Hadoop：相关概念
一、Hadoop简介
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS.
1.特点
（1）HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；
（2）HDFS提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序；
（3）HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据；
2.核心设计
Hadoop框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.
（1）HDFS为海量的数据提供的存储；
（2）MapReduce为海量的数据提供的了计算；
3.解决了哪些问题
（1）海量数据需要及时分析和处理；
（2）海量数据需要深入分析和挖掘；
（3）数据需要长期保持；
4.数据存储问题
（1）磁盘IO称为一种瓶颈，而非CPU资源；
（2）网络宽带是一种缺稀资源；
（3）硬件故障成为影响稳定的一大因素；
二、Hadoop相关技术
1.Hbase
（1）Nosq数据库，Key-Value存储；
（2）最大化利用内存；
2.HDFS
（1）Hadoop Distribued File System（分布式文件系统）；
（2）最大化利用磁盘；
3.MapReduce
（1）编辑模型，主要用来数据分析；
（2）最大化利用CPU；
4.集中式系统
集中式系统用一句话概况就是：一个主机带多个终端。
终端没有数据处理能力，仅负责数据的录入和输出；而运算、存储等等都在主机上进行。现在银行系统，大部分都是这种集中式系统，此外，大型企业、科研单位、军队、政府等也有分布；
集中式系统，主要流行于上个世纪。
集中式系统的最大特点就是部署结构非常简单；底层一般采用从IBM、HP等厂商购买到昂贵的大型主机；因此，无需考虑对对服务进行多节点的部署，也不用考虑各节点之间的分布式协作问题。
但是由于采购单机部署，很可能带来系统的大而复杂、难于维护、发生单点故障（单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络，从而导致整个系统或者网络瘫痪）、扩展性差等问题。
5.分布式系统（Distributed System）
一群独立计算机集合共同提供对外服务，但是对系统用户来说，就像是一台计算机提供服务一样；分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于昂贵的大型机）组成分布式集群对外服务；计算机越多，cpu、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大；
一个标准的分布式系统应该具有以下几个特征：
（1）分布性：
分布式系统中的多台计算机之间在空间位置上可以随意分布，系统中的多台计算机之间没有主、从之分，即没有控制整个系统的主机，也没有受控的从机；
（2）透明性：
系统资源被所有计算机共享。每台计算机的用户不仅可以使用本机的资源，还可以使用本分布式系统中的其他计算机资源（包括cpu、文件、打印机等）；
（3）同一性：
系统中的若干台计算机可以互相协作来完成同一个任务，或者说一个程序可以分布在几台计算机上并行的运行。
（4）通信性：
系统中任意两台计算机都就可以通过通信来交换信息。
6.分布式数据和存储
大型网站往往需要处理海量数据，单台计算机往往无法提供足够的内存空间，可以对这些数据进行分布式存储。
7.分布式计算
随着计算机的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成。如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。
分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理；这样可以节约成体计算时间，大大提高计算效率。
三、关系型数据库、MapReduce（大规模数据批量分析）
1.数据访问效率
磁盘寻址时间提高速度远远小于数据传输速率的提高速度（寻址是将磁头移动到特定硬盘位置进行读写操作，这是导致硬盘操作延迟的主要原因，而传输速率取决于硬盘的宽带）。
对于超大规模数据（以PB=1024TB为单位）必须考虑用其他方式。
关系型数据库使用B树结构进行数据的更新查询操作，对于最大到GB的数据量，一般相对数据量较小，效果很好。但是大数据量时，B树使用排列/合并方式重建数据库以便新数据的效率远远低于MapReduce。
2.数据结构不同
（1）结构化数据（structured data）：
是具既定格式的实体化数据，如xml文档或者满足特定预定义格式格式的数据库表。这就是RDBMS包括的内容。
（2）半结构化数据（semi-structured data）：
比较松散，虽然可以有格式，但是经常被忽略，所以它只能作为对的一般指导。如：一张电子表格，其结构是由单元格组成的网格，但单元格自身可以保存任何形式的数据。
（3）非结构化数据（unstructuresd data）：
没有什么特别的内部结构，如纯文本或者图像数据。
关系型数据库使用的是结构化数据，在数据库阶段按具体类型处理数据。关系型数据库的规范非常重要，保持数据的完整性和一致性。
3.MapReduce线性，可伸缩性编程
程序员需要编写map函数和reduce函数。每个函数定义从一个键值对集合到另一个键值对集合的映射。
4.MapReduce工作原理
map函数：接受一个键值对（Key-Value pair），会产生一组中间键值对。MapReduce框架会将Map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。
reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这一组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或者零个值）。
5.HDFS
HDFS采用master/slave架构。
6.rack
放服务器的机架。
一个Block的副本会保存到两个或者两个以上的机架上的服务器中，这样能防灾容错，因为一个机架出现掉电，交换机挂掉的几率还是很高的。
7.数据块
Linux中每个磁盘有默认的数据块大小，这是对磁盘操作的最小单位，通常512字节。HDFS同样有块（Block）的概念，默认64MB/128MB,比磁盘块大得多。
与单一的文件系统类似，HDFS的文件系统也被划分成多个分块（Chunk）作为独立的存储单元。
一个hadoop文件就是由一系列的分散在不同的DataNode的block组成。
HDFS默认的Block为64MB/128MB？
