Hadoop2.0探讨

news2024/11/16 16:42:38

文章目录

      • 8. Hadoop 再探讨
        • 8.1 Hadoop的优化与发展
        • 8.2 HDFS 的FA和Federation(Hadoop2.0新特性)
          • 8.2.1 HDFS HA
          • 8.2.2 HDFS Federation
        • 8.3 YARN
          • 8.3.1 MapReduce1.0的缺陷
          • 8.3.2 Yarn设计思路
          • 8.3.3 Yarn体系结构
          • 8.3.4 Yarn工作流程
          • 8.3.5 Yarn框架和MapReduce1.0框架对比分析
          • 8.3.6 Yarn框架的发展目标
        • 8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的组件
          • 8.4.1 Pig
          • 8.4.2 Tez
          • 8.4.3 Spark和Kafka

8. Hadoop 再探讨

8.1 Hadoop的优化与发展

  • Hadoop1.0的局限和不足

    • 抽象层次低，需人工编码：编写一个非常简单的代码都需要人工编写MapReduce代码，进行编译打包运行
    • 表达能力有限：现实中的一些问题不是使用Map和Reduce就能完成的
    • 开发者需要自己管理作业（Job）之间的依赖关系：多个MapReduce任务之间的前后关系需要人工管理
    • 难以看到程序整体逻辑
    • 执行迭代操作效率低：每次迭代都需要将结果先写入到HDFS中，下一个MapReduce任务再从HDFS中读取数据
    • 资源浪费：整个任务执行过程中Map任务结束之后才能进行Reduce任务，导致Reduce一直处于空闲状态

  • Hadoop2.0的优化与发展

    • Hadoop自身两大核心组件，MapReduce和HDFS的架构设计改进
    • Hadoop生态系统其他组件的不断丰富，包括Pig、Tez、Spark和Kafka等

  • Hadoop1.0到Hadoop2.0对比

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  • 不断完善的Hadoop生态系统

    image-20231010171906733

8.2 HDFS 的FA和Federation(Hadoop2.0新特性)
8.2.1 HDFS HA

  • 整体结构

    • 名称节点发生故障，则立即切换到待命节点
    • 共享存储系统保证（活跃）名称节点和（待命）名称节点的中保存信息的同步
    • 共享存储系统将活跃节点的Editlog不断的同步到待命节点

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8.2.2 HDFS Federation

  • HDFS1.0中存在的问题

    • 单点故障问题：通过HA解决
    • 不可以水平扩展 ：纵向扩展如加内存可能导致启动时间过长
    • 系统整体性能受限于单个名称节点的吞吐量：一秒钟可以接入多少外部节点还是由外部节点决定的
    • 单个名称节点难以提供不同程序之间的隔离性：一个程序消耗的资源非常大，可能导致另外的程序无法运行
    • HDFS HA是热备份，提供高可用性、但是无法解决可扩展性、系统性能和隔离性

  • HDFS Federation架构

    • 提供多个名称节点，由用户设置，名称节点之间彼此独立

    • Federation提供了向后的兼容性：单名称节点的应用程序可以无缝迁移到多名称节点

    • 所有的名称节点共享底层的数据节点

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    • 通过用户挂载不同的命名空间，使用不同的名称节点，用户可以看到一个全局命名空间挂载表，用户可以看到每个子命名空间

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  • HDFS Federation设计可解决单名称节点存在的问题

    • 集群扩展性问题：多个名称节点，每个名称节点可以独立的管理一个目录，让一个集群可以扩展到更多空间去
    • 性能更高效：多个名称节点各自管理数据，而且可以同时提供对外服务
    • 良好的隔离性：不同数据分给不同的名称节点去管理，有效的对应用程序进行隔离
8.3 YARN
8.3.1 MapReduce1.0的缺陷

  • 缺陷

    • 存在单点故障：只有一个JobTracker负责整个作业的管理调度

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    • JobTracker"大包大揽"导致任务过重：资源管理调度分析、任务管理分配、任务监控以及失败的恢复

    • 容易出现内存溢出：只考虑MapReduce的任务数量，不考虑单个MapReduce任务消耗的资源，多个耗内存的任务一起执行，可能会导致内存溢出

    • 资源划分不合理：将资源等分为slot，Map的slot和Reduce的slot隔离，Map在运行时，Reduce的slot资源浪费

8.3.2 Yarn设计思路

  • 将JobTracker三大功能拆分

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  • MapReduce1.0和Hadoop2.0

    • MapReduce1.0既是一个计算框架，也是一个资源调度框架
    • Hadoop2.0将MapReduce1.0中的资源管理调度功能单独分离出来，形成了YARN,使得Yarn成为了纯粹的资源管理调度框架
    • 而被剥离了资源管理调度功能的MapReduce框架就变成了MapReduce2.0，它是运行在Yarn上的纯粹计算框架，不再负责资源调度管理任务，而是由Yarn提供资源管理调度服务
8.3.3 Yarn体系结构

  • Yarn体系结构

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  • Yarn各个组成部分作用

    • ResourceManager
      • 处理客户端请求
      • 启动/监控 ApplicaionMaster
      • 监控NodeManager
      • 资源分配与调度
    • ApplicationMaster
      • 为应用程序申请资源，并分配给内部任务
      • 任务调度、监控与容错（失败恢复）
      • 运行MapReduce所需要的资源(cpu)等由applicationMaster向ResourceManager申请
    • NodeManager
      • 是单个节点上的资源管理
      • 处理来自ResourceManager的命令
      • 处理来自ApplicationMaster的命令

