Hadoop大数据平台架构与实践-大数据

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Hadoop大数据平台架构与实践

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2018-11-27

编辑推荐:

本文来自于CSDN，本文主要介绍了大数据的安装配置环境、HDFS以及YARN - Hadoop 资源管理器等。

一、什么是Apache Hadoop？

1.1 定义和特性

可靠的、可扩展的、分布式计算开源软件。

Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型，在计算机集群分布式地处理大型数据集。

它可以从单个服务器扩展到数千台机器，每个机器都提供本地计算和存储。

每一台计算机都容易出现故障，库本身的目的是检测和处理应用层的故障，因此在一组计算机上提供高可用性服务，而不是依靠硬件来提供高可用性。

1.2 主要模块：

Hadoop Distributed File System(HDFS): 一个分布式文件系统，它提供对应用程序数据的高吞吐量访问。

Hadoop YARN: 作业调度和集群资源管理的框架。

Hadoop MapReduce: 基于YARN的大型数据集并行处理系统。

二、Hadoop安装（以hadoop-1.2.1为例）

2.1 准备条件

Linux操作系统

安装JDK以及配置相关环境变量

下载Hadoop安装包，如：hadoop-1.2.1.tar.gz（官网下载地址：http://hadoop.apache.org/releases.html）

2.2 安装

将hadoop-1.2.1.tar.gz解压到指定目录，如：/opt/hadoop-1.2.1/

2.3 配置hadoop环境变量

在/etc/profile中配置如下信息：

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_131
export JRE_HOME=/opt/jdk1.8.0_131/jre
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-1.2.1
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/Lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH

2.4 修改四个配置文件

这四个配置文件均在/opt/hadoop-1.2.1/conf/目录下。

(a)修改hadoop-env.sh,设置JAVA_HOME:

# The java implementation to use. Required.
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_131

(b)修改core-site.xml,设置hadoop.tmp.dir,dfs.name.dir,fs.default.name:

<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name> 
<value>/home/jochen/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name> 
<value>/home/jochen/hadoop/name</value>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name> 
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>

(c)修改mapred-site.xml,设置mapred.job.tracker

<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>

(d)修改hdfs-site.xml,设置dfs.data.dir:

<configuration>
<property>
<name>dfs.data.dir</name> 
<value>/home/jochen/hadoop/data</value>
</property>
</configuration>

2.5 格式化

执行命令：

$ hadoop namenode -format

正确执行的结果如下所示：

Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG:
/***************************************************
*********
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG: host = ubuntu/127.0.0.1
STARTUP_MSG: args = [-format]
STARTUP_MSG: version = 1.2.1
STARTUP_MSG: build = https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common
/branches/branch-1.2 -r 1503152; compiled by
'mattf' on Mon Jul 22 15:23:09 PDT 2013
STARTUP_MSG: java = 1.8.0_131
*************************************************
***********/
17/05/19 23:46:05 INFO util.GSet: Computing
capacity for map BlocksMap
17/05/19 23:46:05 INFO util.GSet: VM type = 64-bit
17/05/19 23:46:05 INFO util.GSet: 2.0% max memory
= 932184064
17/05/19 23:46:05 INFO util.GSet: capacity = 2^21
= 2097152 entries
17/05/19 23:46:05 INFO util.GSet: recommended=2097152, actual=2097152
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.FSNamesystem:
fsOwner=jochen
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.FSNamesystem: supergroup=supergroup
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.FSNamesystem: isPermissionEnabled=true
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.FSNamesystem: dfs.block.invalidate.limit=100
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.FSNamesystem: isAccessTokenEnabled=false accessKeyUpdateInterval
=0 min(s), accessTokenLifetime=0 min(s)
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.FSEditLog: dfs.namenode.edits.toleration.length = 0
17/05/19 23:46:05 INFO namenode.NameNode:
Caching file names occuring more than 10 times
17/05/19 23:46:05 INFO common.Storage: Image file /home/jochen/hadoop/dfs/name/current/fsimage
of size 112 bytes saved in 0 seconds.
17/05/19 23:46:06 INFO namenode.FSEditLog:
closing edit log: position=4, editlog=/home/jochen/hadoop/dfs/name/current/edits
17/05/19 23:46:06 INFO namenode.FSEditLog:
close success: truncate to 4, editlog=/home/jochen/hadoop/dfs/name/current/edits
17/05/19 23:46:06 INFO common.Storage: Storage
directory /home/jochen/hadoop/dfs/name has been
successfully formatted.
17/05/19 23:46:06 INFO namenode.NameNode:
SHUTDOWN_MSG:
/*******************************************
*****************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at
ubuntu/127.0.0.1
********************************************
****************/

