HDFS、MapReduce原理--学习笔记

1.Hadoop框架

1.1框架与Hadoop架构简介

（1）广义解释
从广义上来说，随着大数据开发技术的快速发展与逐步成熟，在行业里，Hadoop可以泛指为：Hadoop生态圈。
也就是说，Hadoop指的是大数据生态圈整体。
（2）狭义解释
从狭义上来说，Hadoop是指Hadoop这个开源框架，它的核心组件有：
a）HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储；
b）MapReduce（分布式计算）：解决海量数据计算；
c）YARN（作业资源调度）：解决资源任务调度。
为什么大数据框架Hadoop需要引入分布式技术呢？
分布式指的是：多台计算机（或服务器）完成不同事情。
比如，多台电脑完成不同工作，类似于：一个餐厅厨房有3个人，一个人买菜、一个人切菜、一个人炒菜，效率提高了
从广义上来说，Hadoop指的是Hadoop大数据生态圈；而从狭义上而言，Hadoop是指Hadoop开源框架。

2.HDFS组件

2.1HDFS简介

HDFS（Hadoop Distribute File System）指的是：Hadoop分布式文件系统，是Hadoop核心组件之一，用于提供分布式存储服务。
HDFS分布式文件系统的基础架构是怎样的呢？包含三个角色：
（1）NameNode主节点

HDFS系统的主角色，是一个独立的进程。
a）负责管理HDFS整个文件系统;
b）负责管理DataNode。

（2）DataNode从节点

HDFS系统的从角色，是一个独立进程。
a）主要负责数据的存储，即存入数据和取出数据。

（3）Secondary NameNode辅助节点

NameNode的辅助，是一个独立进程。
a）主要帮助NameNode完成元数据整理工作（打杂）。[Hive]

（1）数据信息存储在了HDFS分布式文件系统中
（2）使用DataGrip客户端编写HQL程序
（3）MySQL存储元数据，且映射存储在HDFS中的数据信息

由于单机存储性能有限，此时，采用更多数量的服务器提供分布式存储，可以实现1+1>2的效果。

2.2 管理数据资源

1，分块管理
当有了HDFS分布式文件存储系统，就可以来存储数据文件了。
那么，当把大小不一的数据文件存储到各台服务器中，会遇到什么麻烦呢？
（1）在hdfs-site.xml文件中配置[了解]
要如何设置默认文件上传到HDFS中拥有的副本数量呢？路径名：

/export/server/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
# 在文件中的<configuration>标签内做设定.

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>

HDFS在使用分块管理数据的同时，还对数据块进行了备份处理，并实现了三副本机制。

2.3edits与fsimage

我们知道，在HDFS中，文件是被划分了一堆堆的block块
那么，如果文件很大且很多，而HDFS又是如何记录及整理文件和block块的关系呢？
实际上，NameNode主节点就会负责处理这些问题。

在NameNode主节点中，有：
（1）edits：负责记录文件、块信息，有很多edits
（2）fsimage：会将多个edits合并为fsimage

（1）edits
edits是一个流水账文件，记录了HDFS中的每一次操作，以及本次操作影响的文件及对应的block信息。
（2）fsimage
为了操作便捷，会将全部的edits，都合并为最终结果，此时，就得到了一个fsimage文件。
通常地，edits用于记录每一次操作，多个或所有edits文件合并成fsimage。

2.4查看元数据文件

了解了edits和fsimage后，则会有个问题产生：edits和fsimage存放在哪呢？

（1）NameNode存放路径:
edits和fsimage路径: /export/data/hadoop/dfs/name/current
（2）DataNode存放路径
edits和fsimage路径: /export/data/hadoop/dfs/data/current

在HDFS基础架构的不同角色中，对于元数据的处理遵循：
（1）NameNode：元数据管理维护
（2）SecondaryNameNode：元数据合并
（1）NameNode：元数据管理维护
NameNode基于edits和FSImage的配合，会完成整个文件系统数据文件的管理：

a）每次对HDFS的操作，均被edits文件记录
b）edits达到大小上限后，会开启新的edits记录
c）定期进行edits的合并操作
如当前没有fsimage文件，会将全部edits合并为第一个fsimage；
如当前已存在fsimage文件，将全部edits和已存在的fsimage进行合并，形成新的fsimage；
d）重复123流程。

（2）SecondaryNameNode：元数据合并
SecondaryNameNode会通过http从NameNode拉取数据（edits和fsimage），然后合并完成后，定期提供给NameNode使用。
对于元数据的合并，是一个定时过程，只要有一个达到条件就执行。基于：

dfs.namenode.checkpoint.period，默认3600（秒）即1小时
dfs.namenode.checkpoint.txns，默认1000000，即100W次事务

