Hadoop简单的学习总结

1.什么是Hadoop？
Hadoop是一款进行数据处理和分析的软件，包含HDFS（分布式文件存储系统）,MapReduce（分布式计算框架），Yarn（分布式资源调度任务分配框架）。
Hadoop来源于谷歌2003-2004年发布的三篇论文，基于这三篇论文doug cutting( 来自 lucene )，用了两年业余时间，开发出来了 hdfs 和 mr 的代码雏形，2005年Hadoop项目进入apache项目基金会。
Hadoop特性：
①高容错性：Hadoop每个数据都有副本，也就是数据备份。
②高可靠性：Hadoop有故障恢复机制，如果有一个节点挂了，它所存储的数据会在另一个节点重生。
③高效性：Hadoop的mapreduce是并行运行的
④高扩展性：Hadoop集群几乎是可以扩展成千上万个

2.什么是HDFS?
HDFS是分布式文件存储系统（解决了海量数据存储问题）
hdfs文件系统架构为主从架构：
① NameNode：主节点，存储数据信息（元数据信息管理）
② DataNode：从节点，存储真实数据

hdfs分块存储：1.x版本默认分块大小为64M
2.x版本默认为128M
hdfs副本机制：为了容错每个block都会有副本，每个文件的block大小副本系数都是可配置的，应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。
hdfs适合作甚：
一次写入，多次读出。（适合海量数据存储）
不支持修改，不适合做网盘。
hdfs读写数据流程：
写流程：①client发起文件上传请求，通过RPC与NameNode建立通讯，NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在，返回是否可以上传。
②client向NameNode请求第一个block该传输到哪一个DataNode服务器上。
③NamaNode根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策略进行分配，返回可用的DataNode地址如：A,B,C;
注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在hdfs上存放三份，存储策略为本地一份，同机架其它某一节点一份，不同机架某一节点上一份。
④client请求3台DataNode中一台A上传数据（本质是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求后会继续调用B，然后B调用C，将整个pipeline建立完成，后逐级返回client
⑤client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位（默认64k），A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
⑥数据被分割成一个个packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反方向上，逐个发送ack（命令正确应答），最终pipeline中第一个DataNode节点A将pipeline发送给client。
⑦当一个block传输完成之后，client再次请求NameNode上传第二个block到服务器。

读流程：
①client向NameNode发送RPC请求，来确定block所在的位置。
②NameNode会视情况返回文件的部分或全部block列表，对于每个block，NameNode都会返回block副本的DataNode地址；这些返回的DN地址，会按照集群拓扑结构得出DataNode与客户端（client）的距离，然后进行排序，排序两个规则：网络拓扑结构中距离client近的靠前；心跳机制中超时汇报的DN状态为stale，这样的靠后；
③client选取排序靠前的DN来读取block，如果客户端本身就是DataNode，那么将从本地直接获取数据（短路读取特性）
④底层上本质是建立 SocketStream（FSFataputStream），重复调用父类DataInputStream的read方法，直到这个块上的数据读取完毕；
⑤当读完列表的block后，若文件还没有结束，客户端会继续想NameNode获取下一批的block列表；
⑥读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取DataNode时出现错误，客户端会通知NameNode，然后再从下一个拥有该block副本的DataNode继续读；
⑦read方法是并行的读取block信息，不是一块一块读取；NameNode只是返回client请求包含块的地址，并不是请求快的数据；
⑧最终读取来所有block会合并成一个完整的最终文件。

