而言，尤其重要。

mapreduce和yarn交互过程

分片完之后用yarn的rpc客户端yarnClientImpl（注意他不是yarn）,他去读取配置文件中的mapreduce.framework.name
如果设置的是local，会启动localJobRunner（本地mr模拟器）
如果设置的是yarn，就读取yarn.resourcemanager.hostname中的ip和端口，找到yarn的老大resource manager，请求运行一个程序
resource manager会返回一个jobid和一个用于提交资源的路径
客户端提交资源（job.split,jar,xml）到指定的路径
yarn通知客户端提交资源完毕
初始化任务信息，加入yarn的任务调度队列
node manager从resource manager的队列里面领取到任务
node manager根据任务信息创建一个容器container
客户端发送shell命令到Node manager的容器container中启动mrappmaster
mrappmaster根据提交的资源向resourcemanager请求资源节点，得到分配的其他node manager,这些node manager里面也有container容器
在每个container里面启动maptask和reducetask(他们的进程名字都是yarnChild)
全部处理完之后，container向resource manager注销自己

yarn只做资源的分配和调度，mr程序，storm程序，spark程序都可以运行在yarn集群上
yarn是在hadoop2.0出现的，在此之前资源的调度在mr的内部进行，使用jobTracker(只有一个)(相当于resource manager+mrappmaster)和Task tracker(node manager+task)

yarn的三种资源调度器：
先进先出（缺点是大任务会阻塞其他小任务）
容量调度器（两个队列，留一个给小任务，缺点是预留一块内存影响大任务的执行）
公平调度器（动态调整系统资源，取上面两种的优点）

//通过动态设置自定义计数器加1（全局计数器）（第一个参数是计数器的组，第二个参数是计数器的名字）
context.getCounter("counterGroupa", "countera").increment(1);

mapreduce数据压缩是mapreduce的一种优化策略：通过压缩编码对mapper或者reducer的输出进行压缩，以减少磁盘IO，提高MR程序运行速度（但相应增加了cpu运算负担）
1、Mapreduce支持将map输出的结果或者reduce输出的结果进行压缩，以减少网络IO或最终输出数据的体积
2、压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能
3、基本原则：
运算密集型的job，少用压缩
IO密集型的job，多用压缩

1、Flume分布式系统中最核心的角色是agent，flume采集系统就是由一个个agent所连接起来形成
2、每一个agent相当于一个数据传递员，内部有三个组件：
a)Source：采集源，用于跟数据源对接，以获取数据
b)Sink：下沉地，采集数据的传送目的，用于往下一级agent传递数据或者往最终存储系统传递数据
c)Channel：angent内部的数据传输通道，用于从source将数据传递到sink

sqoop工作机制:将导入或导出命令翻译成mapreduce程序来实现

Hbase基本组件说明：
Client：
包含访问Hbase的接口，并维护cache来加快对Hbase的访问，比如region的位置信息。
HMaster：
是hbase集群的主节点，可以配置多个，用来实现HA
为RegionServer分配region
负责RegionServer的负载均衡
发现失效的RegionServer并重新分配其上的region

RegionServer：
Regionserver维护region，处理对这些region的IO请求
Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region

Region:
分布式存储的最小单元。

Zookeeper作用:
通过选举，保证任何时候，集群中只有一个HMaster，HMaster与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册
存贮所有Region的寻址入口
实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给HMaster
存储HBase的schema和table元数据
Zookeeper的引入使得HMaster不再是单点故障(意思是可以实现HA)

hbase权威指南
hbase中regionserver的范围按照rowkey划分指定
regionserver和datanode尽量部署在一起，防止io操作

day15_HBASE课程学习课件.docx里面有hbase的原理

写操作先写入memstore（每个store有一个memstore）,当memstore中的数据量达到某个阈值，Hregionserver启动flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独一个storefile