检查是否达到条件，默认60秒检查一次，基于：

dfs.namenode.checkpoint.check.period，默认60（秒），来决定

2.5元数据存储原理

HDFS的基础架构为：
（1）NameNode主节点
用于管理HDFS元数据（文件路径，文件的大小，文件的名字，文件权限，文件的block切片信息….）。
（2）DataNode从节点
用于真正存储数据块。
（3）Secondary NameNode辅助节点
用于辅助NameNode，并分担其工作量。
元数据在NameNode、Secondary NameNode之间是怎么来存储的呢？

（1）NameNode
1）NameNode第一次启动时，先把最新的fsimage文件中内容加载到内存中，同时会把
edits文件中内容也加载到内存中；
2）客户端发起指令(增删改查等操作),NameNode接收到客户端指令把每次产生的新的指令操作先放到内存中;
3）然后把刚才内存中新的指令操作写入到edits_inprogress文件中;
4）edits_inprogress文件中数据到了一定阈值的时候,把文件中历史操作记录写入到序列化的edits备份文件中(同时更新文件名);
5）NameNode就在上述2-4步中循环操作...

（2）Secondary NameNode

1）当Secondary NameNode检测到自己距离上一次检查点(checkpoint)已经1小时或者事务数达到100w,就触发Secondary NameNode询问NameNode是否对edits文件和fsimage文件进行合并操作；
2）NameNode告知可以进行合并；
3）Secondary NameNode将NameNode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载/拉取到本地，并加载到内存进行合并(这个过程称检查点checkpoint）；
4）Secondary NameNode把刚才合并后的fsimage.checkpoint文件拷贝给NameNode；
5）NameNode把拷贝过来的最新的fsimage.checkpoint文件,重命名为fsimage,覆盖原来的文件。

一般地，edits、fsimage存储的文本内容都进行了序列化和反序列化操作，因此内容基本乱码。

2.6HDFS存储原理

副本机制
当使用HDFS分布式文件系统存储数据时，遵循三个原理机制：（1）副本机制
（2）负载均衡机制
（3）心跳机制
副本机制指的是：为了保证数据安全和效率，每个block块会默认切割为128MB（134217728字节），且block块信息会存储多个副本，默认是3个。
而当存储多个副本，满足条件：

（1）第一副本保存在客户端所在服务器；
（2）第二副本保存在和第一副本不同机架服务器上；
（3）第三副本保存在和第二副本相同机架的不同服务器中。

Rack是机架名称，Node是服务器名称。机架与服务器之间满足：

（1）一个机架上，可以安装多台服务器
（2）一个服务器中，运行一个DataNode服务

block如何选择写入副本的DataNode呢？

a）第一个副本选择本地机架，距离近，上传速度快；
b）第二个副本选择远程机架的随机节点，保证数据的可靠性；
c）第三个副本选择第二个副本所在机架的随机节点，而不是其他机架，是同时兼顾可靠性+效率的。

当备份第2、3个副本时，通常存放在一个机架中，遵循就近原则。

2.7负载均衡机制

负载均衡就是一种计算机网络技术，用来在计算机集群、网络连接、CPU、磁盘或其他资源中分配负载，以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间，同时避免过载的目的。
通俗地说，负载均衡就是给各个服务器node分配的任务尽可能均匀一些，不至于谁特别闲，谁又特别忙。
负载均衡机制是NameNode为了保证不同的DataNode中block块信息大体一致，而分配存储任务时，会优先保存在存储容量比较大的DataNode上。
一般地，集群往往需要通过负载均衡，来对外提供服务。而HDFS存储数据时，也遵循负载均衡机制。
在负载均衡机制下，节点的磁盘利用率会尽可能的均等。
比如，在集群环境中，不同服务器存储的block信息效果。
虽然HDFS存储数据时，遵循负载均衡，但这种均衡属于相对均衡，即尽可能均等分配。

2.8心跳机制

心跳机制就是每隔几分钟发送一个固定信息给服务端，服务端收到后回复一个固定信息。如果服务端几分钟内，没有收到客户端信息，则视客户端已断开。发包方可以是
客户端，也可以是服务端，具体看哪边实现更方便、合理。

（1）DataNode每隔3秒钟向NameNode汇报自己的状态信息；
（2）如果某个时刻，DataNode连续10次不汇报了，NameNode会认为DataNode有可能宕机了；
（3）NameNode就会每5分钟(300000毫秒)继续发送一次确认消息，连续2次没有收到回复，就认定DataNode此时一定宕机了。

