文件数据云计算学习笔记---Hadoop HDFS和MapReduce 架构浅析
本文是一篇关于文件数据的帖子
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Hadoop是一个基于Java的分布式麋集数据处理和数据分析的软件框架。Hadoop在很大程度上是受Google在2004年白皮书中论述的MapReduce技术的启发。MapReduce工作原理是将任务分解为成百上千个小任务，然后发送到计算机集群中。每台计算机再传送自己那部份信息，MapReduce则迅速整合这些反馈并形成谜底。简略来说，就是任务的分解和结果的合成。
Hadoop的扩展性非常优秀，Hadoop可处理分布在数以千计的低成本x86服务器计算节点中的大型数据。这类高容量低成本的组合有目共睹，但Hadoop最吸引人的是其处理混合数据类型的能力。Hadoop可以管理结构化数据，以及诸如服务器日志文件和Web点击流的数据。同时还可以管理以非结构化文本为中心的数据，如Facebook和Twitter。
1 Hadoop基本架构
Hadoop 其实不仅仅是一个用于存储的分布式文件系统，而是在由通用计算设备构成的大型集群上执行分布式应用的框架。Apache Hadoop项目中包含了下列产品（见图1）。
图1 Hadoop基本构成
Pig和Hive是Hadoop的两个解决方案，使得在Hadoop上的编程更加容易，编程人员不再须要直接使用Java APIs。Pig可加载数据、转换数据格式以及存储终究结果等一系列过程，从而优化MapReduce 运算。
Hive 在Hadoop 中表演数据仓库的角色。Hive 可向HDFS添加数据，并允许使用相似SQL的语言进行数据查询。Chukwa是基于Hadoop集群的监控系统，简略来说就是一个WatchDog。HBase是一个面向列的分布式存储系统，用于在Hadoop中支持大型稀少表的列存储数据环境。MapReduce用于超大型数据集的并行运算。HDFS 可以支持千万级的大型分布式文件系统。Zookeeper供给分布式应用程序的协调服务，支持的功能包含配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。Avro是一个数据序列化系统，用于支持大批量数据交换的应用。
Hadoop主要由HDFS和MapReduce引擎两部份构成。最底层是HDFS，它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件，HDFS的上一层是MapReduce引擎，该引擎由JobTracker和TaskTrackers构成。
2 HDFS 浅析
管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。HDFS以流式数据拜访模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。
HDFS的构建思路是这样的：一次写入、多次读取是最高效的拜访模式。数据集平日由数据源生成或从数据源复制而来，接着长时间在此数据集上进行各种分析。每次分析会涉及该数据集的大部份数据甚至全体，因此读取全体数据集的时间延迟比读取第一条记录的时间延迟更重要。
所谓商用硬件，Hadoop其实不须要运行在昂贵且高可靠的硬件上。对于宏大的集群来说，节点故障的几率还是非常高的。HDFS被计划成在遇到故障时可以继承运行且不让用户察觉到显著的中断。同时，商用硬件并非低端硬件。低端呆板故障率远高于更昂贵的呆板。当用户管理几十台、上百台，甚至几千台呆板时，便宜的零部件故障率更高，致使维护成本更高。
HDFS是为高数据吞吐量应用优化的，这可能会以高时间延迟为价值。现在，对于低延迟的数据拜访需求，HBase是更好的选择。
2.1 数据块
每一个磁盘都有默许的数据块大小，这是磁盘进行数据读/写的最小单位。HDFS一样也有块的观点，默许为64 MB（很多情况下使用128 MB）。HDFS上文件也被划分为多个分块作为独立的存储单元。HDFS的块比磁盘块（一般为512字节）大很多，其目的是为了最小化寻址开销。但是该参数也不会设置得过大，MapReduce中的map任务平日一次处理一个块中的数据，因此如果tasks太少（少于集群中的节点数量），job的运行速度就会比较慢。
