图解大数据 | 分布式平台Hadoop与Map-reduce详解

作者：韩信子@ShowMeAI
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/168
声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处

---

1.Hadoop快速入门

1）Hadoop简介

Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

• Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中；

• Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce；

• Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力；

• 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务，如谷歌、微软、字节跳动、美团点评、淘宝等，都支持Hadoop。

关于 Hadoop的搭建与应用案例 欢迎大家关注ShowMeAI下列文章：

• 实操案例-Hadoop系统搭建与环境配置
• 实操案例-应用map-reduce进行大数据统计

2）Hadoop发展简史

Hadoop现在已经广泛地应用在大数据任务中，而它最初其实只是由Apache Lucene项目的创始人Doug Cutting开发的文本搜索库。下面是它的发展历程。

• Hadoop源自始于2002年的Apache Nutch项目——一个开源的网络搜索引擎，也是Lucene的一部分。

• 2004年，Nutch项目也模仿GFS开发了自己的分布式文件系统NDFS（Nutch Distributed File System），也就是HDFS的前身。

• 2004年，谷歌公司又发表了另一篇具有深远影响的论文，阐述了MapReduce分布式编程思想。

• 2005年，Nutch开源实现了谷歌的MapReduce。

• 2006年2月，Nutch中的NDFS和MapReduce开始独立出来，成为Lucene项目的一个子项目，称为Hadoop，同时，Doug Cutting加盟雅虎。

• 2008年1月，Hadoop正式成为Apache顶级项目，Hadoop也逐渐开始被雅虎之外的其他公司使用。

• 2008年4月，Hadoop打破世界纪录，成为最快排序1TB数据的系统，它采用一个由910个节点构成的集群进行运算，排序时间只用了209秒。

• 2009年5月，Hadoop更是把1TB数据排序时间缩短到62秒。

• Hadoop从此名声大震，迅速发展成为大数据时代最具影响力的开源分布式开发平台，并成为事实上的大数据处理标准。

2.Hadoop特性与应用现状

1）Hadoop特性

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。它具有以下几个方面的特性：

2）Hadoop应用现状

Hadoop凭借其突出的优势，已经在各个领域得到了广泛的应用，而互联网领域是其应用的主阵地。

• 雅虎2007年在Sunnyvale总部建立了M45——一个包含了4000个处理器和1.5PB容量的Hadoop集群系统。

• Facebook作为全球知名的社交网站，Hadoop是非常理想的选择，Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面。

• 国内主流的互联网及信息公司，包括百度、淘宝、网易、字节、美团点评、华为、中国移动等都采用了Hadoop。

3）Hadoop版本演进

Apache Hadoop版本分为两代：第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。

第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x、0.21.x、0.22.x。

• 0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版。
• 0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新的重大特性。

第二代Hadoop包含两个大版本，分别是0.23.x、2.x。

• 它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统。
• 相比于0.23.x，2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性。

3.Hadoop生态项目架构

如上图罗列了Hadoop生态的项目架构，包含以下组件，层级结构与核心功能见图。

组件	功能
HDFS	分布式文件系统
MapReduce	分布式并行编程模型
YARN	资源管理和调度器
Tez	运行在YARN之上的下一代Hadoop查询处理框架
Hive	Hadoop上的数据仓库
HBase	Hadoop上的非关系型的分布式数据库
Pig	一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，提供类似SQL的查询语言Pig Latin
Sqoop	用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递
Oozie	Hadoop上的工作流管理系统
Zookeeper	提供分布式协调一致性服务
Storm	流计算框架
Flume	一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统
Ambari	Hadoop快速部署工具，支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控
Kafka	一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据
Spark	类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架

4.HDFS介绍

1）分布式文件系统

分布式文件系统，把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群。与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统所采用的计算机集群，都是由普通硬件构成的，这就大大降低了硬件上的开销。

