Hadoop大数据平台基础

官网：http://hadoop.apache.org/

文章目录

• Hadoop简介
• 核心架构
• HDFS
• NameNode
• DataNode
• 文件操作
• Linux 集群
• Hadoop和高效能计算、网格计算的区别
• 发展现状
• MapReduce与Hadoop之比较
• Hadoop生态圈
• 概况
• HDFS（Hadoop分布式文件系统）
• Mapreduce（分布式计算框架）
• HBASE（分布式列存数据库）
• Zookeeper（分布式协作服务）
• HIVE（数据仓库）
• Pig(ad-hoc脚本）
• Sqoop(数据ETL/同步工具）
• Flume（日志收集工具）
• Mahout（数据挖掘算法库）
• Oozie(工作流调度器）
• Yarn(分布式资源管理器）
• Mesos（分布式资源管理器）
• Tachyon（分布式内存文件系统）
• Tez(DAG计算模型)
• Spark(内存DAG计算模型)
• Giraph(图计算模型)
• GraphX(图计算模型）
• MLib（机器学习库）
• Streaming（流计算模型）
• Kafka（分布式消息队列）
• Phoenix（hbase sql接口）
• ranger(安全管理工具）
• knox（hadoop安全网关）
• falcon（数据生命周期管理工具）
• Ambari（安装部署配置管理工具）

Hadoop简介

• 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，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

核心架构

• Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

HDFS

• 对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的，这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS 1.x版本的一个缺点（单点失败）。在Hadoop 2.x版本可以存在两个NameNode，解决了单节点故障问题。
• 存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（1.x版本默认为 64MB，2.x版本默认为128MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。

NameNode

• NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，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在不同机架的某个节点上。注意，这里需要您了解集群架构。
• 实际的 I/O事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。
• NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是 EditLog）将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode 系统丢失。
  NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100% uptime可用时间。

DataNode

• DataNode 也是一个通常在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。
• DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。

文件操作

• 可见，HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。
• 如果客户机想将文件写到 HDFS 上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的 HDFS 块大小，创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode 将以 DataNode 标识和目标块响应客户机。
• 同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个 DataNode 时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS名称空间中的校验和（checksum）文件。
• 在最后的文件块发送之后，NameNode 将文件创建提交到它的持久化元数据存储（在 EditLog 和 FsImage 文件）。

Linux 集群

• Hadoop 框架可在单一的 Linux 平台上使用（开发和调试时），官方提供MiniCluster作为单元测试使用，不过使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个 Hadoop 集群。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop 假定节点可能失败，因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败。

Hadoop和高效能计算、网格计算的区别

• 在Hadoop 出现之前，高性能计算和网格计算一直是处理大数据问题主要的使用方法和工具，它们主要采用消息传递接口（Message Passing Interface，MPI）提供的API 来处理大数据。高性能计算的思想是将计算作业分散到集群机器上，集群计算节点访问存储区域网络SAN 构成的共享文件系统获取数据，这种设计比较适合计算密集型作业。当需要访问像PB 级别的数据的时候，由于存储设备网络带宽的限制，很多集群计算节点只能空闲等待数据。而Hadoop却不存在这种问题，由于Hadoop 使用专门为分布式计算设计的文件系统HDFS，计算的时候只需要将计算代码推送到存储节点上，即可在存储节点上完成数据本地化计算，Hadoop 中的集群存储节点也是计算节点。在分布式编程方面，MPI 是属于比较底层的开发库，它赋予了程序员极大的控制能力，但是却要程序员自己控制程序的执行流程，容错功能，甚至底层的套接字通信、数据分析算法等底层细节都需要自己编程实现。这种要求无疑对开发分布式程序的程序员提出了较高的要求。相反，Hadoop 的MapReduce 却是一个高度抽象的并行编程模型，它将分布式并行编程抽象为两个原语操作，即map 操作和reduce 操作，开发人员只需要简单地实现相应的接口即可，完全不用考虑底层数据流、容错、程序的并行执行等细节。这种设计无疑大大降低了开发分布式并行程序的难度。
• 网格计算通常是指通过现有的互联网，利用大量来自不同地域、资源异构的计算机空闲的CPU 和磁盘来进行分布式存储和计算。这些参与计算的计算机具有分处不同地域、资源异构（基于不同平台，使用不同的硬件体系结构等）等特征，从而使网格计算和Hadoop 这种基于集群的计算相区别开。Hadoop 集群一般构建在通过高速网络连接的单一数据中心内，集群计算机都具有体系结构、平台一致的特点，而网格计算需要在互联网接入环境下使用，网络带宽等都没有保证。