  • ResourceManager作用、

    • ResourceManager包括了Scheduler（调度器）和Applications Manager(应用程序管理器)

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    • 将内存资源以容器的形式分配，而不是以slot的形式分配

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  • ApplicationMaster

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    • ApplicationMaster的主要功能

      • 当用户作业提交时，ApplicationMater与ResourceManager协商获取资源，ResourceManager会以容器的形式给ApplicationMaster分配资源
      • 把获得的资源进一步分配给内部的各个任务（Map任务和Reduce任务），实现资源的“二次分配”
      • 与NodeManager保持交互通信进行应用程序的启动、运行、监控和停止，监控申请到的资源的使用情况，对所有任务的执行进度和状态进行监控，并在任务发生失败时执行失败恢复（即重新申请资源重启任务）
      • 定时向ResourceManager发送“心跳”信息，报告资源的使用情况和应用的进度信息
      • 当作业完成时，ApplicationMaster向ResourceMnager注销容器，执行周期完成

    • NodeManager:驻留在一个Yarn集群中的每一个节点的代理

      • 容器生命周期管理：容器具体运行Map任务或者Reduce任务，还可以支持其他的计算框架
      • 监控每个容器资源（CPU、内存等）使用情况
      • 跟踪节点健康状态
      • 以“心跳”的方式与ResourceManager保持通信
      • 向ResourceManager汇报作业的资源使用情况和每个容器的运行状态
      • 接受ApplicationMaster的启动/停止容器的各种请求

    • NodeManager的主要说明

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  • YARN和Hadoop平台其他组件的统一部署

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8.3.4 Yarn工作流程

  • Yarn提交作业之后的全流程执行过程

    • 用户编写客户端应用程序，向Yarn提交应用程序，提交内容包括：Applications Master程序、启动Applications Master命令、以及用户程序

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    • ResourceManager负责接受和处理来自客户端请求

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    • ApplicationMaster被创建会首先向ResourceManager注册：为了ResourceManager能够实时监控ApplicationMaster

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    • ApplicationMaster向ResourceManager申请资源

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    • ResourceManager以“容器”的形式向ApplicaionMaster分配资源

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    • 资源二次分配，在容器中将资源分配给Map任务和Reduce任务

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    • 各个任务向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度

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  • 应用承租运行完成，注销关闭ApplicationMaster

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8.3.5 Yarn框架和MapReduce1.0框架对比分析

  • 大部分API以及接口是兼容的

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  • Yarn相对于MapReduce1.0的优势

    • 大大减少了承担中心服务功能ResourceManager的资源消耗
    • ApplicationMaster来完成需要大量资源消耗的任务调度和监控
    • 多个作业对应多个ApplicationMaster，实现了监控分布化
    • MapReduce1.0既是一个计算框架，又是一个资源管理调度框架，但是，只能支持MapReduce编程模型
    • Yarn是一个纯粹的资源调度管理框架，在它上面可以运行包括MapReduce在内的不同类型的计算框架，只要编程实现相应的ApplicationMaster.
    • Yarn中的资源管理比MapReduce1.0更高效，以容器为单位，而不是以slot为单位
8.3.6 Yarn框架的发展目标

  • 目标：在一个Yarn上运行多个计算框架

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  • 为什么要实现“一个集群多个框架”？

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    • 为了避免不同类型的应用之间互相干扰，企业需要把内部的服务器拆分成多个集群，分别安装运行不同的计算框架，“即一个框架一个集群”

      • 但是这样导致集群资源利用率低
      • 数据无法共享
      • 维护代价高

    • Yarn的实现优势

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    • Yarn上部署各种计算框架

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8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的组件
8.4.1 Pig

  • Pig简要介绍

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  • Pig提供的相关操作

    • 过滤，分组，连接，排序等

  • Pig的优势

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  • Pig能做什么？

    • 加载数据，表达转换数据，存储最终结果

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    • 企业将数据收集通过Pig进行数据加工：对收集过来的数据进行抽取、转换、加载，之后再放入数据仓库（Hive）

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    • Pig Latin的应用程序实例

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    • 将执行代码转换为流程图，使用MapReduce解决

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  • Pig的应用场景

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  • Pig的主要用户

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8.4.2 Tez

  • Tez框架简要介绍

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  • Tez将Map和Reduce拆分成更细粒度的字任务

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    • 分解后的元操作可以任意灵活组合，产生新的操作
    • 经过一些控制程序组装后，可以形成一个大的DAG作业
    • 通过DAG作业的方式运行MapReduce作业，提供程序运行的整体处理逻辑
    • Hortonworks把Tez应用到数据仓库Hive的优化中，使得性能提升了约100倍

  • HiveQL在MapReduce和Tez中的执行情况对比

    • 在MapReduce中三次写入HDFS的行为降低性能

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    • Tez的优化主要体现在
      • 去除连续两个作业之间的“写入HDFS”
      • 去除每个工作流中多余的Map阶段

  • Tez可应用于多个框架

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  • Tez在Hadoop生态系统中的作用

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  • Tez+Hive与Impala、Dremel、Drill区别

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8.4.3 Spark和Kafka

  • Hadoop缺陷

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  • Spark的优势

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  • Kafka

    • 一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，用户通过Kafka系统可以发布大量的消息，同时也能实时订阅消费消息
    • 可以同时男足在线实时处理和批量离线处理

  • Kafka作用

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