1 文件系统和分布式文件系统

1.1 文件系统

文件系统：一种存储和组织数据的方法
- 实现了数据的存储、分级组织、访问、获取等操作
- 使得用户对文件的访问和查找更容易
使用树形目录的抽象概念代替了硬盘等物理设备中数据块的概念
- ——>用户不必关系数据底层存在硬盘的哪里（物理位置），只需要知道这个文件的所属路径（逻辑位置）即可

1.1.1 传统文件系统

单机文件系统
- 底层不会横跨多台机器
- 带有抽象的目录树结构，树都是从根目录开始向下蔓延
  - 树中节点：目录or文件
  - 从根目录开始，各节点路径唯一

1.2 数据 & 元数据

数据：存储内容本身
- 最终存在磁盘等存储介质上
元数据
- 解释性数据（记录数据的数据）
  - eg，文件大小、最后修改时间、属性、权限。。。

1.2.1 元数据记录

1.2.2 分块存储+元数据记录

一个文件存在多个机器上

1.2.3 副本机制+分块存储+元数据记录

一个文件的一部分的副本存在多台机器上
- 冗余存储
- 防止万一一台机器坏了数据无法恢复

2 Hadoop 核心组件

HDFS（hadoop distributed file system）
- 分布式文件存储系统
- ——>解决海量数据存储
YARN
- 集群资源管理和任务调度框架
- ——>解决资源调度问题（整个集群多个程序同时执行，如何分配集群资源？）
MapReduce
- 分布式计算框架
- ——>解决海量数据计算

2.1 HDFS

横跨多台计算机的存储系统
使用统一的访问接口，像访问普通文件系统一样使用分布式文件系统

2.1.1 设计目标

硬件故障
- ——>故障检测+自动快速恢复
流式读取数据
- ——>批处理数据，并非用户交互式处理
- ——>相较于数据访问的反应时间（访问文件的延迟会很高），更注重数据访问的高吞吐量

2.1.2 一次写入多次读取（write-one-read-many）

数据一旦创建、写入、关闭后不需要修改
- HDFS不支持文件的直接编辑修改
- ——>简化了数据一致性问题，使得高吞吐量的数据访问成为可能

2.1.3 应用场景

2.1.4 主角色 NameNode

维护和管理文件系统元数据
- 名称空间目录树结构
- 文件和块的位置信息
- 访问权限
- ——>仅储存元数据，不存储实际数据
——>NameNode 是访问HDFS的唯一入口
NameNode 内部通过内存和磁盘文件两种方式管理元数据
- 内存：
  - 交互和查找快
  - 但是一旦断电，数据就丢失了
- 磁盘文件定期进行合并持久化，来保证元数据安全
- 磁盘上的元数据包括：
  - Fsimage内存元数据镜像文件
  - edits log (Journal)编辑日志
NameNode不会持久化存储每个文件中各个块所在的DataNode的位置信息
- 断电了就没有了
- 重启之后需要从DataNode重建
  - ——>DataNode会将自己注册到NameNode，并汇报自己持有的块列表
NameNode所在机器需要配置大量内存
NameNode是Hadoop集群中的单点故障
- 单点故障：一个软件由多个模块组成，当中一个模块出问题导致了整体出问题

2.1.5 从角色 DataNode

负责具体的数据块存储
DataNode的数量决定了HDFS集群的整体数据存储能力
- 扩容集群——扩容DataNode数量
某个DataNode关闭时，不会影响数据的可用性
- 默认DataNode是3副本冗余存储
- NameNode会安排由其他DataNode管理的块进行副本复制
DataNode所在机器通常需要配置有大量的硬盘空间（大磁盘），因为实际数据存储在DataNode中

2.1.6 主角色辅助角色 SecondaryNameNode

NameNode的辅助节点，但是不能替代NameNode（不是NameNode的备份）
帮助主角色进行元数据文件的合并操作

2.1.7 HDFS写数据流程

管道Pipeline
- HDFS上传文件写数据时采用的一种数据传输方式
  - 冗余储存的多个副本，怎么写入？
    - ——>客户端将数据块写入第一个数据节点
    - ——>第一个数据节点保存数据之后再将数据块复制到第二个数据节点
    - ——>第二个数据节点保存数据之后再将数据块复制到第三个数据节点
    - （水流一样一次向下传递）
  - 为什么是采用pipeline线性传输，而不是客户端一次给三个DataNode拓扑式传输？
    - 数据以pipeline的方式，顺序地沿着一个方向传输的话，可以充分利用每台机器的带宽，避免网络瓶颈和高延迟连接
      - ——>最小化写入所有数据的延时
ACK 应答相应
- ack ——acknowledge character
  - 确认字符
  - 数据通信的时候，接收方给发送方一种传输类字符，表示发送的数据已经确认无误
- 在HDFS pipeline传输数据的过程中，传输的反方向会进行ACK校验，以保证数据传输准确+安全
  - 两两之间的校验
默认3副本存储策略
- 由BlockPlacementPolicyDefault决定
  - 第一块副本：优先客户端本地，否则随机
  - 第二块副本：不同于第一块副本的不同机架（rack）
  - 第三块副本：和第二块副本相同机架的不同机器

2.2 MapReduce

2.2.1 Map

Map
- 拆分，把复杂的任务分解成若干个简单的子任务来并行处理
  - 多个进程、多个机器
- 可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，且彼此之间几乎没有依赖关系