发展现状

• Hadoop 设计之初的目标就定位于高可靠性、高可拓展性、高容错性和高效性，正是这些设计上与生俱来的优点，才使得Hadoop 一出现就受到众多大公司的青睐，同时也引起了研究界的普遍关注。到目前为止，Hadoop 技术在互联网领域已经得到了广泛的运用，例如，Yahoo 使用4 000 个节点的Hadoop集群来支持广告系统和Web 搜索的研究；Facebook 使用1 000 个节点的集群运行Hadoop，存储日志数据，支持其上的数据分析和机器学习；百度用Hadoop处理每周200TB 的数据，从而进行搜索日志分析和网页数据挖掘工作；中国移动研究院基于Hadoop 开发了“大云”（Big Cloud）系统，不但用于相关数据分析，还对外提供服务；淘宝的Hadoop 系统用于存储并处理电子商务交易的相关数据。国内的高校和科研院所基于Hadoop 在数据存储、资源管理、作业调度、性能优化、系统高可用性和安全性方面进行研究，相关研究成果多以开源形式贡献给Hadoop 社区。
• 除了上述大型企业将Hadoop 技术运用在自身的服务中外，一些提供Hadoop 解决方案的商业型公司也纷纷跟进，利用自身技术对Hadoop 进行优化、改进、二次开发等，然后以公司自有产品形式对外提供Hadoop 的商业服务。比较知名的有创办于2008 年的Cloudera 公司，它是一家专业从事基于ApacheHadoop 的数据管理软件销售和服务的公司，它希望充当大数据领域中类似RedHat 在Linux 世界中的角色。该公司基于Apache Hadoop 发行了相应的商业版本Cloudera Enterprise，它还提供Hadoop 相关的支持、咨询、培训等服务。在2009 年，Cloudera 聘请了Doug Cutting（Hadoop 的创始人）担任公司的首席架构师，从而更加加强了Cloudera 公司在Hadoop 生态系统中的影响和地位。最近，Oracle 也表示已经将Cloudera 的Hadoop 发行版和Cloudera Manager 整合到Oracle Big Data Appliance 中。同样，Intel 也基于Hadoop 发行了自己的版本IDH。从这些可以看出，越来越多的企业将Hadoop 技术作为进入大数据领域的必备技术。
• 需要说明的是，Hadoop 技术虽然已经被广泛应用，但是该技术无论在功能上还是在稳定性等方面还有待进一步完善，所以还在不断开发和不断升级维护的过程中，新的功能也在不断地被添加和引入，读者可以关注Apache Hadoop的官方网站了解最新的信息。得益于如此多厂商和开源社区的大力支持，相信在不久的将来，Hadoop 也会像当年的Linux 一样被广泛应用于越来越多的领域，从而风靡全球。

MapReduce与Hadoop之比较

• Hadoop是Apache软件基金会发起的一个项目，在大数据分析以及非结构化数据蔓延的背景下，Hadoop受到了前所未有的关注。
• Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。
• MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。例如，在一个关系数据库中，使用一种集合语言执行查询，如SQL。告诉语言想要的结果，并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++，Java)，一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型，MapReduce就是另外一种。
• MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。

Hadoop生态圈

概况

• Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
• 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
• 具有可靠、高效、可伸缩的特点。
• Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce。
• 下图是hadoop生态系统，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于spark共存，hadoop与spark都能部署在yarn、mesos的资源管理系统之上。
  

HDFS（Hadoop分布式文件系统）

• 源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版。
• HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。
• HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
• 它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。

Mapreduce（分布式计算框架）

• 源自于google的MapReduce论文，发表于2004年12月，Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。
• MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分，其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。
• MapReduce非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

HBASE（分布式列存数据库）

• 源自Google的Bigtable论文，发表于2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版。
  HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。
• HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。
• HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

Zookeeper（分布式协作服务）

• 源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版
  解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
  Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。

HIVE（数据仓库）

• 由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。
• Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。
• HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。

Pig(ad-hoc脚本）

• 由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具
• Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin，它是MapReduce编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。
• 其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。

Sqoop(数据ETL/同步工具）

• Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。
• Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。