2）HDFS的优点与局限

总体而言，HDFS要实现以下目标：

• 兼容廉价的硬件设备
• 流数据读写
• 大数据集
• 简单的文件模型
• 强大的跨平台兼容性

HDFS特殊的设计，在实现上述优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下几个方面：

• 不适合低延迟数据访问
• 无法高效存储大量小文件
• 不支持多用户写入及任意修改文件

3）HDFS块及其优势

块（Block）：HDFS默认一个块64MB，一个文件被分成多个块，以块作为存储单位。块的大小远远大于普通文件系统，可以最小化寻址开销。

HDFS采用抽象的块概念可以带来以下几个明显的好处：

• 支持大规模文件存储：文件以块为单位进行存储，一个大规模文件可以被分拆成若干个文件块，不同的文件块可以被分发到不同的节点上，因此，一个文件的大小不会受到单个节点的存储容量的限制，可以远远大于网络中任意节点的存储容量。
• 简化系统设计：首先，大大简化了存储管理，因为文件块大小是固定的，这样就可以很容易计算出一个节点可以存储多少文件块；其次，方便了元数据的管理，元数据不需要和文件块一起存储，可以由其他系统负责管理元数据。
• 适合数据备份：每个文件块都可以冗余存储到多个节点上，大大提高了系统的容错性和可用性。

4）HDFS主要组件的功能

HDFS包含Name Node和Data Node，具体的功能和特点对比如上图所示。

Name Node	Data Node
存储元数据	存储文件内容
元数据保存在内存中	文件内容保存在磁盘
保存文件、block、datanode之间的映射关系	维护了 block id 到 datanode 本地文件的映射关系

5.Map-Reduce分布式数据处理

HDFS很好地解决了分布式文件存储的问题，而hadoop利用一套Map-Reduce的计算框架，也解决了大数据处理的难题。下面整理了大数据计算所面对的问题，以及一些解决思路（也是map-reduce的核心思想）。

我们后面的内容会以实操的方式，带大家一起看hadoop的组件与Map-Reduce应用的案例，这里大家先做一个简单了解，具体的应用实操接着看ShowMeAI后续内容哦~

集群计算面对的问题&方案

问题1：节点故障。如何保持数据的持续性，即在某些节点故障的情形下不影响依旧能够使用数据？在运行时间较长的集群运算中，如何应对节点故障呢？

解决方法：在多节点上冗余地存储数据。分布式文件存储系统提供全局的文件命名空间，冗余度和可获取性。例如：Google的GFS、Hadoop的HDFS。

问题2：网络带宽瓶颈。

解决方法：数据以“块状”形式在多台机器上存储。每个数据块都会重复地在多台机器上存储，保证数据的持续性和随时可取性。

问题3：分布式编程非常复杂。需要一个简单的模型能够隐去所有的复杂性。

解决方法：简单的程序模型隐藏所有的复杂度。

6.参考资料

• [美] 汤姆，怀特（Tom White），《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析(第4版)》，清华大学出版社，2017
• [美] Donald Miner，Adam Shook 著，《MapReduce设计模式》，人民邮电出版社，2014
• Hadoop集群搭建教程（详细）: https://blog.csdn.net/fanxin_i/article/details/80425461
• 总结：详细讲解MapReduce过程（整理补充）: https://blog.csdn.net/mrlevo520/article/details/76781186

ShowMeAI相关文章推荐

• 图解大数据 | 导论：大数据生态与应用
• 图解大数据 | 分布式平台：Hadoop与Map-reduce详解
• 图解大数据 | 实操案例：应用map-reduce进行大数据统计
• 图解大数据 | 实操案例：Hive搭建与应用案例
• 图解大数据 | 海量数据库与查询：Hive与HBase详解
• 图解大数据 | 大数据分析挖掘框架：Spark初步
• 图解大数据 | Spark操作：基于RDD的大数据处理分析
• 图解大数据 | Spark操作：基于Dataframe与SQL的大数据处理分析
• 图解大数据 | 综合案例：使用spark分析美国新冠肺炎疫情数据
• 图解大数据 | 综合案例：使用Spark分析挖掘零售交易数据
• 图解大数据 | 综合案例：使用Spark分析挖掘音乐专辑数据
• 图解大数据 | 流式数据处理：Spark Streaming
• 图解大数据 | Spark机器学习(上)-工作流与特征工程
• 图解大数据 | Spark机器学习(下)-建模与超参调优
• 图解大数据 | Spark GraphFrames：基于图的数据分析挖掘

ShowMeAI系列教程推荐

• 图解Python编程：从入门到精通系列教程
• 图解数据分析：从入门到精通系列教程
• 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程
• 图解大数据技术：从入门到精通系列教程