Hadoop 架构

Hadoop 架构

Hadoop 是一个主从架构的分布式计算框架，采用主节点（Master）与从节点（Slave）的拓扑结构。在系统中，Master 节点负责资源管理和任务分配，而 Slave 节点负责执行计算和存储数据。以下是 Hadoop 的主要架构组成及其核心概念的详细介绍。

HDFS（分布式文件系统）

HDFS 提供 Hadoop 的数据存储功能，通过将大文件划分为多个块（Block），以分布式的方式存储在多个节点上。

1. HDFS 架构
   NameNode（运行在 Master 节点）：负责命名空间管理、文件访问控制、文件块的元数据管理，以及块的存储和映射。
   DataNode（运行在 Slave 节点）：负责存储实际数据块并处理来自客户端的读写请求。
2. 块的概念
   HDFS 中的默认块大小为 128MB 或 256MB，远大于传统文件系统的块大小。
   合理设置块大小非常重要：如果块太小，会导致 NameNode 存储的元数据膨胀，从而消耗大量内存并降低效率。
3. 副本机制
   HDFS 使用副本技术以保证容错性，每个块默认会被复制 3 次，存储在不同的节点上。
   机架感知算法：在存储副本时，HDFS 优先选择本地机架存放一个副本，其他副本则分布在其他机架上，从而提高容错能力和读取效率。

MapReduce（分布式计算框架）

MapReduce 是 Hadoop 的核心计算框架，用于处理海量数据。它将任务分为 Map 和 Reduce 两部分，以并行化方式运行在集群中。

1. MapReduce 数据流
   输入格式（InputFormat）：定义如何分割输入文件为数据片段。
   数据本地化：Map 任务尽量在数据所在节点执行，减少网络传输。
2. Map 任务
   RecordReader：将输入分片解析为记录，并以键值对形式（key-value）提供给 Mapper。
   Mapper：用户自定义函数处理键值对，并生成中间键值对。
   Combiner（可选）：对中间键值对进行本地聚合，减少网络传输的数据量。
   Partitioner：将 Mapper 输出的键值对分区，每个分区对应一个 Reducer。
3. Reduce 任务
   Shuffle 和排序：拉取分区数据并排序，将相同键的数据分组。
   Reducer：用户自定义函数对每组键值对执行操作，生成最终结果。
   OutputFormat：将 Reducer 输出的键值对写入 HDFS，支持自定义格式。

Partitioner 的工作流程

-1. 从 Mapper 获取键值对：
Partitioner 接收来自 Mapper 的中间键值对数据。
-2. 分区逻辑：
默认情况下，Partitioner 会对键计算哈希值，然后对 Reducer 的数量取模：
partition=key.hashcode()%reducer_数量
这个机制确保：
（1）均匀分布：键值对尽可能均匀分布到所有 Reducer 上。
（2）键的唯一性：相同键的所有值会被分配到同一个 Reducer。
-3. 分片数据的本地存储：
分区后的数据以文件形式写入本地文件系统，等待相应的 Reducer 拉取。

Yarn（资源管理框架）

Yarn 是 Hadoop 的资源管理和任务调度系统。

1. Yarn 架构
   ResourceManager（全局资源管理器）：
   Scheduler：分配资源，但不跟踪任务状态。
   ApplicationManager：接收任务、分配第一个容器，重启失败的 ApplicationMaster。
   NodeManager（节点资源管理器）：监控节点上的资源使用情况。
   ApplicationMaster：负责资源申请、任务监控和进度跟踪。
2. Yarn 特性
   多租户：支持多种访问引擎（如批处理、实时处理）。
   高集群利用率：动态资源分配提升资源利用率。
   可扩展性：支持扩展至数千节点并联结多个 Yarn 集群。
   兼容性：Hadoop 1.x 的 MapReduce 应用可直接运行在 Yarn 集群上。

上图展示了 Yarn（Yet Another Resource Negotiator） 的架构及其工作流程。

1. 任务提交：
   Client 向 Resource Manager 提交任务请求，包含所需资源信息和任务描述。
2. 资源分配：
   Resource Manager 为任务分配第一个 Container，启动 Application Master。
3. 任务管理：
   Application Master 在分配的容器中启动，并与 Resource Manager 交互以申请更多资源。
4. 任务执行：
   Resource Manager 为 Application Master 分配多个 Container，这些 Container 运行具体的 MapReduce 或其他计算任务。
   Application Master 与 Node Manager 通信以启动任务容器。
5. 状态监控：
   Node Manager 监控任务执行的容器资源使用情况，并向 Resource Manager 汇报。
   Application Master 跟踪任务状态，并将任务执行结果反馈给客户端。
6. 任务完成：
   Client 接收任务执行状态（成功或失败），同时释放所有相关的资源。

Hadoop 架构整合了 HDFS 的分布式存储、MapReduce 的并行计算以及 Yarn 的资源管理能力，为海量数据的存储与处理提供了强大的支持。