概述
该篇文章主要解释Hadoop2.0三大组件HDFS+MapReduce+Yarn.其中HDFS负责存储，MapRduce负责计算，Yarn负责资源管理。
HDFS
HDFS架构图
- namenode,名字节点，最主要管理HDFS的元数据信息
- datanode,数据节点，存储文件块、
- replication，文件块的副本，目的是确保数据存储的可靠性
- rack机器
- Client客户端。凡是通过指令或代码操作的一端都是客户端。
- Client的Read(从HDFS下载文件到本地)
- Client的Write(上传文件到HDFS上)
HDFS读取文件过程
1.客户端向namenode发起Open File。目的是获取要下载的文件的输入流。
2.客户端在发起Open File的同时，还会调用GetBlockLocation.当第一步的检查通过以后namenode会将文件的块信息（元数据信息）封装到输入流，交给客户端。
3，4客户端用输入流，根据元数据信息，去指定的datanode读取文件块（按blockid顺序读取）
5.文件下载完后关闭。
BlockSender介绍
- 当用户向HDFS读取某一个文件时，客户端会根据数据所在的位置转向到具体的DataNode节点请求对应数据块的数据，此时DataNode节点会用BlockSender向该客户端发送数据；
- 当NameNode节点发现某个Block的副本不足时，它会要求某一个存储了该Block的DataNode节点向其他DataNode节点复制该Block，当然此时仍然会采用流水线的复制方式，只不过数据来源变成 了一个DataNode节点；
- HDFS开了一个调节DataNode负责均衡的工具Balancer，当它发现某一个DataNode节点存储的Block过多时，就会让这个DataNode节点转移一部分Blocks到新添加到集群的DataNode节点或者存储负载轻的DataNode节点上；
sh start-balancer.sh -t %10
百分数时磁盘使用变差率，一般调节的范围在10%~20%间。 - DataNode会定义利用BlockSender来检查一个Block的节点数据是否损坏。
HDFS写的过程
1.客户端发去CreeteFile,目的时获取HDFS文件的输出流，namenode收到请求后会检测路径的合法性，以及权限。原生Hadoop的权限管理不是很完善，工作中用的是CDH（商业版Hadoop）
如果检测通过，namenode会为这个文件生成块的元数据信息（比如：1为文件切块2分配块id3分配每个块存在那个datanode上），然后将原属信息封装到输出流中，返回给客户端。
2.3Client拿出输出流之后，采用PipeLine（数据流管道）机制做数据的上传发送，这样设计的目的在于利用每台服务的带宽，最小化推送数据的延时。
packet是一个64Kb大小的数据包，即客户端在发送文件块时，会在文件块变成一个一个的数据发送。
4.5. 每台datanode收到packet，会向上游datanode做ack确认，如果接受失败，会进行重发
6. 当一个文件上传完后，关流。
HDFS删文件流程
- 当客户端发起一个删除指令：Hadoop fs -rm /park01/.txt,这个指令会传给namenoe
- 当namenode收到指令后，做路径和权限检测，如果检测都通过，会将对应的文件信息从内存里删除，此时，文件数据并不是马上就从集群上被删除。
- datanode向namenode发送心跳时（默认时3s周期），会领取删除指令，然后从磁盘上将文件删除。
MapReduce
概述
MapReduce是一个分布式的计算框架（编程模型）。
MapReduce框架的节点组成结构
ResourceManager:任务调度者，管理多个
ResourceManager是hadoop2.0版本之后引入了yarn，有yarn来管理Hadoop.
NodeManager:任务执行者
MapReudce计算框架抽象出两个任务阶段，Map任务阶段和Reduce任务阶段。
由于集群工作过程中，需要用到RPC操作，所以MR处理的对象必须可以进行序列化/反序列操作。Hadoop利用的是avro实现的序列化和反序列化，并且在其基础上提供了便捷的API，要序列化对象必须实现相关的接口：Writable接口-WritableComparable。
partitioner分区操作
1.Hadoop默认的reduce数量是一个，即默认的分区是1个
2.假设有多个分区，Hadoop默认是用简单哈希散列算法，计算Mapper输出的key值，然后进行分区。这样能够确保同一个Key落到同一个分区。
3.有几个分区，就会有几个结果文件
4.先分区，然后再按key合并。
shuffle
其实说MR阶段最核心的也就是shuffle过程
流程详解
上面的流程是整个mapreduce最全工作流程
1）maptask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
4）在溢出过程中，及合并的过程中，都要调用partitoner进行分组和针对key进行排序
5）reducetask根据自己的分区号，去各个maptask机器上取相应的结果分区数据
6）reducetask会取到同一个分区的来自不同maptask的结果文件，reducetask会将这些文件再进行合并（归并排序）
7）合并成大文件后，shuffle的过程也就结束了，后面进入reducetask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对group，调用用户自定义的reduce()方法）
Yarn
yarn是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用管理原理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在资源利用率、资源同意管理和数据共享等方面带来的巨大的好处。
YARN的基本思想是将jobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离。
要了解yarn首先要了解yarn的核心思想
a.一个全局的资源管理器ResourceManager
b.ResourceManager的每个节点代理NodeManager
c.表示每个应用的ApplicationMaster
d.每一个ApplicationMaster拥有多个Container在NodeManager上运行。
yarn架构图
要想明白yarn架构可以通过执行MapReduce job来看Shared FileSystem（文件共享系统）以及ResouceManager、NodeManager、ApplicationMaster之间的关系。
1、 客户端通过提交MR的job.ResouceManager会会收集Job环境信息，比如输入路径、输出结果路径等信息，如果有错误就会抛出异常，并终止job的后续提交。
2、ResouceManager确认无误后会给Job返回一个new application。
3、4、job得到application的资源信息，会copy到共享文件系统，并且提交给ResourceManager。
5、 然后ResourceManager会开启一个资源容器告诉NodeManager,然后ResourceManager会开启一个资源容器通知到NodeManager,
6 、7 、8、 NodeManager询问applicationMaster这个job执行需要多少资源，ApplicationMaster初始化任务，向SharedFileSystem（文件共享系统）询问这个job所拥有的资源，并且得到的资源信息告诉nodeManager和ResouceManager。
9、10 、11、 NodeManager收到ApplicationMaster的资源信息后后开启一个子进程，根据共享文件系统给的资源执行对应的MapTask任务。