2.9HDFS读写数据

HDFS写入数据流程
在HDFS写入数据时，有几个注意事项：

（1）数据包
每次读取64kb大小的数据，称之为一个packet数据包。然后将packet数据包写入一个队列中，反复多次读完文件的全部数据，且都会写入到队列(data queue)中；
（2）记录信息
NameNode会对文件进行一系列检查，比如是否有同名文件、路径对不对等，并记录新文件的信息到元数据中，以及记录文件写入的数据块信息
（3）保存副本
NameNode会管理对应的DataNode，确认数据是否已经被保存在block块中。当检测到至少保存了一个副本的数据，则认为数据已保存成功。

写入流程：

1）客户端给NameNode，发起写入数据的请求；
2）NameNode接收到客户端请求后，开始校验（是否有权限、路径是否存在、文件是否
存在等），如果校验成功，就告知客户端可以准备写入数据；
3）客户端收到可以写入的消息后，开始把文件数据分割成默认128MB大小的block块，并且把block块数据拆分成64kb的packet数据包，然后放入传输队列；
4）客户端携带block块信息，再次向NameNode发送请求，获取能够存储block块的DataNode列表；
5）NameNode查看当前距离上传位置较近且不忙的DataNode，放入列表中，返回给客户端；
6）客户端连接DataNode，开始发送packet数据包，第一个DataNode接收完后，就给客户端ack应答（客户端就可以传入下一个packet数据包），同时第一个DataNode开始复制刚才接收到的数据包给DataNode2，接收后也复制给DataNode3（复制成功也需要返回ack应答），最终建立了pipeline传输通道以及ack应答通道；
7）其他packet数据包，根据第一个packet数据包经过的传输通道和应答通道，循环传入packet，直到当前block块传输完成（存储了block信息的DataNode需要把已经存储的块信息定期的同步给NameNode）；
8）其他block块数据存储，反复多次执行上述4-7步，直到所有block块传输完成，意味着文件数据被写入成功（NameNode把该文件的元数据也要保存）；
9）最后客户端和NameNode互相确认，文件数据已经保存完成。

2.10HDFS读取数据流程

在HDFS读取数据时，有几个注意事项：
NameNode会对文件进行一系列检查，比如如文件是否存在，是否有权限获取等。
读取流程：

1）客户端给NameNode发送读取文件请求；
2）NameNode接收到请求，然后进行一系列校验（路径是否存在、文件是否存在、是否有权限等），如果没有问题，就告知可以开始读取；
3）客户端需要再次和NameNode确认当前文件在哪些DataNode中存储；
4）NameNode查看当前距离下载位置较近且不忙的DataNode，放入列表中返回给客户端；
5）客户端找到最近的DataNode开始读取文件对应的block块信息(每次传输是以64kb的packet数据包)，放到内存缓冲区中；
6）接着读取其他block块信息，循环上述3-5步，直到所有block块读取完毕(根据块编号拼接成完整数据)；
7）最后从内存缓冲区把数据通过流写入到目标文件中。

3，归档模式

，为什么要归档呢？
在存入数据文件到HDFS时，会发现每个小文件单独存放到HDFS都会占用一个block块，那么HDFS就需要依次存储每个小文件的元数据信息，浪费资源。当然，归档后也更加便于集中管理！
当要对一些数据文件进行归档时，语法：
hadoop archive -archiveName 归档名称.har -p 原始文件的目录归档文件的存储目录
归档后文件结尾为.har。
若要查看归档后的目录或文件信息，可以使用命令：

# 查看文件或目录列表信息
hdfs dfs -ls 目录或文件名
# 查看文件内容
hdfs dfs -cat 文件名

# 查看归档内的单个文件内容
hdfs dfs -cat har:///xxx/归档名称.har/文件名

hadoop archive -archiveName test.har -p
/itheima/code /arch

3.1垃圾桶机制

垃圾桶模式，类似于Windows系统的回收站

（1）未设定垃圾桶模式时
删除数据则无法恢复，直接永久删除了
（2）设定垃圾桶模式后
已删除的文件或不会立刻消失，而是会存放在HDFS
的/user/root/.Trash/Current/目录下
此时，可以去垃圾桶里把文件进行恢复，并继续使用

当设定垃圾桶模式时，有两种常见方式：

（1）直接在Shell中使用vi命令修改
这个方式设定垃圾桶模式有个缺陷: 先关闭Hadoop服务，比如在node1中执行
stop-all.sh，而后再启动服务
（2）使用第3方终端软件修改，比如NotePad++
修改模式后，保存文件即可生效.

