Hadoop 系列（一）基本概念

一、Hadoop 簡介

Hadoop 是一個由 Apache 基金會所開發的分布式系統基礎架構，它可以使用戶在不了解分布式底層細節的情況下開發分布式程序，充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。

從其定義就可以發現，它解決了兩大問題：大數據存儲、大數據分析。也就是 Hadoop 的兩大核心：HDFS 和 MapReduce。

1. HDFS(Hadoop Distributed File System) ：是可擴展、容錯、高性能的分布式文件系統，異步復制，一次寫入多次讀取，主要負責存儲。

2. MapReduce ：為分布式計算框架，包含map(映射)和 reduce(歸約)過程，負責在 HDFS 上進行計算。

那 Hadoop 有哪些優點呢？

Hadoop 是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算的平臺。用戶可以輕松地在 Hadoop 發和運行處理海量數據的應用程序。其優點主要有以下幾個：

(1) 高可靠性 ： Hadoop 按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。

(2) 高擴展性 ： Hadoop 是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以幹計的節點中。

(3) 高效性 ： Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。

(4) 高容錯性 ： Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分。

(5) 低成本

Hadoop 帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 linux 生產平臺上是非常理想的， Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。

二、Hadoop 存儲 - HDFS

Hadoop 的存儲系統是 HDFS(Hadoop Distributed File System)分布式文件系統，對外部客戶端而言，HDFS 就像一個傳統的分級文件系統，可以進行創建、刪除、移動或重命名文件或文件夾等操作，與 Linux 文件系統類似。

但是，Hadoop HDFS 的架構是基於一組特定的節點構建的(見圖1-2)，這些節稱節點(NameNode，僅一個)，它在 HDFS 內部提供元數據服務；第二名稱節點(Secondary NameNode)，名稱節點的幫助節點，主要是為了整合元數據操作(註意不是名稱節點的備份)；數據節點(DataNode)，它為 HDFS 提供存儲塊。由於僅有一個 NameNode，因此這是 HDFS 的一個缺點(單點失敗，在 Hadoop2.x 後有較大改善)。

存儲在 HDFS 中的文件被分成塊，然後這些塊被復制到多個數據節點中(DataNode)，這與傳統的 RAID 架構大不相同。塊的大小(通常為 128M)和復制的塊數量在創建文件時由客戶機決定。名稱節點可以控制所有文件操作。HDFS 內部的所有通信都基於標準的 TCP/IP 協議。

關於各個組件的具體描述如下所示：

（1）名稱節點（NameNode）

它是一個通常在HDFS架構中單獨機器上運行的組件，負責管理文件系統名稱空間和控制外部客戶機的訪問。NameNode決定是否將文件映射到DataNode上的復制塊上。對於最常見的3個復制塊，第一個復制塊存儲在同一機架的不同節點上，最後一個復制塊存儲在不同機架的某個節點上。

（2）數據節點（DataNode）

數據節點也是一個通常在HDFS架構中的單獨機器上運行的組件。Hadoop集群包含一個NameNode和大量DataNode。數據節點通常以機架的形式組織，機架通過一個交換機將所有系統連接起來。

數據節點響應來自HDFS客戶機的讀寫請求。它們還響應來自NameNode的創建、刪除和復制塊的命令。名稱節點依賴來自每個數據節點的定期心跳（heartbeat）消息。每條消息都包含一個塊報告，名稱節點可以根據這個報告驗證塊映射和其他文件系統元數據。如果數據節點不能發送心跳消息，名稱節點將采取修復措施，重新復制在該節點上丟失的塊。

（3）第二名稱節點（Secondary NameNode）

第二名稱節點的作用在於為HDFS中的名稱節點提供一個Checkpoint，它只是名稱節點的一個助手節點，這也是它在社區內被認為是Checkpoint Node的原因。

