FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式。每个inode是一个文件或目录的元数据的内部表示，并包含此类信息：文件的复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块。对于目录，则存储修改时间、权限和配额元数据
FsImage文件没有记录块存储在哪个数据节点。而是由名称节点把这些映射保留在内存中，当数据节点加入HDFS集群时，数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节点，此后会定期执行这种告知操作，以确保名称节点的块映射是最新的

名称节点的启动

在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作，使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数据支持客户端的读操作。
一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的FsImage文件和一个空的EditLog文件
名称节点起来之后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见），如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系统运行的十分缓慢，但是，如果往EditLog文件里面写就不会这样，因为EditLog 要小很多。每次执行写操作之后，且在向客户端发送成功代码之前，edits文件都需要同步更新

名称节点运行期间EditLog不断变大的问题

在名称节点运行期间，HDFS的所有更新操作都是直接写到EditLog中，久而久之， EditLog文件将会变得很大
虽然这对名称节点运行时候是没有什么明显影响的，但是，当名称节点重启的时候，名称节点需要先将FsImage里面的所有内容映像到内存中，然后再一条一条地执行EditLog中的记录，当EditLog文件非常大的时候，会导致名称节点启动操作非常慢，而在这段时间内HDFS系统处于安全模式，一直无法对外提供写操作，影响了用户的使用

解决方法：

使用2NN：第二名称节点是HDFS架构中的一个组成部分，它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间。SecondaryNameNode一般是单独运行在一台机器上

SecondaryNameNode的工作情况

（1）SecondaryNameNode会定期和NameNode通信，请求其停止使用EditLog文件，暂时将新的写操作写到一个新的文件edit.new上来，这个操作是瞬间完成，上层写日志的函数完全感觉不到差别；

（2）SecondaryNameNode通过HTTP GET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件，并下载到本地的相应目录下；

（3）SecondaryNameNode将下载下来的FsImage载入到内存，然后一条一条地执行EditLog文件中的各项更新操作，使得内存中的FsImage保持最新；这个过程就是EditLog和FsImage文件合并；

（4）SecondaryNameNode执行完（3）操作之后，会通过post方式将新的FsImage文件发送到NameNode节点上

（5）NameNode将从SecondaryNameNode接收到的新的FsImage替换旧的FsImage文件，同时将edit.new替换EditLog文件，通过这个过程EditLog就变小了

数据节点

数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表
每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux文件系统中

HDFS体系结构

主从结构模型：

命名空间管理：

HDFS的命名空间包含目录、文件和块
在HDFS1.0体系结构中，在整个HDFS集群中只有一个命名空间，并且只有唯一一个名称节点，该节点负责对这个命名空间进行管理
HDFS使用的是传统的分级文件体系，因此，用户可以像使用普通文件系统一样，创建、删除目录和文件，在目录间转移文件，重命名文件等

通信协议：

客户端：

HDFS体系结构的局限性

HDFS存储原理

冗余数据保存

作为一个分布式文件系统，为了保证系统的容错性和可用性，HDFS采用了多副本方式对数据进行冗余存储，通常一个数据块的多个副本会被分布到不同的数据节点上

优点：

数据存取策略

数据存放：

数据读取：

数据错误与恢复

名称节点出错：

数据节点出错：

数据出错：

***HDFS读写数据的流程

分布式数据库HBase

概述

HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表

HBase与传统关系数据库的对比分析

HBase数据模型

Hbase数据模型的结构：

数据坐标

HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格，因此，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳]

行式存储结构和列式存储结构

Hbase的实现原理

HBase的实现包括三个主要的功能组件：

（1）库函数：链接到每个客户端

（2）一个Master主服务器

（3）许多个Region服务器

表和Region的关系

一个HBase表被划分成多个Region

一个Region会分裂成多个新的Region

开始只有一个Region，后来不断分裂
Region拆分操作非常快，接近瞬间，因为拆分之后的Region读取的仍然是原存储文件，直到“合并”过程把存储文件异步地写到独立的文件之后，才会读取新文件

Region的定位

HBase的三层结构中各层次的名称和作用

三层结构保存Region的能力：

客户端访问数据时的“三级寻址”

Hbase的运行机制

HBase系统架构

客户端
– 客户端包含访问HBase的接口，同时在缓存中维护着已经访问过的Region位置信息，用来加快后续数据访问过程
Zookeeper服务器
– Zookeeper可以帮助选举出一个Master作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这就避免了Master的“单点失效”问题
Master：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：

– 管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作

– 实现不同Region服务器之间的负载均衡

– 在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布

– 对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移

Region服务器

– Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求分布式数据库

Region服务器工作原理

Store工作原理

HLog工作原理

HLog的作用：保证系统恢复

HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件，它是一种预写式日志（Write Ahead Log）
用户更新数据必须首先写入日志后，才能写入MemStore缓存，并且，直到MemStore缓存内容对应的日志已经写入磁盘，该缓存内容才能被刷写到磁盘