每个storefile当中有一个布隆过滤器（是一种空间效率很高的随机数据结构），假如通过对比数组的每一位检查通过，
那么被检查的元素很可能存在，否则不存在。假如不存在，再继续检索其他文件，只是效率低了不影响正确性。
一个storefile中包含多个rowkey记录。

hbase删除数据的时候并没有从hdfs中删除，只是打上了一个标签使其不能被查询到。可以通过compact操作真正删除。
compact分为大合并和小合并，删除数据是在小合并。小合并合并几个storefile，大合并合并整个region，会做大量磁盘io消耗性能。

memstore是内存，为了防止丢失，使用hlog。当向region中写入数据的时候，会异步的将日志写入hlog存储在hdfs上。hlog属于region的一部分

总结：client缓存的是region的位置信息等元数据信息，memstore缓存的是具体数据

client访问hbase上数据的过程并不需要master参与（寻址访问zookeeper和region server，数据读写访问regione server），master仅仅维护者table和region的元数据信息，负载很低。

region按大小分割的(默认10G)，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion就会等分会两个新的Hregion。
当table中的行不断增多，就会有越来越多的Hregion。
 
Hregion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个regionserver上的。
 
HRegion虽然是负载均衡的最小单元，但并不是物理存储的最小单元。
事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个column family。
每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。

hfile的底层是索引和指针

寻址流程
现在假设我们要从Table2里面查询一条RowKey是RK10000的数据。那么我们应该遵循以下步骤：
1. 从.META.表里面查询哪个Region包含这条数据。
2. 获取管理这个Region的RegionServer地址。
3. 连接这个RegionServer, 查到这条数据。
 
系统如何找到某个row key (或者某个 row key range)所在的region
bigtable 使用三层类似B+树的结构来保存region位置。
第一层： 保存zookeeper里面的文件，它持有root region的位置。
第二层：root region是.META.表的第一个region其中保存了.META.表其它region的位置。通过root region，我们就可以访问.META.表的数据。
第三层： .META.表它是一个特殊的表，保存了hbase中所有数据表的region 位置信息。
 
说明：
(1) root region永远不会被split，保证了最需要三次跳转，就能定位到任意region 。
(2).META.表每行保存一个region的位置信息，row key 采用表名+表的最后一行编码而成。
(3) 为了加快访问，.META.表的全部region都保存在内存中。
(4) client会将查询过的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，因此如果client上的缓存全部失效，则需要进行最多6次网络来回，才能定位到正确的region
(其中三次用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息)。

StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。

读请求过程：
1 客户端通过zookeeper以及root表和meta表找到目标数据所在的regionserver
2 联系regionserver查询目标数据
3 regionserver定位到目标数据所在的region，发出查询请求
4 region先在memstore中查找，命中则返回
5 如果在memstore中找不到，则在storefile中扫描（可能会扫描到很多的storefile----bloomfilter）
补充：布隆过滤器参数类型有2种：
Row、row+col
 
2、写请求过程：
1 client向region server提交写请求
2 region server找到目标region
3 region检查数据是否与schema一致
4 如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
5 将更新写入WAL log
6 将更新写入Memstore
7 判断Memstore的是否需要flush为StoreFile文件。

master上线
master启动进行以下步骤:
1 从zookeeper上获取唯一一个代表active master的锁，用来阻止其它master成为master。
2 扫描zookeeper上的server父节点，获得当前可用的region server列表。
3 和每个region server通信，获得当前已分配的region和region server的对应关系。
4 扫描.META.region的集合，计算得到当前还未分配的region，将他们放入待分配region列表。

master下线
由于master只维护表和region的元数据，而不参与表数据IO的过程，master下线仅导致所有元数据的修改被冻结
(无法创建删除表，无法修改表的schema，无法进行region的负载均衡，无法处理region 上下线，无法进行region的合并，
唯一例外的是region的split可以正常进行，因为只有region server参与)，
表的数据读写还可以正常进行。因此master下线短时间内对整个hbase集群没有影响。

storm集群启动过程分析
手动启动nimbus(主节点)和supervisor（从节点）
storm启动过程：
1.判断参数是否足够(storm nimbus和storm supervisor)（参数代表了执行命令）
2.根据不同的参数，调用不同的方法
3.方法中解析conf/storm.yaml的配置信息，nimbus和supervisor分别解析各自的jvm参数
4.拼装日志路径和参数，启动java程序。

