大数据基础原理

 

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2.3　Hadoop原理
2.3.1　Hadoop HDFS原理
HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。

HDFS采用master/slave架构。

一个HDFS集群是由一个NameNode和一定数目的DataNodes组成。

NameNode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间（namespace）以及客户端对文件的访问。

DataNode一般是一个节点一个，负责管理它所在节点上的存储。

 

HDFS数据上传原理可以参考图2-5对照理解，数据上传过程如下所示：
1）Client端发送一个添加文件到HDFS的请求给NameNode；
2）NameNode告诉Client端如何来分发数据块以及分发的位置；
3）Client端把数据分为块（block），然后把这些块分发到DataNode中；
4）DataNode在NameNode的指导下复制这些块，保持冗余。

 

2.3.2　Hadoop MapReduce原理
适合用MapReduce来处理的数据集（或任务），需要满足：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

Hadoop MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

一个MapReduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。通常，作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。
MapReduce框架包括

　　一个主节点（ResourceManager）、

　　多个子节点（运行NodeManager）

　　MRAppMaster（每个任务一个）

共同组成。

Hadoop的job client提交作业（jar包/可执行程序等）和配置信息给ResourceManager，后者负责分发这些软件和配置信息给slave、调度任务且监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给job-client。

MapReduce框架的流程如图2-6所示。
针对上面的流程可以分为两个阶段来描述。
（1）Map阶段
1）InputFormat根据输入文件产生键值对，并传送到Mapper类的map函数中；
2）map输出键值对到一个没有排序的缓冲内存中；
3）当缓冲内存达到给定值或者map任务完成，在缓冲内存中的键值对就会被排序，然后输出到磁盘中的溢出文件；
4）如果有多个溢出文件，那么就会整合这些文件到一个文件中，且是排序的；
5）这些排序过的、在溢出文件中的键值对会等待Reducer的获取。

（2）Reduce阶段

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1）Reducer获取Mapper的记录，然后产生另外的键值对，最后输出到HDFS中； 2）shuffle：相同的key被传送到同一个的Reducer中； 3）当有一个Mapper完成后，Reducer就开始获取相关数据，所有的溢出文件会被排序到一个内存缓冲区中； 4）当内存缓冲区满了后，就会产生溢出文件到本地磁盘； 5）当Reducer所有相关的数据都传输完成后，所有溢出文件就会被整合和排序； 6）Reducer中的reduce方法针对每个key调用一次； 7）Reducer的输出到HDFS。

　　

2.3.3　Hadoop YARN原理
MapReduce的最严重的限制主要关系到可伸缩性、资源利用和对与MapReduce不同的工作负载的支持。

全新的Hadoop架构——YARN（也称为MRv2）。下一代Hadoop计算平台，主要包括ResourceManager、ApplicationMaster、NodeManager

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ResourceManager用来代替集群管理器， ApplicationMaster代替一个专用且短暂的JobTracker， NodeManager代替TaskTracker。