2.2 namenode和datanode
HDFS集群有两类节点，并分离以管理者（nameno?de）、工作者（datanode）模式运行。
namenode管理文件系统的命名空间，它维护着文件系统树及整棵树内所有的文件和目录。这些信息以2个文件（命名空间镜像文件和编辑日志文件）的情势永久保存在当地磁盘上。namenode也记录着每一个文件中各个块地点的datanode信息，但它其实不永久保存块的位置信息，因为这些信息会在系统启动时由datanode重建。同时，namenode也担任控制外部Client的拜访。
datanode是文件系统的工作节点。它们根据须要存储并检索数据块（受客户端或namenode调度），响应创建、删除和复制数据块的命令，并且定期向nameno?de发送所存储数据块列表的“心跳”信息。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。namenode获得每一个datanode的心跳信息，namenode据此验证块映射和文件系统元数据。
图2示出的是namenode和datanode。
图2 namenode和datanode
文件写入时的步调为：
a）Client向namenode发起文件写入的请求。
b）namenode根据文件大小和文件块配置情况，将它管理的datanode节点的信息返回给Client。
c）Client将文件划分为多个块，根据datanode的地址信息，按顺序写入到每一个datanode块中。
文件读取时的步调为：
a）Client向namenode发起文件读取的请求。
b）namenode返回存储文件的datanode的信息。
c）Client读取文件信息。
作为文件系统的管理员，没有namenode，文件系统将无法使用。如果运行namenode服务的呆板毁坏，文件系统上所有的文件将会丢失，且不晓得如何根据datanode的数据块来重建文件。Hadoop为此供给了2种机制对namenode实现冗余备份。
图3示出的是冗余namenode。
图3 冗余namenode
一种机制是备份保存文件系统元数据的文件。一般配置是：将文件系统元数据写入当地磁盘的同时，写入一个近程挂载的网络文件系统（NFS）。
另一种机制是运行一个帮助的namenode，但它不能被用作namenode。帮助的namenode通过编辑日志定期合并命名空间镜像。帮助namenode一般在另一台单独的物理计算机上运行，因为它须要占用大批CPU时间和与namenode相同容量的内存来执行合并操作。它会保存合并后的命名空间镜像的副本，并在namenode产生故障时启用。
但是，帮助namenode保存的状态总是滞后于主节点，一般情况融合2种机制。主namenode故障时，把存储在NFS上的namenode元数据复制到帮助namenode上，并将其作为新的主namenode运行。
2.3 命令行接口
HDFS 的文件和目录有与POSIX 相似的权限模式，平日是三类权限模式（rwx）。集群管理员可以通过命令行接口与HDFS交互，执行所有罕见的文件系统操作，如创建目录、移动文件、删除数据、列出目录等等。HDFS其实不是一个Unix文件系统，不支持像ls和cp这类标准的Unix文件命令。Hadoop供给了一套与Linux文件命令相似的命令行工具，通过shell命令操作文件和目录。
Hadoop也供给操作HDFS文件和目录的Java库，用于以编程方法拜访HDFS。
一般情况下，由MapReduce框架读取HDFS文件和处理数据单元。除非须要定制数据的导入和导出，否则几乎不必编程来读写HDFS文件。
3 Hadoop MapReduce浅析
最简略的MapReduce 应用程序至少包含3 个部份：一个Map 函数、一个Reduce 函数和一个main 函数。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。在这点上，Hadoop供给了大批的接口和抽象类，从而为Hadoop应用程序开发人员供给许多工具，可用于调试和性能度量等。