supervisor启动worker过程：
nimbus分配任务之后，将任务信息写入到zk
supervisor通过zk的watch机制感知到指定目录的变动
supervisor判断是否有自己的任务，有则启动worker
supervisor启动worker需要告诉worker运行哪个Jar,这个jar包的名字，supervisor的id，worker的端口号，supervisor给worker分配的id

client提交任务过程（从代码提交类中就可以看出来）：
storm提交jar包
stormtopologydriver驱动类中的main方法被执行。main方法会准备任务信息，生成stormtopology对象
向集群或者本地提交任务

nimbus任务分配过程：
将client提交的任务封装到一个队列中
反序列化topology应用程序配置文件，知道topology需要几个worker，有几个executor，有几个task，默认情况下executor=task
nimbus需要知道有多少个supervisor，每个supervisor有多少个worker，有哪些worker空闲
将spouttask和bolttask平均分配给worker
将分配好的任务信息写入zk，目录名称即为topology的id，由nimbus生成。

storm任务分配的几种策略：
新任务提交
monitor容错机制任务重新提交
rebalance负载均衡

worker启动task过程：（前提条件是一个worker可以启动多个task，且可以执行spout和bolt两种类型的task）
worker获得任务信息，知道自己启动哪几个task
循环启动task
启动时判断启动的是spout还是bolt，分别启动spoutthread和boltthread

storm的ack容错机制（storm消息容错指的是数据在处理中出现异常时，需要保证消息被完整处理）：
期望：一个环节出现异常时，spout能够重新发送一份数据
问题：storm如何知道消息的处理状态:baseRichSpout里面有两个方法，分别是成功和失败后调用：
成功：collector.ack()
失败：collector.fail(msgid)
如果忘记手动ack或fail的话，storm会等待反馈直到超时，然后直接fail
如果忘记标识锚点或血缘关系，那么storm不再关心后面阶段的处理状况

baseBasicBolt不再需要手动ack和指定锚点和血缘关系。失败了之后直接抛异常failedException即可

ack机制的实现原理（异或算法，两个相同的结果为0，不同的结果为1）：
发送数据时，同时发给spout/bolt和ack，一式两份，将两个状态进行对比异或，成功则为0
Tuple里面有ROOtID锚点（标识消息）id（每个bolt不一样）（两个id都是64位长整型）和spoutTask。最后将rootid变回用户的msgid（开始时将rootid和msgid用map做了映射）

spout如何知道一条消息的处理状态：
成功：ack(Object msgid)
失败：fail(Object msgid)
bolt如何将消息处理的状态告知spout:
collector.emit(new value())
collector.ack(Object msgid)消息处理成功时
collector.fail(Object msgid)处理失败时

spout重新发送数据并不是自动的，需要手动在fail方法里重新调用collector.emit方法
spout发送数据的时候，需要定制msgid,他是一个object。当消息处理成功或者失败的时候，storm框架会将msgid传回来进行重发等操作。
bolt的execute方法中进行了两个操作：
1.发送数据时，指定血缘关系（锚点）collector.emit(父tuple,new 子tuple)
2.当execute处理完业务逻辑的时候，需要告诉storm框架当前阶段的处理状态collector.ack(tuple)

spout和bolt之间互相发消息携带的信息为spout task和,rootid为系统生成的storm集群中的唯一标识64位随机长整型。由于用户在发送数据的时候指定了msgid，所以在发送数据的时候创建了map。
spout和bolt之间传递信息的同时都会向acl bolt传送，在下游bolt处理完之后会返回，根据rootid将锚点id与ackvalue异或并将结果发回给spout。
注意，发送给ackbolt的数据没有spouttask，只有

storm通信机制（worker与worker的跨进程通信用socket，worker内部的各个executor的通信）：
每一个task对象都有输入队列--执行--输出队列
同一个worker内部的task之间用map来传递数据
跨worker将数据序列化之后用netty传输数据，由taskid得到worker的ip+端口。从map拿到nettyclient然后发送数据。然后nettyserver接受数据。然后就是内部传输数据了。
nettyserver收到数据之后按照数据要发送的taskid先放进各个反序列化队列disruptorQueue(每秒钟处理600万消息，因为没有锁)，有单独的线程去队列里拿数据给每一个task
（nettyclient在每个task中都有一个）

storm数据分发机制（也就是数据流是如何串联起来的）：
shufflegrouping（随机/hash算法分发给一个bolt的不同task），然后携带目标taskid进行数据传递。源码里为MKGroup类在实现数据分发机制。