Flume（日志收集工具）

• Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。
  它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
• 同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。
• 总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。当然也可以用于收集其他类型数据

Mahout（数据挖掘算法库）

• Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极短的时间内取得了长足的发展，现在是Apache的顶级项目。
• Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
• Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。
• 除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。

Oozie(工作流调度器）

• Oozie是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管理一个复杂的系统，基于外部事件来执行，外部事件包括数据的定时和数据的出现。
• Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。
• Oozie使用hPDL（一种XML流程定义语言）来描述这个图。

Yarn(分布式资源管理器）

YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基础上演变而来的，主要是为了解决原始Hadoop扩展性较差，不支持多计算框架而提出的。
Yarn是下一代 Hadoop 计算平台，yarn是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。
用于自己编写的框架作为客户端的一个lib，在运用提交作业时打包即可。该框架为提供了以下几个组件：

资源管理：包括应用程序管理和机器资源管理
资源双层调度
容错性：各个组件均有考虑容错性
扩展性：可扩展到上万个节点

Mesos（分布式资源管理器）

• Mesos诞生于UC Berkeley的一个研究项目，现已成为Apache项目，当前有一些公司使用Mesos管理集群资源，比如Twitter。
• 与yarn类似，Mesos是一个资源统一管理和调度的平台，同样支持比如MR、steaming等多种运算框架。

Tachyon（分布式内存文件系统）

• Tachyon（/'t?ki:??n/ 意为超光速粒子）是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。
• Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab。

Tez(DAG计算模型)

• Tez是Apache最新开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，这样，这些分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作，这些操作经过一些控制程序组装后，可形成一个大的DAG作业。
• 目前hive支持mr、tez计算模型，tez能完美二进制mr程序，提升运算性能。

Spark(内存DAG计算模型)

• Spark是一个Apache项目，它被标榜为“快如闪电的集群计算”。它拥有一个繁荣的开源社区，并且是目前最活跃的Apache项目。
• 最早Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台。和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍

Giraph(图计算模型)

• Apache Giraph是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统， 基于Hadoop平台，灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
• 最早出自雅虎。雅虎在开发Giraph时采用了Google工程师2010年发表的论文《Pregel：大规模图表处理系统》中的原理。后来，雅虎将Giraph捐赠给Apache软件基金会。
  目前所有人都可以下载Giraph，它已经成为Apache软件基金会的开源项目，并得到Facebook的支持，获得多方面的改进。

GraphX(图计算模型）

• Spark GraphX最先是伯克利AMPLAB的一个分布式图计算框架项目，目前整合在spark运行框架中，为其提供BSP大规模并行图计算能力。

MLib（机器学习库）

• Spark MLlib是一个机器学习库，它提供了各种各样的算法，这些算法用来在集群上针对分类、回归、聚类、协同过滤等。

Streaming（流计算模型）

Spark Streaming支持对流数据的实时处理，以微批的方式对实时数据进行计算

Kafka（分布式消息队列）

Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，它主要用于处理活跃的流式数据。
活跃的流式数据在web网站应用中非常常见，这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容，搜索了什么内容等。
这些数据通常以日志的形式记录下来，然后每隔一段时间进行一次统计处理。

Phoenix（hbase sql接口）

Apache Phoenix 是HBase的SQL驱动，Phoenix 使得Hbase 支持通过JDBC的方式进行访问，并将你的SQL查询转换成Hbase的扫描和相应的动作。

ranger(安全管理工具）

Apache ranger是一个hadoop集群权限框架，提供操作、监控、管理复杂的数据权限，它提供一个集中的管理机制，管理基于yarn的hadoop生态圈的所有数据权限。

knox（hadoop安全网关）

Apache knox是一个访问hadoop集群的restapi网关，它为所有rest访问提供了一个简单的访问接口点，能完成3A认证（Authentication，Authorization，Auditing）和SSO（单点登录）等。

falcon（数据生命周期管理工具）

Apache Falcon 是一个面向Hadoop的、新的数据处理和管理平台，设计用于数据移动、数据管道协调、生命周期管理和数据发现。它使终端用户可以快速地将他们的数据及其相关的处理和管理任务“上载（onboard）”到Hadoop集群。

Ambari（安装部署配置管理工具）

Apache Ambari 的作用来说，就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群，是为了让 Hadoop 以及相关的大数据软件更容易使用的一个web工具。

来源：https://blog.csdn.net/even160941/article/details/99768237