一文教你看懂什么是Hadoop

Hadoop概述

Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。其核心概念和架构可以从以下几个方面进行说明：

核心概念

1. 分布式存储：Hadoop通过其分布式文件系统（HDFS）实现数据的分布式存储。HDFS将数据分割成多个块（默认大小为128MB），并将这些块复制到多个节点上，以确保数据的可靠性和容错性。

2. 分布式计算：Hadoop的MapReduce计算框架用于处理存储在HDFS上的大规模数据集。它将计算任务分解为Map和Reduce两个阶段，实现并行计算，从而加快处理速度。

3. 资源管理：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0之后引入的资源管理框架，负责集群中计算资源的管理和任务调度。它将资源管理和任务调度分开，使得Hadoop可以更好地支持多种应用。

架构说明

Hadoop的架构主要由以下几个核心组件构成：

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）

   • NameNode：负责管理HDFS的元数据，包括文件名、文件大小、文件位置等信息。NameNode不存储实际数据，只保存数据块的映射信息。
   • DataNode：负责存储实际的数据块，并定期向NameNode报告其状态。DataNode之间通过心跳机制保持联系，确保数据的完整性和可用性。

2. MapReduce

   • Map阶段：对输入数据进行分割和映射，生成键值对（key-value pairs）。每个Map任务处理输入数据的一部分，并产生中间结果。
   • Shuffle阶段：将Map任务的输出（中间结果）按照键值分发到对应的Reduce任务中。
   • Sort阶段：在Shuffle之后，所有的中间结果会根据键进行排序。
   • Reduce阶段：对Map阶段产生的中间结果进行汇总和聚合，生成最终的结果。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）

   • ResourceManager：负责全局的资源调度和管理，根据作业的需求分配适当的资源给各个作业，并监控资源的使用情况。
   • NodeManager：负责管理每个节点上的资源（如内存、CPU），启动、监控和回收各个容器（Container）。
   • ApplicationMaster：每个作业都会有一个独立的ApplicationMaster，负责协调作业的执行、请求资源以及监控任务的状态。

Hadoop生态系统

除了核心的HDFS、MapReduce和YARN之外，Hadoop还有许多扩展组件，这些组件组成了丰富的Hadoop生态系统，用于处理不同类型的数据任务。例如：

• Hive：一个数据仓库工具，允许用户使用类似SQL的查询语言（HiveQL）来分析存储在HDFS上的数据。
• HBase：基于HDFS构建的分布式NoSQL数据库，支持快速随机读写大规模数据集。
• Pig：一个数据流处理框架，使用Pig Latin语言来描述数据处理的逻辑。
• Sqoop：用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输数据的工具。
• Oozie：一个用于协调和管理Hadoop作业的工作流调度器。
• ZooKeeper：分布式协调服务，Hadoop生态系统中的多个组件都依赖它来实现分布式锁、配置管理、任务协调等功能。

综上所述，Hadoop通过其分布式存储、分布式计算和资源管理等核心概念，以及由多个核心组件和扩展组件构成的生态系统，为处理海量数据集提供了强大的支持。

HDFS详细介绍

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目中的核心组件，是一个运行在通用硬件上、提供流式数据操作、能够处理超大数据的分布式文件系统。以下是对HDFS的详细介绍：

一、HDFS的基本概念

• 定义：HDFS是Apache Hadoop项目基于Google GFS论文的开源实现，是为了解决大数据时代数据存储问题而产生的。
• 特点：HDFS具有高容错性、高吞吐量、易扩展性和高可靠性等特点，但不适合低延迟数据访问和大量小文件的存储。

二、HDFS的架构

HDFS采用了主从（Master/Slave）体系模型，一个HDFS集群主要包括以下几个部分：

1. NameNode（名称节点）：

   • 角色：HDFS集群的主服务器，负责管理文件系统的命名空间（namespace）、数据块到具体数据节点的映射以及客户端对文件的访问。
   • 职责：管理HDFS的命名空间，配置副本策略，处理客户端读写请求。
   • 存储：维护文件系统的元数据，包括文件系统目录树、文件/目录信息以及文件的数据块索引，这些信息以FsImage和EditLog两个文件的形式保存在名称节点的磁盘上。

2. DataNode（数据节点）：

   • 角色：HDFS集群的工作节点，负责处理文件系统客户端的读/写请求，在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。
   • 职责：存储实际的数据块（block），默认情况下，每个数据块会有三个备份，分别存储在不同的数据节点上。

3. SecondaryNameNode（第二名称节点）：

   • 角色：辅助NameNode，分担其工作量，如定期合并FsImage和Edits文件，并推送给NameNode。
   • 职责：不是NameNode的热备，当NameNode挂掉时，不能立即替换NameNode并提供服务。但在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。

4. Client（客户端）：

   • 角色：用户操作HDFS的常用方式，提供了HDFS文件系统接口，隐藏了HDFS实现中的大部分复杂性。
   • 职责：支持打开、读取、写入等常见操作，并提供类似Shell的命令行方式来访问HDFS中的数据。