Kafka核心组件
Topic ：消息根据Topic进行归类
Producer：发送消息者
Consumer：消息接受者
broker：每个kafka实例(server)
Zookeeper：依赖集群保存meta信息。

zookeeper在kafka中的作用是：
1存储集群相关信息
2生产的元数据信息
3消费的元数据信息

kafka的partition：
创建topic的时候可以指定partition的数量，决定了该topic的目录（里面有原始数据和索引文件）存在于多少台机器上

kafka partition分组策略：默认为hash partition，还可以轮询，随机等。
kafka中每个partition都可以设置副本数，解决某个broker挂掉的数据丢失问题
如果设置多个副本，生产数据的时候选出并发给leader，由leader接受和提供消费数据，并同步到其他机器的副本中

kafka的producer端负责数据的partition分发，设置分发的方式为props.put("partitioner.class","")

自定义partition：写一个类实现partitioner接口（该类必须加构造器否则报错）
producer。send方法中必须指定key。另外三个参数是partitionkey，topicid和消息内容。如果不指定，会用当前的key代替partitionkey

如果自定义partitioner一直往一个机器里面发送数据，会每十分钟切换一次。

partition的segment段：
到一定大小就分割文件。各个segment段的消息数量不一定相同
index文件存储的是消息id和日志文件中的日志记录存储在磁盘的位置，日志文件存储的是消息。所以两者结合可以找到某个索引的消息。

kafka的速度为什么这么快（为什么消息吞吐量大）：
顺序写入磁盘，大大快于随机写入（600m每秒：100k每秒）
依赖操作系统底层提供的pagecache，当写操作时，操作系统只是把数据写入了pagecache。当读操作时，首先从pagecache读，没有才从磁盘中读。pagecache是把空闲内存当成了磁盘缓存。
（kafka重启的话pagecache的缓存不会失效）
sendfile技术：从前发送数据是磁盘--系统缓存--应用缓存--网络缓存--发送，sendfile是磁盘--系统缓存--网络缓存--发送，减少了一个数据拷贝的过程

consumergroup之间消费的数据互不干扰
每个consumer对应一个或多个分片，一个分片在同一个consumergroup中只能属于一个consumer

kafka配置文件解析：
生产者集群：partitioner，压缩方式，序列化机制，ack确认机制（0不等待确认；1leader收到消息后发送ack；-1所有follower都同步成功之后再发送ack），
异步模式缓存数据时间条数以及数据发不出去时的处理方式（停止接受信息或抛弃缓存信息）
kafka集群：线程数，segment时间阈值大小阈值，检查大小是否超过阈值的间隔
消费者集群：zk配置，配置判断是否挂点的时间，每次取多少条数据多大数据，多久更新一次offset，zk没有offset信息时是选择smallest还是largest（默认）

数据从kafka生产到storm消费阶段的不丢失和重复消费的分析：
生产者使用同步模式时，将确认机制设置为-1
生产者使用异步模式时，将数据缓存设置为无超时限制，不丢弃数据
数据消费时，在storm开启ack机制
如果不使用storm，确认数据处理完成之后，再更新offset值

数据重复消费如何处理：
将消费的唯一标识保存到外部介质，每次判断
不管也可以

akka（实现多个进程之间通信,编写并发的分布式的应用程序）（负载均衡，高并发。可扩展，高可用）：
rpc就是不同进程之间的方法调用
除了akka之外，通信框架还有jetty，netty等
akka的底层是scala
akka的老大叫ActorSystem，用于创建和监控actor
可以有多个进程，一个进程里面有多个actor
不同ActorSystem下面的actor要进行通信，首先ActorSystem之间要建立连接

