一.hadoop核心三大组件

hadoop有三个主要的核心组件：hdfs（分布式文件存储）、mapreduce（分布式的计算）、

yarn（资源调度），现在云计算包括大数据和虚拟化进行支撑。

　　在HADOOP（hdfs、mapreduce、yarn）大数据处理技术框架，擅长离线数据分析.

1.1hdfs

1.1.1hdfs概述

HDFS是google三大论文之一的GFS的开源实现，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上的，适合存储海量数据的分布式文件系统。

在HDFS中，文件是分成以Block Size为大小的数据块存储的，每个Block默认大小为64M或128M（可调节），如果一个文件小于一个数据块的大小，并不会占用整个数据块存储空间。这些Block被复制为多个副本，被存放在不同的主机上，这也保证了HDFS的高容错性。Block是hdfs默认的最基本的存储单位。

1.1.2hdfs的基本架构

 HDFS采用Master/slave架构模式，1一个Master(NameNode)  带 N个Slaves(DataNode)。

从内部来看，数据块存放在DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。

NameNode：
1）负责客户端请求的响应
2）负责元数据（文件的名称、副本系数、Block存放的DN）的管理

DataNode：
1）存储用户的文件对应的数据块(Block)
2）要定期向NN发送心跳信息，汇报本身及其所有的block信息，健康状况

1.2hdfs文件系统的读写原理

1.21HDFS写入过程：

1. 客户端Client向远程的Namenode发起RPC请求
2. Namenode会检查要创建的文件是否已经存在，创建者是否有权限进行操作，成功则会为文件创建一个记录， 否则会让客户端抛出异常；
3. 当客户端开始写入文件的时候， 客户端会将文件切分成多个packets， 并在内部以数据队列“data queue（ 数据队列） ”的形式管理这些packets， 并向Namenode申请blocks， 获取用来存储replications的合适的datanode列表， 列表的大小根据Namenode中replication的设定而定；
4. 开始以pipeline（ 管道） 的形式将packet写入所有的replications中。 客户端把packet以流的方式写入第一个datanode， 该datanode把该packet存储之后， 再将其传递给在此pipeline中的下一个datanode， 直到最后一个datanode， 这种写数据的方式呈流水线的形式。
5. 最后一个datanode成功存储之后会返回一个ack packet（ 确认队列） ， 在pipeline里传递至客户端， 在客户端的开发库内部维护着”ack queue”， 成功收到datanode返回的ack packet后会从”ack queue”移除相应的packet。
6. 如果传输过程中， 有某个datanode出现了故障， 那么当前的pipeline会被关闭， 出现故障的datanode会从当前的pipeline中移除， 剩余的block会继续剩下的datanode中继续以pipeline的形式传输， 同时Namenode会分配一个新的datanode， 保持replications设定的数量。
7. 客户端完成数据的写入后， 会对数据流调用close()方法， 关闭数据流；
8. 只要写入了dfs.replication.min的副本数（ 默认为1），写操作就会成功， 并且这个块可以在集群中异步复制， 直到达到其目标复本数（replication的默认值为3），因为namenode已经知道文件由哪些块组成， 所以它在返回成功前只需要等待数据块进行最小量的复制。

 

2.3、HDFS读取过程

1. 使用HDFS提供的客户端Client， 向远程的Namenode发起RPC请求；
2. Namenode会视情况返回文件的部分或者全部block列表， 对于每个block， Namenode都会返回有该block拷贝的DataNode地址；
3. 客户端Client会选取离客户端最近的DataNode来读取block； 如果客户端本身就是DataNode， 那么将从本地直接获取数据；
4. 读取完当前block的数据后， 关闭当前的DataNode链接， 并为读取下一个block寻找最佳的DataNode；
5. 当读完列表block后， 且文件读取还没有结束， 客户端会继续向Namenode获取下一批的block列表；
6. 读取完一个block都会进行checksum验证， 如果读取datanode时出现错误， 客户端会通知Namenode， 然后再从下一个拥有该block拷贝的datanode继续读。

 

 hdfs的组成
  1:Client：就是客户端。
    a:文件切分文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成一个个的Block，然后进行存储。
    b:与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。
    c:与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
    d:Client 提供一些命令来管理 和访问HDFS(hdfs dfs -put a.txt /)
  2:NameNode：就是 master，它是一个主管、管理者。
    a:管理 HDFS 的名称空间,对外提供一个统一的访问路径
    b:管理数据块（Block）映射信息,告诉客户端,一个文件的每一个切片(block)所在的位置
    c:配置副本策略,每个副本存放在哪台主机
    d:处理客户端读写请求
  3:DataNode：就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。
    a:存储实际的数据块。
    b:执行数据块的读/写操作
    c:不断的向namenode发送心跳包和汇报自己的block信息
  4:Secondary NameNode 
        a:对namenode做辅助性的操作,不能替代namenode 
    b:SecondaryNameNode可以定期的将fsimage文件和edits文件进行合并,合并一个新的fsimage,并且
      替换原来的fsimage,减轻namenode的压力
      合并的触发条件
        1: 时间 一个小时
        2: 文件大小  edits文件达到64M

  1.2mapreduce

1.2.1什么是mapreduce

Hadoop的MapReduce是对google三大论文的MapReduce的开源实现，实际上是一种编程模型，是一个分布式的计算框架，用于处理海量数据的运算。

1.2.2mapreduce工作原理

 导入数据 -->客户端获取待处理数据的信息，然后根据参数配置，对任务分配进行规划 -->规划后进行切片，提交切片信息-->计算MapTask数量-->进行逻辑运算-->向环形缓冲区写入数据-->进行分区和排序-->溢出到文件，进行分区且区内有序，merga归并排序，合并-->所有mapTask任务完成后，启动相应数量的ReduceTask，并告知ReduceTask处理数据范围（数据分区）-->下载到ReduceTask本地磁盘，再合并文件，归并排序-->写出到目录中

