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Hadoop

1、Hadoop 2.0提供分布式存储（HDFS）和分布式操作系统（Yarn）两大功能软件包
2、Hadoop 1.0项目模块

Hadoop Common：支持其他模块的公用组件
Hadoop Distributed File System（HDFS）：Hadoop的分布式文件系统
Hadoop MapReduce：分布式计算框架。
Common是联系HDFS和MapReduce的纽带，它一方面为另外两组件提供一些公用jar包，另一方面也是程序员访问其他两个模块的接口。

HDFS主要提供分布式存储服务。MapReduce模块主要负责资源管理、任务调度和MapReduce算法实现。

一、Hadoop工作环境的构建模式

单机模式：单机模式不需要与其他节点交互，因此不需要使用HDFS，直接读写本地的文件系统，该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑。
伪分布模式：伪分布模式也在一台单机上运行，但是用不同的进程模仿分布式运行中的各类节点。
分布式模式：在不同的机器上部署系统。
实际上，完全模式部署Hadoop时，最低需要两台机器（一个主节点，一个从节点）即可实现完全分布式模式部署。分布式模式部署中需要使用的机器并非一定是物理实体机器，实际上，用户可以提供两台或多台实体机器，也可以提供两台或多台虚拟机器，即用户可以使用虚拟化技术，将一台机器虚拟成两台或多台机器，并且虚拟后的机器和实体机器使用上无任何区别，用户可认为此虚拟机就是实体机器。

二、Hadoop 2.0体系结构

Hadoop 2.0虽包含Common、HDFS、Yarn和MapReduce这四个模块，但实际对外提供服务时，只能看到HDFS和Yarn，Common主要为其他模块提供服务，MapReduce其实只是Yarn模块里Yarn编程的一种方式

三、Common

Common的定位是其他模块的公共组件，定义了程序员取得集群服务的编程接口，为其他模块提供公用API。它里面定义的一些功能一般对其他模块都有效，通过设计方式，降低了Hadoop设计的复杂性，减少了其他模块之间的耦合性，大大增强了Hadoop的健壮性。
Common不仅包含了大量常用API，同时它提供了mini集群、本地库、超级用户、服务器认证和HTTP认证等功能，除了mini集群用于测试或快速体验，其他都是Hadoop功能里的基本模块
下面是Common模块里最常用的几个包。
org.apache.hadoop.conf：定义了Hadoop全局配置文件类。
org.apache.hadoop.fs：HDFS文件系统接口。
org.apache.hadoop.io：提供大量文件系统操作流。
org.apache.hadoop.security：Hadoop安全机制接口类。
org.apache.hadoop.streaming：其他语言编写的代码转化为Hadoop语言的接口。
org.apache.hadoop.util：常用类包，提供大量常用API。
org.apache.hadoop.examples：Hadoop示例代码包。

以Configuration为例，它是conf包下定义的类，用于指定Hadoop的某些配置参数，但 HDFS里配置文件类却是HdfsConfiguration类，Yarn里则是YarnConfiguration， HdfsConfiguration与YarnConfiguration皆继承自Configuration，它们两者之间并没有关系。

四、分布式文件系统 HDFS

Hadoop分布式文件系统HDFS可以部署在廉价硬件之上，能够高容错、可靠地存储海量数据（可以达到TB甚至PB级）。它还可以和Yarn中的MapReduce编程模型很好地结合，为应用程序提供高吞吐量的数据访问，适用于大数据集应用程序

HDFS的定位是提供高容错、高扩展、高可靠的分布式存储服务，并提供服务访问接口（如API接口、管理员接口）。为提高扩展性，HDFS采用了master/slave架构来构建分布式存储集群，这种架构很容易向集群中任意添加或删除slave。HDFS里用一系列块来存储一个文件，并且每个块都可以设置多个副本，采用这种块复制机制，即使集群中某个slave机宕机，也不会丢失数据，这大大增强了HDFS的可靠性。由于存在单master节点故障，近年来围绕主节点master 衍生出许多可靠性组件。

4.1 HDFS体系架构

HDFS架构

HDFS采用master/slave体系来构建分布式存储服务，这种体系很容易向集群中添加或删除slave，既提高了HDFS的可扩展性又简化了架构设计。另外，为优化存储颗粒度， HDFS里将文件分块存储，即将一个文件按固定块长（默认128M）划分为一系列块，集群中，master机运行主进程namenode，其他所有slave都运行从属进程datanode。namenode统一管理所有slave机器datanode存储空间，但它不做数据存储，它只存储集群的元数据信息（如文件块位置、大小、拥有者信息），datanode以块为单位存储实际的数据。客户端联系namenode以获取文件的元数据，而真正的文件I/O操作时客户端直接和datanode交互。

