Hadoop 系列（一）基本概念

Hadoop 系列（一）基本概念

一、Hadoop 简介

Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，它可以使用户在不了解分布式底层细节的情況下开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

从其定义就可以发现，它解決了两大问题：大数据存储、大数据分析。也就是 Hadoop 的两大核心：HDFS 和 MapReduce。

1. HDFS(Hadoop Distributed File System) ：是可扩展、容错、高性能的分布式文件系统，异步复制，一次写入多次读取，主要负责存储。

2. MapReduce ：为分布式计算框架，包含map(映射)和 reduce(归约)过程，负责在 HDFS 上进行计算。

那 Hadoop 有哪些优点呢？

Hadoop 是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算的平台。用户可以轻松地在 Hadoop 发和运行处理海量数据的应用程序。其优点主要有以下几个：

(1) 高可靠性 ： Hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

(2) 高扩展性 ： Hadoop 是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以干计的节点中。

(3) 高效性 ： Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

(4) 高容错性 ： Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分。

(5) 低成本 ： 与一体机、商用数据仓库以及 QlikView、 Yonghong Z- Suites 等数据集市相比，Hadoop 是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop 带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 linux 生产平台上是非常理想的， Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、Hadoop 存储 - HDFS

Hadoop 的存储系统是 HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统，对外部客户端而言，HDFS 就像一个传统的分级文件系统，可以进行创建、删除、移动或重命名文件或文件夹等操作，与 Linux 文件系统类似。

但是，Hadoop HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的(见图1-2)，这些名称节点(NameNode，仅一个)，它在 HDFS 内部提供元数据服务；第二名称节点(Secondary NameNode)，名称节点的帮助节点，主要是为了整合元数据操作(注意不是名称节点的备份)；数据节点(DataNode)，它为 HDFS 提供存储块。由于仅有一个 NameNode，因此这是 HDFS 的一个缺点(单点失败，在 Hadoop2.x 后有较大改善)。

存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后这些块被复制到多个数据节点中(DataNode)，这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小(通常为 128M)和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。名称节点可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。

关于各个组件的具体描述如下所示：

（1）名称节点（NameNode）

它是一个通常在 HDFS 架构中单独机器上运行的组件，负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。

（2）数据节点（DataNode）

数据节点也是一个通常在 HDFS 架构中的单独机器上运行的组件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。数据节点通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。

数据节点响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。名称节点依赖来自每个数据节点的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，名称节点可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果数据节点不能发送心跳消息，名称节点将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。

（3）第二名称节点（Secondary NameNode）

第二名称节点的作用在于为 HDFS 中的名称节点提供一个 Checkpoint，它只是名称节点的一个助手节点，这也是它在社区内被认为是 Checkpoint Node 的原因。

如图 1-3 所示，只有在 NameNode 重启时，edits 才会合并到 fsimage 文件中，从而得到一个文件系统的最新快照。但是在生产环境集群中的 NameNode 是很少重启的，这意味着当 NameNode 运行很长时间后，edits 文件会变得很大。而当 NameNode 宕机时，edits 就会丢失很多改动，如何解决这个问题呢？

fsimage 是 NameNode 启动时对整个文件系统的快照；edits 是在 NameNode 启动后对文件系统的改动序列。

如图 1-4 所示，Secondary NameNode 会定时到 NameNode 去获取名称节点的 edits，并及时更新到自己 fsimage 上。这样，如果 NameNode 宕机，我们也可以使用 Secondary-NameNode 的信息来恢复 NameNode。并且，如果 Secondary NameNode 新的 fsimage 文件达到一定阈值，它就会将其拷贝回名称节点上，这样 NameNode 在下次重启时会使用这个新的 fsimage 文件，从而减少重启的时间。

举个数据上传的例子来深入理解下HDFS内部是怎么做的，如图 1-5 所示。

文件在客户端时会被分块，这里可以看到文件被分为 5 个块，分别是：A、B、C、D、E。同时为了负载均衡，所以每个节点有 3 个块。下面来看看具体步骤：

1. 客户端将要上传的文件按 128M 的大小分块。

2. 客户端向名称节点发送写数据请求。

3. 名称节点记录各个 DataNode 信息，并返回可用的 DataNode 列表。

4. 客户端直接向 DataNode 发送分割后的文件块，发送过程以流式写入。

5. 写入完成后，DataNode 向 NameNode 发送消息，更新元数据。

这里需要注意：

1. 写 1T 文件，需要 3T 的存储，3T 的网络流量。

2. 在执行读或写的过程中，NameNode 和 DataNode 通过 HeartBeat 进行保存通信，确定 DataNode 活着。如果发现 DataNode 死掉了，就将死掉的 DataNode 上的数据，放到其他节点去，读取时，读其他节点。

