hadoop的hdfs分布式存储和mapreduce分布式计算

文章目录

• • 2.hdfs（分布式存储）
  • 3.mapreduce

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## 1.Hadoop简介

- hadoop主流版本：
- Apache基金会所开发的分布式系统基础架构（hadoop）；
- Cloudera版本（Cloudera’s distribution Including Apache Hadoop，简称“CDH”），企业化版本；
- Hortonworks版本（Hortonworks Data Platform，简称“HDP”），常用版本。

• hadoop的框架最核心的设计是：底层的分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）

  • HDFS为海量的数据提供了存储。
  • MapReduce为海量的数据提供了计算。

• Hadoop框架包括以下四个模块：

  • Hadoop Common: 这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程
    序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所
    需的Java文件和脚本。
  • Hadoop YARN: 这是一个用于作业调度和集群资源管理的框架。
  • Hadoop distributed File System (HDFS): 分布式文件系统，最底层的基础设施，提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
  • Hadoop MapReduce：用来做离线的，这是基于YARN的用于并行处理大数据集的系统。

• hadoop应用场景： 在线旅游、移动数据、电子商务、能源开采与节能、基础架构管理、图像处理、诈骗检测、IT安全、医疗保健。

2.hdfs（分布式存储）

工作机制：

1. 客户端创建任务，资源管理器把请求发往nn节点（namenode）
2. nn进行任务分配（分配多少个block、复制几份），并将分配节点的地址回传给客户端
3. 客户端（数据包的形式）从第一个block往后面的数据节点上开始发送和存储，同时也会把这个数据列表发往datanode节点
4. datanode节点把数据列表传递给其它的datanode
5. hadoop能够自动感知哪些datanode位于同一机架中，这为数据最终的存储提供了一定的依据。

• HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个Datanode组成的。
  • NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作
  • Datanode管理存储的数据。
• HDFS存储机制保存了多个副本，使系统能够提供容错机制，某一副本丢失或宕机可自动恢复，保证系统高可用性。
• HDFS默认会将文件分割成block
• HDFS采用的是一次写入多次读取的文件访问模型。
• HDFS容错机制：
  • 节点失败监测机制：DN每隔3秒向NN发送心跳信号，10分钟收不到，认为DN宕机。
  • 通信故障监测机制：只要发送了数据，接收方就会返回确认码。
  • 数据错误监测机制：在传输数据时，同时会发送总和校验码。

3.mapreduce

MR有两个阶段组成：Map和Reduce；用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。

MapReduce的执行过程

上述图示过程描述如下：

Map任务处理

1. 读取HDFS中的文件。每一行解析成一个<k,v>。每一个键值对调用一次map函数。

2. 覆盖map()，接收<k,v>，将其转换为新的<k,v>输出。

3. 对上步输出的<k,v>进行分区（默认分为一个区），对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组（相同key的value放到一个集合中）

4. （可选）对分组后的数据进行归约。

Reduce任务处理

1. 多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。（shuffle）
2. 对多个map的输出进行合并、排序。覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，处理后，产生新的<k,v>输出。
3. 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中。