MapReduce本身就是用于并行处理大数据的软件框架。MapReduce的本源是函数性编程中的Map函数和Reduce 函数。它由2 个可能包含许多事例（许多Map和Reduce）的操作构成。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每一个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键（为每一个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。可以在每一个域上执行Map函数和Reduce函数，然后将输出的键/值对列表输入到另一个Reduce函数，便可失掉与前面一样的结果。换句话说，可以在输入域并行使用相同的操作，失掉的结果是一样的，但速度更快。MapReduce的并行功能可在任意数量的系统上使用。
图4示出的是MapReduce思想。
3.1 JobTracker和TaskTracker
Hadoop MapReduce 引擎由JobTracker 和Task?Tracker构成。图5示出的是Hadoop的结构。
JobTracker担任管理调度所有作业，它是全体系统分配任务的核心。与HDFS的namenode相似，Job?Tracker也是独一的。它是Hadoop集群中独一担任控制MapReduce应用程序的系统，在应用程序提交以后，将供给包含在HDFS中的输入和输出目录，JobTracker使用文件块信息（物理量和位置）肯定如何创建其他TaskTracker从属任务，MapReduce应用程序被复制到每一个出现文件块的节点，为特定节点上的每一个文件块创建一个独一的从属任务。
图4 MapReduce思想
图5 Hadoop的结构
TaskTracker具体担任执行用户定义的操作，每一个任务被分割为任务集，包含Map任务和Reduce任务。任务是具体执行的基本单元，TaskTracker执行过程中须要向JobTracker发送心跳信息，汇报每一个任务的执行状态，帮助JobTracker收集作业执行的整体情况，为下次任务的分配供给依据。
在Hadoop中，Client（任务的提交者）是一组API，用户须要自定义自己须要的内容，由Client将作业及其配置提交到JobTracker，并监控执行状况。
与HDFS的通信机制相同，Hadoop MapReduce也使用协议接口来实现服务器间的通信。Client与Task?Tracker及TaskTracker之间没有直接通信。由于集群各主机的通信比较复杂，点对点直接通信难以维持状态信息，所以由JobTracker收集整理同一转发。
3.2 MapReduce的工作机制
JobClient.runJob（conf）这一行冗长的代码前面隐藏着大批的处理细节。全体过程如图6所示，包含如下4个独立的实体。
图6 运行MapReduce作业的工作原理
a）客户端：提交MapReduce作业。
b）JobTracker：协调作业的运行。
c）TaskTracker：运行作业划分后的任务。
d）分布式文件系统（一般为HDFS）：用来在其他实体间共享作业文件。
3.2.1 作业的提交
JobClient的runJob（）方法是用于新建JobClient实例并调用其submitJob（）方法。提交作业后，runJob（）每秒检测作业的进度，如果发明前次呈文后有变更，便把进度呈文给控制台。作业完成后，如果胜利，就显示作业计数器。如果失败，致使作业失败的错误被记录到控制台。
JobClient的runJob（）方法（图6步调①）实现过程如下：
a）通过JobTracker的getNewJobId（）方法，向Job?Tracker请求一个新的作业ID（图6步调②）。
b）检查作业的输出说明。例如，如果没有指定输出目录或输出目录已经存在，作业就不提交，错误返回给MapReduce程序。
c）将运行作业所须要的资源（包含作业JAR 文件、配置文件和输入分片）复制到JobTracker文件系统中的一个以作业ID命名的目录下（图6步调③）。作业JAR 的副本较多（由mapred.submit.replication 属性控制，默许值为10）, 因此在运行作业的任务时，集群中有很多个副本可供TaskTracker拜访。
d）通过调用JobTracker 的submitJob（）方法告知JobTracker准备执行作业（图6步调④）。
e）计算作业的输入分片。如果分片无法计算，例如，因为输入路径不存在，作业就不提交，错误返回给MapReduce程序（图6步调⑥）。