HLog工作流程：

MapReduce

概述

mapreduce的优点

mapreduce设计理念

计算向数据靠拢：移动数据需要大量的网络传输开销

Master/slave架构

MapReduce体系结构

MapReduce体系结构主要由四个部分组成，分别是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task

MapReduce工作流程

Map任务数量：Hadoop为每个split创建一个Map任务，split 的多少决定了Map任务的数目。大多数情况下，理想的分片大小是一个HDFS块

Reduce任务的数量：

最优的Reduce任务个数取决于集群中可用的reduce任务槽(slot)的数目
通常设置比reduce任务槽数目稍微小一些的Reduce任务个数（这样可以预留一些系统资源处理可能发生的错误）

Shuffle过程原理

Map端的Shuffle过程：

Reduce端的Shuffle过程：

合并（Combine）和归并（Merge）的区别：

两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>，如果合并，会得到<“a”,2>，如果归并，会得到<“a”,<1,1>>

WordCount实例

Map阶段：

Shuffle：

Combine：

Hive

概述

Hive是一个构建于Hadoop顶层的数据仓库工具

依赖分布式文件系统HDFS存储数据（HDFS作为高可靠性的底层存储，用来存储海量数据）
依赖分布式并行计算模型MapReduce处理数据（Hive需要把HiveQL语句转换成MapReduce任务进行运行）

Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系

Hive与传统数据库的对比分析

Hive系统架构

Hive工作原理

SQL语句转换成MapReduce的基本原理

①join的实现原理：

②group by的实现原理：

SQL查询转换成MapReduce作业的过程

Spark

概述

spark的特点

运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算
容易使用：支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程，可以通过Spark Shell进行交互式编程
通用性：Spark提供了完整而强大的技术栈，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件
运行模式多样：可运行于独立的集群模式中，可运行于Hadoop中，也可运行于Amazon EC2等云环境中，并且可以访问HDFS、Cassandra、HBase、Hive等多种数据源

Spark与Hadoop的对比

相比于Hadoop MapReduce，Spark主要具有如下优点：

◼ Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比Hadoop MapReduce更灵活

◼ Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高

◼ Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制

Spark和Hadoop的执行流程对比

使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源，而Spark将数据载入内存后，之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据

Spark运行架构

基本概念

◼ RDD：是Resillient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型

◼ DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系

◼ Executor：是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task

◼ Application：用户编写的Spark应用程序

◼ Task：运行在Executor上的工作单元

◼ Job：一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作

◼ Stage：是Job的基本调度单位，一个Job会分为多组Task，每组Task被称为Stage，或者也被称为TaskSet，代表了一组关联的、相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集

架构设计

与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：

◼ 一是利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销

◼ 二是Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，有效减少IO开销

Application

◼ 一个Application由一个Driver和若干个Job构成，一个Job由多个Stage构成，一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成

◼ 当执行一个Application时，Driver会向集群管理器申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行Task，运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其他数据库中

Spark运行基本流程

（1）首先为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext，进行资源的申请、任务的分配和监控

（2）资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程

（3）SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理；Executor向SparkContext申请Task，Task Scheduler将Task发放给Executor运行，并提供应用程序代码

（4）Task在Executor上运行，把执行结果反馈给TaskScheduler，然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源

RDD

RDD的作用：

RDD提供了一个抽象的数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，不同RDD之间的转换操作形成依赖关系，可以实现管道化，避免中间数据存储

RDD的概念：

一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算

RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，不能直接修改，只能基于稳定的物理存储中的数据集创建RDD，或者通过在其他RDD上执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建得到新的RDD

RDD运行原理：

通过“动作”（Action）和“转换”（Transformation）算子进行运算

执行过程如下：

◼ RDD读入外部数据源进行创建

◼ RDD经过一系列的转换（Transformation）操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个转换操作使用

◼ 最后一个RDD经过“动作”操作进行转换，并输出到外部数据源

RDD特性：

高效的容错性：血缘关系、重新计算丢失分区、无需回滚系统、重算过程在不同节点之间并行、只记录粗粒度的操作
中间结果持久化到内存，数据在内存中的多个RDD操作之间进行传递，避免了不必要的读写磁盘开销
存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化

RDD之间的依赖关系：

窄依赖表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区
宽依赖则表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区

Stage的划分：

◼ 在DAG中进行反向解析，遇到宽依赖就断开

◼ 遇到窄依赖就把当前的RDD加入到Stage中

◼ 将窄依赖尽量划分在同一个Stage中，可以实现流水线计算

两种不同的Stage：

RDD在Spark架构中的运行过程

（1）创建RDD对象；

（2）SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG；

（3）DAGScheduler负责把DAG图分解成多个Stage，每个Stage中包含了多个Task，每个Task会被TaskScheduler分发给各个WorkerNode上的Executor去执行。

代码+shell

MapReduce

wordCount案例：

Mapper类：

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
	
	Text k = new Text();
	IntWritable v = new IntWritable(1);
	
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)	throws IOException, InterruptedException {
		
		// 1 获取一行
		String line = value.toString();
		
		// 2 切割
		String[] words = line.split(" ");
		