/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
# 找到core-site.xml

修改core-site.xml文件，记得必须先在文件的标签下添加

<!-- 设置垃圾桶模式 -->
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>

当设定为垃圾桶模式后，可以执行命令：

# 删除hdfs中的某文件
hdfs dfs -rm 文件名
# 恢复已删除的文件
hdfs dfs -mv /user/root/.Trash/Current/路径及文件名 指定恢复到的目录名

当未设定垃圾桶模式时，删除文件则直接被丢失了。[注意]
还需注意的是：在Web页面上点击按钮删除文件时，是永久删除（会跳过回收站，直接删除）。
当在HDFS中，从垃圾桶中恢复数据，执行的是mv移动命令

4，MapReduce组件

MapReduce简介
MapReduce表示分布式计算，顾名思义，即以分布式技术完成数据的统计，得到需要的结果。
MapReduce也是Hadoop核心组件之一，用于提供分布式计算服务。
a）Map阶段并行处理输入的数据；
b）Reduce阶段对Map结果进行汇总处理。
在大数据开发技术下的分布式计算引擎，常见模式有

（1）分散 -> 汇总模式
MapReduce
（2）中心调度 -> 步骤执行模式
Spark、Flink

4.1统计词频

1）先要进入到mapreduce所在目录，命令：

cd /export/server/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce

2）接着，执行案例程序命令：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar 案例名 数据文件路径名 生成结果路径名

4.2WordCount原理

值得注意的是，MapReduce的核心思想：分而治之。
所谓分而治之，就是把一个复杂的问题按一定的分解方法分为规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的解，再把各部分的解组成整个问题的结果。在这期间：

（1）Map：负责【分】，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理；
（2）Reduce：负责【合】，即对map阶段的结果进行全局汇总处理。

a. Map功能接口提供了【分散】的功能，由服务器分布式对数据进行处理；
b. Reduce功能接口提供了【汇总（聚合）】的功能，将分布式的处理结果汇总统计。[分析]
此时，我们就来简单分析一下，WordCount案例是如何通过MapReduce完成分布式计算的？
假定有4台服务器用来执行MapReduce任务，其中，3台服务器执行Map，1台服务器执行Reduce。
对于MapReduce执行任务的流程，要多思考加多动手实践，才能出真知

4.3MapReduce阶段任务

MapReduce计算会依次走3个阶段任务：
阶段1：Map阶段
阶段2：Shuffle阶段
阶段3：Reduce阶段 [wordcount]
MapReduce在Map阶段的基本流程：

第1步：是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认情况下，Split size等于Block size[128MB]。每一个切片由一个MapTask处理（当然，也可以通过参数单独修改split大小）；
第2步：是对切片中的数据按照一定的规则解析成对。默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。key是每一行的起始位置(单位是字节)，value是本行的文本内容；
第3步：是调用Mapper类中的map()方法。把上阶段中每解析出来的一个，都调用一次map()方法，而每次调用map()方法都会输出零个或多个键值对；
第4步：是按照一定的规则，对第3步输出的键值对进行分区。默认是只有一个区。分区的数量就是Reducer任务运行的数量。且默认只有一个Reducer任务；
第5步：是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第6步，那么进入第6步；如果没有，直接输出到文件中；
第6步：是对数据进行局部聚合处理，也就是combiner（规约、组合）处理。键相等的键值对会调用一次reduce方法。经过这一步，数据量会减少。当然，本步骤默认是没有的。

阶段2：Shuffle阶段[数据小块 -> 合并且排序后结果]
shuffle阶段是Mapreduce的核心，它分布在Mapreduce的map阶段和reduce阶段之间。一般把从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffle。依次进行

Collect(收集) -> Spill(溢出) -> Merge(合并) -> Copy(复制) ->
Merge(合并) -> Sort(排序)
1
Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是
key/value，Partition分区信息等；

Spill阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值(80%)的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序；

Merge阶段：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件；

Copy阶段： ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上；

Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作；

Sort阶段：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask只需保证Copy的数据的最终整体有效性即可。

阶段3：Reduce阶段[各部分结果 -> 合并总结果]
MapReduce在Reduce阶段的基本流程：

第1步：是Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对。Mapper任务可能会有很多，因此Reducer会复制多个Mapper的输出；

第2步：是把复制到Reducer本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据，再对合并后的数据排序；
第3步：是对排序后的键值对调用reduce方法。键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对。最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。

当要把数据进行收集且排序处理的阶段，一般是指Shuffle阶段
注意：MapReduce是Hadoop中的分布式计算组件，一般以【分散->汇总（聚合）模式】执行计算任务。

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