Hadoop的三大核心组件之HDFS和YARN、MapReduce

Hadoop的三大核心组件之HDFS和YARN

Hadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。

（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。

（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager

（3）MapReduce:分布式计算框架（它其实是一个应用程序开发包）。

（MapReduce 在 YARN 上运行，其它诸如：flink，Storm，Spark等）

在2013年Hadoop 2.0正式Release后，Hadoop有了正式的 Operation System—YARN，从此Hadoop不再只是MapReduce的代名词，Storm、Spark、Graph，MPI等越来越多的计算模型可以运行在YARN上，批处理计算、实时流式计算、迭代交互计算等都可以同时运行在Hadoop集群上，Hadoop已经成为大数据计算的全能平台

 

一、HDFS

HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。架构如下图：

A、NameNode

NameNode管理着文件系统的命名空间，维护着文件系统树，它不存储真实数据，存储元数据(MetaData)[元数据(FileName、副本数、每一个副本所在的位置...)]，NameNode保存在内存中。

元数据信息通过以下文件和过程持久化到磁盘中。

a、fsimage--对元数据定期进行镜像

b、edits--存放一定时间内对HDFS的操作记录

c、checkpoint---检查点

Namenode在内存中保存着整个文件系统的名字空间和文件数据块映射(Blockmap)的映像。这个关键的元数据结构设计得很紧凑，因而一个有4G内存的Namenode足够支撑大量的文件和目录。当Namenode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage，将所有Editlog中的事务作用在内存中的FsImage上，并将这个新版本的FsImage从内存中保存到本地磁盘上，然后删除旧的Editlog，因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了。这个过程称为一个检查点(checkpoint)。在当前实现中，检查点只发生在Namenode启动时，在不久的将来将实现支持周期性的检查点。

B、DataNode---存储节点，真正存放数据的节点，用于保存数据，保存在磁盘上（在HDFS上保存的数据副本数默认是3个，这个副本数量是可以设置的）。基本单位是块(block)，默认128M。

Block块的概念

先不看HDFS的Block，每台机器都有磁盘，机器上的所有持久化数据都是存储在磁盘上的。磁盘是通过块来管理数据的，一个块的数据是该磁盘一次能够读写的最小单位，一般是512个字节，而建立在磁盘之上的文件系统也有块的概念，通常是磁盘块的整数倍，例如几kb。

HDFS作为文件系统，一样有块的概念，对于分布式文件系统，使用文件块将会带来这些好处：

1.一个文件的大小不限制于集群中任意机器的磁盘大小 

2.因为块的大小是固定的，相对比不确定大小的文件，块更容易进行管理和计算 

3.块同样方便进行备份操作，以提高数据容错性和系统的可靠性

为什么HDFS的块大小会比文件系统的块大那么多呢？

操作数据时，需要先从磁盘上找到指定的数据块然后进行传输，而这就包含两个动作：

1）数据块寻址：找到该数据块的起始位置

2）数据传输：读取数据

也就是说，操作数据所花费的时间是由以上两个步骤一起决定的，步骤1所花费的时间一般比步骤2要少很多，那么当操作的数据块越多，寻址所花费的时间在总时间中就越小的可以忽略不计。所以块设置的大，可以最小化磁盘的寻址开销。但是HDFS的Block块也不能设置的太大，会影响到map任务的启动数，并行度降低，任务的执行数据将会变慢。

★名词扩展：心跳机制、宕机、安全模式（zzy至理名言--“自己看网上都有”）

Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。集群中单一Namenode的结构大大简化了系统的架构。Namenode是所有HDFS元数据的仲裁者和管理者，这样，用户数据永远不会流过Namenode。

C、SecondaryNameNode---辅助节点，用于同步元数据信息。辅助NameNode对fsimage和edits进行合并（冷备份），下面用SNN代替

NameNode 的元数据信息先往 edits 文件中写,当 edits 文件达到一定的阈值(3600 秒或大小到 64M)的时候,会开启合并的流程。合并流程如下:

①当开始合并的时候,SNN 会把 edits 和 fsimage 拷贝到自己服务器所在内存中,开始合并,合并生成一个名为 fsimage.ckpt 的文件。

②将 fsimage.ckpt 文件拷贝到 NameNode 上,成功后,再删除原有的 fsimage,并将 fsimage.ckpt文件重命名为 fsimage。

      ③当 SNN 将 edits 和 fsimage 拷贝走之后,NameNode 会立刻生成一个 edits.new 文件,用于记录新来的元数据,当合并完成之后,原有的 edits 文件才会被删除,并将 edits.new 文件重命名为 edits 文件,开启下一轮流程。

 

二、YARN

A、ResourceManager

B、NodeManager

 

◆MapReduce 在 YARN 上的执行流程：

①client 提交 job,首先找 ResourceManager(ApplicationsManager)分配资源,同时将 jar 包默认拷贝10 份到 hdfs。

②ResourceManager 指 定 一 个 NodeManager 开 启 一 个 container , 在 Container 中 运 行 一 个ApplicationMaster 来管理这个应用程序。

③ApplicationMaster 会计算此个应用所需资源,向 ResourceManager(ResourceScheduler)申请资源。

④ResourceManager 会分配资源,在 NodeManager上开启不同的 container,在container中来运行 map任务或者 reduce 任务

⑤当所有的 task 都执行完了,ApplicationMaster会将结果反馈给客户端,所有工作执行完成之后,ApplicationMaster 就会自行关闭。

⑥如果某个 map 任务或者 reduce 任务失败,ApplicationMaster会重新申请新的 container 来执行这个task