看到了akka通信小例子，见myrpc05

actor的prestart方法在构造函数之后执行，receive之前执行

context.actorSelection("akka.tcp://actorsystemname@ip:port/user/actorname")获取actor引用用于通信

akka底层封装了消息的序列化和反序列化

akka的模式匹配，免去了java的反射和动态代理的操作

rdd定义为弹性的分布式数据集，包含了只读的（不能修改数据），分区的（每个rdd算子有多个分区），分布式计算（每个分区上的rdd都可以分别计算）的概念

学习spark源码的作用：根据原理调整参数，进行性能调优
spark的worker向master汇报心跳和核数，内存等
master启动一个调度器周期检查worker的健康情况，移除不可用的worker
start-all.sh是整个spark集群启动的入口
spark-submit.sh是程序启动后的入口
start-all.sh中启动了spark-config.sh(加载配置)，start-master.sh,start-slaves.sh

start-master.sh调用了start-daemon.sh org....master ip port，start-daemon.sh调用spark-class，spark-class调用java -cp org....master，也就是执行了master类的main方法

start-slaves.sh调用start-slave.sh做了和start-master.sh一样的事情启动了worker

启动Master的流程：
执行main方法，创建actorsystem，启动actor
在master的主构造器中，初始化了很多变量
执行actor中的prestart，创建调度线程每隔1分钟执行检查过期worker的操作。若超时，将该map和map的信息从内存删除，
移除该worker上执行的任务，将该worker的持久化信息删除，留下hashset。
worker没有心跳后，master会等待16*60=16分钟（16个超时时间）然后将hashset中的该worker信息删除。如果在这个时间内worker重新发送心跳，
master会发送消息重启worker调度器发送心跳。若worker超过了16分钟时间再发送心跳，master不予理会。

启动worker的流程：
执行main方法，创建actorsystem，启动actor
在worker的主构造器中，封装了一些变量和集合（id--workerinfo，address--workerinfo），供以后使用
执行actor中的prestart，向master注册自己的信息。然后master将worker的信息存入内存。注册成功之后worker更新master的信息,启动定时线程，向master发送心跳，每隔15秒
master判断是否已经注册过和worker是否是dead状态/standby状态，若都不是，则将该workerinfo持久化。
等收到master的返回消息，worker开启一个调度线程，定期发送心跳。

假如master判断每注册过节点或者为dead，就重新注册这个worker，并通知worker更新master信息

master的schedule()调度方法是来调度任务的，集群刚启动的时候没有任务，所以暂不执行。这个方法的作用是提交任务后，触发任务的分配

spark任务提交后执行前的逻辑：
1.spark-submit脚本提交任务，会通过反射的方式调用到我们提交的类的main方法。
2.在自己的代码中new sparkcontext()
3.创建actorsystem，并创建属于他的两个actor，clientactor和driveractor
4.创建三个任务，一个分发任务（taskscheduler），一个调度任务(sparkdeployschedulerbackend)，一个划分任务（DAGScheduler）（）
5.clientactor向master注册app(job jar)信息，并传递driveractorUrl
6.master将app保存起来
7.通过worker的心跳和注册，知道集群有多少资源
8.对比app需要的资源和集群现有的资源，进行资源分配
9.通知worker启动executor并传递driveractorUrl
10.driveractor针对worker进行任务的监听和接收
11.当executor接收任务后，将任务反序列化调用rdd算子执行，将结果保存到内存中
12.将计算结果持久化
其中划分任务是当action触发后，进行stage划分，并创建一个线程池，然后从一个阻塞队列里面取值（有任务就读取，没任务就等待，他不死）；
划分之后提交给任务分发的类，将stage封装成taskset；然后执行调度任务，并通知driveractor向driver循环发送任务，将task序列化之后提交给worker的actor