3.2.2 作业的初始化
当JobTracker接收到对其submitJob（）方法的调用后，会把此调用放入一个内部队列中，交由作业调度器（job scheduler）进行调度，并对其进行初始化。初始化包含创建一个表示正在运行作业的对象——封装任务和记录信息，以便跟踪任务的状态和进程（图6步调⑤）。
为了创建任务运行列表，作业调度器首先从共享文件系统中获得JobClient已计算好的输入分片信息（图6步调⑥）。然后为每一个分片创建一个map任务。创建reduce 任务的数量由JobConf 的mapred.reduce.task属性决定，它是用setNumReduceTasks（）方法来设置的，然后调度器创建相应数量的要运行的reduce任务。任务在此时被指定ID。
3.2.3 任务的分配
TaskTracker定期向JobTracker发送心跳。心跳告知JobTracker，TaskTracker是否还存活，同时也充当两者之间的消息通道。作为心跳的一部份，TaskTracker会指明它是否已经准备好运行新的任务。如果是，JobTracker会为它分配一个任务，并使用心跳的返回值与TaskTracker 进行通信（图6步调⑦）。
在JobTracker 为TaskTracker 选择任务之前，JobTracker必须先选定任务地点的作业。一旦选择好作业，JobTracker便可以为该作业选定一个任务。
对于map任务和reduce任务，TaskTracker有固定数量的任务槽。例如，1个TaskTracker可能同时运行2个map 任务和2 个reduce 任务。准确数量由TaskTracker内核的数量和内存大小来决定。作业调度器在处理reduce任务槽之前，会填满空闲的map任务槽，因此如果TaskTracker至少有一个空闲的map任务槽，JobTracker会先为它选择一个map任务。
为了选择一个reduce任务，JobTracker简略地从待运行的reduce任务列表中选取下一个来执行，用不着考虑数据的当地化。然而，对于一个map任务，JobTracker会考虑TaskTracker的网络位置，并选取一个距离其输入分片文件最近的TaskTracker。
在最理想的情况下，任务是数据当地化的（data-local）, 也就是任务运行在输入分片地点的节点上。一样，任务也可能是机架当地化的（rack-local）。任务和输入分片在同一个机架，但不在同一节点上。一些任务既不是数据当地化的，也不是机架当地化的，而是操作另一个机架上的数据。
3.2.4 任务的执行
现在，TaskTracker已经被分配了一个任务，下一步是执行该任务。第一步，通过从共享文件系统把作业的JAR文件复制到TaskTracker地点的文件系统，从而实现作业的JAR文件当地化。同时，TaskTracker将应用程序所须要的全体文件从共享文件系统复制到当地磁盘（图6步调⑧）。第二步，TaskTracker为任务新建一个当地工作目录，并把JAR文件中的内容解压到这个文件夹下。第三步，TaskTracker新建一个TaskRunner实例来运行该任务。
TaskRunner启动一个新的JVM（图6步调⑨）来运行每一个任务（图6步调⑩）, 以便用户定义的map和re?duce 函数的任何软件问题都不会影响到TaskTracker（例如致使其崩坡或挂起等）。任务的子进程每隔几秒便告知父进程它的进度，直到任务完成。
3.2.5 进度和状态的更新
MapReduce作业是长时间运行的批量作业，这是一个很长的时间段，对于用户而言，可以得知作业进展是很重要的。一个作业和它的每一个任务都有一个状态（status）, 包含作业或任务的状态（如运行状态、胜利完成、失败状态）、map和reduce的进度、作业计数器的值、状态信息或描述（可以由用户代码来设置）。
任务在运行时，对其进度保持追踪。对map任务，任务进度是已处理输入所占的比例。对reduce任务，情况稍微复杂，但系统仍然会估计已处理reduce输入的比例。比如，如果reduce任务已经执行reducer一半的输入，那么任务的进度便是5/6。因为已经完成复制和排序阶段（各1/3），并且已经完成reduce阶段的一半（1/6）。
