Hadoop的简介以及文件处理

HADOOP简介

一.大数据思维

1.什么是大数据思维

分而治之:把一个复杂的问题按一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的中间结果，把各部分的中间结果组成整个问题的最终结果。

并行：提升速度的关键 分布式运行 计算与数据在一起 计算向数据移动

二.Hadoop的历史

1.三篇论文

GFS----HDFS

MapReduce---MapReduce

BigTable----HBase

2.Hadoop Models

Hadoop Common:基础型模块。RPC调用，Socket通信

Hadoop Distributed File System 分布式文件系统，用于存储大数据的信息

Hadoop YARN 资源协调框架

Hadoop MapReduce 大数据计算框架

Hadoop Ozone: 对象存储框架

Hadoop Submarine: 机器学习引擎

3.分布式文件系统

1.分布式文件系统架构

FS File System

文件系统是基于硬盘之上的一个文件管理的工具

我们用户操作文件系统可以和硬盘进行解耦

DFS Distributed File System:

分布式文件系统

将我们的数据存放在多台电脑上存储

分布式文件系统有很多,

HDFS是mapreduce计算的基础

2.分布式架构的原理

  • 如何拆分

    • 数据都是以字节数组的方式存放在硬盘上

    • 如果我们将文件分成两份，相当于将字节数组分成两份

      • 888 KB (909,312 字节)

      • 444KB 454,656字节

      • 444kB 454,656字节

    • 如果我们能将这两个数组再合并到一起，文件就会恢复成原来的样子

    • 如果文件特别大，需要切分成N份,相当于切分成了N个字节数组

      • 如何拼接? 10 20 30 40

    • 为了记录每个子块（子字节数组）所属的位置,可以记录子块在整个文件的偏移量

      • 数组都有对应的索引(下标),可以快速的定位数据

  • 拆分大小

    • 拆分之后块的大小要一致

      • 如果大小不一致，很难通过偏移量来计算它的位置

      • 如果数据块不一致，在多节点中拉取数据的时间不一致

      • 分布式计算每台机器计算出结果的时间要相对一致

      • 进行分布式算法设计的时候，数据不统一，算法很难设计

    • 在H1默认大小为64M,在H2及其以后，默认大小为128M

    • 同一个文件中，所有块的大小要完全一致,除了最后一个块

    • 不同文件中，块的大小可以不同

    • 块的数量= Ceil(总大小/每块的大小);

      • 1024M 100M 11块

      • 10M 1M 10块

    • 问题

      • 切的太整齐了，将一个完整的数据切分到两个块

  • 数据安全

    • 将数据备份多份

    • 默认每一个数据都有三个备份

    • 数据备份数不成超过节点数

  • 数据规则

    • HDFS中一旦文件被存储，数据不允许被修改

      • 修改会影响偏移量

      • 修改会导致数据倾斜

      • 修改数据会导致蝴蝶效益

    • 但是可以被追加，但是不推荐

    • 一般HDFS存储的都是历史数据

3.节点划分

NameNode:管理节点

DataNode:存储数据

三.搭建伪分布式

1.克隆一台虚拟机

按照之前linux搭建方法:修改IP地址,修改主机名称

2.设置免密钥登录

ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

ssh-copy-id root@192.168.61.200 ~/.ssh/id_rsa.pub (按照上一步设置的IP进行登录)

3.上传Hadoop压缩包并移动到指定路径下

tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz

mv hadoop-2.6.5 /opt/sxt

4.设置环境变量

vim /eyc/profile

添加Hadoop路径 export HADOOP_HOME=/opt/sxt/hadoop-2.6.5 (以实际安装路径为主)

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

5.修改配置文件

文件路径:/opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop

(1)修改关于jdk的配置文件

文件hadoop-env.sh中修改jdk安装路径 25行

文件mapred-env.sh中修改jdk安装路径 16行

文件yarn-env.sh中修改jdk安装路径 23行

(2)修改核心配置文件

core-site.xml文件中添加

<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://node01:9000</value>
</property>
<property>
       <name>hadoop.tmp.dir</name>
       <value>/var/sxt/hadoop/local</value>
</property>

hdfs-site.xml文件中添加

<property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>1</value>
 </property>
 <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>node01:50090</value>
 </property>
6.格式化

hdfs namenode -format

7.启动

start-dfs.sh

8.访问

http://192.168.61.200:50070

9.开始使用命令创建目录

hdfs dfs -mkdir -p /user/root

hdfs dfs -put apache-tomcat-7.0.61.tar.gz /user/root

hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put jdk-7u67-linux-x64.rpm /user/root

10.网址中查看相关信息

Hadoop文件处理

一. 节点分类

  1. block(块)

就是数据被切分后的一部分,一般默认的大小是128 M,存储了我们文件的数据信息,将来使用文件的时候需要将多个block拼接到一起.