		// 3 输出
		for (String word : words) {
			
			k.set(word);
			context.write(k, v);
		}
	}
}

Reducer类：

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

int sum;
IntWritable v = new IntWritable();

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
		
		// 1 累加求和
		sum = 0;
		for (IntWritable count : values) {
			sum += count.get();
		}
		
		// 2 输出
         v.set(sum);
		context.write(key,v);
	}
}

Driver驱动类：

public class WordCountDriver {

	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

		// 1 获取配置信息以及获取job对象
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);

		// 2 关联本Driver程序的jar
		job.setJarByClass(WordCountDriver.class);

		// 3 关联Mapper和Reducer的jar
		job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

		// 4 设置Mapper输出的kv类型
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

		// 5 设置最终输出kv类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		
		// 6 设置输入和输出路径
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		// 7 提交job
		boolean result = job.waitForCompletion(true);
		System.exit(result ? 0 : 1);
	}
}

提交到集群运行：

hadoop jar jar包路径全类名输入路径输出路径

示例：

hadoop jar wc.jar com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/input /user/atguigu/output

HBase

启动：bin/start-hbase.sh

停止：bin/stop-hbase.sh

进入shell操作：bin/hbase shell

shell命令：

创建表：create 'student','Sname','Ssex','Sage','Sdept','course'

插入数据：

①put 'student','95001','Sname','LiYing'（为student表添加了学号为95001，名字为LiYing的一行数据，其行键为95001）

②put 'student','95001','course:math','80'（为95001行下的course列族的math列添加了一个数据）

删除数据：

①delete 'student','95001','Ssex'（删除了student表中95001行下的Ssex列的所有数据）

②deleteall 'student','95001'（删除了student表中的95001行的全部数据）

查看数据：

①get 'student','95001'（返回的是‘student’表‘95001’行的数据）

②scan 'student'（返回的是‘student’表的全部数据）

删除表

第一步：disable 'student' ：让表不可用

第二步：drop 'student'：删除表

查询表历史数据：

1.创建表的时候指定版本：create 'teacher',{NAME=>'username',VERSIONS=>5}

2.插入数据：

1.put 'teacher','91001','username','Mary'
2.put 'teacher','91001','username','Mary1'
3.put 'teacher','91001','username','Mary2'
4.put 'teacher','91001','username','Mary3'
5.put 'teacher','91001','username','Mary4'  
6.put 'teacher','91001','username','Mary5'

3.查询时指定版本即可：

get 'teacher','91001',{COLUMN=>'username',VERSIONS=>5}

即可查询出最新的5个版本的数据：

Hive

hive-site.xml文件

<configuration>
  <!-- 存储元数据mysql相关配置 -->
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/hive3?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
  </property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  </property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>root</value>
  </property>

  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>hadoop</value>
  </property>

  <!-- H2S运行绑定host -->
  <property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
    <value>hadoop102</value>
  </property>

  <!-- 远程模式部署metastore metastore地址 -->
  <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://hadoop102:9083</value>
  </property>

  <!-- 关闭元数据存储授权  -->
  <property>
    <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
    <value>false</value>
  </property>

  <!--Spark依赖位置（注意：端口号8020必须和namenode的端口号一致）-->
  <property>
    <name>spark.yarn.jars</name>
    <value>hdfs://hadoop102:8020/spark-jars/*</value>
  </property>
  <!--Hive执行引擎-->
  <property>
    <name>hive.execution.engine</name>
    <value>spark</value>
  </property>

</configuration>

大数据开发技术与实践期末复习（HITWH）

分布式文件处理系统HDFS

分布式文件系统

HDFS简介

块（block）

主要组件的功能

**名称节点

FsImage文件

名称节点的启动

名称节点运行期间EditLog不断变大的问题

SecondaryNameNode的工作情况

数据节点

HDFS体系结构

HDFS体系结构的局限性

HDFS存储原理

冗余数据保存

数据存取策略

数据错误与恢复

***HDFS读写数据的流程

分布式数据库HBase

概述

HBase与传统关系数据库的对比分析

HBase数据模型

数据坐标

行式存储结构和列式存储结构

Hbase的实现原理

表和Region的关系

Region的定位

HBase的三层结构中各层次的名称和作用

客户端访问数据时的“三级寻址”

Hbase的运行机制

HBase系统架构

Region服务器工作原理

Store工作原理

HLog工作原理

MapReduce

概述

mapreduce的优点

mapreduce设计理念

Master/slave架构

MapReduce体系结构

MapReduce工作流程

Shuffle过程原理

WordCount实例

Hive

概述

Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系

Hive与传统数据库的对比分析

Hive系统架构

Hive工作原理

SQL语句转换成MapReduce的基本原理

SQL查询转换成MapReduce作业的过程

Spark

概述

spark的特点

Spark与Hadoop的对比

Spark和Hadoop的执行流程对比

Spark运行架构

基本概念

架构设计

Application

Spark运行基本流程

RDD

RDD在Spark架构中的运行过程

代码+shell

MapReduce

HBase

Hive

猜你喜欢