概述
四大特点：大量化、快速化、多元化、价值化
关键技术：采集、存储管理、处理分析、隐私和安全
计算模式：批处理、流、图、查询分析计算
Hadoop处理架构
了解就好
- 2007年，雅虎在Sunnyvale总部建立了M45——一个包含了4000个处理器和1.5PB容量的Hadoop集群系统
启动haoop： Start-all.sh
查看状态： jps
NameNod:负责协调数据存储
DataNod:存储被拆分的数据块
JobTracker：协调计算
TaskTracker：负责完成JobTrack的计算
SecondaryNameNod 帮助NameNod收集系统运行数据
Hadoop特点：
- 高可靠性
- 高效性
- 高可扩展性
- 高容错性
- 成本低
- 运行在Linux平台上
- 支持多种编程语言
HDFS
计算机集群结构
分布式文件系统把文件存储在多个计算机节点上、所有的计算机节点构成一个集群
相比多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置 大大降低的成本开销
图无需记忆，仅仅帮助理解
分布式文件系统的结构
由： MasterNode NameNode SlaveNode DataNode构成
图无需记忆，仅仅帮助理解
HDFS实现目标：
- 廉价设备流数据读写大数据集简单文件模型跨平台HDFS 局限：无法 多用户写入和修改任意文件不适 低延迟数据访问很难高效存储打大量小文件HDFS默认一个块64MB
寻址方式：
从NameNode中找到构成目标文件的数据快的位置列表、从位置列表中得到存储各数据块的数据节点位置，数据节点找到文件返回给客户端
HDFS采用抽象数据块好处
- 支持大规模文件存储一个大文件会被拆分成小文件分发到各个节点、所以文件大小不受单个节点影响简化系统设计适合数据备份每个文件都可以冗余存储到各个节点、提高了容错性
三个副本如何存储
第一个副本：放置在上传文件的数据节点；如果是集群外提交，则随机挑选一台磁盘不太满、CPU不太忙的节点
第二个副本：放置在与第一个副本不同的机架的节点上
第三个副本：与第一个副本相同机架的其他节点上
更多副本：随机节点
NameNod & DataNode
FsImage
- 维护整个系统的所有目录和文件信息
- 保存了最新的元数据检查点、包含了整个系统的所有目录和文件信息（扩展）
EditLog
- 存储了对所有文件 操作（编辑、删除、添加……） 的日志
FsImage EditLog 的备份(其备份在secondaryNamenode上）
- NameNode暂停使用EditLog，创建 EditLong.new.
- secondaryNamenode 获取到NameNode上的fsimage 和 editlog（通过get方式）
- secondaryNamenode 将fsimage存入内存，一条一条执行editlog中的更新操作，将fsimage和editlog合并
- SecondaryNameNode 通过（post方式）将 Fsimage发送到 NameNode上
- Namenode 用Editlog.new 替代 Editlog
数据节点出错
- 每个数据节点会定期的向NameNode发送“心跳”（报告自己的状态）
- 当数据节点出错，“心跳”将停止、这时数据节点就会被标记为“宕机”，NameNode将不再向该节点发送任何I/O
- 由于数据节点不可用可能会出现数据块的副本数量小于冗余因子
- 当系统检测到莫数据节点出现 3.这种情况，就会为该节点生成新的副本
建议看视频：15分钟左右
读数据的过程
和寻址方式有一定 类似
重要
写数据的过程
HDFS常用命名
建议命名头使用 hadoop fs
运用
Hdfs dfs -ls <指定路径>
显示指定路径的所有文件
Hdfs dfs -madir <指定路径>
创建指定路径下的指定name的文件夹
…… -put <本地文件> <目标位置>
…… -get <目标文件> <指定位置>
复制文件到本地文件系统
hadoop fs -copyFromLocal <localsrc> <dst>
将本地源文件<localsrc>复制到路径<dst>指定的文件或文件夹中
…… -cat <指定文件>
查看指定文件
MapReduce
- MapReduce将计算过程抽象到了两个函数：Map和Reduce
- MapReduce采用“分而治之”策略，将大量数据分割成片，这些片可以被map处理
- MapReduce计算向数据靠拢因为： 移动数据需要大量网络传输开销
- I MapReduce 采用Master/slave 架构，及一master和若干slave。- Master上运行JobTracker，slave上运行TaskTracker- JobTracker：协调计算- TaskTracker：负责完成JobTrack的计算
Habse
Habse是对bigtable的实现
Habse是一个稀疏、多维、排序的映射表。根据行键排序
表的索引是行键、列族、列限定符、时间戳确定
Habse存储的是 字符串，没有数据类型
更新操作时不会删除旧的版本（总版本数达到建立表时所设立的版本数时会删除最旧的版本）
habse功能组件
- 库函数
- 一个Master主服务器
- 许多region（区域、分区）服务器
region服务器：存储和维护Master服务器分配给自己region、处理客户端请求
Master服务器：管理维护Habse表分区信息、维护region队列、分配region、维持整体Habse
region
- 一个region 1G-2G
- 同一个Region不会被拆分到多个Region服务器上
- 每个Region服务器可以有10-1000Region及 10G–1T