集群提交任务后调用spark-submit脚本的流程（到调用我们提交的类的main方法之前）
1.在spark-submit脚本中启动了org.apache.spark.deploy.SparkSubmit类，调用了他的main方法
2.在main方法中匹配任务的提交形式，是submit还是kill等，如果是submit，则调用submit方法
3.在submit方法中调用dorunmain方法，然后调用runmain方法
4.在runmain方法中通过Class.forname反射方式实例化了自己提交的类
5.调用自己实现的类的main方法

任务分发调度和任务调度详解（在自己提交的程序中的逻辑 ）：
1.通过SparkConf设置程序需要的参数（setmaster，setappname），最终将参数保存在ConcurrentHashMap[string,string]()中
2.new sparkContext()，这个类是程序的入口，非常重要
3.在sparkContext类的主构造器中，创建了sparkDriver的actorSystem，并且启动
4.通过sparkContext.createTaskScheduler创建了TaskSchedulerImpl(任务分发)，然后创建调度并将其设置为任务分发的成员变量
5.创建DAGScheduler,划分整个DAG（job）
6.先后调用任务分发任务和任务调度任务的start方法
7.创建DriverActor，然后启动DriverActor,执行其主构造方法和prestart方法，从任务列表中拿出任务并分发任务
8.封装整个job的描述
9.创建AppClient,封装参数，调用其start方法创建clientActor？？？？？？clientActor现在才创建？？不是actorsystem创建的？？？？
10.执行clientActor主构造器，封装参数，然后执行其prestart方法？？？？？？？？？？？？？？

master收到clientactor任务后，进行worker资源分配的流程：
12.在prestart方法中调用registerWithMaster，然后调用tryRegisterWithMasters
13.在tryRegisterWithMasters中拿到master的连接地址，然后拿到master的actor，向master发送消息
14.master收到消息后创建app的描述，放入内存
15.注册app（将app信息记录在内存），并且持久化app
16.给clientActor发送消息，使得client记录appid，设置注册状态为true，改变masterurl，对任务设置监听
17.master执行调度方法schedule，通过计算app需要的资源和集群worker剩余的资源，进行计算分配（主打散分配，副集中分配），并记录资源分配情况

任务提交之后的准备阶段总结：
1.任务提交给master之后，master进行了worker资源的分配
2.任务提交之后，client启动了任务的监听功能（阻塞队列，触发action的时候任务会提交到阻塞队列）

master执行调度方法schedule通知worker启动executor的流程：
1通过计算app需要的资源和集群worker剩余的资源，进行资源分配，并将分配的资源记录在assigned中
2开始记录executor的执行资源和状态
3.向worker发送启动executor的任务信息（worker创建工作目录，创建executorRunner，创建接收和执行任务的executor，修改worker的可用资源量，向master发送修改executor的状态信息）
4.向clientActor？？？？？？？？？？？发送一个executor的添加信息，设置监听和分配任务

代码的action执行后，触发的任务提交流程（提交之后的流程）：
1.DAGScheduler进行stage的划分（shuffle宽依赖之前切一刀）
2.将划分好的stage提交给taskSchedulerImpl这个任务分发的类 
3.taskSchedulerImpl将stage封装成taskset
4.调用调度任务进行任务的分发调度
5.调度任务通知driverActor循环发送任务
6.driverActor将任务序列化之后提交给executor
7.executor将任务反序列化执行，调用rdd算子，将结果保存到内存中
8.将结果持久化

任务开始触发的流程（注意，transformation算子可以是宽依赖也可以是窄依赖）：
1.读取hadoop文件sc.textFile()生成了两个rdd，一个hadooprdd，一个mappartitionrdd（以后的每一步transformation都是mappartitionrdd）
2.执行reduceByKey时，生成shufflerdd（hadooprdd和mappartitionrdd是窄依赖，shufflerdd是宽依赖）
（提交任务时，最后保存到硬盘的时候sc.saveAsTextFile的时候又创建了一个mappartitionrdd，他是action）
3.任务提交，提交之后放入任务队列
4.监听该队列的线程进行匹配，识别不同类型的任务
5.任务划分（提交之后的流程，见上面）