三、HDFS的工作原理

1. 数据写入：

   • 客户端将文件以块的形式划分，并将块的信息发送给NameNode。
   • NameNode指定DataNode来存储每个块的副本，并更新块的位置信息和命名空间元数据。
   • DataNode将数据写入本地磁盘，并向NameNode报告块的存储位置。

2. 数据读取：

   • 客户端向NameNode请求文件位置信息。
   • NameNode返回块列表和每个块所在的DataNode列表。
   • 客户端选择一个DataNode开始读取数据，如果DataNode不可用，则选择另一个DataNode。

3. 数据复制和容错处理：

   • HDFS将数据块复制到多个节点上，通常默认复制因子为3。
   • 如果某个节点上的数据块损坏或不可用，HDFS会自动从其他节点上的副本中复制数据块，保证数据可用性。

4. 健康检查：

   • HDFS健康检查系统会周期性地检查DataNode的健康状况。
   • 如果DataNode无响应，则启动数据复制，以确保数据的可用性。

四、HDFS的优缺点

优点：

• 高容错性：数据自动保存多个副本，通过增加副本的形式提高容错性。
• 高吞吐量：支持流式数据读写，适合处理大数据集。
• 易扩展性：兼容廉价的硬件设备，具有强大的跨平台兼容性。
• 高可靠性：通过数据冗余和容错处理机制确保数据的高可靠性。
  缺点：
• 不适合低延迟数据访问：由于HDFS的设计目标是高吞吐量和大数据处理，因此不适合需要低延迟数据访问的场景。
• 不适合存储大量小文件：小文件会占用大量的元数据空间，降低HDFS的存储效率。
• 不支持并发写入：HDFS的设计目标是支持一次写入、多次读出的场景，因此不支持多个用户同时写入同一个文件。

综上所述，HDFS是一个专为大数据设计的分布式文件系统，具有高容错性、高吞吐量、易扩展性和高可靠性等特点。然而，它也有一些应用局限性，如不适合低延迟数据访问和大量小文件的存储。

MapReduce详细介绍

MapReduce是一种用于大规模数据集并行运算的编程模型、框架和平台，它极大地简化了大规模数据处理的过程。以下是关于MapReduce的详细介绍：

示意图

一、定义与基本概念

MapReduce是一种编程模型，它通过Map（映射）和Reduce（归约）两个函数将复杂的并行计算过程抽象化，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而不必担心并行计算和数据处理的复杂性。

二、核心组件与工作原理

MapReduce的核心组件主要包括Map阶段、Reduce阶段以及一个主节点（Master）。整个处理过程由主节点进行协调和管理，其工作原理可以简单概括为以下几个步骤：

1. Map阶段：

   • 输入数据被切分成多个小的数据块。
   • 每个数据块由一个Map任务进行处理，生成一系列键值对作为中间结果。
   • 这些键值对被暂时存储在本地磁盘上，并准备传递给Reduce任务。

2. Shuffle阶段：

   • Map任务生成的键值对会被按照键进行分组，确保具有相同键的键值对能够传递给同一个Reduce任务。
   • Shuffle过程还涉及数据的排序和合并，以便Reduce任务能够高效地处理数据。

3. Reduce阶段：

   • Reduce任务接收来自Map任务的键值对，并对具有相同键的键值对进行聚合处理。
   • 根据具体的业务逻辑，Reduce任务生成最终的输出结果。

4. 主节点（Master）：

   • 负责分配任务给各个节点。
   • 监控任务的执行进度，确保整个MapReduce过程的顺利进行。
   • 在所有任务完成后，收集和整合最终的结果。

三、特点与优势

1. 易于编程：MapReduce向用户提供了简单的编程接口，由框架层自动完成数据分布存储、数据通信、容错处理等复杂的底层处理细节，用户只需要使用接口实现自己的数据处理逻辑即可。
2. 良好的扩展性：允许用户通过简单地增加机器来扩展其计算能力和吞吐能力，实现线性扩展。
3. 高容错性：MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器出现故障，它可以把上面的计算任务转移到其他节点上运行，保证任务的顺利完成，且这个过程完全由系统内部自动完成，无需人工干预。
4. 适合PB级以上海量数据的离线处理：MapReduce特别适用于处理大规模数据集，能够以可靠、高效的方式处理TB甚至PB级别的数据。

四、应用场景

MapReduce在大数据处理和分析方面具有广泛的应用领域，包括但不限于：

• 大规模数据分析：如数据挖掘、统计分析、图像处理、自然语言处理等。
• 搜索引擎索引构建：搜索引擎公司使用MapReduce来处理和维护庞大的搜索引擎索引。
• 日志处理和分析：用于处理和分析大量的服务器日志，以了解系统性能、用户行为和安全事件。
• 机器学习：用于训练和执行大规模机器学习模型，如分类、聚类、推荐系统等。
• 社交网络分析：社交媒体和社交网络公司使用MapReduce来分析用户之间的关系、社交图谱和信息传播。
• 生物信息学：处理大规模的生物数据，如DNA序列分析、蛋白质结构预测和基因组测序。
• 金融领域：处理大量的交易数据、市场数据和客户数据，以进行风险评估、投资分析和欺诈检测。

