Hadoop入门
Hadoop四高
1）高可靠性
Hadoop底层维护多个数据副本，所有即使hadoop某个计算元素或存储故障，也不会造成数据丢失
2）高扩展性
在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
3）高效性
在mapreduce的思想下，Hadoop是可以并行工作的，以加快任务处理的速度。
4）高容错性
能够自动将失败的任务重新分配
HDFS缺点：
1）不适合低延迟数据访问，比如毫秒级的存储数据，它做不到
2）无法高效对大量小文件进行存储
存储大量小文件，他会占用大量的NameNode大量的内存来存储文件目录和快信息。这样是不可取的，因为NameNode内存是有限的
小文件的寻址时间会超过读取时间，违反了HDFS的设计目标
3）不支持并发写入、文件随机修改
一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写
仅支持数据追加（append），不支持文件的随机修改
Hadoop组成
Hadoop1.x阶段
HDFS（数据存储）、MapReduce（计算+资源调度）、Common（辅助工具）
1.x时期，mr需要同时处理业务逻辑运算又要资源调度，压力大，耦合度大。
Hadoop2.x阶段
HDFS（数据存储）、MapReduce（计算）、YARN（资源调度）、Common（辅助工具）
Hadoop3.x阶段无变化
- Hadoop集群包括两个：HDFS集群、YARN集群
- 两个集群逻辑上分离、通常物理上是在一起的
- 两个集群都是标准的主从架构的集群
Hadoop架构
HDFS 集群：
主角色：NameNode（NN）是Master，它是管理者
- 存储文件元数据，如文件名、文件目录结构、文件属性，以及每个文件块列表、块所在DataNode等
- 管理HDFS的名称空间
- 配置副本策略
- 处理客户端读写请求
从角色：DataNode（DN） 是Slave，DataNode执行实际的操作
- 在本地文件系统存储文件块数据和读写数据块，以及数据的校验和
主角色辅助角色：SecondaryNameNode（SNN） 相当于主角色的秘书
该节点并非NameNode的热备节点。当NameNode挂掉时，它并不能马上替换NameNode并提供服务
它只辅助NameNode，分担NameNode工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode
- 每个一段时间对NameNode元数据做备份
- 紧急情况下，可辅助恢复NameNode
Client客户端
1）文件切片。文件上传HDFS时，Client将文件分成一个个block，然后进行上传；
2）与NameNode交互，获取文件的位置信息；
3）与DataNode交互，读取或写入信息；
4）Client提供了一些命名来管理HDFS，比如NameNode格式化；
5）Client可以通过一些命名来访问HDFS，比如对HDFS增删改查等操作
YARN集群：
主角色：ResourceManager（RM）
- 整个集群资源（cpu、内存等）的老大
从角色：NodeManager（NM）
- 单个节点服务器资源的老大
ApplicationMaster（AM）
- 单个任务运行的老大
Container
- 容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行时所需资源，内存、cpu、磁盘、网络等
注：集群上可以有很多ApplicationMaster，每个NodeManager上可以有多个Container
Hadoop特征优点
扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中。
成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。
高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。
可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
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