3.什么是MapReduce？
MapReduce是一个分布式计算编程框架（解决了海量数据计算问题）
MapReduce的核心思想就是“分而治之”
MapReduce编程开发主要分成八个步骤：
Map阶段
①读取文件，解析成key，value键值对（k1，v1）
②自定义map类，接收读取的key，value键值对（k1,v1），通过我们自定义的逻辑进行转换，转换成新的key，value键值对进行输出（k2，v2）
Shuffle阶段（此阶段全部由框架完成，shuffle是Map产出输出到Reduce取得数据作为输出之前的过程）
③分区（相同k2的v2发送到同一个reduce里面去，形成一个集合）
④排序（根据字典序进行排序）
⑤规约（在 map 阶段的 reduce 操作：每一个分几期能算的先算一下，然后再发送给 reduce 统一计算，这样会减少 reduce 的任务量。）
⑥分组
Reduce阶段
⑦自定义reduce逻辑，接收我们的k2，v2（是一个集合），写上我们自己的业务逻辑，转换成新的k3，v3，准备输出
⑧输出文件，将我们reduce处理完成的数据进行输出
一个完整的MapReduce程序在分析运行时有三类实例进程：
①MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调
②MapTask:负责map阶段整个数据的处理流程
③ReduceTask：负责reduce阶段整个数据处理流程

4.什么是Yarn？
Yarn是一个分布式资源调度框架，主要包含三大模块：
①ResourceManager：负责所有资源的监控，分配和管理
②ApplicationMaster：负责每一个具体应用程序的调度和协调
③NodeManager：负责每一个节点的维护，对于所有的Applications，RM有着绝对的控制权和对资源的分配权，而NM则会和RM协商资源，同时和NM通信来执行和监控task
Yarn的工作流程：
①client向RM提交应用程序，其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必要信息，例如ApplicationMaster程序，启动ApplicationMaster的命令，用户程序等
②ResourceManager启动一个container用于运行ApplicationMaster。启动中的ApplicationMaster想ResourceManager注册自己，启动成功后与RM保持心跳
③ApplicationMaster向ResourceManager发送请求，申请相应数目的container
④ResourceManager返回ApplicationMaster的申请的container信息。申请成功的container，由ApplicationMaster进行初始化。container的启动信息初始化后，AM与对应的NM进行通信，要求NM启动container。AM与NM保持心跳，从而对NM上运行的任务进行监控和管理。
⑤container运行期间，AM对container进行监控，container通过RPC协议向对应的AM汇报自己的进度和状态等信息。
⑥应用运行期间，client直接与AM通信获取应用的状态，进度更新等信息
⑦应用运行结束后，AM向RM注销自己，并允许属于它的container被收回

yarn的调度器Scheduler

第一种调度器：FIFO Scheduler（队列调度器）
一个任务结束后，下一个任务在开始
第二种调度器：capacity scheduler（容量调度器，Apache版本默认使用的调度器）
将集群的资源分成几部分，每个组可以获取一部分资源，组的内部也可以分组。
第三种调度器：Fair Scheduler（公平调度器，CDH版本的hadoop默认使用调度器）
Fair调度器的书记目标是为所有的应用分配公平的资源（对于公平的定义可以通过参数来设置）。公平调度也可以在多个队列间工作。举个例子，假设有两个用户A和B他们分别拥有一个队列。当A启动一个job而B没有任务时，A会获得全部集群资源；当B 启动一个job后，A的job会继续运行，不过一会之后两个任务会各自获得一半的集群资源。如果B在启动一个job并且其他job还在运行，则它将会和B的第一个job共享B这个队列的资源，也就是B的两个job回用于1/4的集群资源，而A的job依然用集群一般的资源，结果就是资源最终在两个用户之间平等共享。

Yarn常用参数配置：
第一个参数：container分配最小内存
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024 给应用程序container分配的最小内存
第二个参数：container分配最大内存
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 给应用程序container分配的最大内存
第三个参数：每个container的最小虚拟内核个数
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1 每个container默认给分配的最小的虚拟内核个数
第四个参数：每个container的最大虚拟内核个数
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32 每个container可以分配的最大的虚拟内核的个数
第五个参数：nodeManager可以分配的内存大小
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 nodemanager可以分配的最大内存大小，默认8192Mb
我们可以在yarn-site.xml当中修改以下两个参数来改变默认值
定义每台机器的内存使用大小
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192
定义每台机器的虚拟内核使用大小
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 8
定义交换区空间可以使用的大小（交换区空间就是讲一块硬盘拿出来做内存使用）
这里指定的是nodemanager的2.1倍
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 2.1