大数据概况及Hadoop生态系统

一.大数据概况

1.什么是大数据>>hadoop?
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

2.大数据的特征

• 4V+1O特征
  Volume(大数据量)：90% 的数据是过去两年产生
  Velocity(速度快)：处理速度，数据增长速度快，时效性高
  Variety(多样化)：数据种类和来源多样化（结构化数据、半结构化数据、非结构化数据）
  Value(价值密度低)：需挖掘获取数据价值
  Online(数据在线)：数据时永远在线的，区别于传统数据最大的特点
• 固有特征
  Time-base：时效性
  Immutable：不可变性（同一时间，数据是不可变的）

3.传统处理模式数据传输（通过提升服务器本身[CPU]的能力来提升处理能力）

• 处理前
  Client–request–>Web Server–>Application Server–>Db Server
• 处理完后
  Client<–Web Server<–Application Server<–Db Server（响应数据量不会太大）
  4.新的分布式计算（云平台：传输快）
  分布式数据存储
  分布式计算
  分开存储计算

5.谷歌三大论文(数据库)
2003 -->GFS（Google 文件系统）–>数据分布式存储
2004 -->Google MapReduce–>分布式计算（处理）
2005–>BigTable–>分布式数据存储系统

6.分布式计算（分布式计算将较大的数据分成小的部分进行处理）

\	传统分布式计算	新的分布式计算 - Hadoop
计算方式	将数据复制到计算节点	在不同数据节点并行计算
可处理数据量	小数据量	大数据量
CPU性能限制	受CPU限制较大	受单台设备限制小
提升计算能力	提升单台机器计算能力	扩展低成本服务器集群

注：
传统分布式计算读取有优势，最差的是一行一行的读取，而hadoop会将所有节点的block块全部遍历一遍

二、Hadoop

1.Hadoop是什么?

(1)Hadoop是一个开源分布式系统架构

• 分布式文件系统HDFS——解决大数据存储
• 分布式计算框架MapReduce——解决大数据计算
• 分布式资源管理系统YARN

(2)处理海量数据的架构首选

(3)非常快得完成大数据计算任务

(4)已发展成为一个Hadoop生态圈

(5) 容错处理（安全性）

2.Hadoop起源
Hadoop起源于搜索引擎Apache Nutch
创始人：Doug Cutting

3.使用Hadoop优势

• 高扩展性，可伸缩：scalable：通过增加节点提升存储空间，存储处理
• 高可靠性（多副本机制，容错高）： Faulit Tolerant 容错处理（）
• 低成本
• 无共享架构：Cost Effective(share nothing 每台节点不沟通不共享)
• 灵活，可存储任意类型数据 Flexible schema（格式）
• 开源，社区活跃

4.Hadoop与关系型数据库对比

\	RDBMS	Hadoop
格式	写数据时要求	读数据时要求
速度	读数据速度快	写数据速度快
数据监管	标准结构化	任意结构数据
数据处理	有限的处理能力	强大的处理能力
数据类型	结构化数据	结构化,半结构化,非结构化
应用场景	交互式OLAP分析,ACID事务处理,企业业务系统	处理非结构化数据,海量数据存储计算

5.Hadoop生态圈

• Core HadoopHadoop核心
  *HDFS（存储）、MapReduce1.0(计算（处理)框架、应用程序)、YARN(资源管理)

• query数据查询分析
  *Hive(基于mysql/其他数据库语言的MR程序,可用Spark，Tez)、Pig(脚本语言,过时被spark代替)、Impala（和Hive一样，但性能不行）、Presto(性能更好，局限性（数据量受限）)

• Hive下
  *Spark、Tez (比MR更强大,但应用面窄)、MapReduce2.0

• Coordination and Management协调管理
  HCatalog(元数据管理(关于数据表的信息，数据质量的信息等))、Zookeeper(软件，解决集群管理)、Ambari(环境软件，可视化hadoop系统管理平台)

• Data piping数据迁移
  Sqoop(RGB和hadoop互传)、Flume(数据传输实时数据为主，如日志分析处理)

• Machine learning 机器学习库
  Mahout（被spark代替）

• NoSQL Datebase
  Hbase(不写sql语句，非关系型(无格式)、列存储)，Oozie(任务定时，定序系统管理)

• 支持sql
  Impala、Presto、Hive、Spark、Sqoop

6.Zookeeper

(1)是一个分布式应用程序协调服务,解决分布式集群中应用系统的一致性问题

(2)提供的功能：配置管理、命名服务、分布式同步、队列管理、集群管理等

(3)特性：

• 全局数据一致
• 可靠性、顺序性、实时性
• 数据更新原子性

(4)Zookeeper集群

• 角色：Leader、Follower、Observer

*7.Hadoop架构

• HDFS(Hadoop Distributed File System)：分布式文件系统，解决分布式存储
• MapReduce：分布式计算（处理）框架
• YARN：分布式资源管理系统（在Hadoop 2.x中引入）[resoucemanager]，可以理解为hadoop上的操作系统
• Common：支持所有其他模块的公共工具程序

hadoop1.0 HDFS+MapReduce(应用负责资源管理项目)
hadoop2.0 HDFS+YARN(分出资源管理)+(MapReduce+Other)[应用类型]
hadoop3.0 性能改进、增加Erasure code（纠删码保证数据的安全、高可靠性）