NameNode就是主控制服务器，负责维护文件系统的命名空间（Namespace）并协调客户端对文件的访问，记录命名空间内的任何改动或命名空间本身的属性改动。
DataNode负责它们所在的物理节点上的存储管理，HDFS开放文件系统的命名空间以便让用户以文件的形式存储数据。HDFS的数据都是“一次写入、多次读取”，典型的块大小是 128MB，通常按照128MB为一个分割单位，将HDFS的文件切分成不同的数据块（Block），每个数据块尽可能地分散存储于不同的DataNode中。NameNode执行文件系统的命名空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录，还决定数据块到DataNode的映射。
DataNode负责处理客户的读/写请求，依照NameNode的命令，执行数据块的创建、复制、删除等工作。

例如，客户端要访问一个文件，首先，客户端从NameNode获得组成文件的数据块的位置列表，也就是知道数据块被存储在哪些 DataNode上；其次，客户端直接从DataNode上读取文件数据。NameNode不参与文件的传输。

NameNode使用事务日志（EditLog）记录HDFS元数据的变化，使用映象文件（FsImage）存储文件系统的命名空间，包含文件的映射、文件的属性信息等。事务日志和映象文件都存储在NameNode的本地文件系统中。

NameNode启动时，从磁盘中读取映象文件和事务日志，把事务日志的事务都应用到内存中的映象文件上，然后将新的元数据刷新到本地磁盘的新的映象文件中，这样可以截去旧的事务日志，这个过程称为检查点（Checkpoint）。HDFS还有Secondary NameNode 节点，它辅助NameNode处理映象文件和事务日志。NameNode启动的时候合并映象文件和事务日志，而Secondary NameNode会周期地从NameNode上复制映象文件和事务日志到临时目录，合并生成新的映象文件后再重新上传到NameNode，NameNode更新映象文件并清理事务日志，使得事务日志的大小始终控制在可配置的限度下。

HDFS典型拓扑

1、一般拓扑。只有单个NameNode节点，使用SecondaryNameNode或 BackupNode节点实时获取NameNode元数据信息，备份元数据。
2、商用拓扑。有两个NameNode节点，并使用ZooKeeper实现NameNode节点间的热切换。
ZooKeeper集群：至少三个ZooKeeper实体，用来选举ActiveNamenode。

JourNalNode集群：至少三个，用于与两NameNode交换数据，也可使用NFS。

HTTPFS：提供Web端读/写HDFS功能。

从架构上看HDFS存在单点故障，无论是一般拓扑还是商用拓扑，新增的实体几乎都是增强NameNode可靠性的组件，当然这里的ZooKeeper集群还可以用于Hbase。

4.2 HDFS内部特性

1、冗余备份
HDFS将每个文件存储成一系列数据块（Block），默认块大小为128MB（可配置）。为了容错，文件的所有数据块都会有副本（副本数量即复制因子，可配置）。HDFS的文件都是一次性写入的，并且严格限制为任何时候都只有一个写用户。DataNode使用本地文件系统存储HDFS的数据，但是它对HDFS的文件一无所知，只是用一个个文件存储 HDFS的每个数据块。当DataNode启动时，它会遍历本地文件系统，产生一份HDFS数据块和本地文件对应关系的列表，并把这个报告发给NameNode，这就是块报告（BlockReport）。块报告包括了DataNode上所有块的列表。

2、副本存放
HDFS集群一般运行在多个机架上，不同机架上机器的通信需要通过交换机。通常情况下，副本的存放策略很关键，机架内节点之间的带宽比跨机架节点之间的带宽要大，它能影响HDFS的可靠性和性能。HDFS采用机架感知（Rack-aware）的策略来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。通过机架感知，NameNode可以确定每个DataNode所属的机架ID。一般情况下，当复制因子是3时，HDFS的部署策略是将一个副本存放在本地机架上的节点，一个副本放在同一机架上的另一个节点，最后一个副本放在不同机架上的节点。机架的错误远比节点的错误少，这个策略可以防止整个机架失效时数据丢失，提高数据的可靠性和可用性，又能保证性能。下图体现了复制因子为3的情况下，各数据块的分布情况。

