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大数据Hadoop生态圈

存储: HDFS(namenode,datanode)

计算:MapReduce(map+reduce,基于磁盘)

便于用sql操作:Hive(核心 metastore,存储这些结构化的数据),同类的还有Impala,hbase等

基于yaml的资源调度

hive :通过 HQL访问,适合执行ETL,报表查询,数据分析等数据仓库任务

    支持运行在不同的计算框架,包括MapReduce,Spark,Tez等

    支持java数据库连接(JDBC),可以建立与ETL,BI工具的通道

    避免编写复杂的mapreduce,减少学习成本

    可以直接使用存储在hadoop文件系统中的数据

    将元数据保存在关系数据库中,大大减少查询过程中执行语义检查的时间

数据仓库:

    (英文Data Warehouse 简称数仓,DW)是一个用于存储,分析,报告的数据系统,目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持

定义:

    1 数据仓库并不“生产”任何数据,其数据来源不同的外部系统

    2 数据仓库不需要“消费”任何的数据,其结果开放给各个外部应用使用

     3 这也是为什么叫“仓库”,而不是“工厂”的原因

............................

参考视频:

hdfs:
核心概念:
分布式存储(存储在多个机器上)
元数据(记录存储的位置,权限等,便于查找,由NameNode管理):
两种类型:
1 文件自身属性信息: 文件名称,权限,修改世界,文件大小,复制因子,数据块大小
2 文件块位置映射信息: 记录文件块和DataNode之间的映射信息,即哪个块位于哪个节点上
文件分块存储(一个文件特别大/剩余空间不够):默认一个块128M,不足的本身就是一块(hdfs-default.xml:dfs.blocksize)
副本机制(应对硬件故障): dfs.replication默认是3,也就是本身是一份,额外再复制2份。
抽象统一的目录树结构(namespace[命名空间],由nameNode管理,对任何系统文件名称空间或属性的修改都会被记录下来)
NameNode(记录元数据,统领dataNode)/DataNode

主从架构:
     1 hdfs集群是标准的master/slave主从架构集群
     2 一般一个hdfs是有一个NameNode和一定数目的DataNode组成
     3 NameNode 是HDFS主节点,DataNode是HDFS的从节点,两种角色各司其职,共同协调完成分部署的文件存储服务
     4 官方架构图是一主五从模式,其中五个从角色位于两个机架(Rack)的不同服务器上

hdfs的shell命令
格式: hadoop fs [generic options]

 hadoop发展到现在,除了支持hdfs(hdfs://nn:8020),还支持谷歌(gfs://ip:port/),阿里云,linux,本地文件系统(file:///)等文件系统 —— 具体操作什么取决于命令中文件路径URL中的前缀协议,如果没有指定,则读取core-site.xml:fs.defaultFS属性
     hadoop fs -ls hdfs://node1:8020/
 
 hadoop fs -mkdir [-p] <path>
 hadoop fs -ls [-h人性化显示] [-R递归查看目录和子目录] [<path>...]
 hadoop fs -put [-f覆盖目录文件(已存在)] [-p保留访问和修改时间,所有权和权限] 文件 <path>
 hadoop fs -cat :对于大文件读取,慎重
 hadoop fs -get [-f] [-p]
     完整的: hadoop fs -get hdfs://node1:8020/chino/2.txt file:///root/test/
     简化: hadoop fs -get /chino/2.txt /root/test/(./)
 hadoop fs -cp [-f覆盖]
 hadoop fs -appendToFile :追加数据到文件中
     hadoop fs -appendToFile 2.txt 3.txt/1.txt [2.txt,3.txt追加到1.txt末尾,1.txt要在namespace里]
 hadoop fs -mv :移动
 

hdfs的角色和职责:
NameNode:
1 是HDFS的核心,架构中的主角色
2 namenode成为访问hdfs的唯一入口
3 维护和管理文件系统元数据,包括命名空间目录树结构、文件和块的位置信息、访问权限等信息
4 内部通过内存和磁盘文件两种方式管理元数据
磁盘上的元数据文件包括:Fsimage内存元数据镜像文件 和 edits log(Journal)编辑日志
职责:
1 NameNode仅存储HDFS的元数据: 文件系统中所有文件的目录树,并跟踪整个集群中的文件,不存储实际数据
2 NameNode知道HDFS中任何给定文件的块列表及其位置,使用此信息NameNode知道如果从块中构建文件
3 NameNode不持久化存储每个文件中各个块所在的datanode的位置,这些信息会在系统启动时从DataNode重构
4 NameNode是Hadoop集群中的单点故障
5 NameNode所在机器通常会配置有大量内存(RAM)

 DataNode:
     1 是HDFS的从角色,负责具体的数据库存储
     2 DataNode的数量决定了HDFS集群的整体数据存储能力,通过和NameNode配合维护数据块
     职责:
     1 DataNode负责最终数据块block的存储,是集群中的从角色,也成为Slave
     2 DataNode启动时,会将自己注册到NameNode并汇报自己负责持有的快信息
     3 当某个DataNode关闭时,不会影响数据的可用性,NameNode将安排由其他DataNode管理的块进行副本复制
     4 DataNode所在机器通常配置有大量的硬盘空间,因为实际数据存储在DataNode中
     
 SecondaryNameNode:
     1 Secondary NameNode 充当NameNode的辅助节点,但不能替代NameNode
     2 主要是帮助主角色进行元数据文件的合并动作,可以通俗理解为主角色的“秘书”
     