• 增强前：默认每个block块有3个备份；自动修复，备份； 确保在block块受损时动态增加备份
• 增强后：每个block块有1个备份，如果一个block块和其备份丢失，则通过纠错码进行计算初丢失的数据；

三.HDFS（分布式存储文件系统）

1.HDFS角色
(1)Client：客户端（Edge Node边节点是在集群外面的节点，不允许直接读取）---->负责数据存储、读取
(2)NameNode (NN)：元数据节点---->存储到内存中

• 管理文件系统的Namespace(目录，块)/元数据
• 一个HDFS集群只有一个Active的NN
• Standby Node：高可用备用节点
• 2.0后会存在两个NN，其中一个运行，另一个(备用)处于休眠状态只有当运行的NN挂了才会启动

注：元数据，最小的数据单位

(3)DataNode (DN)：数据节点---->存储到block块中

• 数据存储节点，保存和检索Block
• 一个集群可以有多个数据节点
• 数据存储与处理

(4)Secondary NameNode (SNN)：从元数据节点

• 合并NameNode的edit logs到fsimage文件中(路径hadoop/tmp/dfs/name/current/)
• 辅助NN将内存中元数据信息持久化
• NameNode的助手

• Clients---->Job Tracker (在NN上)<---->多个Task Tracker<----多个Task（每一个块）
  Client请求---->namenode 生成任务跟踪器Job Tracker---->在对应datanode的block基础上生成tesk
  shuffle负责管理哥哥task之间的关系，多个task之间的数据合并

• MR2.0+yarn：
  client请求---->NN调度RM(yarn负责)---->RM调度NM(每个节点不同，动态)---->app master(任务主负责节点)---->申请不同容器(resouece requirement)

• HDFS写文件
  

• HDFS读文件
  
  2.HDFS副本机
  (1)Block：数据块

• HDFS最基本的存储单元

• 默认块大小：128M（2.x）

(2)副本机制

• 作用：避免数据丢失
• block副本数默认为3
• 存放机制：
  一个在本地机架节点
  一个在同一个机架不同节点HDFS高可用（High Availability）
  一个在不同机架的节点

3.HDFS高可用（High Availability)
(1)在1.x版本中

• 存在Namenode单点问题
  (2)在2.x版本中
• 解决：HDFS Federation方式，共享DN资源
• Active Namenode (对外提供服务)
• Standby Namenode (是NameNode的备用节点,Active故障时可切换为Active)

4.HDFS文件格式
(1)HDFS支持以不同格式存储所有类型的文件

• 文本、二进制
• 未压缩、压缩(记录、块)
  (2)为了最佳的Map-Reduce处理，文件需可分割
• SequenceFile
• Avro File
• RCFile&ORCFile
• Parquet File

5.HDFS(主从)架构

• 采用master/slave架构
  master：NameNode
  slave：DataNode
  

6.HDFS特点

(1)HDFS优点

• 支持处理超大文件
• 可运行在廉价机器上
• 高容错性
• 流式文件写入

(2)HDFS缺点

• 不适合低延时数据访问场景
• 不适合小文件存取场景
• 不适合并发写入，文件随机修改场景

7.HDFS CLI (命令行)
(1)基本格式（输入hdfs dfs可以查看）
hdfs dfs -cmd
hadoop fs -cmd（已过时）

• 命令和Linux相似
  -ls 查看
  -mkdir 创建目录
  -mkdir -p 递归创建
  -put 将本地文件传输到hdfs目录下
  -rm [-skipTrash]删除
  -rm -r -f [-skipTrash]递归删除
  -rmdir删除文件夹
  -du 统计目录下文件大小
  -get 将hdfs文件copy到本地文件
  -help 帮助

(2)hdfs dfsadmin 命令用于管理HDFS集群

命令	描述
hdfs dfsadmin -report	返回集群的状态信息
hdfs dfsadmin -safemode enter/leave	进入和离开安全模式
hdfs dfsadmin -saveNamespace	保存集群的名字空间
hdfs dfsadmin -rollEdits	回滚编辑日志
hdfs dfsadmin -refreshNodes	刷新节点
hdfs dfsadmin -getDatanodeInfo node1:8010	获取数据节点信息
hdfs dfsadmin -setQuota 10 /hdfs	设置文件目录配额

外：

• sudo是linux系统管理指令，是允许系统管理员让普通用户执行一些或者全部的root命令的一个工具，如halt，reboot，su等等。这样不仅减少了root用户的登录 和管理时间，同样也提高了安全性。sudo不是对shell的一个代替，它是面向每个命令的。
• 输入hdfs查看有哪些命令同理hdfs dfs