大数据学习之路（1）Hadoop生态体系结构

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoop2.0还包括YARN。

Hadoop1.x的生态系统：

Hadoop2.x引入YARN：

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。
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。
HDFS这一部分主要有以下几个部分组成：

Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获取文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。
NameNode：Master节点，在hadoop1.X中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。对于大型的集群来讲，Hadoop1.x存在两个最大的缺陷：
1)对于大型的集群，namenode的内存成为瓶颈，namenode的扩展性的问题；
2）namenode的单点故障问题。
针对以上的两个缺陷，Hadoop2.x以后分别对这两个问题进行了解决。
对于缺陷1）提出了Federation namenode来解决，该方案主要是通过多个namenode来实现多个命名空间来实现namenode的横向扩张。从而减轻单个namenode内存问题。
针对缺陷2），hadoop2.X提出了实现两个namenode实现热备HA的方案来解决。其中一个是处于standby状态，一个处于active状态。
DataNode：Slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给NameNode。
Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其工作量；定期合并fsimage和edits，推送给NameNode；紧急情况下，可辅助恢复NameNode，但Secondary NameNode并非NameNode的热备。
目前，在硬盘不坏的情况，我们可以通过secondarynamenode来实现namenode的恢复。
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是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。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这样的功能划分，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。
MapReduce计算框架发展到现在有两个版本的MapReduce的API，针对MR1主要组件有以下几个部分组成：
（1）JobTracker：Master节点，只有一个，主要任务是资源的分配和作业的调度及监督管理，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker。
（2）TaskTracker：Slave节点，运行Map Task和Reduce Task；并与JobTracker交互，汇报任务状态。
（3）Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘。
（4）Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。
在这个过程中，有一个shuffle过程，对于该过程是理解MapReduce计算框架是关键。该过程包含map函数输出结果到reduce函数输入这一个中间过程中所有的操作，称之为shuffle过程。在这个过程中，可以分为map端和reduce端。

Map端：

1） 输入数据进行分片之后，分片的大小跟原始的文件大小、文件块的大小有关。每一个分片对应的一个map任务。
2） map任务在执行的过程中，会将结果存放到内存当中，当内存占用达到一定的阈值（这个阈值是可以设置的）时，map会将中间的结果写入到本地磁盘上，形成临时文件这个过程叫做溢写。
3） map在溢写的过程中，会根据指定reduce任务个数分别写到对应的分区当中，这就是partition过程。每一个分区对应的是一个reduce任务。并且在写的过程中，进行相应的排序。在溢写的过程中还可以设置conbiner过程，该过程跟reduce产生的结果应该是一致的，因此该过程应用存在一定的限制，需要慎用。
4） 每一个map端最后都只存在一个临时文件作为reduce的输入，因此会对中间溢写到磁盘的多个临时文件进行合并Merge操作。最后形成一个内部分区的一个临时文件。

Reduce端：

1） 首先要实现数据本地化，需要将远程节点上的map输出复制到本地。
2） Merge过程，这个合并过程主要是对不同的节点上的map输出结果进行合并。
3） 不断的复制和合并之后，最终形成一个输入文件。Reduce将最终的计算结果存放在HDFS上。
针对MR2是新一代的MR的API。其主要是运行在Yarn的资源管理框架上。

关于Hadoop2.x原理参考https://www.cnblogs.com/yangsy0915/p/5559969.html

Yarn（资源管理框架）
该框架是hadoop2.x以后对hadoop1.x之前JobTracker和TaskTracker模型的优化，而产生出来的，将JobTracker的资源分配和作业调度及监督分开。该框架主要有ResourceManager，Applicationmatser，nodemanager。其主要工作过程如下：

ResourceManager主要负责所有的应用程序的资源分配，
ApplicationMaster主要负责每个作业的任务调度，也就是说每一个作业对应一个ApplicationMaster。
Nodemanager是接收Resourcemanager 和ApplicationMaster的命令来实现资源的分配执行体。
ResourceManager在接收到client的作业提交请求之后，会分配一个Conbiner，这里需要说明一下的是Resoucemanager分配资源是以Conbiner为单位分配的。第一个被分配的Conbiner会启动Applicationmaster，它主要负责作业的调度。Applicationmanager启动之后则会直接跟NodeManager通信。
在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的资源隔离。
在Yarn平台上可以运行多个计算框架，如：MR，Tez，Storm，Spark等计算，框架。

Sqoop（数据同步工具）
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之间传输数据。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。其中主要利用的是MP中的Map任务来实现并行导入，导出。Sqoop发展到现在已经出现了两个版本，一个是sqoop1.x.x系列，一个是sqoop1.99.X系列。对于sqoop1系列中，主要是通过命令行的方式来操作。

sqoop1 import原理：从传统数据库获取元数据信息(schema、table、field、field type)，把导入功能转换为只有Map的Mapreduce作业，在mapreduce中有很多map，每个map读一片数据，进而并行的完成数据的拷贝。
sqoop1 export原理：获取导出表的schema、meta信息，和Hadoop中的字段match；多个map only作业同时运行，完成hdfs中数据导出到关系型数据库中。
Sqoop1.99.x是属于sqoop2的产品，该款产品目前功能还不是很完善，处于一个测试阶段，一般并不会应用于商业化产品当中。
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。相对于传统的MapReduce编程方式来实现机器学习的算法时，往往需要话费大量的开发时间，并且周期较长，而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。
mahout的各个组件下面都会生成相应的jar包。此时我们需要明白一个问题：到底如何使用mahout呢？
　　实际上，mahout只是一个机器学习的算法库，在这个库当中是想了相应的机器学习的算法，如：推荐系统（包括基于用户和基于物品的推荐），聚类和分类算法。并且这些算法有些实现了MapReduce，spark从而可以在hadoop平台上运行，在实际的开发过程中，只需要将相应的jar包即可。
　　

Hbase（分布式列存数据库）
源自Google的Bigtable论文，发表于2006年11月，传统的关系型数据库是对面向行的数据库。HBase是Google Bigtable克隆版，HBase是一个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。和传统关系数据库不同，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。
Hbase表的特点

大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；
稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；
数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳；
数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型。
Hbase物理模型
每个column family存储在HDFS上的一个单独文件中，空值不会被保存。
Key 和 Version number在每个 column family中均有一份；
HBase 为每个值维护了多级索引,即：”key, column family, column name, timestamp”，其物理存储：

Table中所有行都按照row key的字典序排列；
Table在行的方向上分割为多个Region；
Region按大小分割的，每个表开始只有一个region，随着数据增多，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region，之后会有越来越多的region；
Region是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元，不同Region分布到不同RegionServer上。、
Region虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。Region由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family；每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成，StoreFile包含HFile；memStore存储在内存中，StoreFile存储在HDFS上。
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，主要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。
Zookeeper的主要实现两步：

选举Leader
同步数据。这个组件在实现namenode的HA高可用性的时候，需要用到。
Pig（基于Hadoop的数据流系统）
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
定义了一种数据流语言—Pig Latin，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。

Hive（基于Hadoop的数据仓库）
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。

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。