2.2.2 Reduce

Reduce
- 合并
- 对map阶段的结果进行全局处理

2.2.3 Shuffle

MapReduce的核心
- 频繁涉及数据在内存、磁盘之间的多次往复
  - map完每个切片写到内存缓冲区、内存缓冲区数据Spill溢出到磁盘
  - reduce：copy数据现在内存，merge到磁盘
这里的shuffle更像是“洗牌”的逆过程：将map端的无规则输出按照指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据
- ——>作用是方便reduce端处理
一般把Map产生输出之后，到Reduce取得数据作为输入之前的过程称为shuffle

Shuffle中的大部分步骤在Map和Reduce中都提到

2.3 YARN

2.3.0 介绍

Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者
- 另一种Hadoop资源管理器
  - 资源指的是集群的硬件资源：比如内存、CPU等【磁盘不归YARN管，由HDFS管】
- 为上层应用提供统一的资源管理和调度
  - 不仅支持MapReduce，理论上支持各种计算程序（比如Spark）
  - ——>通用、可迁移

2.3.1 组件

Yarn 3大组件
- 集群物理层面的组件（搭建机器必须要有的）
  - ResourceManager
    - YARN集群的主角色
    - 决定系统中所有应用程序之间资源分配的最终权限、
    - 接受用户（客户端Cient）的作业提交，通过NodeManager分配，管理各个机器上的计算资源
  - NodeManager
    - YARN集群的从角色
    - 一台机器一个，负责管理本机器上的计算资源
    - 根据ResourceManager 的命令，启动Container容器，监视容器的资源使用情况；同时向ResourceManager汇报资源使用情况
    - 程序运行完之后：释放容器，回收资源
- APP层面的组件
  - ApplicationMaster
    - 用户（客户端）提交的每一个程序都需要包含一个ApplicationMaster
    - 负责程序内部各阶段的资源申请，监督程序的执行情况
      - ——>AM进程是任何程序在YARN上运行启动的第一个进程
其他组件
- Client：提交程序，让YARN给分配资源
- Container容器：一台机器上硬件资源的抽象
  - 容器之间逻辑上是互相隔离的
  - 一个程序运行完之后将容器释放掉

2.3.2 流程

2.3.3 资源调度器Scheduler

根据一定的策略为应用程序分配资源
Hadoop提供三种调度器
- FIFO 先进先出
  - 劣势：优先级无法调整，高优先级的程序需要等待
- Capacity 容量（默认）
  - 集群划分不同的队列
    - 队列A专门提交大程度，队列B专门提交小程序
      - 如有需要，在队列中继续划分子队列
        各个程序提交到指定队列上
  - —》多个组织共享整个集群资源，各获得集群的一部分计算能力，互不干扰
  - 缺点：假如当下全都是小程序，那么队列A就会一直空着
- Fair 公平
  - - eg：有两个用户A和B，每个用户都有自己的队列
      - 一开始A用户启动一个作业，由于没有B用户的需求，所以A用户分配了集群所有可用的资源
      - 过一会儿B用户启动了一个作业，此时A用户的作业还在运行
        ——>经过一段时间的资源分配，A,B各自作业都使用了一半的资源
      - 再过一会儿B用户开始了第二个作业，那么B用户的两个作业共享B用户的资源，A用户继续拥有自己的一半资源

3 Hadoop 集群

Hadoop集群主要包括两个集群
- HDFS集群
  - 分布式存储
  - 包含三个组成部分：主角色（NameNode,NN）、从角色（DataNode,DN）、主角色辅助角色（SecondaryNameNode.SNN）【角色是各自独立的进程】
- YARN集群
  - 资源管理与调度
  - 包括两个组成成分：主角色（ResourceManager,DM）、从角色（NodeManage,NM）【角色是各自独立的进程】
两个集群都是标准的主从架构

两个集群逻辑上分离、物理上在一起
- 逻辑上分离：两个集群之间互相没有依赖、进程互不影响
- 物理上在一起：两个集群的进程都部署在同一台机器上

3.1 HDFS 集群

4 Hadoop 命令

4.1 多种文件系统

HDFS shell 命令行支持操作多种文件系统
- 本地文件系统：
  - ```
  hadoop fs -ls file:///
```
- 分布式操作系统
  - ```
  hadoop fs -ls hdfs://node1:8020/
```

4.2 主要命令

和linux很像

创建文件夹	`hadoop fs -mkdir [-p] (path)` -p:沿着路径创建父路径
查看指定目录下内容	`hadoop fs -ls [-h][-R] (path)` -h 人性化显示 -R 递归查看
上传文件	`hadoop fs -put [-f] [-p] (localsrc) (dst)` -f 覆盖目标文件（如果已存在） -p 保留访问和修改时间
查看文件	`hadoop fs -cat (src)` 读取指定文件全部内容，显示在标准输出控制台！！对于大文件内容读取，需要慎重！！
下载文件	`hadoop fs -get [-f] [-p] (src) (localdst)` -f 覆盖目标文件（如果已存在） -p 保留访问和修改时间
拷贝	`hadoop fs -cp [-f] (src) (dst)` -f 覆盖目标文件（如果已存在）
追加数据到HDFS	`hadoop fs -appendToFile (localsrc) (dst)` 这个是linux命令中没有的将所有给定本地文件的内容追加到给定dst文件（尾部）如果dst文件不存在，那么创建该文件如果localsrc为-，那么从标准输入中获取
数据移动	`hadoop fs -mv (src) (dst)`