如圖 1-3 所示，只有在NameNode重啟時，edits才會合並到fsimage文件中，從而得到一個文件系統的最新快照。但是在生產環境集群中的NameNode是很少重啟的，這意味著當NameNode運行很長時間後，edits文件會變得很大。而當NameNode宕機時，edits就會丟失很多改動，如何解決這個問題呢？

fsimage 是 NameNode 啟動時對整個文件系統的快照；edits 是在 NameNode 啟動後對文件系統的改動序列。

如圖 1-4 所示，Secondary NameNode 會定時到 NameNode 去獲取名稱節點的 edits，並及時更新到自己 fsimage 上。這樣，如果 NameNode 宕機，我們也可以使用 Secondary-NameNode 的信息來恢復 NameNode。並且，如果 Secondary NameNode 新的 fsimage 文件達到一定閾值，它就會將其拷貝回名稱節點上，這樣 NameNode 在下次重啟時會使用這個新的 fsimage 文件，從而減少重啟的時間。

舉個數據上傳的例子來深入理解下HDFS內部是怎麽做的，如圖 1-5 所示。

文件在客戶端時會被分塊，這裏可以看到文件被分為 5 個塊，分別是：A、B、C、D、E。同時為了負載均衡，所以每個節點有 3 個塊。下面來看看具體步驟：

1. 客戶端將要上傳的文件按 128M 的大小分塊。

2. 客戶端向名稱節點發送寫數據請求。

3. 名稱節點記錄各個 DataNode 信息，並返回可用的 DataNode 列表。

4. 客戶端直接向 DataNode 發送分割後的文件塊，發送過程以流式寫入。

5. 寫入完成後，DataNode 向 NameNode 發送消息，更新元數據。

這裏需要註意：

1. 寫 1T 文件，需要 3T 的存儲，3T 的網絡流量。

2. 在執行讀或寫的過程中，NameNode 和 DataNode 通過 HeartBeat 進行保存通信，確定 DataNode 活著。如果發現 DataNode 死掉了，就將死掉的 DataNode 上的數據，放到其他節點去，讀取時，讀其他節點。

3. 宕掉一個節點沒關系，還有其他節點可以備份；甚至，宕掉某一個機架也沒關系；其他機架上也有備份。

三、Hadoop 計算 — MapReduce

MapReduce 是 Google 提出的一個軟件架構，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念“Map（映射）”和“Reduce（歸納）”以及它們的主要思想，都是從函數式編程語言借來的，還有從矢量編程語言借來的特性。

當前的軟件實現是指定一個 Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的 Reduce（歸納）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組，如圖 1-6 所示。

下面將以 Hadoop 的“Hello World”例程—單詞計數來分析MapReduce的邏輯，如圖 1-7 所示。一般的 MapReduce 程序會經過以下幾個過程：輸入（Input）、輸入分片（Splitting）、Map階段、Shuffle階段、Reduce階段、輸出（Final result）。

1. 輸入就不用說了，數據一般放在 HDFS 上面就可以了，而且文件是被分塊的。關於文件塊和文件分片的關系，在輸入分片中說明。

2. 輸入分片：在進行 Map 階段之前，MapReduce 框架會根據輸入文件計算輸入分片（split），每個輸入分片會對應一個 Map 任務，輸入分片往往和 HDFS 的塊關系很密切。例如，HDFS 的塊的大小是 128M，如果我們輸入兩個文件，大小分別是 27M、129M，那麽 27M 的文件會作為一個輸入分片（不足 128M 會被當作一個分片），而 129MB 則是兩個輸入分片（129-128＝1，不足 128M，所以 1M 也會被當作一個輸入分片），所以，一般來說，一個文件塊會對應一個分片。如圖 1-7 所示，Splitting 對應下面的三個數據應該理解為三個分片。

3. Map 階段：這個階段的處理邏輯其實就是程序員編寫好的 Map 函數，因為一個分片對應一個 Map 任務，並且是對應一個文件塊，所以這裏其實是數據本地化的操作，也就是所謂的移動計算而不是移動數據。如圖 1-7 所示，這裏的操作其實就是把每句話進行分割，然後得到每個單詞，再對每個單詞進行映射，得到單詞和1的鍵值對。