3. 宕掉一个节点没关系，还有其他节点可以备份；甚至，宕掉某一个机架也没关系；其他机架上也有备份。

三、Hadoop 计算 — MapReduce

MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归纳）”以及它们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。

当前的软件实现是指定一个 Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的 Reduce（归纳）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组，如图 1-6 所示。

下面将以 Hadoop 的“Hello World”例程—单词计数来分析MapReduce的逻辑，如图 1-7 所示。一般的 MapReduce 程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Final result）。

1. 输入就不用说了，数据一般放在 HDFS 上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。

2. 输入分片：在进行 Map 阶段之前，MapReduce 框架会根据输入文件计算输入分片（split），每个输入分片会对应一个 Map 任务，输入分片往往和 HDFS 的块关系很密切。例如，HDFS 的块的大小是 128M，如果我们输入两个文件，大小分别是 27M、129M，那么 27M 的文件会作为一个输入分片（不足 128M 会被当作一个分片），而 129MB 则是两个输入分片（129-128＝1，不足 128M，所以 1M 也会被当作一个输入分片），所以，一般来说，一个文件块会对应一个分片。如图 1-7 所示，Splitting 对应下面的三个数据应该理解为三个分片。

3. Map 阶段：这个阶段的处理逻辑其实就是程序员编写好的 Map 函数，因为一个分片对应一个 Map 任务，并且是对应一个文件块，所以这里其实是数据本地化的操作，也就是所谓的移动计算而不是移动数据。如图 1-7 所示，这里的操作其实就是把每句话进行分割，然后得到每个单词，再对每个单词进行映射，得到单词和1的键值对。

4. Shuffle 阶段：这是“奇迹”发生的地方，MapReduce 的核心其实就是 Shuffle。那么 Shuffle 的原理呢？Shuffle 就是将 Map 的输出进行整合，然后作为 Reduce 的输入发送给 Reduce。简单理解就是把所有 Map 的输出按照键进行排序，并且把相对键的键值对整合到同一个组中。如图 1-7 所示，Bear、Car、Deer、River 是排序的，并且 Bear 这个键有两个键值对。

5. Reduce 阶段：与 Map 类似，这里也是用户编写程序的地方，可以针对分组后的键值对进行处理。如图 1-7 所示，针对同一个键 Bear 的所有值进行了一个加法操作，得到 <Bear，2> 这样的键值对。

6. 输出：Reduce 的输出直接写入 HDFS 上，同样这个输出文件也是分块的。

说了这么多，其实 MapReduce 的本质用一张图可以完整地表现出来，如图 1-8 所示。

MapReduce 的本质就是把一组键值对 <K1，V1> 经过 Map 阶段映射成新的键值对 <K2，V2>；接着经过 Shuffle/Sort 阶段进行排序和“洗牌”，把键值对排序，同时把相同的键的值整合；最后经过 Reduce 阶段，把整合后的键值对组进行逻辑处理，输出到新的键值对 <K3，V3>。这样的一个过程，其实就是 MapReduce 的本质。

Hadoop MapReduce 可以根据其使用的资源管理框架不同，而分为 MR v1 和 YARN/MR v2 版本，如图 1-9 所示。

在 MR v1 版本中，资源管理主要是 Jobtracker 和 TaskTracker。Jobtracker 主要负责：作业控制（作业分解和状态监控），主要是 MR 任务以及资源管理；而 TaskTracker 主要是调度 Job 的每一个子任务 task；并且接收 JobTracker 的命令。

在 YARN/MR v2 版本中，YARN 把 JobTracker 的工作分为两个部分：

1. ResourceManager（资源管理器）全局管理所有应用程序计算资源的分配。

2. ApplicationMaster 负责相应的调度和协调。

NodeManager 是每一台机器框架的代理，是执行应用程序的容器，监控应用程序的资源（CPU、内存、硬盘、网络）使用情况，并且向调度器汇报。

四、Hadoop 资源管理 — YARN

在上一节中我们看到，当 MapReduce 发展到 2.x 时就不使用 JobTracker 来作为自己的资源管理框架，而选择使用 YARN。这里需要说明的是，如果使用 JobTracker 来作为 Hadoop 集群的资源管理框架的话，那么除了 MapReduce 任务以外，不能够运行其他任务。也就是说，如果我们集群的 MapReduce 任务并没有那么饱满的话，集群资源等于是白白浪费的。所以提出了另外的一个资源管理架构 YARN（Yet Another Resource Manager）。这里需要注意，YARN 不是 JobTracker 的简单升级，而是“大换血”。同时 Hadoop 2.X 也包含了此架构。Apache Hadoop 2.X 项目包含以下模块。