如何划分stage：
先从后往前遇到宽依赖就砍一刀，然后以递归的方式创建stage
（获取所有父类的stage，不断往前获取，再返回来），依次赋值stage和parentStage，最后的形式为new stage（new stage（new stage（）））
老师总结：

将stage封装到taskset，提交给executor流程：
1.将finalstage拆分成多个stage（用递归的方式：拿到并判断有没有父stage，若有继续判断父stage有没有父stage。
假如没有，把第一个stage和jobid提交到任务分发任务，如此依次从前到后顺序提交stage到runningstage队列。）
2.逐个将分好的stage依据分区数分为多个task放进taskset，以备下发到每一个分区进行计算（程序发送到数据所在机器，避免了数据的io传递）
3.将taskset放进先进先出队列
4.开始发送任务到driverActor
5.driverActor取出taskset并发送给worker进行计算（需要序列化和反序列化）(是worker向driverActor发送的请求要求分发任务，在的master的命令下)

executor（进程名和全名叫CoarseGrainedExecutorBackend）执行任务的流程：
1.反序列化任务
2.创建taskRunner线程并将它加入队列，标记已经执行了task，不要再重复下发任务
3.将taskRunner线程放进线程池（该线程池是executor在主构造器中创建的）
4.调用线程的run方法
5.反序列化任务（因为包了两层序列化，第一层是taskset的序列化，第二层是包了一层buffer方便io）拿到所有task
6.执行task的run方法，解析出task中的rdd
7.最终执行rdd中的方法，拿到运行结果返回给executor
8.将结果记录，写入各种存储或内存

将stage提交给集群进行运算（老师写的，从划分完stage开始写）的流程：
1finalstage创建成功之后，提交他
2从后往前找stage，找到第一个stage然后顺序提交stage到任务分发任务TaskSchedulerImpl
3.将stage封装成两种，shufflemaptask和resulttask
4.将task封装成taskset，让任务分发任务去分发任务
5.将taskset发送到driveractor
6.循环taskset中的task，将每个task进行两次序列化，然后提交到worker集群
7.executor反序列化消息
8.调用executor的launchtask方法提交任务
9.在launchtask中，通过线程池启动线程，在线程中运行rdd算子，并保存结果
10.继续提交下一个stage到任务分发任务TaskSchedulerImpl，直到任务结束

scala Actor的作用是并发编程，开发多线程应用程序。他底层封装了并发（比java的手动并发编程方便）。
scala在2.11.x版本中将akka加入其中作为其默认actor并废弃了老版本actor
actor是一种编程规范，其他语言也有

mapreduce读取多个文件：
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path[] { new Path("hdfs://192.168.9.13:8020/gradeMarking"),
　　　　　　                                    new Path("hdfs://192.168.9.13:8020/implyCount") });

HDFS的HA机制详解
通过双namenode消除单点故障
双namenode协调工作的要点：
    A、元数据管理方式需要改变：
    内存中各自保存一份元数据
    Edits日志只能有一份，只有Active状态的namenode节点可以做写操作
    两个namenode都可以读取edits
    共享的edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）
    B、需要一个状态管理功能模块
    实现了一个zkfailover，常驻在每一个namenode所在的节点
    每一个zkfailover负责监控自己所在namenode节点，利用zk进行状态标识
    当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换
    切换时需要防止brain split现象的发生

你们数据库怎么导入 hive 的,有没有出现问题
在导入 hive 的时候，如果数据库中有 blob 或者 text 字段，会报错，解决方案在 sqoop 笔
记中？？？？

上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱 N 个数据：
先用红黑树统计出现次数，再将键值对反过来，插入二叉堆，取得前n个数据。复杂度为1亿*logN

怎么在海量数据中找出重复次数最多的⼀个？
⽅案 1：先做 hash，然后求模映射为小⽂件，求出每个小⽂件中重复次数最多的⼀个，并记录重复
次数。然后找出上⼀步求出的数据中重复次数最多的⼀个就是所求（二叉堆取topn）