五、优缺点

优点：

• 开发简单：用户不用考虑进程间的通信和套接字编程。
• 可扩展性强：当集群资源不能满足计算需求时，可以增加节点的方式达到线性扩展集群的目的。
• 容错性强：对于节点故障导致失败的作业，MapReduce计算框架会自动将作业安排到健康的节点进行，直到任务完成。

缺点：

• 执行速度慢：对于大规模数据集，MapReduce作业的执行时间可能较长。
• MapReduce过于低层化：对于简单的查询任务，可能需要编写较为复杂的Map和Reduce函数，增加了开发成本。
• 不是所有的算法都适合用MapReduce实现：例如，一些需要状态共享和参数间依赖的算法，可能不太适合使用MapReduce来实现。

综上所述，MapReduce作为一种强大的分布式计算和数据处理模型，在大数据处理和分析领域发挥着重要作用。然而，它也有自身的局限性和适用场景，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的工具和技术。

Yarn详细介绍

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个关键组件，主要用于管理集群资源并调度分布式应用程序的执行。YARN通过分离资源管理和作业调度，提供了更好的扩展性和多框架支持。以下是YARN组件的详细介绍：

一、YARN的核心组

• 示意图
  

1. ResourceManager（RM）

   • 功能：ResourceManager是YARN的核心组件之一，负责整个集群的资源管理和调度。它维护集群的资源状态，管理应用程序的调度，并分配资源给不同的应用程序。
   • 组成：ResourceManager由调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationsManager）组成。调度器负责根据资源可用性和应用程序需求分配资源，而应用程序管理器则负责管理每个应用程序的生命周期，包括启动、监控和重启失败的任务。

2. NodeManager（NM）

   • 功能：NodeManager运行在集群中的每个节点上，负责管理节点上的资源并执行分配给它的任务。它监控资源的使用情况，并将心跳信息发送给ResourceManager，以报告资源的可用性和任务的执行状态。
   • 职责：NodeManager还负责容器的创建和管理，确保应用程序在集群中正确执行。

3. ApplicationMaster（AM）

   • 功能：每个应用程序都有一个专门的应用程序主节点（ApplicationMaster），它负责该应用程序的整个生命周期。ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并与NodeManager通信以启动和监控任务。
   • 职责：它还负责处理任务的失败和重试，并根据需要动态调整资源分配。

4. Container

   • 定义：Container是YARN中的最小资源分配单元，它封装了在NodeManager上运行的特定任务所需的资源（如CPU、内存等）。
   • 作用：当ApplicationMaster向ResourceManager申请资源时，ResourceManager为ApplicationMaster返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。

二、YARN的工作流程

1. 应用程序提交：用户向YARN中提交应用程序，ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。
2. 资源请求与分配：ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态。调度器根据集群中可用的资源和调度策略来分配资源，并通知ApplicationMaster。
3. 任务执行：一旦资源被分配，ApplicationMaster会与NodeManager通信，在分配的容器中启动任务。NodeManager在执行任务的同时，持续向ResourceManager报告资源使用情况和任务状态。
4. 任务监控与容错：ApplicationMaster负责监控任务的执行，并处理任何失败的任务。如果任务失败，ApplicationMaster可以请求更多的资源来重试该任务，直到成功完成或达到最大重试次数。
5. 应用程序完成：当所有任务都成功执行后，ApplicationMaster向ResourceManager报告应用程序完成，ResourceManager释放与该应用程序相关的所有资源。ApplicationMaster随后终止，完成整个工作流程。

三、YARN的调度策略

YARN支持多种调度策略，包括FIFO（先进先出）、容量调度和公平调度等。这些调度策略可以根据不同的需求和应用场景进行选择和配置。

• FIFO策略：按照任务提交的顺序进行调度，没有优先级和资源共享机制。
• 容量调度策略：将集群资源分配给不同的队列，每个队列有一定的资源配额和优先级。队列内的任务按照FIFO策略进行调度。
• 公平调度策略：根据队列的权重和任务的资源需求进行动态资源分配，确保每个队列都能获得公平的资源份额。

四、YARN的优势

1. 扩展性强：YARN的设计使其能够轻松扩展以处理大规模数据集和计算任务。
2. 支持多工作负载：YARN支持运行各种类型的分布式应用程序，不仅限于MapReduce。
3. 资源利用率高：YARN的调度器可以动态调整资源分配，确保集群中的资源得到充分利用。
4. 容错性和高可用性：YARN支持自动恢复和重启失败的任务，确保应用程序的可靠性。

综上所述，YARN是Hadoop生态系统中不可或缺的资源管理和作业调度框架，通过提供灵活的资源管理、高效的任务调度和强大的容错能力，支持了大数据领域中的各种复杂应用和工作负载。