 

 MapRecuce工作原理：
1、分片操作：FileInputstream，首先要计算切片大小，FileInputstream是一个抽象类，继承InputFormat接口，真正完成工作的是它的实现类，默认为是TextInputFormat，TextInputFormat是读取文件的,默认为一行一行读取，将输入文件切分为逻辑上的多个input split，input split是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，在进行Map计算之前，MapReduce会根据输入文件计算的切片数开启map任务，一个输入切片对应一个maptask，输入分片存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据位置的集合，每个input spilt中存储着该分片的数据信息如：文件块信息、起始位置、数据长度、所在节点列表等，并不是对文件实际分割成多个小文件，输入切片大小往往与hdfs的block关系密切，默认一个切片对应一个block，大小为128M；注意：尽管我们可以使用默认块大小或自定义的方式来定义分片的大小，但一个文件的大小，如果是在切片大小的1.1倍以内，仍作为一个片存储，而不会将那多出来的0.1单独分片。
2、数据格式化操作：
TextInputFormat 会创建RecordReader去读取数据，通过getCurrentkey，getCurrentvalue，nextkey，value等方法来读取，读取结果会形成key，value形式返回给maptask，key为偏移量，value为每一行的内容，此操作的作用为在分片中每读取一条记录就调用一次map方法，反复这一过程直到将整个分片读取完毕。
3、map阶段操作：
此阶段就是程序员通过需求偏写了map函数，将数据格式化的＜K，V＞键值对通过Mapper的map（）方法逻辑处理，形成新的＜k，v＞键值对，通过Context.write输出到OutPutCollector收集器
map端的shuffle(数据混洗)过程：溢写（分区，排序，合并，归并）
溢写：由map处理的结果并不会直接写入磁盘，而是会在内存中开启一个环形内存缓冲区，先将map结果写入缓冲区，这个缓冲区默认大小为100M，并且在配置文件里为这个缓冲区设了一个阀值，默认为0.8，同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区内存达到了阀值0.8，这个线程会将内容写入到磁盘上，这个过程叫作spill（溢写）。
分区Partition
当数据写入内存时，决定数据由哪个Reduce处理，从而需要分区，默认分区方式采用hash函数对key进行哈布后再用Reduce任务数量进行取模，表示为hash（key）modR，这样就可以把map输出结果均匀分配给Reduce任务处理，Partition与Reduce是一一对应关系，类似于一个分片对应一个map task，最终形成的形式为（分区号，key，value）
排序Sort：
在溢出的数据写入磁盘前，会对数据按照key进行排序，默认采用快速排序，第一关键字为分区号，第二关键字为key。
合并combiner：
程序员可选是否合并，数据合并，在Reduce计算前对相同的key数据、value值合并，减少输出量，如（“a”，1）（“a”，1）合并之后（“a”，2）
归并menge
每块溢写会成一个溢写文件，这些溢写文件最终需要被归并为一个大文件，生成key对应的value-list，会进行归并排序<"a",1><"a"，1>归并后<"a",<1,1>>。
Reduce 端的shffle：
数据copy：map端的shffle结束后，所有map的输出结果都会保存在map节点的本地磁盘上，文件都经过分区，不同的分区会被copy到不同的Recuce任务并进行并行处理，每个Reduce任务会不断通过RPC向JobTracker询问map任务是否完成，JobTracker检测到map位务完成后，就会通过相关Reduce任务去aopy拉取数据，Recluce收到通知就会从Map任务节点Copy自己分区的数据此过程一般是Reduce任务采用写个线程从不同map节点拉取
归并数据：
Map端接取的数据会被存放到 Reduce端的缓存中，如果缓存被占满，就会溢写到磁盘上，缓存数据来自不同的Map节点，会存在很多合并的键值对，当溢写启动时，相同的keg会被归并，最终各个溢写文件会被归并为一个大类件归并时会进行排序，磁盘中多个溢写文许归并为一个大文许可能需要多次归并，一次归并溢写文件默认为10个，
Reduce阶段：Reduce任务会执行Reduce函数中定义的各种映射，输出结果存在分布式文件系统中。

 二.hdfs基本操作命令

   HDFS命令 
   hdfs dfs -ls  /    #查看目录内容
   hdfs dfs -put a.txt /   #将文件复制到hdfs

   hdfs dfs -put /root/a.txt  /root/

   hdfs dfs -mkdir  /dir1
   hdfs dfs -mkdir -p  /dir1/dir11  #递归创建文件夹
   hdfs dfs -moveFromLocal a.txt  /dir1/dir11 #将文件移动到hdfs

   hdfs dfs -get  /a.txt   ./    #将文件下载到当前目录

   hdfs dfs -mv /dir1/a.txt /dir2  #将hdfs的文件移动到hdfs的另外一个路径
   hdfs dfs -rm  /a.txt  #删除一个文件(删除文件之后移动到hdfs的垃圾桶,七天之后自动删除)
   hdfs dfs -rm -r /dir1   #递归删除一个文件夹(删除文件之后移动到hdfs的垃圾桶)

   hdfs dfs -cp -p /dir1/a.txt /dir2/b.txt  #将hdfs的某个文件拷贝到hdfs的另外一个路径(深度拷贝)

   hdfs dfs -cat /a.txt   #查看hdfs文件的内容
   hdfs dfs -chmod -R 777 / #修改hdfs文件或者文件夹(加-R参数)权限

   hdfs dfs -appendToFile a.xml b.xml /big.xml  #将linux本地的文件合并之后上传到hdfs