Hadoop入门

Hadoop四高

1）高可靠性

Hadoop底层维护多个数据副本，所有即使hadoop某个计算元素或存储故障，也不会造成数据丢失

2）高扩展性

在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点

3）高效性

在mapreduce的思想下，Hadoop是可以并行工作的，以加快任务处理的速度。

4）高容错性

能够自动将失败的任务重新分配

HDFS缺点：

1）不适合低延迟数据访问，比如毫秒级的存储数据，它做不到

2）无法高效对大量小文件进行存储

存储大量小文件，他会占用大量的NameNode大量的内存来存储文件目录和快信息。这样是不可取的，因为NameNode内存是有限的

小文件的寻址时间会超过读取时间，违反了HDFS的设计目标

3）不支持并发写入、文件随机修改

一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写

仅支持数据追加（append），不支持文件的随机修改

Hadoop组成

Hadoop1.x阶段

HDFS（数据存储）、MapReduce（计算+资源调度）、Common（辅助工具）

1.x时期，mr需要同时处理业务逻辑运算又要资源调度，压力大，耦合度大。

Hadoop2.x阶段

HDFS（数据存储）、MapReduce（计算）、YARN（资源调度）、Common（辅助工具）

Hadoop3.x阶段无变化

Hadoop集群包括两个：HDFS集群、YARN集群两个集群逻辑上分离、通常物理上是在一起的两个集群都是标准的主从架构的集群

Hadoop架构

HDFS 集群：

​ 主角色：NameNode（NN）是Master，它是管理者

​ 存储文件元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性，以及每个文件块列表、块所在DataNode等​ 管理HDFS的名称空间​ 配置副本策略​ 处理客户端读写请求

​ 从角色：DataNode（DN） 是Slave，DataNode执行实际的操作

​ 在本地文件系统存储文件块数据和读写数据块，以及数据的校验和

​ 主角色辅助角色：SecondaryNameNode（SNN） 相当于主角色的秘书

​ 该节点并非NameNode的热备节点。当NameNode挂掉时，它并不能马上替换NameNode并提供服务

​ 它只辅助NameNode，分担NameNode工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode

​ 每个一段时间对NameNode元数据做备份​ 紧急情况下，可辅助恢复NameNode

Client客户端

1）文件切片。文件上传HDFS时，Client将文件分成一个个block，然后进行上传；

2）与NameNode交互，获取文件的位置信息；

3）与DataNode交互，读取或写入信息；

4）Client提供了一些命名来管理HDFS，比如NameNode格式化；

5）Client可以通过一些命名来访问HDFS，比如对HDFS增删改查等操作

YARN集群：

​ 主角色：ResourceManager（RM）

整个集群资源（cpu、内存等）的老大

​ 从角色：NodeManager（NM）

单个节点服务器资源的老大

​ ApplicationMaster（AM）

单个任务运行的老大

​ Container

容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行时所需资源，内存、cpu、磁盘、网络等

注：集群上可以有很多ApplicationMaster，每个NodeManager上可以有多个Container

Hadoop特征优点

扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中。

成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。

高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。

可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

推荐链接

评论可见，请评论后查看内容，谢谢！！！
 您阅读本篇文章共花了：