1、Hadoop优势(4高)
1)高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失
2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩张数以千计的节点。
3)高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度。
4)高容错性:能够自动将失败的任务重新分配。
2、Hadoop组成
Hadoop1.x:MapReduce(计算+资源调度),HDFS(数据存储),Common(辅助工具)
Hadoop2.x:MapReduce(计算),Yarn(资源调度),HDFS(数据存储),Common(辅助工具)
总结:在Hadoop1.x时代,Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大,在Hadoop2.x时代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度,MapReduce只负责运算。
Hadoop3.x,在组成方面没有多的增加,大多是系统优化的版本,其中支持JDK的版本提升,shell,Yarn等有较多的改善。
2.1HDFS概述
HDFS基本分为NameNode(nn),DataNode(dn),Secondary NameNode(2nn)
NameNode:存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
DataNode:在本地文件系统存储块数据,以及块数据的校验和。
Second NameNode:每隔一段时间对NameNode元数据备份。
2.2YARN概述
YRAN工作区域含有ResourceManager,NodeManager,其他(ApplicationMaster和Container)
ResourceManager:(1)处理客户端请求, (2)监控NodeManager,(3)启动或监控ApplicationMaster,(4)资源的分配与调度
NodeManager:(1)管理单个节点上的资源,(2)处理来自ResourceManager的命令,(3)处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster:(1)负责数据的切分,(2)为应用程序申请资源并分配给内部的任务,(3)任务的监控与容错
Container:是YARN中的资源抽象,它封装了某个点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。
工作原理:
2.3MapReduce架构概述
MapReduce将计算过程分为俩个阶段:Map和Reduce
1)Map阶段并行处理输入数据
2)Reduce阶段对Map结果进行汇总
3.大数据
图中涉及的技术名词解释如下:
1)Sqoop:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL,Oracle 等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2)Flume:Flume是一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;
3)Kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;
4)Storm:Storm用于“连续计算”,对数据流做连续查询,在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
5)Spark:Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
6)Flink:Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
7)Oozie:Oozie是一个管理Hdoop作业(job)的工作流程调度管理系统。
8)Hbase:HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
9)Hive:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。
10)ZooKeeper:它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。