海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个 IP:
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的 IP 取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到 IP 是 32 位的，最多有 个 IP。同样可以采用映射的方法，比如模 1000，把整个
大文件映射为 1000 个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的 IP（可以采用 hash_map
进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这 1000 个最大的 IP
中，找出那个频率最大的 IP，即为所求。

海量数据分布在 100 台电脑中，想个办法高校统计出这批数据的 TOP10:
首先用在每个电脑上构造二叉堆取出top10，再合并成1000个数据用同样方法取出top10。

倒排索引：
基本原理及要点：为何叫倒排索引？⼀种索引⽅法，被用来存储在全⽂搜索下某个单词在⼀个⽂档或
者⼀组⽂档中的存储位置的映射。
以英⽂为例，下面是要被索引的⽂本： T0 = "it is what it is" T1 = "what is it" T2 = "it is a banana"
我们就能得到下面的反向⽂件索引：
"a": {2} "banana": {2} "is": {0, 1, 2} "it": {0, 1, 2} "what": {0, 1}
检索的条件"what","is"和"it"将对应集合的交集。
问题实例：⽂档检索系统，查询那些⽂件包含了某单词，比如常见的学术论⽂的关键字搜索。

logstash可以从文件，kafka等数据源读取数据

azkaban与oozie使用上的区别总结：
azkaban要创建job文件，附上依赖文件，还要写明每个job之间的依赖关系，打成zip包上传到创建的project计划中，azkaban可以设置执行时间，更改文件内容等。
oozie主要分为workflow工作流和schedule调度，前者可以在hue界面创建各种任务,书写配置项并设置依赖关系，后者调度前面的工作流并设置执行时间，开始结束时间等。

sqoop从mysql导出到hdfs命令：
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp2 \
--export-dir /user/hadoop/emp/

导入到hdfs：
$bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp --m 1

导入到hive：
bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp --hive-import --m 1

导入到hdfs指定目录：
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--target-dir /queryresult \
--table emp --m 1

导入数据的子集：
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--where "city ='sec-bad'" \
--target-dir /wherequery \
--table emp_add --m 1

按需导入：
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--target-dir /wherequery2 \
--query 'select id,name,deg from emp WHERE  id>1207 and $CONDITIONS' \
--split-by id \
--fields-terminated-by '\t' \
--m 1

增量导入是仅导入新添加的表中的行的技术。
它需要添加‘incremental’, ‘check-column’, 和 ‘last-value’选项来执行增量导入。
下面的语法用于Sqoop导入命令增量选项。
bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp --m 1 \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 1205

导出到mysql：
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test \
--username root \
--password root \
--table emp2 \
--export-dir /user/hadoop/emp/

创建sqoop作业（就比直接执行任务多了--create xxxjob）：
bin/sqoop job --create myimportjob -- import --connect jdbc:mysql://hdp-node-01:3306/test --username root --password root --table emp --m 1

hive创建分区表：
create table student_p(Sno int,Sname string,Sex string,Sage int,Sdept string) partitioned by(part string) row format delimited fields terminated by ','stored as textfile;

增删分区：
alter table student_p add/drop partition(part='a') partition(part='b');
重命名表：
ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
增加和更新列：
ALTER TABLE table_name ADD|REPLACE COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)
显示命令：
show tables;
show databases;
show partitions table_name;
show functions;
desc extended table_name;
desc formatted table_name;

load数据：
LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO 
TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]
OVERWRITE 关键字：
如果使用了 OVERWRITE 关键字，则目标表（或者分区）中的内容会被删除，然后再将 filepath 指向的文件/目录中的内容添加到表/分区中。 
如果目标表（分区）已经有一个文件，并且文件名和 filepath 中的文件名冲突，那么现有的文件会被新文件所替代。
插入数据：
INSERT OVERWRITE [INTO] TABLE tablename1 [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)] select_statement1 FROM from_statement
查找数据：
SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... 
FROM table_reference
JOIN table_other ON expr
[WHERE where_condition] 
[GROUP BY col_list [HAVING condition]] 
[CLUSTER BY col_list 
  | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY| ORDER BY col_list] 
]