每一个block都有自己的元数据信息:属于哪个文件,偏移量是多少,大小是多少.

数据上传时块的大小和备份数可以设置,但是上传成功后的文件备份数可以被修改,文件大小不能被修改.

Block实际存放的节点被称之为DataNode(DN)

Block块的存储信息会统计到一个节点上,该节点称之为namenode(NN).

NameNode(NN)

1.功能:接受hdfs客户端数据对数据的请求,管理分布式文件系统的文件信息:分布式文件目录;管理文件目录与文件的对应关系;管理文件与块的映射关系

/user/root/hadoop.tar.gz

blk_1073741946

块存储的节点(dn1,dn3,dn5)

blk_1073741947

块存储的节点(dn1,dn4,dn5)

blk_1073741948

块存储的节点(dn2,dn3,dn5)

blk_1073741949

块存储的节点(dn2,dn4,dn5)

但是块与DN节点的映射是不会被保存的

防止集群启动之后又DN损坏,但是namenode不知道损坏的事情,导致namenode向客户端传递错误的存储信息,也有可能块是损坏的.

  1. 实时与DN保持心跳

启动时,收集DN汇报的自身存储的block信息;启动后,没三秒确定DN是否存活,如果失联超过十分钟,namenode会将失联DN上的block拷贝到其他节点上

  1. 数据存储的介质

完全基于内存,计算速度快

缺点:异常关闭或者正常关闭时.数据回丢失;当内存使用率达到100%的时候,整个集群处于无法工作的状态,HDFS特别害怕存储小文件也特别害怕将备份设置的特别小

Datanode(DN)

  1. 功能:DN直接与客户端交互数据,数据是不会与NN发生关系的;存储真实的数据文件信息;每一个数据文件信息都会对应一个元数据信息;可以通过元数据信息校验初数据块是否有损坏.
  2. 与namenode保持心跳  

启动时  验证块的完整性   向namenode汇报自己的存储块的信息,每隔三秒向namenode发送心跳包,证明自己的存在.

  1. 数据存储介质  完全基于硬盘;数据的写入写出速度一定要快

SecondaryNameNode

主要解决掉电易失的问题:存日志和生成快照

1.日志文件:edits_000000001  历史日志记录

edits_inprogress_000000002  正在编制的日志文件

2.快照  fsimage 文件系统的快照

3.存放位置  

/var/sxt/hadoop/pseudo/dfs/name/current

fsimage_0000000000000000004 当前集群快照

fsimage_0000000000000000004.md5 快照的md5验证文件

edits_0000000000000000001-0000000000000000004 已经被整理过的日志信息

edits_inprogress_0000000000000000009当前集群正在写入日志的文件

seen_txid 事务的编号

VERSION 当前集群的信息

  1. 持久化流程

当集群运行的过程中用户会执行很多的操作，这些操作都会被记录到edits文件中;

fsimage对应着当前系统镜像:开机：当我们启动集群时候，nn会将当前（上次关机时）的fsimage与最新的日志进行合并产生新的fsimage;关机：关机的时候，不需要关心内存中的fsimage,直接关机即可.

当达到阈值(检查点 checkpoint --ckpt)的时候,两者只要满足一条就会合并fsimage与edits;

fs.checkpoint.size 默认64M

fs.checkpoint.period 默认3600秒

当达到阈值的时候，secondaryNameNode会将NN的fsimage与edits文件拷贝到secondaryNN主机上，然后合并（从FSiamge的当前状态重新执行日志文件）,然后生成fsimage.ckpt,然后将fsimage.ckpt拷贝到NN上,然后检查文件的完整性，修改fsimage.ckpt的名字为正确名字;拷贝NN的edits文件时，将edits_inprogress_0000011文件修改名字为 edits_0000011,同时创建新的日志文件 edits_inprogress_00000012,新的日志会被写入到 edits_inprogress_00000012

这样就解决了一些问题:

(1) 启动时间过长问题解决:现在启动最多需要执行64M的日志数据.

(2) 异常关机问题解决:因为现在有日志机制，所有不担心异常关机.

二. HDFS读写数据的流程

  1. 机架感应

一种检查DN节点是否空闲可用的策略;这里的可用更多的是考虑效率与安全

DN选择的方式:分布式文件系统内部上传数据-->当前上传节点为第一个DN节点(上传速度快);分布式文件系统外部上传数据-->选取一个资源足够业务部繁忙的节点为第一个DN节点(空闲节点).

 

第二个节点一般选择到与第一个节点不同机架的其他节点,可以有效的防止所有节点失效;第三个节点一般选择与第二个节点相同机架的其他节点-->效率高;如果超过3个节点及其以上,除了上述三个节点外随机选择其他节点.

