Hadoop1

HDFS

解决海量数据的存储
一个主节点namenode，多个从节点datanode
namenode：存储元数据，响应用户的操作请求。
datanode：存储数据，block64M，有三个副本。

secondarynamenode

作用：进行元数据的合并，备份元数据。
hdfs格式化以后会生成一个FSimage的镜像文件，用于保存元数据。
fsimage的信息有两份一份存在内存中一份存在磁盘上。当有文件上传到hdfs上时，会先把元数据存成两份，一份存入内存，一份以editlog线性追加的方式写入磁盘。

为了在namenode重启时，加快磁盘元数据载入内存的速度，磁盘上fsimage文件和editlog文件需要进行合并，合并过程需要再内存中进行，所以就出现了secondarynamenode，它把fsimage和编辑日志进行合并之后回传给namenode，自己也作为元数据的备份者。

secondarynamenode可以作为nanode备份但需要安装第三方软件和修改源码

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MapReduce

1. 主节点Jobtracker，
   接受用户提交的任务
   分配任务给taskTracker
   监控taskTracker执行的情况

2. 从节点TaskTracker
   处理jobTracker分配的活

Hadoop1的架构问题

HDFS问题:

1. 存在单点故障问题

2. 内存受限
   namenode存储元数据，响应用户操作请求。
   为了能快速响应用户请求，把元数据放入到内存中。
   如果元数据量大，导致内存不够怎么办？

3. 权限的问题

MapReduce1的问题：

1. 只有一个主节点单点故障问题。
2. 即要分配任务又要分配资源，干的活太多
3. 难以支撑第三方框架（不可以给他们分配计算资源，如不能给spark分配计算资源只能分配MapReduce的计算资源）

Hadoop2

hdfs

解决单点故障问题

1. 解决两个namenode元数据实时一致
   方式1：共享目录（几乎不用）
   方式2：QJM（使用奇数个节点）
   引用了JournalNode：可以保持数据的事务性一致，namenode传输元数据数据到journalNode要么全部成功要么全部失败。
   active实时写数据，standby实时读数据。

2. 解决两个namenode自动切换

   1. 引入zookeeper

   2. 每个namenode节点配置一个zkfc
      过程：两个namenode启动之后去zookeeper抢占锁，抢到的就是active。zkfc实时监控namenode健康状况，通过心跳机制汇报给zookeeper。
      注意：Hadoop2HA的实现只支持两个namenode

      
      
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解决内存受限问题

使用用两套namenode，这两套的namenode的元数据是不一样的，而且各自是高可用的，这就叫做联邦federation。

在进行存数据时要指定存在哪个namenode上，就像存在哪个盘一样。如Hadoop dfs -put hello.txt hdfs://hadoop01:9000/hello/

联邦，可以按照部门或者项目来划分各套namenode存取的地址。

联邦也存在一定问题比如有的计算框架依赖于磁盘有的依赖于内存，不好管理。

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MapReduce

1. 解决单点故障
2. 解决任务分配和资源分配都做的问题
3. 解决不能支持其它计算框架的问题
   yarn的出现解决了以上问题。

YARN

YARN 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。 YARN 集群，具有更好的扩展性，可用性，可靠性，向后兼容性，以及能支持除 MapReduce 以外的更多分布式计算程序。

• YARN也是一个主从式的架构：主节点叫Resourcemanager从节点叫NodeManager

• YARN 并不清楚用户提交的程序的运行机制。只提供运算资源的调度（用户程序向 YARN 申请资源，YARN 就负责分配资源）

• YARN 中的主管角色叫ResourceManager，YARN 中具体提供运算资源的角色叫 NodeManager这样一来，YARN 其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着 YARN 上可以运行各种类型的分布式运算程序（MapReduce 只是其中的一种），比如 MapReduce、Storm 程序，Spark程序，Tez ……；所以，Spark、Storm 等运算框架都可以整合在 YARN 上运行，只要他们各自的框架中有符合 YARN 规范的资源请求机制即可。

• YARN/MRv2 最基本的想法是将原 JobTracker 主要的资源管理和 Job 调度功能分开作为两个单独的守护进程。

• yarn有一个全局的 ResourceManager(RM)和每个 应用程序有一个ApplicationMaster(AM)，Application 相当于 MapReduce Job 或者 DAG jobs。

• ResourceManager和 NodeManager(NM)组成了基本的数据计算框架。

• ResourceManager 由两个组件构成： 调度器（Scheduler ）和 应用程序管理器（ApplicationsManager ，ASM ）。协调集群的资源利用,任何Client或者运行着的 ApplicatitonMaster 想要运行Job 或者 Task 都得向RM 申请一定的资
  源。

• YARN 本身为我们提供了多种直接可用的调度器，比如 FIFO，Fair Scheduler
  和 Capacity Scheduler 等

• ApplicatonMaster 是一个框架特殊的库，对于 MapReduce 框架而言有它自己的 AM 实现，用户也可以实现自己的 AM，在运行的时候，AM 会与 NM 一起启动和监视 Tasks。

  
  
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ApplicationMaster
如果一个AM运行到80%挂了，会由另一个nodeManager节点上的备用AM接着运行。AM的信息是存在zookeeper之上的，其它备用AM成为active之后会继续运行80%之后的任务。