region定位
原数组表（META表）存放region和region服务器的映射关系
当数据Habse表过大时，META也会被分成多个region
Root表记录元数据的具体位置，其只有一个region
zookeepre记录root表位置
- HBase有三层结构
计算方式
假设.META.表的每行（一个映射条目）在内存中大约占用1KB，并且每个Region限制为128MB，那么，上面的三层结构可以保存的用户数据表的Region数目的计算方法是：
root最多有 128MB/1kB = 2^17行
每个mate最大只有 128MB/1kB = 2^17行
所有最多只能存2^17 * 2^17
HLong工作原理
采用预写式日志，及先写日志在存入数据
Habse 命令
启动Habse、先启动hadoop（start-all.sh）再启动habse
start-habse.sh
通过habse shell打开habse 的shell界面
通过exit退出shell界面
stop-habse.sh停止habse
创建表
create 'student','name','sex',{NAME=>'course',VERSIONS=>2}
插入数据
put 'student','95001','name','xiaog'
put 'student','95001','name','xiaoming'
列族下可以再分
put 'student','95001','course:math','31'
删除指定数据
delete 'student','95001','name'
删除指定一行
deleteall 'student','95001'
查看指定一行
get 'studet','95001'
查看指定版本数据
get 'student','95001',{COLUMN=>'name',VERSIONS=>1}
查看整个表
scan 'student'
停用表
disable 'student'
删除表
drop 'student'
eixt
Hive
因为使用java编程效率比较低、提供一种利用sql的语言进行查询
操作
Hive可以用自带的derby来存储元数据
启动 hadoop在启动hive
start-all.sh
hive
数据类型；
TINYINT 1个字节
SMALLINT 2个字节
INT 4个字节
BIGINT 8个字节
FLOAT 4个字节
Double 8个
ARRAY：有序字段
MAP： 无序字段
STRUCT：一组命名的字段
与sql不同的是hive有时需要指定分隔符和数据位置
指定分隔符
row format delimited fields terminated by ','
指定是数据位置
location '/C/……'
分区，不能在创建表中写
partitioned by(city string,state string)
创建数据库
create database if not exists hive；
使用数据库
use hive
创建表
create table if not exists hiveusr(
name string comment 'username',
sex string,
course int)
创建外部表关键字external
create external if not exists usr2（
name string,
address struct<street:string,city:string,QQ:string,weixi:string>,
identyfy map<int,tinytin>
ff map<int,int>)
row format delimited filds terminated by ','
location '/usr/....'
增加列
alter table hiveusr add columns(age int);
删除列
alter table hiveusr replace columns(age int);
导入数据
load data local inpath 'usr/local/....' overwrite table hiveusr.
如果数据在本地要加上local关键字，利用overwrite可以让追加效果变成覆盖
插入数据
insert overwrite table hivesur values('xx','man','1')
从其他表中导入
insert overwirte table hivesur select name,age,course from stu where (条件)
map<int,int>)
row format delimited filds terminated by ‘,’
location ‘/usr/…’
增加列
alter table hiveusr add columns(age int);
删除列
alter table hiveusr replace columns(age int);
导入数据
load data local inpath ‘usr/local/…’ overwrite table hiveusr.
如果数据在本地要加上local关键字，利用overwrite可以让追加效果变成覆盖
插入数据
insert overwrite table hivesur values(‘xx’,‘man’,‘1’)
从其他表中导入
insert overwirte table hivesur select name,age,course from stu where (条件)
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