2.6 启动

$ cd /opt/hadoop-1.2.1/bin
$ ./start-all.sh

2.7 查看当前运行的java进程

在Terminal输入命令，出现如下结果表示hadoop安装成功：

$ jps
12785 JobTracker
1161 Jps
23626 TaskTracker
23275 DataNode
21659 NameNode
23436 SecondaryNameNode《篇》

三、HDFS简介

3.1 HDFS基本概念

HDFS设计架构

块（Block）：

HDFS的文件被分成块进行存储

HDFS块的默认大小为64MB

块是文件存储处理的逻辑单元

管理节点（NameNode），存放文件元数据：

文件与数据块的映射表

数据块与数据节点的映射表

DataNode：

DataNode是HDFS的工作节点

存放数据块

3.2 数据管理策略与容错

数据块副本：每个数据块至少3个副本，分布在两个机架内的多个节点

心跳检测：DataNode定期向NameNode发送心跳消息

二级NameNode：二级NameNode定期同步元数据映像文件和修改日志，NameNode发生故障时，二级NameNode替换为主NameNode

3.3 HDFS中文件的读写操作

HDFS读取文件的流程

HDFS写入文件的流程

3.4 HDFS的特点

数据冗余，硬件容错

流式的数据访问（一次写入、多次读取）

适合存储大文件

适用性和局限性

适合数据批量读写，吞吐量高

不适合交互式应用，低延迟很难满足

适合一次写入多次读取，顺序读写

不支持多用户并发写相同文件

3.5 HDFS使用

HDFS命令行操作：

hadoop fs -ls dirpath // 列出某目录下的文件和目录
hadoop fs -mkdir dirname // 在HDFS中新建目录
hadoop fs -put filepath dirpath // 将本地文件上传到HDFS
hadoop fs -get filepath dirpath // 从HDFS下载文件到本地
hadoop fs -cat filepath // 查看文件内容
hadoop dfsadmin -report // 查看HDFS信息

四、MapReduce简介

4.1 MapReduce的原理

分而治之，一个大任务分成多个小的子任务（map），并行执行后，合并结果（reduce）

4.2 MapReduce的运行流程

基本概念

Job(作业) & Task(任务)

一个Job可以分成多个Task（MapTask & ReduceTask）

JobTracker（作业管理节点）

客户端提交Job，JobTracker将其放入候选队列中，在适当的时候进行调度，将Job拆分成多个MapTask和ReduceTask，分发给TaskTracker执行。JobTracker的角色：

作业调度

分配任务、监控任务执行进度

监控TaskTracker的状态

TaskTracker（任务管理节点）

通常TaskTracker和HDFS的DataNode属于同一组物理节点，实现了移动计算代替移动数据，保证读取数据开销最小。TaskTracker的角色：

执行任务

汇报任务状态

MapReduce的体系结构

MapReduce作业执行过程

MapReduce的容错机制

重复执行

默认为最多4次后放弃

推测执行

原因：所有Map端运算完成，才开始执行Reduce端。

作用：保证整个任务的计算，不会因为某一两个TaskTracker的故障，导致整个任务执行效率很低。

五、YARN - Hadoop 资源管理器

YARN的基本思想是将资源管理和作业调度/监控的功能拆分到不同的守护进程。这种思想需要有一个全局的资源管理器（RM）和（每个应用程序都要有的）应用程序管理器（AM）。

资源管理器（RM）和节点管理器（NodeManager）形成了数据计算框架。资源管理器（RM）是在系统中所有应用程序间仲裁资源的最终权威。节点管理器（NodeManager）是每台机器的框架代理，负责容器的管理，监控他们的资源使用情况(cpu、内存、磁盘、网络)，并向资源管理器（RM）/调度器报告该情况。

每个应用程序的应用程序管理器（AM）实际上是一个特定的框架的库，它的任务是与资源管理器（RM）协商资源，并与节点管理器（NodeManager）一起工作来执行和监视任务。

资源管理器（RM）有两个主要组件:调度程序和应用程序管理器（AM）。

调度程序负责将资源分配给各种运行的应用程序。调度程序是纯粹的调度器，因为它不执行应用程序的状态监视或跟踪。另外，它也不能保证重新启动失败的任务，无论是由于应用程序失败还是硬件故障。

应用程序管理器（AM）负责接收提交的工作，协商执行应用程序的第一个容器，并并提供在失败时重新启动应用程序管理器(AM)容器的服务。每个应用程序管理器(AM)负责从调度程序中协商适当的资源容器，跟踪它们的状态并监视进程。

YARN 还支持资源预定的概念，保留资源以确保重要工作的可预见性执行。预订系统会对资源进行跟踪，对预订进行控制，并动态地指导底层的调度程序，以确保预订是满的。

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