一、总体介绍

1、定义：
是一个开源的、可靠的、可扩展的分布式计算框架。

2、用途：
（1）数据仓库
（2）PB级别数据的存储与处理。

3、核心组件
（1）HDFS：解决分布式存储，包括数据切分和多副本两部分。
（2）Map Reduce：解决分布式计算，Map：分，Reduce：合。既是分布式框架，又是编程模型。
（3）YARN：通用资源管理系统，实现资源管理、调度。

二、HDFS架构

1、结构：
Master-slave结构，NameNode带DataNode。

2、NameNode：
负责客户端请求的相应；负责元数据（数据的属性描述信息）的管理；监控DataNode健康状况。使用zookeeper实现高可用。

3、DataNode：
存储数据存储；要定期发送信息，汇报自身健康状况。

4、client：
负责数据拆分，默认为128MB，冗余3份。

5、优缺点：
优点：数据冗余；适合大文件存储；处理流式数据；可在廉价机器上构建。
缺点：无法实时运算；不适合小文件存储。

6、HDFS的高可用：
数据存储故障容错、磁盘故障容错、DataNode故障容错、NameNode故障容错。

三、MapReduce结构

1、优缺点：
优点：海量数据的离线处理；易开发。
缺点：无法进行实时的流式计算，比较慢。

2、结构：
分为Map和Reduce两个阶段，通过Hadoop streaming编程，编程时需要分别实现mapper和reducer脚本，可以通过mrjob包编辑python脚本实现MapReduce操作。

3、流程：
准备MapReduce的输入数据；准备Mapper数据，实现map接口，进行Map操作，将数据下发到节点；Shuffle；Reduce处理，实现reduce接口，汇总map阶段的结果；结果输出。

4、MapReduce慢的原因：
数据会频繁的在磁盘和内存中进行IO操作。

MapReduce的执行流程

四、YARN架构

1、作用：
资源管理工具，协调多个框架共同访问HDFS集群资源。

2、架构：
（1）ResourceManager：RM资源管理器，整个集群同一时间提供服务的RM只有一个。负责集群资源的统一管理和调度；处理客户端请求，submit和kill；监控NM；响应AM请求。
（2）NodeManager：NM节点管理器，整个集群中有多个，负责本身节点资源的管理；定时向RM汇报本节点资源使用情况；接收并处理RM的命令，启动Container运行task ；处理AM命令。
（3）ApplicationMaster：AM，每个应用程序对应一个MR、Spark，负责应用程序的管理；向RM申请资源；与NM通信，分发task，启动/停止task，task运行在container中，AM也运行在container中。
（4）Container：容器，是一个任务运行环境的抽象，封装CPU、内存等资源。
（5）Client：提交、查询、杀死task。

YARN管理调度示意

3、步骤：
（1）Client提交作业请求。
（2）ResourceManager进程和NodeManager进程通信，根据集群资源，为用户程序分配第一个Container(容器)，并将 ApplicationMaster分发到这个容器上面。
（3）在启动的Container中创建ApplicationMaster。
（4）ApplicationMaster启动后向ResourceManager注册进程，申请资源。
（5）ApplicationMaster申请到资源后，向对应的NodeManager申请启动Container，将要执行的程序分发到NodeManager上。
（6）Container启动后，执行对应的任务。
（7）Tast执行完毕之后，向ApplicationMaster返回结果。
（8）ApplicationMaster向ResourceManager汇报任务结束，请求kill。