Yarn在2里面只能管理内存和cpu但不能管理磁盘和网络，这是未来发展的一个方向。

• Hadoop3
  支持两个nameNode以上。纠删码解决备份存储浪费的问题。

• Hadoop就是按一个类Linux操作系统来设计的。
  如果把Hadoop看成一个操作系统
  HDFS:分布式文件系统，配置文件目录放在/etc/
  Yarn：资源管理器
  MapReduce：就是一个自带的计算程序
  计算程序还有：Spark，Flink
  Hbase和Hive是数据库，的配置文件目录是conf

Hive

调优

1. 从架构层面：
   网络如何配置
   防火墙如何规划
   带宽如何规划
   文件格式
   压缩格式
   资源的管理方式（yarn，Mesos等）
2. 从源码层面：
   修改源码
3. SQL层面
   SQL经验要丰富
4. 参数层面
   HDFS,YARN,MapReduce,Hive

防止数据倾斜问题

自定义UDF

1. 新建一个java项目导入hivejar包

2. 新建一个类继承extend UDF

3. 在这个类的内部实现一个到多个重载的名叫evaluate的方法

4. 将编写好的自定义函数类打成jar包添加到hive的classpath中
   add jar /home/hadopp/**.jar ;
   list jar;

5. 创建一个零时函数管理到用户自定义的类
   create temporary function myfunc as "类全限定名"

6. 验证函数
   show functions;可以看到自定义的函数
   select myfunc(3,4);

   补充：当前会话断开后临时函数就失效。

hive hql

DDL的语句不需要跑MapReduce，因为涉及到的是元数据的操作。
另外还有select * from user;也不需要跑，因为user 是一张表，体现为hdfs上的一个目录。select * 负from user where p="1" 分区也体现为hdfs上的一个目录所以不需要计算。select name from user 特殊点：现在的版本不需要跑了。

HBase

HBase是一个分布式的面向列的，适合非结构化，半结构化，结构化，高性能的，可扩展的开源NoSQL数据库。

关系型数据库：

没有分布式时：如果库存不下可以分库，表存不下可以分表（水平分表，垂直分表）。
mysql和Oracle都是支持分布式的为什么扩展性不好呢？因为扩展时牵一发而动全身，而HBase只需要添加节点就可以了。

缺点

• 面向行：关系型数据库，行的长度是已知的，线性表的的方式进行存储。需要做磁盘预留，有的列的数据存不满。

• 数据量大时磁盘空间浪费就多。需要多表进行查询，会把多张表合并成一张大表。这样磁盘预留就比较多就导致磁盘利用率不高。

• 内存利用率不高:查询数据时需要把整张表放入内存。
  在面向列的存储中进行select name from user的查询的时候，只需要把name加入内存。

• 半结构化的数据，存不了。

• HBase能不使用就不使用原因：

1. 不好 驾驭
2. 如果数据不大的情况下，处理起来没有关系型数据库处理起来快。

• 什么样的情况下适合：

  1. 数据量大
  2. 实时处理
  3. 数据的分布比较稀疏。

• 最成功的概念region
  把一张表分成各个region，把这些rejoin分到不同节点。

一次读数据的过程：

get ’tableName‘,’rowkey‘

1. 通过zookeeper找到.meta.表，查询到region所在的regionserver
2. 查找内存MemStore
3. 通过布隆过滤器查找在哪一个StoreFile中
4. 读取这个storeFile的Trailer，获得Datablock位置
5. 把DataBlock加入内存找到rowkey

一次写数据过程：

put 't_Name','rk001','cf1:name','zhangsan'

1. 通过跳表结构找到rejoin
2. 把数据写入HLog文件
3. 把数据写入MemStore（在其中排序）
4. MemStore达到阈值，溢写到磁盘。
   a. 如果StoreFile达到3个进行一个minorCompact，只删除TTL=0且MIN_VERSION=>'0'的数据。
   b. 手动进行majorCompact合并Store内的所有文件为一个大文件，把相应put和delete进行抵消。
   c. 如果当前store所在的rejoin大于10G就会进行分裂，分裂的原则是保证一个rowkey所有的数据只存在于一个region之中的前提下进行均分。

一台rejoinserver挂了

关键点在于把利用HLog内存中数据恢复出来。因为其它的StoreFile都是持久化到成HFile的文件，也就是都有备份。

一台master挂了

所有元数据（namespace，table，column family）被冻结，无法创建表，删除表，修改表，在rejoin分裂的时候，无法进行rejoin的负载均衡。但是表的读写是正常的。

rowkey的设计三原则

1. 长度越短越好，防止资源浪费
2. 散列原则防止数据热点。
   加盐、哈希、反转、时间戳反转
3. 唯一性原则。把经常一起读取数据设计成连续rowkey，存储在一起。

flume：日志收集系统

自动的把业务系统中的日志收集迁移到数据仓库中。

kafuka

在进行实时计算时会先把前端收集来的数据先缓存在kafka中。类似于一个缓存，

• flume去收集日志，存入kafka中，分析系统再从kafka中取数据。

实时处理系统的架构

1. 批处理层
   进行数据的清洗，数据的预处理，得到可以进行快速的查询的数据。
2. 服务层
   支持批处理层，对批处理成的数据进行快速查询。
3. 速度层
   解决实时处理的需求。
   • 实时处理就像商场中的扶梯，来一个人上一个人。离线计算使用MapReduce就像直升梯。

大数据流程图

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