开源代码框架hadoop

• 架构

   	 - HDFS:数据存储
   	 		-NameNode：元数据（索引）
   	 		-Datanode：具体的数据
   	 		-SeconDaryNameNode：不是NameNode的热备
   	 - Yarn：资源调度
   	 		-ResourceManager：所有节点的老大（一个RM管理多个NM）
   	 		-NodeManager：单个节点的老大（一个NM管理多个container）
   	 		-container：每一个容器都是一个资源的集合（硬盘，内存，cpu，网络）
   	 				-	ApplicationMaster：单个任务的老大
   	 				-	所有的MapReduce的任务都是Container中运行的
   	 		-	选择节点的时候原则（就近 - 随机）
  @H_404_10@

		 - MapReduse:计算
		 		- MapTask
		 		- ReduceTask
@H_404_10@

HDFS

• 优缺点

  • 优点：
    • 默认3副本，容灾性强（高容错率）
    • 分布式的（适合大数据的离线处理）
    • 对机器要求不高，廉价的机器就可以集群
  • 缺点：
    • 不适合做实时的数据分析，不适合低延时的访问
    • 无法对大量的小文件进行处理
    • 不支持并发写入

• HDFS默认几副本？

  • 默认3副本

• 一个切片的大小？

  • 1.x 64M
  • 2.x 128M

• HDFS读取数据的过程？

  • 1.打开文件
  • 2.获取数据块的信息
  • 3.读取请求
  • 4.读取数据（可能在多个节点上读取数据）
  • 5.关闭文件

• HDFS数据块的大小会造成哪些影响

  • 寻址：根据NameNode去寻找Datanode（时间）
  • 处理：数据传输（时间）
  • 默认的原则是寻址时间为处理时间的1%
  • 处理时间跟什么有关系？跟硬盘的速率有关系，所以数据块的大小，根据是硬盘的速率来决定的
    • 这也是为什么1.x的时候64m,2.x - 128M
  • 数据块过大？
    • 处理时间过长
  • 数据块过小？
    • 大量的时候都花在了寻址上
      

      

MapReduce

• MR的shuffle?
  • 1.输入数据执行Map任务
  • 2.写入缓存
  • 3.溢写
  • 4.文件归并
• MR的工作流程
  • 1.要处理一个文件
  • 2.将这个文件切片
  • 3.每一片都由一个Map来执行
  • 4.Map执行完之后交给Reduce
  • 5.Reduce处理完之后输入最终结果

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