4. Shuffle 階段：這是“奇跡”發生的地方，MapReduce 的核心其實就是 Shuffle。那麽 Shuffle 的原理呢？Shuffle 就是將 Map 的輸出進行整合，然後作為 Reduce 的輸入發送給 Reduce。簡單理解就是把所有 Map 的輸出按照鍵進行排序，並且把相對鍵的鍵值對整合到同一個組中。如圖 1-7 所示，Bear、Car、Deer、River 是排序的，並且 Bear 這個鍵有兩個鍵值對。

5. Reduce 階段：與 Map 類似，這裏也是用戶編寫程序的地方，可以針對分組後的鍵值對進行處理。如圖 1-7 所示，針對同一個鍵 Bear 的所有值進行了一個加法操作，得到

6. 輸出：Reduce 的輸出直接寫入 HDFS 上，同樣這個輸出文件也是分塊的。

說了這麽多，其實 MapReduce 的本質用一張圖可以完整地表現出來，如圖 1-8 所示。

MapReduce 的本質就是把一組鍵值對

Hadoop MapReduce 可以根據其使用的資源管理框架不同，而分為 MR v1 和 YARN/MR v2 版本，如圖 1-9 所示。

在 MR v1 版本中，資源管理主要是 Jobtracker 和 TaskTracker。Jobtracker 主要負責：作業控制（作業分解和狀態監控），主要是 MR 任務以及資源管理；而 TaskTracker 主要是調度 Job 的每一個子任務 task；並且接收 JobTracker 的命令。

在 YARN/MR v2 版本中，YARN 把 JobTracker 的工作分為兩個部分：

1. ResourceManager（資源管理器）全局管理所有應用程序計算資源的分配。

2. ApplicationMaster 負責相應的調度和協調。

NodeManager 是每一臺機器框架的代理，是執行應用程序的容器，監控應用程序的資源（CPU、內存、硬盤、網絡）使用情況，並且向調度器匯報。

四、Hadoop 資源管理 — YARN

在上一節中我們看到，當 MapReduce 發展到 2.x 時就不使用 JobTracker 來作為自己的資源管理框架，而選擇使用 YARN。這裏需要說明的是，如果使用 JobTracker 來作為 Hadoop 集群的資源管理框架的話，那麽除了 MapReduce 任務以外，不能夠運行其他任務。也就是說，如果我們集群的 MapReduce 任務並沒有那麽飽滿的話，集群資源等於是白白浪費的。所以提出了另外的一個資源管理架構 YARN（Yet Another Resource Manager）。這裏需要註意，YARN 不是 JobTracker 的簡單升級，而是“大換血”。同時 Hadoop 2.X 也包含了此架構。Apache Hadoop 2.X 項目包含以下模塊。

• Hadoop Common：為 Hadoop 其他模塊提供支持的基礎模塊。

• HDFS：Hadoop：分布式文件系統。

• YARN：任務分配和集群資源管理框架。

• MapReduce：並行和可擴展的用於處理大數據的模式。

如圖 1-10 所示，YARN 資源管理框架包括 ResourceManager（資源管理器）、Applica-tionMaster、NodeManager（節點管理器）。各個組件描述如下。

（1）ResourceManager

ResourceManager 是一個全局的資源管理器，負責整個系統的資源管理和分配。它主要由兩個組件構成：調度器（Scheduler）和應用程序管理器（ApplicationManager，AM）。

Scheduler 負責分配最少但滿足 Application 運行所需的資源量給 Application。Scheduler 只是基於資源的使用情況進行調度，並不負責監視/跟蹤 Application 的狀態，當然也不會處理失敗的 Task。

ApplicationManager 負責處理客戶端提交的 Job 以及協商第一個 Container 以供 App-licationMaster 運行，並且在 ApplicationMaster 失敗的時候會重新啟動 ApplicationMaster（YARN 中使用 Resource Container 概念來管理集群的資源，Resource Container 是資源的抽象，每個 Container 包括一定的內存、IO、網絡等資源）。

