Hadoop（一）：概述

一、Hadoop是什么？

　　Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop框架最核心的设计包含两个方面，一是分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS；二是分布式计算框架MapReduce。简单来说，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。

　　Hadoop这个名字并不是一个缩写，是其创始人Doug Cutting的孩子给一头大象取的名字，这个名字本身并不具有描述性。

二、HDFS架构

　　一个分布式存储系统。

　　

　　1、特点

　　（1）主从模式，一个主结点，多个从结点（默认三个）

　　（2）Block（块）为最小的存储单位，默认为64MB。一个文件划分为多个分块（chunk）进行存储

　　（3）一次写入，多次读取的访问模式

　　2、各结点的作用

　　（1）namenode，主结点，用来存储元数据信息，管理文件系统的命名空间。

　　（2）datanode，从结点，存储数据信息；并定期向namenode发送它们所储存块的列表。

　　（3）Secondary namenode，帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode的启动时间

　　　　namenode和datanode不难理解，但是Secondary namenode的作用看到过多种说法，有一种如下：

　　　　fsimage是namenode启动时对整个系统的快照

　　　　edit log是namenode启动后，对文件系统的改动序列，只有在namenode再次启动时，这些edit log才会合并到fsimage中

　　　　所以，如果edit log过于长，namenode启动就会非常慢

　　　　secondary namenode会定时去namenode取edit log，并更新到自己的fsimage上，之后复制到namenode中，namenode启动时直接用这个快照。

　　　　另一方面，因为secondary namenode的工作内容，当namenode出现故障时，也可以起到一定的作用

　　3、工作流程

　　　　简单理解的话，对于读数据来说，如上图所示：

　　　　1）客户端发送请求，从主结点返回数据存储的位置信息；

　　　　2）客户端根据具体的位置信息从datanode获取数据。

　　　　但是，真实过程要复杂的多

　　（1）客户端读取HDFS中的数据

　　　　1）客户端对DistributedFileSystem对象（分布式文件系统）调用open()方法打开文件系统

　　　　2）DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，请求文件地址

　　　　　namenode返回文件各block所在的datanode地址（返回所有副本的地址，但是会按距离排序）

　　　　　DistributedFileSystem返回一个FSDataInputStream对象（文件定位输入流）给客户端

　　　　   FSDataInputStream封装了DFSInputStream对象（管理结点的I/O）

　　　　3）客户端对上述输入流调用read方法

　　　　4）DFSInputStream连接存储着文件起始块的距离最近的datanode，将数据从datanode返回到客户端

　　　　　 传输完毕，DFSInputStream会关闭与datanode的连接

　　　　5）对下一个block执行步骤4的操作

　　　　6）读取完毕，客户端对FSDataInputStream调用close()方法

　　（2）客户端将文件写入HDFS

　　　　下面的过程，首先创建一个新文件，并把数据写入该文件，最后关闭文件

　　　　1）客户端对DistributedFileSytem对象调用create()方法创建文件

　　　　2）DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，请求在文件系统的命名空间中创建一个新文件

　　　　　　namenode执行各种不同的检查确认这个文件不存在，以及客户端有创建这个文件的权限

　　　　　　如果检查不通过，文件创建失败并向客户端返回一个IOException异常

　　　　　　若通过，namenode增加一条创建新文件的记录，

　　　　　　DistributedFileSystem向客户端返回一个FSDataOutputStream对象

　　　　　　FSDataOutputStream封装了DFSOutputStream对象（管理结点的I/O）

　　　　3）客户端写入数据

　　　　　　DFSOutputStream将数据分成一个个的数据块，并写入内部队列，称为“数据队列”

　　　　　　DataStreamer处理数据队列，根据datanode列表要求namenode分配适合的新块来存储数据备份

　　　　　　一组datanode构成一个管线，假设复本为3，则管线中有3个结点

　　　　4）DataStreamer将数据块流式传输到管线中的第1个datanode，

　　　　　　该datanode存储数据并将它发送到第二个datanode，第二个到第三个同理

　　　　　　DFSOutputStream同时也维护着一个“确认队列”，等待datanode的确认回执

　　　　5）当收到确认回执时，才会删除队列中的数据信息

　　　　6）写入完毕，客户端对FSDataOutputStream调用close()方法

　　　　7）DistributedFileSystem向namenode发送文件写入完成信号

　　4、优点：

　　（1）容错性：数据多复本存储，如果datanode结点发生故障，会自动备份数据

　　（2）最短路径读取：namenode可以出最佳的路径，返回给文件流进行数据读取

　　（3）可扩展性：如果新增机器，namenode会自动开始存储数据到该机器。

　　4、缺陷

　　（1）单点故障问题：若namenode结点出现故障，整个HDFS将会失效

　　（2）安全问题：Client可以绕过NameNode直接对DataNode进行读写操作

三、MapReduce

　　一个基于分布式存储系统的分布式计算框架。

　　1、MapReduce程序执行步骤

　　　　

　　（1）输入

　　（2）split过程：切分输入数据

　　（3）map过程（映射）：将数据解析成key/value对

　　（4）shuffle&sort过程（分组排序）：根据key值对键值对进行分组，将具有相同key的数据分成一组，每一组发给一个reduce处理

　　（5）Reduce过程（规约）：对数据进行规约处理

　　（6）输出

　　2、MapReduce任务的执行流程

　　

　　（1）用户启动程序：用户通过Hadoop命令启动运行MapReduce程序

　　（2）JobClient获取作业ID：JobClient联系JobTracker获取一个作业ID

　　（3）JobClient初始化准备：

　　　　① 将代码、配置、切片信息等复制到HDFS

　　　　② 根据输入数据路径、Block大小以及设定的分片大小对数据进行切割划分

　　　　③ 对输出目录进行检查

　　（4）JobClient提交作业：JobClient将作业ID和对应的资源信息提交各JobTracker

　　（5）JobTracer初始化作业：JobTracker将用户提交的信息封装到对象用于进行跟踪，同时将作业加入到作业调度器

　　（6）JobTracker获取分片信息：JobTracker获取每个分片的位置、边界等信息

　　（7）TaskerTracker获取任务：TaskTracker通过心跳机制从JobTracker获取任务信息（任务ID、数据位置）

　　（8）TaskerTracker获取数据：TaskerTracker从HDFS中读取数据，并复制到自己的机器上

　　（9）TaskerTracker运行任务：TaskerTracker启动子JVM运行任务

　　（10）具体的Map或Reduce执行：在子JVM中，Map或者Reduce任务进行执行。

　　　　　　执行完后，通知TaskTracker，TaskTracker再通知给JobTracker，再通知给客户端

　　备注：

　　（1）Job：作业，通常整个要处理的工作内容称为作业，一个Job包含多个Task

　　（2）Task：任务，一个作业划分为多个任务进行处理

　　（3）心跳机制：TaskTracker会以一定的频率向JobTracker进行信息反馈，报告当前所处的状态等等。

四、后续内容

　　1、Hadoop伪分布式环境搭建

　　2、MapReduce简单应用程序（Java/Python）和相关Hadoop命令

　　3、Hadoop生态圈简单介绍