如果任务呈文了进度，便会设置一个标志以表明状态变更将被发送到TaskTracker。有一个独立的线程每隔3 s检查一次此标志，如果已设置，则告知Task?Tracker当前任务状态。同时，TaskTracker每隔5 s发送心跳到JobTracker（5 s这个间隔是最小值，心跳间隔实际上由集群的大小来决定，更大的集群，间隔会更长一些），并且将TaskTracker运行的所有任务的状态发送至JobTracker。
JobTracker将这些更新状态合并起来，生成一个表明所有运行作业及其所含任务状态的全局视图。同时，JobClient通过查询JobTracker来获得最新状态。客户端也可以使用JobClient的getJob（）方法来失掉一个RunningJob的实例，后者包含作业的所有状态信息。
3.2.6 作业的完成
当JobTracker收到作业最后一个任务已完成的通知后，便把作业的状态设置为“胜利”。然后，在JobCli?ent查询状态时，便晓得任务已经完成，于是JobClient打印一条消息告知用户，然后从runJob（）方法返回。最后，JobTracker清空作业的工作状态，指示TaskTracker也清空作业的工作状态。
3.3 作业的调度
早期版本的Hadoop使用一种非常简略的方法来调度用户的作业。按照作业提交的顺序，即先进先出（FIFO）调度算法来运行作业。典型情况下，每一个作业都会使用全体集群，因此作业必须等待直到轮到自己运行。虽然共享集群极有可能为多用户供给大批资源，但问题在于如何公平地在用户之间分配资源，这须要一个更好的调度器。
后来版本的Hadoop 加入设置作业优先级的功能。可以通过设置mapred.job.priority属性或JobClient的setJoBPRiority（）方法来设置优先级。在这2种方法中，可以选择VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW中的一个值作为优先级。作业调度器会选择优先级最高的那个作业执行。
在Hadoop中，MapReduce的调度器可以选择。默许的调度器是FIFO，还可选择Fair Scheduler和Capaci?ty Scheduler。
Fair Scheduler的目标是让每一个用户公平地共享集群能力。如果只有一个作业，它会失掉集群的所有资源。随着提交的作业越来越多，空闲的TaskTracker任务槽会以“让每一个用户公平共享集群”这类方法进行分配。即便一个用户的长时间作业正在运行而且还在进行过程中，另一个用户的一个短的作业会在合理的时间内完成。
作业都被放在作业池中，在默许情况下，每一个用户都有自己的作业池。Fair Scheduler支持抢占，如果一个池在特定一段时间内未失掉公平的资源，它会中止运行池中使用过多资源的任务，以便把任务槽让给运行资源不足的池。
针对多作业调度，Capacity Scheduler调度方法下，集群由很多队列构成，每一个队列有一个分配能力。这一点与Fair Scheduler相似，只不过在每一个队列内部，作业根据FIFO方法调度。即Capacity Scheduler允许为每一个用户模拟一个独立的使用FIFO Scheduling的MapReduce集群。
4 应用场景及展望
云计算的伟大之处就在于在进行大数据处理时不必再像以往一样购买大批的服务器集群，租用服务器处理大数据更加利于控制成本。Hadoop作为一个重量级的分布式处理开源框架已经在大数据处理领域有所作为，企业希望利用Hadoop来规划其自身未来数据处理的蓝图。从EMC、Oracle到Microsoft，几乎所有高科技厂商都宣布了自己以Hadoop为基础的大数据战略。现今Hadoop已经成为IT商场吸引客户的热点词汇。
核心关注：拓步ERP系统平台是覆盖了众多的业务领域、行业应用，蕴涵了丰富的ERP管理思想，集成了ERP软件业务管理理念，功能涉及供应链、成本、制造、CRM、HR等众多业务领域的管理，全面涵盖了企业关注ERP管理系统的核心领域，是众多中小企业信息化建设首选的ERP管理软件信赖品牌。
文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录：
3G普不普及现在已经不是看终端了，而是看应用，有好的，便宜实用的应用，花1000多买个能用的智能手机应该不是什么难事。反过来说，你200元拿一个智能手机，没有好的应用，看个电影要几十元，也是没人用3G。