核心概念:
PipeLine :管道,这是HDFS在上传文件写数据过程中采用的一种数据传输方式。
流程:客户端将数据块写入第一个数据节点,第一个数据节点保存数据之后将块复制到第二个数据节点,后者保存后将其复制到第三个数据节点
Q/A
问:为什么datanode之间采用pipeline线性传输,而不是一次给三个datanode拓扑式传输?
答:因为数据以管道的方式,顺序的沿着一个方向传输,这样能够充分利用每个机器的宽带,避免网络瓶颈和高延迟时的连接,最小化推送所有数据的延时
ACK应答响应(两两之间的校验,三条数据三次响应)
ACK即时确认字符,在数据通信中,接收方给发送方的一种传输类控制字符。表示发来的数据已确认接收无误。
在HDFS pipeline管道传输数据的过程中,传输的反方向会进行ACK校验,确保数据传输安全

 默认三副本存储策略
     默认副本存储策略是由BlockPlacementPolicyDefault指定
         1 第一块副本:优先客户端本地,否则随机
         2 第二块副本:不同于第一块副本的不同机架
         3 第三块副本:第二块副本相同机架不同机器
 

写数据流程梳理
1 HDFS客户端创建对象实例DistributedFileSystem,该对象中封装了与HDFS文件系统操作的相关方法
2 调用DistributedFileSystem对象的create()方法,通过RPC请求与NameNode创建文件
NameNode 执行各种检查判断: 目标文件是否存在,客户端是否具有创建该文件的权限等,检查通过,NameNode就会为本次请求记下一条记录,返回FSDataOutputStream输出流对象给客户端用于写数据
3 客户端通过FSDataOutputStream输入流开始写数据(HDFS的输出流,相对客户端是输入流)
4 客户端写数据时,将数据分成一个个数据包(packet 默认64k),内部组件DataStreamer请求NameNode挑选出适合存储数据副本的一组DataNode地址,默认是3副本存储
DataStreamer将数据包流式传输到pipeline的第一个DataNode,该DataNode存储数据包并将它发送到pipeline的第二个DataNode。同样第二个DataNode存储数据包并且发送给第三个DataNode
5 传输的反方向上,会通过ACK机制校验数据包传输是否成功
6 客户端数据写入后,在FSDataOutputSteam输出流上调用colse()方法关闭
7 DistributedFileSystem联系NameNode告知其文件写入完成,等待NameNode确认
因为namenode已经知道文件由那些块组成(DataStream请求分配数据块),因此仅需等待最小复制块即可成功返回。
最小复制是由参数dfs.namenode.replication.min指定,默认是1

MapReduce和Yarn
MapReduce : 分而治之思想,设计构思,官方示例,执行流程(现在退居二线)
Yarn: 介绍,架构组件,程序提交交互流程、调度器(分布式通用的资源管理系统,保证了hadoop屹立不倒)

MapReduce:
分布式计算概念:
1 分布式计算是一种计算方法,和集中式计算是相对的
2 分布式计算将一个应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行计算。这样可以节约整体计算时间,大大提高计算效率

 MR是一个分布式计算框架,是一种面向海量数据处理的一种指导思想,也是一种对于大规模数据进行分布式计算的编程模型
 
 特点:(比Spark等,非常稳定)
     1 易于编程
     2 良好的扩展性
     3 高容错性
     4 适合海量数据的离线处理
 局限性:
     1 实时计算性能差: 主要用于离线作业,无法做到秒级或亚秒级的数据响应
     2 不能进行流式计算:
         流式计算式数据式源源不断地计算,数据是动态地,而MR作为一个离线计算框架,主要针对静态数据集,数据是不能动态变化
     
 MR地实例进程:
     1个完整的MR程序在分布式运行时有三类:
         1 MRAppMaster : 负责整个MR程序地过程调度以及状态协调(只有一个)
         2 MapTask : 负责map阶段的整个数据处理流程
         3 ReduceTask : 负责reduce阶段的整个数据处理流程
     阶段组成:
         一个MR编程模型中只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,或者只有Map阶段
             eg:map->map->map->redce :不行
             eg: map ->reduce->map->reduce->map->reduce:可以
     数据类型:
         注意: 整个MR程序中,数据都以kv键值对的形式流转的
         在实际编程解决各种业务问题中,需要考虑每个阶段的输入输出kv分别是什么
         MR内置了很多默认属性,比如排序,分组等,都和数据的k有关,所以kv的类型数据确定及其重要
         
 WordCount编程实现思路:
     1 map阶段的核心:把输入的数据经过切割,全部标记1,因此输出就是<单词,1>
     2 shuffle阶段核心:经过MR程序内部自带的排序分组等功能,把key相同的单词作为一组构成新的kv对
     3 reduce阶段核心:处理shuffle完的一组数据,该组数据就是该单词所有的键值对。对所有的1进行累加求和,就是单词的总次数

hive的安装配置:

  1. JDK安装:hadoop是用java编写,需要安装jdk

  2. Hadoop安装: hive 借助hadoop实现计算和大数据存储

  3. Mysql安装:hive允许将元数据存储于本地远程的外部数据库中,这种设置可以支持hive的多会话生产环境,一般将mysql作为hive的元数据存储仓库(meta store ,存储哪些表,表明,类型,拥有者,列分区字段,表数据所在目录等)

     Hive的安装及配置详解(含图文)_hive配置文件-CSDN博客
    

本文转载自: https://blog.csdn.net/OutRoading/article/details/136041231
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