3、副本选择
HDFS会尽量使用离程序最近的副本来满足用户请求，这样可以减少总带宽消耗和读延时。如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就使用这个副本；如果HDFS机群跨了多个数据中心，那么读取程序将优先考虑本地数据中心的副本。 HDFS的架构支持数据均衡策略。如果某个DataNode的剩余磁盘空间下降到一定程度，按照均衡策略，系统会自动把数据从这个DataNode移动到其他节点。当对某个文件有很高的需求时，系统可能会启动一个计划创建该文件的新副本，并重新平衡集群中的其他数据。

4、心跳检测
NameNode周期性地从集群中的每个DataNode接受心跳包和块报告，收到心跳包说明该DataNode工作正常。NameNode会标记最近没有心跳的DataNode为宕机，不会发给它们任何新的I/O请求。任何存储在宕机的DataNode的数据将不再有效，DataNode的宕机会造成一些数据块的副本数下降并低于指定值。NameNode会不断检测这些需要复制的数据块，并在需要的时候重新复制。重新复制的引发可能有多种原因，比如DataNode不可用、数据副本的损坏、DataNode上的磁盘错误或复制因子增大等。

5、数据完整性检测
多种原因可能造成从DataNode获取的数据块有损坏。HDFS客户端软件实现了对HDFS文件内容的校验和检查（Checksum），在创建HDFS文件时，计算每个数据块的校验和，并将校验和作为一个单独的隐藏文件保存在命名空间下。当客户端获取文件后，它会检查从DataNode获得的数据块对应的校验和是否和隐藏文件中的相同，如果不同，客户端就会判定数据块有损坏，将从其他DataNode获取该数据块的副本。

6、元数据磁盘失效
映象文件和事务日志是HDFS的核心数据结构。如果这些文件损坏，会导致HDFS不可用。NameNode可以配置为支持维护映象文件和事务日志的多个副本，任何对映象文件或事务日志的修改，都将同步到它们的副本上。这样会降低NameNode处理命名空间事务的速度，然而这个代价是可以接受的，因为HDFS是数据密集的，而非元数据密集的。当NameNode重新启动时，总是选择最新的一致的映象文件和事务日志。

7、简单一致性模型、流式数据访问
HDFS的应用程序一般对文件实行一次写、多次读的访问模式。文件一旦创建、写入和关闭之后就不需要再更改了。这样就简化了数据一致性问题，高吞吐量的数据访问才成为可能；运行在HDFS上的应用主要以流式读为主，做批量处理；更注重数据访问的高吞吐量。

8、客户端缓存
客户端创建文件的请求不是立即到达NameNode，HDFS客户端先把数据缓存到本地的一个临时文件，程序的写操作透明地重定向到这个临时文件。当这个临时文件累积的数据超过一个块的大小（128MB）时，客户端才会联系NameNode。NameNode在文件系统中插入文件名，给它分配一个数据块，告诉客户端DataNode的ID和目标数据块ID，这样客户端就把数据从本地的缓存刷新到指定的数据块中。当文件关闭后，临时文件中剩余的未刷新数据也会被传输到DataNode中，然后客户端告诉NameNode文件已关闭，此时NameNode才将文件创建操作写入日志进行存储。如果NameNode在文件关闭之前死机，那么文件将会丢失。如果不采用客户端缓存，网络速度和拥塞都会对输出产生很大的影响。

9、流水线复制
当客户端准备写数据到HDFS的文件中时，就像前面介绍的那样，数据一开始会写入本地临时文件。假设该文件的复制因子是3，当本地临时文件累积到一个数据块的大小时，客户端会从NameNode获取一个副本存放的DataNode列表，列表中的DataNode都将保存那个数据块的一个副本。客户端首先向第一个DataNode传输数据，第一个DataNode一小块一小块（4KB）地接收数据，写入本地库的同时，把接受到的数据传输给列表中的第二个DataNode；第二个DataNode以同样的方式边收边传，把数据传输给第三个DataNode；第三个DataNode把数据写入本地库。DataNode从前一个节点接收数据的同时，即时把数据传给后面的节点，这就是流水线复制。

10、架构特征
硬件错误是常态而不是异常。HDFS被设计为运行在普通硬件上，所以硬件故障是很正常的。HDFS可能由成百上千的服务器构成，每个服务器上都存储着文件系统的部分数据，而HDFS的每个组件随时都有可能出现故障。因此，错误检测并快速自动恢复是HDFS的最核心设计目标。

