「大数据」（三）初识hadoop
【导读：数据是二十一世纪的石油，蕴含巨大价值，这是·信息金字塔·大数据技术系列第[3]篇文章，欢迎阅读和收藏！】
1 大数据的起源
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。世界上的信息比以往更多，而且还在快速增长。互联网社交、搜索、电商、移动互联网、物联网（传感器、智慧城市）、自动驾驶、 GPS 、医学影像、安全监控、银行、股市、保险、电信各行业都在疯狂产生数据。而这些数据早就已经远远超越了当前人力能够处理的范畴。
早在 20 世纪 90 年代，数据仓库之父的 BillInmon 就经常提及 Big Data ， 2011 年 5 月，在云计算相遇大数据为主题的 EMC World 会议中， EMC 抛出了 Big Data 概念。研究机构 Gartner 定义“大数据”（ Big data ）：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的特征定义 - 具有 4V 特性的数据：Volume( 巨大的数据量 ) 、 Variety( 数据类型多 ) 、 Velocity( 处理速度快 ) 、 Value( 价值密度低 ) 。从前面的数据中可以看出，数据量是海量的，传统的数据库或者硬盘已经无法来存储这些数据，更不要说快速处理（读写数据）了。Hadoop 为我们提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS 实现数据的存储， MapReduce 实现数据的分析和处理。虽然 Hadoop 还有其他功能，但 HDFS 和 MapReduce 是它的核心价值。
2 Hadoop 框架
2.1 Hadoop 概述
随着大数据的兴起，势必要出现对海量数据快速存储并且分析的新技术，而 hadoop 就是其中之一，但现在大数据已经发展成一个庞大的生态系统， Hadoop 可以说只是其中一小部分。Hadoop 是一个分布式系统基础架构，由 Apache 基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来， Hadoop 是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台，并实现了一个分布式文件系统（ Hadoop Distributed File System ），简称 HDFS 。 HDFS 有着高容错性（ fault-tolerent ）的特点，并且设计用来部署在低廉的（ low-cost ）硬件上。而且它提供高传输率（ high throughput ）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（ large data set ）的应用程序。 HDFS 放宽了（ relax ） POSIX 的要求（ requirements ）这样可以流的形式访问（ streaming access ）文件系统中的数据。
3.2 Hadoop 模块分解
Hadoop 主要包括以下四个模块
◆ Hadoop Common: 为其他 Hadoop 模块提供基础设施
◆ Hadoop HDFS: 高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
◆ Hadoop MapReduce: 分布式的离线并行计算框架
◆ Hadoop YARN: 新的 MapReduce 框架，任务调度与资源管理
3.2.1 HDFS
在启动 HDFS 集群时， Master 节点主动链接所有的 Slave 节点并在这些节点上启动相应的进程（ DN/NM ），连接的方式是通过 SSH 。
◆ NameNode
它是一个中心服务器，单一节点（简化系统的设计和实现），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。NameNode 负责文件元数据的操作， DataNode 负责处理文件内容的读写请求，跟 文件内容相关的数据流不经过 NameNode ，只会询问它跟那个 DataNode 联系，否则 NameNode 会成为系统的瓶颈。 副本存放在哪些 DataNode 上由 NameNode 来控制，根据全局情况做出块放置决定，读取文件时 NameNode 尽量让用户先读取最近的副本，降低带块消耗和读取延时；
Namenode 全权管理数据块的复制，它周期性地从集群中的每个 Datanode 接收心跳信号和块状态报告 (Blockreport) 。接收到心跳信号意味着该 Datanode 节点工作正常。块状态报告包含了一个该 Datanode 上所有数据块的列表。
◆ DataNode
一个数据块在 DataNode 以文件存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳 ；启动后向 NameNode 注册，通过后，周期性（ 1 小时）的向 NameNode 上报所有的块信息；心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 NameNode 给该 DataNode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 DataNode 的心跳，则认为该节点不可用；集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
◆文件
文件切分成块（默认大小 128M ），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认 3 ，是在 hdfs-site.xml 中配置的）；
NameNode 是主节点，存储文件的元数据如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间 , 副本数 , 文件权限），以及每个文件的块列表以及块所在的 DataNode 等等；DataNode 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 可以创建、删除、移动或重命名文件，当文件创建、写入和关闭之后不能修改文件内容。
HDFS 读流程：
HDFS 写流程：
3.2.2 MapReduce 计算框架
将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce
Map 阶段并行处理输入数据 ；
Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总 ；
◆ Shuffle 链接 Map 和 Reduce 两个阶段（ Shuffle 通俗的理解就是重新洗牌，打乱原有顺序）
Map Task 将数据写到本地磁盘 ；
Reduce Task 从每个 Map Task 上读取一份数据 ；
◆ 仅适合离线批处理
具有很好的容错性和扩展性 ；
适合简单的批处理任务 ；
◆ 缺点明显：
启动开销大，过多使用磁盘导致效率低下等； map tasks 的个数只要是看splitSize ，一个文件根据splitSize 分 成多少份就有多少个map tasks 。 该 slave 节点上有多少个 MapTask 运行，取决于该 slave 节点分配到了多少块（一般默认 128M ）；slave 的 cpu 是几核的会影响 MapTask 是单线程还是多线程，及其运行效率；如果它出现问题，挂掉，会将没运行完的块交给其它 slave 节点重新运算；
3.3.3 YARN 服务组件（主要是负责硬件资源的合理调用）
YARN 总体上仍然是 Master/Slave 结构，在整个资源管理框架中， ResourceManager 为 Master ， NodeManager 为 Slave 。ResourceManager 负责对各个 NodeManager 上的资源进行统一管理和调度；
当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的 ApplicationMaster （主管进程），它负责向 ResourceManager 申请资源，并要求 NodeManger 启动可以占用一定资源的任务。 由于不同的 ApplicationMaster 被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。
ResourceManager
◆ 全局的资源管理器，整个集群只有一个，负责集群资源的统一管理和调度分配。
◆ 功能
- 处理客户端请求
- 启动 / 监控 ApplicationMaster
- 监控 NodeManager
- 资源分配与调度
NodeManager
◆ 整个集群有多个，负责单节点资源管理和使用
◆ 功能
- 单个节点上的资源管理和任务管理
- 处理来自 ResourceManager 的命令 （下文简称 RM ）
- 处理来自 ApplicationMaster 的命令
- 管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。
- 定时地向 RM 汇报本节点上的资源使用情况和各个 Container 的运行状态
ApplicationManager
管理一个在 YARN 内运行的应用程序的每个实例
◆ 功能
- 数据分割
- 为应用程序申请资源，并进一步分配给内部任务
- 任务监控与容错
- 负责协调来自 ResourceManager 的资源，幵通过 NodeManager 监视容器的执行和资源使用（ CPU 、内存等的资源分配）。
Container( 容器 )
◆ YARN 中的资源抽象，封装某个节点上多维度资源，如内存、 CPU 、磁盘、网络等，当 AM 向 RM 申请资源时， RM 向 AM 返回的资源便是用 Container 表示的。YARN 会为每个任务分配一个 Container ，且该任务只能使用该 Container 中描述的资源。
◆ 功能
- 对任务运行环境的抽象
- 描述一系列信息
- 任务启动命令
- 任务运行环境
下图为集群完整的任务流程：