• Hadoop Common：为 Hadoop 其他模块提供支持的基础模块。

• HDFS：Hadoop：分布式文件系统。

• YARN：任务分配和集群资源管理框架。

• MapReduce：并行和可扩展的用于处理大数据的模式。

如图 1-10 所示，YARN 资源管理框架包括 ResourceManager（资源管理器）、Applica-tionMaster、NodeManager（节点管理器）。各个组件描述如下。

（1）ResourceManager

ResourceManager 是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationManager，AM）。

Scheduler 负责分配最少但满足 Application 运行所需的资源量给 Application。Scheduler 只是基于资源的使用情况进行调度，并不负责监视/跟踪 Application 的状态，当然也不会处理失败的 Task。

ApplicationManager 负责处理客户端提交的 Job 以及协商第一个 Container 以供 App-licationMaster 运行，并且在 ApplicationMaster 失败的时候会重新启动 ApplicationMaster（YARN 中使用 Resource Container 概念来管理集群的资源，Resource Container 是资源的抽象，每个 Container 包括一定的内存、IO、网络等资源）。

（2）ApplicationMaster

ApplicatonMaster 是一个框架特殊的库，每个 Application 有一个 ApplicationMaster，主要管理和监控部署在 YARN 集群上的各种应用。

（3）NodeManager

主要负责启动 ResourceManager 分配给 ApplicationMaster 的 Container，并且会监视 Container 的运行情况。在启动 Container 的时候，NodeManager 会设置一些必要的环境变量以及相关文件；当所有准备工作做好后，才会启动该 Container。启动后，NodeManager 会周期性地监视该 Container 运行占用的资源情况，若是超过了该 Container 所声明的资源量，则会 kill 掉该 Container 所代表的进程。

如图 1-11 所示，该集群上有两个任务（对应 Node2、Node6 上面的 AM），并且 Node2 上面的任务运行有 4 个 Container 来执行任务；而 Node6 上面的任务则有 2 个 Container 来执行任务。

五、Hadoop 生态系统

如图 1-12 所示，Hadoop 的生态圈其实就是一群动物在狂欢。我们来看看一些主要的框架。

（1）HBase

HBase（Hadoop Database）是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用 HBase 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群。

（2）Hive

Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。

（3）Pig

Pig 是一个基于 Hadoop 的大规模数据分析平台，它提供的 SQL-LIKE 语言叫作 Pig Latin。该语言的编译器会把类 SQL 的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的 Map-Reduce 运算。

（4）Sqoop

Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop（Hive）与传统的数据库（MySQL、post-gresql等）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导入 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导入关系型数据库中，如图 1-13 所示。

（5）Flume

Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume 提供对数据进行简单处理并写到各种数据接受方（可定制）的能力，如图 1-14 所示。

（6）Oozie

Oozie 是基于 Hadoop 的调度器，以 XML 的形式写调度流程，可以调度 Mr、Pig、Hive、shell、jar 任务等。

主要的功能如下。

1. Workflow：顺序执行流程节点，支持 fork（分支多个节点）、join（将多个节点合并为一个）。

2. Coordinator：定时触发 Workflow。

3. Bundle Job：绑定多个 Coordinator。

（7）Chukwa

Chukwa 是一个开源的、用于监控大型分布式系统的数据收集系统。它构建在 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce 框架上，继承了 Hadoop 的可伸缩性和鲁棒性。Chukwa 还包含了一个强大和灵活的工具集，可用于展示、监控和分析已收集的数据。

（8）ZooKeeper

ZooKeeper 是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，是 Google 的 Chubby 一个开源的实现，是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件，如图 1-15 所示。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

（9）Avro

Avro 是一个数据序列化的系统。它可以提供：丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据形式、存储持久数据的文件容器、远程过程调用 RPC。

（10）Mahout

Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout 包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，可以有效地将 Mahout 扩展到云中。

补充：大数据和Hadoop

(1) 去 IOE

IBM(ibm 小型机)、Oracle(oracle 数据库服务器 RAC)、EMC(EMC 共享存储设备)

(2) 大数据量级(P)

1T(1024G)、1P(1024T)、1E(1024P)、1Z(1024P)、1Y(1024Z)、1N(1024Y)

(3) RAID(磁盘阵列)

(4) 大数据的四个V特征

volume(体量大)、variety(样式多)、velocity(速度快)、valueless(价值密度低)

(5) 大数据与云计算

大数据的特征：存储和计算。

云计算的特征：服务和虚拟化。

本文来自 《Hadoop与大数据挖掘》

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