深入浅出Hadoop(part 3)（深入浅出全文免费阅读笔趣阁番外）

Hadoop CDH集群管理概述：

优点：

1、基于稳定版Apache Hadoop，并修复bug

2、文档简单详细

3、支持Yum包、Tar包、PRM包、cloudera manager四种安装方式

Hue入门：

Hue是开源的Apache Hadoop UI系统，通过web界面，管理大数据相关框架。

功能：

1、提供SQL接口，在web界面操作Hive、Impala、MySQL、PostGres、Sqlite、Oracle

2、提供Solr动态查询面板，在web页面动态查询Solr数据，并且提供报表支持。

3、提供spark编辑器

4、提供浏览界面：可以查看YARN日志数据，HDFS数据，Hive表元数据，HBASE表，zookeeper等

5、提供Sqoop2编辑器，

6、提供Hadoop数据加载向导

Hadoop各个压缩算法特点：

多文件，是指能否同时压缩多个文件。

通过LZO压缩后的文件最大，压缩和解压缩速度都最快；bzip2压缩后的文件最小，压缩和解压缩的速度最慢。

Gzip压缩优点：

1、压缩率比较高，也就是压缩后的数据比较小。

2、压缩/解压缩的速度相对比较快，但是比不上LZO。

3、Hadoop本身支持，可以不用安装就可以使用。

4、大部分Linux系统自带gzip命令，使用方便。

Gzip缺点：

1、不支持split，不支持分隔文件

Gzip应用场景：

1、当每个文件压缩后在1个块大小内，128M，可以使用gzip压缩格式。如果超过该大小，则不建议使用。

2、把一段时间内的数据压缩为一个gzip文件，可以提高存储效率。

LZO压缩优点：

1、压缩/解压缩速度最快，压缩率比较高，但不如gzip

2、支持split，所以处理数据效率非常高。是Hadoop中最流行的压缩格式。

3、支持Hadoop本地库。

4、可以在Linux系统中安装lzop命令。

LZO缺点：

1、压缩率比gzip低，意味着占用存储空间大。

2、Hadoop本身不支持，需要安装

3、为了支持split需要建索引，还需要指定inputformat为lzo格式。

LZO应用场景：很大的文本文件，压缩之后还大于200M时可以考虑LZO压缩。单个文件越大，LZO优点越明显。

Snappy压缩优点：

1、高速压缩速度和合理的压缩率

2、支持Hadoop本地库

Snappy缺点：

1、不支持split

2、压缩率比gzip低

3、Hadoop本身不支持，需要安装

4、Linux系统没有对应的命令

Snappy应用场景：当MR作业的map输出的数据比较大时，可以作为map到reduce的中间数据的压缩格式。或者是两个MR任务，它们之间数据传输的压缩格式。

Bzip2压缩优点：

1、支持split。有很高的的压缩率，比其他压缩算法都高。

2、Hadoop本身支持，但是不支持native。

3、在Linux系统下自带bzip2命令

Bzip2缺点：

1、压缩/解压缩速度慢，因为压缩率很高。

2、不支持本地库native

Bzip2应用场景：

1、对速度要求不高，但需要较高的压缩率

2、数据经过处理之后还是比较大，且处理之后使用的情况比较少

HDFS底层架构：

1、基于物理层存储的分布式，也就是说，存储的数据，是在两个节点以上的机器，而不是单台的服务器；而且数据存储是独立的，不会相互影响。

2、基于客户端/服务器模式。通常一个分布式文件系统，提供多个供用户访问的服务器。

3、通常情况下，HDFS会提供备份和容错的功能。默认情况下，HDFS会备份三份数据，可以通过更新配置文件更新备份数。如果备份数据中，有一份丢失，HDFS会通过剩下的备份数据来恢复它。

4、通常情况下，HDFS都是基于操作系统的本地文件系统。比如常见的ext3，ext4，NTFS

分布式文件系统的优点：

1、传统文件系统，容量和吞吐量有限制。分布式文件系统可以动态增加服务器来存储数据；分布式文件系统可以通过多个服务器并行处理数据，增加吞吐量。

2、多用户多应用并行读写。

3、扩充存储空间的成本低。

4、可提供冗余备份。

5、为分布式计算提供基础服务，也就是Hadoop中的MR计算任务。

HDFS基本概念：

1、HDFS是一个分布式文件系统。

2、HDFS是一个Java实现的，分布式的（多台服务器），可横向扩展（可动态增加节点和卸载节点）的文件系统。

3、HDFS是Hadoop的核心组件（核心组件有三个，另外两个是MapReduce，用于计算和分析海量数据；YARN，用于调用集群的资源，管理集群的CPU、内存等），用于存储海量数据。

4、基于*NIX，比如Linux、Unix

5、HDFS具有很高的容错性（集群中的节点如果一台故障，HDFS还是可以正常提供服务，后期也可以动态将宕机节点启动）、提供高吞吐量的数据访问（因为可以并发读写）。

6、HDFS适用于一次写入多次读取的情况，HDFS没有修改数据的概念；不支持并发写情况（是指写同一个文件）；小文件不合适，因为存储的每一个文件，都会在NameNode中存储一份元数据，NameNode内存有限制，小文件过多会导致NameNode内存不足，导致集群不可用。

HDFS前提和设计目标：

1、硬件错误是常态。错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。

2、适用于存储超大文件，可以达到PB、EP级。单个文件一般在百M以上。

3、可处理流数据，HDFS适用于批处理，不适合随机定位访问。

简单一致性模型：

1、HDFS应用程序需要对文件实行一次写、多次读的访问模式。如果想要修改，则需要删除之后重新上传。

2、程序采用“数据就近”原则分配节点执行。因为移动计算比移动数据的代价低，也就是通过程序分析出要访问的数据存储在哪台服务器，然后直接访问最近的服务器，这种效率高。