 

  1. 写入数据

(1) 宏观概念

客户端需要上传一个文件到HDFS(分布式文件系统)

首先客户端会发送create请求到分布式文件系统,其接到请求后,通过RPC调用NameNode.create方法

NN首先去检查文件路径是否存在，是否有足够权限操作文等操作:如果检查失败，不符合条件，抛出异常给DFS;如果检查成功，符合条件，在NN上创建一个空的Entry对象,并给DFS返回成功信息;

DFS接收到成功信息后，为客户端创建一个FSDataOutPutStream对象

客户端使用FSDataOutPutStream开始上传文件的第一个块:向NN请求当前Block的存放位置,应该存放在那个节点(DN);NN根据文件的副本数和机架感知策略，选择对应副本数量的节点(node1,node2,node3);客户端开始和三个DN创建Socket通讯 client-->node1-->node2-->node3,这种模式被称之为管道（pipeline）,很好的解决了IO阻塞的问题;

客户端开始读取要上传的文件到自己的内存中,并且在内存中构建缓冲区buffered(减少物理IO)

默认一个block的大小为128M,但是发送的数据的级别为packet(默认64K):客户端从缓存中取出一个packet,从client通过FSDataOutPutStream,传输给node1,并且设置一个ACK状态;当node1接受完毕后继续将数据传递给node2,ack继续向下传递;当node2接受完毕后继续将数据传递给node3,ack继续向下传递;当node3接受完毕后开始返回响应的状态;node2接受到状态并继续返回;node1接受到状态并继续返回;最终client接收到响应的状态,说明当前块传输完成;重复执行传递packet的操作,直到整个块都传递完成;告知DFS当前块传输完成;DFS通过RPC调用将当前块完成的信息传递给NN，NN将Entry中加入当前块的位置信息;继续按照以上的流程传递剩余的块;当整个文件都上传文成，客户端关闭FSDataOutPutStream

 

(2) 微观概念

Pipeline管道:正向传输数据;逆向传递响应

Block 块   文件传输标准  128M

Packet 包  块传输的标准  64K

Chunk  片  包传输的标准  512b

Checknum  片的校验码   4b

Buffered  缓冲区,  可以减少物理IO

操作流程:从缓冲区取出chunk大小的数据,然后计算checknum;将chunk和checknum都封装到packet中;当packet装满之后,将其放在dataqueue队列中,等待发送;DataStreamer从dataqueue里面按照顺序依次取出packet;将要发送的packet放入到ackqueue里面然后才开始发送;每一个dn节点接收到数据之后都会进行校验:如果完整继续向后传递,如果不完整直接但会false状态;返回给客户端,客户端接收到返回状态之后会去ackqueue查找对应的packet;将packet之后的数据重新挂载到dataqueue将会被重新发送;当发送数据的时候，DN节点lose,会向NN汇报DN节点失效,NN会记录下备份失衡;会将略过这个节点和后面的节点建立关联（node2lost,node1-->node3）;DFS会认为传输时只要有一个节点有完整数据，这个数据就是完整的.

  1. 读入数据

客户端想读取服务器的文件/sxt/ly/tomcat.tar.gz

首先客户端将请求发送给dfs，dfs通过RPC调用namenode的open方法

namenode会查找改目录是否存在，用户是否有读取的权限

如果权限检测没有问题那么直接返回true给dfs，dfs创建输入流FsDataInputStream

从NN获取块的DN信息，然后直接从DN上读取数据即可，优先选择同机架不繁忙的节点

当把BLOCK读取到客户端后，最终合并成一个文件

  1. 权限管理

Hadoop的权限和Linux的权限格式是一样的，但是Hadoop的权限验证比较简单;首先他肯定会做权限校验，符合UGO的标准;但是你告诉HDFS你是谁他就默认为你是谁;阻止好人做错事，而不是阻止坏人做坏事

5.安全模式

当分布式文件系统启动的时候，首先会载入fsimage,然后执行edits日志对应的操作;让自己尽快恢复到关机前状态,但是现在只存放了元数据信息

namenode在等待datanode汇报块的信息，这个时候就进入到安全模式

安全模式下客户端不能对namenode执行写入 删除 重命名等操作

只能执行一些类似于 查看文件或者文件目录等操作

当block达到最小副本数时就认为这个块是安全的，当安全块达到一定比例就认为环境是安全的;但是如果有些块达不到最小副本数，就会将该块拷贝到其他节点上;结束安全模式，客户端可以正常去使用DFS了

posted @ 2020-01-02 16:13  数据阮小白  阅读(402)  评论(0)  编辑  收藏  举报