hadoop 各种概念整理
Hadoop
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（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，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hadoop解决哪些问题？
- 海量数据需要及时分析和处理
- 海量数据需要深入分析和挖掘
- 数据需要长期保存
海量数据存储的问题：
- 磁盘IO称为一种瓶颈，而非CPU资源
- 网络带宽是一种稀缺资源
- 硬件故障成为影响稳定的一大因素
Hadoop 相关技术
Hbase
- Nosql数据库，Key-Value存储
- 最大化利用内存
HDFS
- hadoop distribute file system(分布式文件系统)
- 最大化利用磁盘
MapReduce
- 编程模型，主要用来做数据分析
- 最大化利用CPU
集中式系统
集中式系统用一句话概括就是：一个主机带多个终端。终端没有数据处理能力，仅负责数据的录入和输出。而运算、存储等全部在主机上进行。现在的银行系统，大部分都是这种集中式的系统，此外，在大型企业、科研单位、军队、政府等也有分布。集中式系统，主要流行于上个世纪。
集中式系统的最大的特点就是部署结构非常简单，底层一般采用从IBM、HP等厂商购买到的昂贵的大型主机。因此无需考虑如何对服务进行多节点的部署，也就不用考虑各节点之间的分布式协作问题。但是，由于采用单机部署。很可能带来系统大而复杂、难于维护、发生单点故障（单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络，从而导致整个系统或者网络的瘫痪）、扩展性差等问题。
分布式系统(distributed system)
一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于昂贵的大型机）组成分布式集群对外提供服务。计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。
一个标准的分布式系统应该具有以下几个主要特征：
- 分布性
分布式系统中的多台计算机之间在空间位置上可以随意分布，系统中的多台计算机之间没有主、从之分，即没有控制整个系统的主机，也没有受控的从机。
- 透明性
系统资源被所有计算机共享。每台计算机的用户不仅可以使用本机的资源，还可以使用本分布式系统中其他计算机的资源(包括CPU、文件、打印机等)。
- 同一性
系统中的若干台计算机可以互相协作来完成一个共同的任务，或者说一个程序可以分布在几台计算机上并行地运行。
- 通信性
系统中任意两台计算机都可以通过通信来交换信息。
分布式数据和存储
大型网站常常需要处理海量数据，单台计算机往往无法提供足够的内存空间，可以对这些数据进行分布式存储。
分布式计算
随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。
关系型数据库， MapReduce (大规模数据批量分析)
数据访问效率
磁盘寻址时间提高速度远远小于数据传输速率提高速度（寻址是将磁头移动到特定硬盘位置进行读写操作，这是导致硬盘操作延迟的主要原因，而传输速率取决于硬盘的带宽）。对于超大规模数据（以PB为单位）必须考虑使用其他方式。关系型数据库使用B树结构进行数据的更新查询操作，对于最大到GB的数据量，一般相对数据量较小，效果很好。但是大数据量时，B树使用排序/合并方式重建数据库以更新数据的效率远远低于MapReduce。
数据结构不同
- 结构化数据
（structured data）：是具体既定格式的实体化数据，如XML文档或满足特定预定义格式的数据库表。这是RDBMS包括的内容。 半结构化数据
- 半结构化数据
（semi-structured data）：比较松散，虽然可能有格式，但是经常被忽略，所以他只能作为对的一般指导。如：一张电子表格，其结构是由单元格组成的网格，但是每个单元格自身可保存任何形式的数据。 非结构化数据
- 非结构化数据 （unstructured data）：没有什么特别的内部结构，如纯文本或图像数据。
关系型数据使用的是结构化数据，在数据库阶段按具体类型处理数据。关系型数据的规范性非常重要，保持数据的完整性，一致性。
MapReduce 线性，可伸缩性编程
程序员需要编写 map函数 和 reduce函数。每个函数定义从一个键值对集合到另一个键值对集合的映射。
MapReduce 工作原理
map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。
reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。
HDFS
HDFS采用master/slave架构
rack
放服务器的支架。
一个Block的副本会保存到两个或两个以上的机架上的服务器中，这样能防灾容错，因为一个机架出现掉电，交换机挂了的概率还是很高的。
数据块
linux中每个磁盘有默认的数据块大小，这是对磁盘操作的最小单位，通常512字节。HDFS同样也有块（Block）的概念，默认64MB/128MB,比磁盘块大得多。与单一的文件系统类似，HDFS上的文件系统也被划分成多个分块（Chunk）作为独立的存储单元。
一个hadoop文件就是由一系列分散在不同的DataNode上的block组成。
HDFS默认的Block为64MB/128MB?