3、运行在普通廉价的服务器上，可以用普通的PC机用作服务器。即便发生硬件故障，也可以通过容错策略实现高可用。

HDFS局限性：

1、不适合低延迟的数据访问。高吞吐量代价是高延迟。Spark可以在内存中读取数据，可以解决高延迟。HBASE也可以弥补不足。

2、无法高效存储大量小文件。因为受限于NameNode的内存。

3、不支持多用户写入及修改文件。

HDFS基本概念——块：

1、HDFS基本存储单位是块，传统的块是存储在介质中，块也是读写的最小数据单位。

2、Hadoop2.X版本默认一块64M，2.X版本默认128M。块的大小可以在hdfs-site.xml中配置，1.X修改 dfs.block.size，2.X修改 dfs.blocksize，默认单位是比特。每个块有自己的全局ID。

3、HDFS会将一个文件分为一个或多个块来存储。每个块是独立的存储单位，是存储在集群中。

块的好处：

1、一个文件的大小，可以大于网络中任意一个磁盘的容量。可以把大文件分隔成很多块，分开存储。

2、简化了存储子系统的设计，简化了存储管理，消除了对元数据的顾虑。

3、块适用于数据备份，如果一个块故障，可以通过备份的块恢复，提供了容错能力和可用性。

块的冗余备份：

1、每个块在集群中都会存储多分数据，默认三份。

2、简化了存储子系统的设计，简化了存储管理，消除了对元数据的顾虑。

3、块适用于数据备份，提供了容错能力和可用性。

Rack1 和 Rack2 可以理解成两个服务器。

HDFS元数据：

1、文件系统目录树信息，包括文件名、目录名；文件和目录的从属关系；文件和目录的大小，创建时间，最后访问时间；文件和目录的权限。

2、文件和块的对应关系，包括文件由哪些块组成。

NameNode职责详解：

1、管理文件系统的命名空间，类似于D盘，E盘等。

2、记录每个块在DataNode的位置关系，和副本关系。

3、协调客户端对文件的访问，客户端如果要下载数据，首先通过NameNode获得下载数据的地址，然后通过地址下载数据。

4、记录文件的改动，如命名空间内的改动和空间本身属性的改动。

5、NameNode可以使用事务日志记录HDFS元数据的变化，使用映像文件存储文件系统的命名空间，包括文件映射和属性。

6、通过检查点（checkpoint）更新影像文件。

DataNode职责详情：

1、负责所在物理节点的存储管理，主要用来存储数据块。

2、一次写入，多次读取，不支持修改

3、文件由数据块组成，典型块大小为64M和128M

4、数据块会尽量散布在各个节点，增加读取效率

HDFS读文件流程：

首先客户端打开分布式文件系统，通过NameNode获取元数据块，得到块的信息（存储在哪个DataNode中），通过信息读取数据，读取完成后，关闭连接。

通过客户端访问，创建分布式文件系统的连接，通知NameNode需要创建数据，NameNode处理请求，客户端写入数据，写入完成后关闭连接。

HDFS可靠性：

1、冗余副本策略，所有数据块都有备份。DataNode启动时，会遍历本地文件系统，会产出一份HDFS数据块与本地文件的对应关系列表，并汇报给NameNode。

2、机架策略，集群一般放在不同的机架上，机架间的带宽要比机架内的带宽小。默认一个机架存储两份数据，另一个机架存储一份数据，可以防止机架故障时数据丢失，也可以提高带宽的利用率。

心跳机制：

1、NameNode周期性从DataNode接受心跳信号和块报告，用于监控集群，如果出现错误，会自动修复。

2、NameNode根据块报告验证元数据。如果DataNode没有按时发送心跳信号，NameNode会标记为宕机，不再发送I/O请求。

3、如果DataNode宕机，则副本数量下降，并且低于预设的阈值，NameNode会检测出这些数据块，并在合适的时机复制备份进行恢复。

4、重新复制数据块原因很多，包括数据副本损坏，磁盘错误，复制因子增大等。

安全模式：

1、启动NameNode会经过一个安全模式，用来保证数据安全。

2、在安全模式中，只能读取数据，不能写。

3、在安全模式中，NameNode会进行验证，收集DataNode的报告，当数据块达到最小副本数量以上时，会认为是安全的，并退出安全模式，可以进行数据写操作。

4、当检测数据块不足最小副本数时，HDFS会自动复制这个数据块，直到达标。

校验和：

1、HDFS客户端会对HDFS文件内容进行检测

2、在文件常见时，会校验每个文件的校验和（checksum），存储在一个隐藏文件中，最终会存储在命名空间中。可以通过这个校验和，检验数据块是否损坏。

3、如果正在读取的数据块损坏，可以读它的副本。

回收站：

1、删除文件时，先放入回收站trash中。

2、回收站中的数据可以快速恢复。可以设置一个时间阈值，如果回收站存放数据超过时间阈值，则永久删除，并释放占用的数据块。

3、默认情况回收站是关闭的，可以通过修改 core-site.xml 中添加 fs.trash.interval 打开并配置时间阈值，时间单位是分钟。

元数据保护：

1、映像文件和事务日志是NameNode存储的核心数据，可以配置多个副本。

2、副本会降低处理速度，但会增加安全性。

3、Hadoop1.X版本中，NameNode是单节点，如果发生故障需要手工切换。Hadoop2.X版本可以配置NameNode HA解决该问题。