（2）ApplicationMaster

ApplicatonMaster 是一個框架特殊的庫，每個 Application 有一個 ApplicationMaster，主要管理和監控部署在 YARN 集群上的各種應用。

（3）NodeManager

主要負責啟動 ResourceManager 分配給 ApplicationMaster 的 Container，並且會監視 Container 的運行情況。在啟動 Container 的時候，NodeManager 會設置一些必要的環境變量以及相關文件；當所有準備工作做好後，才會啟動該 Container。啟動後，NodeManager 會周期性地監視該 Container 運行占用的資源情況，若是超過了該 Container 所聲明的資源量，則會 kill 掉該 Container 所代表的進程。

如圖 1-11 所示，該集群上有兩個任務（對應 Node2、Node6 上面的 AM），並且 Node2 上面的任務運行有 4 個 Container 來執行任務；而 Node6 上面的任務則有 2 個 Container 來執行任務。

五、Hadoop 生態系統

如圖 1-12 所示，Hadoop 的生態圈其實就是一群動物在狂歡。我們來看看一些主要的框架。

（1）HBase

HBase（Hadoop Database）是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用 HBase 技術可在廉價 PC Server 上搭建起大規模結構化存儲集群。

（2）Hive

Hive 是建立在 Hadoop 上的數據倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數據提取轉化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在 Hadoop 中的大規模數據的機制。

（3）Pig

Pig 是一個基於 Hadoop 的大規模數據分析平臺，它提供的 SQL-LIKE 語言叫作 Pig Latin。該語言的編譯器會把類 SQL 的數據分析請求轉換為一系列經過優化處理的 Map-Reduce 運算。

（4）Sqoop

Sqoop 是一款開源的工具，主要用於在 Hadoop（Hive）與傳統的數據庫（MySQL、post-gresql等）間進行數據的傳遞，可以將一個關系型數據庫中的數據導入 Hadoop 的 HDFS 中，也可以將 HDFS 的數據導入關系型數據庫中，如圖 1-13 所示。

（5）Flume

Flume 是 Cloudera 提供的一個高可用、高可靠、分布式的海量日誌采集、聚合和傳輸的系統，Flume 支持在日誌系統中定制各類數據發送方，用於收集數據。同時，Flume 提供對數據進行簡單處理並寫到各種數據接受方（可定制）的能力，如圖 1-14 所示。

（6）Oozie

Oozie 是基於 Hadoop 的調度器，以 XML 的形式寫調度流程，可以調度 Mr、Pig、Hive、shell、jar 任務等。

主要的功能如下。

1. Workflow：順序執行流程節點，支持 fork（分支多個節點）、join（將多個節點合並為一個）。

2. Coordinator：定時觸發 Workflow。

3. Bundle Job：綁定多個 Coordinator。

（7）Chukwa

Chukwa 是一個開源的、用於監控大型分布式系統的數據收集系統。它構建在 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce 框架上，繼承了 Hadoop 的可伸縮性和魯棒性。Chukwa 還包含了一個強大和靈活的工具集，可用於展示、監控和分析已收集的數據。

（8）ZooKeeper

ZooKeeper 是一個開放源碼的分布式應用程序協調服務，是 Google 的 Chubby 一個開源的實現，是 Hadoop 和 Hbase 的重要組件，如圖 1-15 所示。它是一個為分布式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組服務等。

（9）Avro

Avro 是一個數據序列化的系統。它可以提供：豐富的數據結構類型、快速可壓縮的二進制數據形式、存儲持久數據的文件容器、遠程過程調用 RPC。

（10）Mahout

Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF）旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。Mahout 包含許多實現，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘。此外，通過使用 Apache Hadoop 庫，可以有效地將 Mahout 擴展到雲中。

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本文來自 《Hadoop與大數據挖掘》

Hadoop 系列（一）基本概念