12、超大规模数据集
一般企业级的文件大小可能都在TB级甚至PB级，HDFS支持大文件存储，而且提供整体上高的数据传输带宽，一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件，并且能在一个集群里扩展到数百个节点。

4.3 HDFS对外功能

NameNode高可靠性

由于master/slave架构天生存在单master缺陷，因此，HDFS里可以配置两个甚至更多NameNode。一般部署时，常用的SecondaryNameNode或BackupNode只是确保存储于NameNode的元数据多处存储，不提供NameNode其他功能；双NameNode时，一旦正在服务的NameNode失效，备份的NameNode会瞬间替换失效的NameNode，提供存储主服务。

HDFS快照

快照支持存储某个时间点的数据复制，当HDFS数据损坏时，可以回滚到过去一个已知正确的时间点。

元数据管理与恢复工具

这是Hadoop 2.0新增加的功能，用户可以使用“hdfs oiv”和“hdfs oev”命令，管理修复 fsimage与edits，fsimage存储了HDFS元数据信息，而edits存储了最近用户对集群的更改信息。

HDFS安全性

新的HDFS相对于以前HDFS的最大改进就是提供了强大的安全措施，HDFS安全措施包括两个方面：用户与文件级别安全认证，机器与服务级别安全认证。

用户与文件级别安全认证几乎类似于Linux，HDFS里超级用户为HDFS用户，也有添加用户更改文件属性等概念。

机器与服务级别安全认证则是Hadoop特有的概念，分布式环境下，启动NameNode或DataNode的这台机器是否合法，访问NameNode的这个用户是否取得凭证，凭证允许时间多长，这些都是应当关注的问题，Kerberos即是完成这类跨网络认证的最好的第三方工具，HDFS本身没有实现Kerberos认证的任何功能，而是在需要认证时询问是否有Kerberos凭证罢了，比如运行DataNode的cSlave0服务欲向cMaster运行的NameNode服务发送心跳包，在使用Kerberos认证时，cSlave0有凭证则cMaster接收发过来的心跳包，否则cMaster不接收。

HDFS配额功能

此功能类似于Linux配额管理，主要管理目录或文件配额大小。

HDFS C语言接口

其提供了C语言操作HDFS接口。

HDFS Short-Circuit功能

在HDFS服务里，对于数据的读操作都需要通过DataNode，也就是当客户端想要读取某个文件时，DataNode首先从磁盘读取数据，接着通过TCP端口将这些数据发送到客户端。而所谓的Short-Circuit指的是读时绕开DataNode，即客户端直接读取硬盘上的数据。显然，只有当客户端和DataNode是同一台机器时，才可以实现Short-Circuit，但由于 MapReduce里的Map阶段一般都是处理本机数据，这一点改进也将大大提高数据处理效率。

WebHdfs
此功能提供了Web方式操作HDFS。在以前版本中，若需要在HDFS里新建目录，写入数据，一般都通过命令行接口或编程接口突现，现在，使用WebHdfs可直接在Web里对 HDFS进行插、删、改、查操作，提高了效率。

五、分布式操作系统 Yarn

和其他操作系统一样，分布式操作系统的基本功能是：管理计算机资源，提供用户（包括程序）接口。Yarn一方面管理整个集群的计算资源（CPU、内存等），另一方面提供用户程序访问系统资源的API。

5.1 体系架构

Yarn架构
Yarn的主要思想是将MRv1版JobTracker的两大功能——资源管理和任务调度，拆分成两个独立的进程，即将原JobTracker里资源管理模块独立成一个全局资源管理进程 ResourceManager，将任务管理模块独立成任务管理进程ApplicationMaster。而MRv1里的 TaskTracker则发展成为NodeManager。

Yarn依旧是master/slave架构，主进程ResourceManager是整个集群资源仲裁中心，从进程NodeManager管理本机资源，ResourceManager和从属节点的进程NodeManager组成了 Hadoop 2.0的分布式数据计算框架

5.2 Yarn执行过程

Yarn在执行时包含以下独立实体。

① Client：客户端，负责向集群提交作业。

② ResourceManager：集群主进程，仲裁中心，负责集群资源管理和任务调度。

③ Scheduler：资源仲裁模块。

④ ApplicationManager：选定，启动和监管ApplicationMaster。

⑤ NodeManager：集群从进程，管理监视Containers，执行具体任务。

⑥ Container：本机资源集合体，如某Container为4个CPU，8GB内存。

⑦ ApplicationMaster：任务执行和监管中心。

任务调度。