块相对较大，主要是把寻道时间最小化。如果一个块足够大，从硬盘传输数据的时间将远远大于寻找块起始位置的时间。这样使得HDFS的数据块速度和硬盘的传输速度更加接近。
NameNode 元数据节点
NameNode的作用是管理文件目录结构，接受用户的操作请求,是管理数据节点的，是一个jetty服务器。名字节点维护两套数据， 一套是文件目录与数据块之间的关系 ， 另一套是数据块与节点之间的关系 。 前一套 数据是 静态的 ，是存放在磁盘上的， 通过fsimage和edits文件来维护 ； 后一套 数据是 动态的 ，不持久放到到磁盘的，每当集群启动的时候，会自动建立这些信息，所以一般都放在内存中。
NameNode保存文件metadata信息，包括：
- 文件owership和permissions
- 文件包含哪些块
- Block保存在哪个DateNode(由DataNode启动时上报给)
例如一个Metadata
file.txt
Blk A:
DN1,DN5,DN6
Blk B:
DN7,DN1,DN2
Blk C:
DN5,DN8,DN9NameNode的metadata信息在启动后会加载到内存中
文件包括：
① fsimage （文件系统镜像）:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。
② edits: 操作日志文件。
③ fstime: 保存最近一次checkpoint的时间
NameNode决定是否将文件映射到DataNode的复制块上：多副本，默认三个，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储到不同机架的某个节点上。
转自：http://www.cnblogs.com/gisorange/p/4328859.html
DataNode
DataNode的作用是HDFS中真正存储数据的。
DataNode的作用：
- 保存Block,每个块对应一个元数据信息文件。这个文件主要描述这个块属于哪个文件，第几个块等信息。
- 启动DataNode线程的时候会向NameNode汇报Block信息
- 通过向NameNode发送心跳保持与其联系（3秒一次），如果NameNode 10分钟没有收到DataNode的心跳，认为其已经lost,并将其上的Block复制到其它的DataNode.
假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每64MB字节划分为一个block，依此类推，可以划分出很多的block。每个block就是64MB大小。block是hdfs读写数据的基本单位。
Secondary NameNode（辅助元数据信息）
Secondary NameNode是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序。定期的将Namespace镜像与操作日志文件(edit log)合并，以防止操作日志文件(edit log)变得过大；能减少NameNode启动时间。
它不是NameNode的热备份，可以作为一个冷备份 * 将本地保存的fsimage导入 * 修改cluster的所有DataNode的NameNode地址 * 修改所有client端的NameNode地址 * 或者修改Secondary NameNode IP为 NameNode IP
hadoop读取文件
hadoop写文件
Hadoop在创建新文件时是如何选择block的位置的呢，综合来说，要考虑以下因素：带宽（包括写带宽和读带宽）和数据安全性。如果我们把三个备份全部放在一个datanode上，虽然可以避免了写带宽的消耗，但几乎没有提供数据冗余带来的安全性，因为如果这个datanode当机，那么这个文件的所有数据就全部丢失了。另一个极端情况是，如果把三个冗余备份全部放在不同的机架，甚至数据中心里面，虽然这样数据会安全，但写数据会消耗很多的带宽。Hadoop 0.17.0给我们提供了一个默认replica分配策略（Hadoop 1.X以后允许replica策略是可插拔的，也就是你可以自己制定自己需要的replica分配策略）。replica的默认分配策略是把第一个备份放在与客户端相同的datanode上（如果客户端在集群外运行，就随机选取一个datanode来存放第一个replica），第二个replica放在与第一个replica不同机架的一个随机datanode上，第三个replica放在与第二个replica相同机架的随机datanode上。如果replica数大于三，则随后的replica在集群中随机存放，Hadoop会尽量避免过多的replica存放在同一个机架上。
转自:http://www.cnblogs.com/beanmoon/archive/2012/12/17/2821548.html
NameNode 安全模式
在分布式文件系统自动的时候，开始时会有安全模式，当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中不允许有上传，修改，删除等写操作，只能读，直到安全模式结束。
1） namenode启动的时候，首先将映像文件（fsimage）载入内存，并执行编辑日志（edits）中的各项操作
2） 一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的fsimage文件（这个操作不要SecondaryNameNode）和一个空的日志edits文件
3） NameNode开始监听RPC和HTTP请求
4） 此刻namenode运行在安全模式，即namenode的文件系统对于客户端来说是只读的。（可以显示目录，显示文件内容等；写，删除，重命名等操作都会失败）
5） 系统中的数据块的位置不是有namenode维护的，而是以块列表的形式存储在datanode中（datanode启动汇报的）
6） 在系统的正常操作期间，namenode会在内存中保留所有块位置的映射信息
7）在安全模式下，各个datanode会向namenode发送块列表的最新情况
8） 进入和离开安全模式
查看namenode处于哪个状态 hadoop dfsadmin -sagemode get
进入安全模式（hadoop启动的时候是在安全模式） hadoop dfsadmin -sagemode enter
离开安全模式 hadoop dfsadmin -sagemode leave
Hadoop中的RPC机制
同其他RPC框架一样，Hadoop RPC分为四个部分：
（1）序列化层：Clent与Server端通信传递的信息采用了Hadoop里提供的序列化类或自定义的Writable类型；
（2）函数调用层：Hadoop RPC通过动态代理以及java反射实现函数调用；
（3）网络传输层：Hadoop RPC采用了基于TCP/IP的socket机制；
（4）服务器端框架层：RPC Server利用java NIO以及采用了事件驱动的I/O模型，提高RPC Server的并发处理能力；