块相对较大，主要把寻道时间最小化。如果一个块足够大，从硬盘传输数据的时间将远远大于寻找块起始位置的时间。这样使得HDFS的数据块速度和硬盘的传输速度更加接近。
8.NameNode元数据节点
NmaeNode的作用是管理文件目录的结构，接受用户的操作请求，是管理数据节点，是一个jetty服务器。
名字节点维护两套数据，一套是文件目录与数据块之间的关系，另一套是数据块与节点之间的关系。
前一套数据是静态的，是存放在磁盘上，通过fsimage和edits文件来维护；后一套数据是动态的，不持久放到磁盘的，每当集群启动的时候，会自动建立这些信息，所以一般放在内存中。
NameNode保护文件metadata信息包括：
（1）文件owership和permission
（2）文件包含哪些块
（3）Block保存在哪个DataNode（由DataNode启动时上报）
例如一个metadata
file.txt
Blk A:
DN1,DN5,DN6
Blk B:
DN7,DN1,DN2
Blk C:
DN5,DN8,DN9
NameNode的metadata的信息在启动后会加载到内存中。
文件包含：
（1）fsimage（文件系统镜像）：元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。
（2）edits：操作日志文件。
（3）fstime：保存最近一次checkpoint的时间。
NameNode决定是否将文件映射到DataNode的复制块上：多副本，默认三个。第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储到不同机架的某个节点上。
9.DataNode
DataNode的作用是HDFS中真正存储数据的。
DataNode的作用：
（1）保存Block，每个块对应的一个元数据信息文件。这个文件主要描述这个块属于哪个文件，第几个块的信息。
（2）启动DataNode线程的时候会向NameNode回报Block信息。
（3）通过向NameNode发送心跳保持与其联系（3秒一次），如果NameNode十分钟没有收到DataNode的心跳，认为其已经lost，并将其上的Block复制到其他的DataNode。
假设文件大小是100GB，从字节位置0开始，每64MB字节划分为一个block，以此类推，可以划分出很多的block，每个block的大小就是64MB。block是hdfs读写数据的基本单位。
10.Secondary NameNode（辅助元数据信息）
Secondary NameNode是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序。
定期的将Namespace镜像与操作日志文件（edit log）合并，以防止操作日志文件（edit log）变得过大，能减少NameNode启动时间。
它不是NameNode的热备份，可以作为一个冷备份：
（1）将本地保存的fsimage导入；
（2）修改cluster的所有DataNode的NameNode地址；
（3）修改所有client端的NameNode地址；
（4）或者修改Sencondary NameNode IP为NameNode IP；
NameNode的工作原理：
12.hadoop读取文件
13.hadoop写文件
Hadoop在创建新文件时是如何选择block位置？
综合来说，要考虑以下因素：带宽（包括写带宽和读带宽）和数据安全性。如果我们把三个备份全部放在一个datanode上，虽然可以避免了写带宽的消耗，但几乎没有提供数据冗余带来的安全性，因为如果这个datanode宕机，那么这个文件的所有数据就全部丢失了。另一个极端情况是，如果把三个冗余备份全部放在不同的机架，甚至数据中心里面，虽然这样数据会安全，但写数据会消耗很多的带宽。Hadoop 0.17.0给我们提供了一个默认replica分配策略（Hadoop 1.X以后允许replica策略是可插拔的，也就是你可以自己制定自己需要的replica分配策略）。replica的默认分配策略是把第一个备份放在与客户端相同的datanode上（如果客户端在集群外运行，就随机选取一个datanode来存放第一个replica），第二个replica放在与第一个replica不同机架的一个随机datanode上，第三个replica放在与第二个replica相同机架的随机datanode上。如果replica数大于三，则随后的replica在集群中随机存放，Hadoop会尽量避免过多的replica存放在同一个机架上。
14.NameNode安全模式
在分布式文件系统自动的时候，开始时会有安全模式，当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中不允许有上传，修改，删除等写操作，只能读，直到安全模式结束。
（1）namenode启动的时候，首先将映像文件（fsimage）载入内存，并执行编辑日志（edits）中的各项操作；
（2）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（这个操作不要SecondaryNameNode）和一个空的日志edits文件；
（3）NameNode开始监听RPC和HTTP请求；
（4）此刻namenode运行在安全模式，即namenode的文件系统对于客户端来说是只读的。（可以显示目录，显示文件内容等；写，删除，重命名等操作都会失败）；
（5）系统中的数据块的位置不是有namenode维护的，而是以块列表的形式存储在datanode中（datanode启动汇报的）；
（6）在系统的正常操作期间，namenode会在内存中保留所有块位置的映射信息；
（7）在安全模式下，各个datanode会向namenode发送块列表的最新情况；
（8）进入和离开安全模式；
查看namenode处于哪个状态：
hadoop dfsadmin -sagemode get
进入安全模式（hadoop启动的时候是在安全模式）：
hadoop dfsadmin -sagemode enter
离开安全模式：
hadoop dfsadmin -sagemode leave
15.hadoop中的RPC机制
同其他RPC框架一样，Hadoop RPC分为四个部分：
（1）序列化层：Client与Server端通信传递的信息采用了Hadoop里提供的序列化类或自定义的Writable类型；
（2）函数调用层：Hadoop RPC通过动态代理以及java反射实现函数调用；
（3）网络传输层：Hadoop RPC采用了基于TCP/IP的socket机制；
（4）服务器端框架层：RPC Server利用java NIO以及采用了事件驱动的I/O模型，提高RPC Server的并发处理能力；