MapReduce&HDFS简介

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一、Hadoop简介:

结构化数据：表,关系型数据库//有严格的约束

半结构化数据：html,json,yaml,有元数据// 有约束，缺少严格的约束

非结构化数据：没有预定义的模型,元数据 //日志数据等

搜索引擎：搜索组件、索引组件

    网络爬虫：爬到的内容多为半结构化或者非结构化数据

    构建倒排索引[基于精确搜索或模糊搜索基于相关度匹配]存储到存储系统[非RDBMS]中。

2003年：The Google File System//google如何实现文件存储，不支持对数据进行随机和实时访问，仅适用于存储少量的体积巨大的文件。

假如爬到html页面发生了改变，需要修改。则goole fs无法满足该需求

2004年：MapReduce： simplified Data Precessing On Large Cluster//MapReduce编程模型，一个任务分布在各个节点上运行，后收集结果

2006年：BigTable: A Distributed Storage System for Structure Data //存储结构化数据的分布式存储

GFS->山寨后HDFS：

MapReduce->MapReduce:

BigTable->HBase:

HDFS + MapReduce = Hadoop //作者儿子的一个玩具

HBase：hadoop 的database 

Nutch:一个网络爬虫程序，为Lucene爬取数据

Hadoop的一个缺陷：MapReduce是批处理程序，

HDFS采用的是有中心节点的存储格式

 client

|

元数据节点

|

===========================

node1  node2  node3  node n

1 1‘ 22’

        数据查询过程：client->元数据节点[数据分布在哪些节点上]-->[node 1,2,3,,n]-->client  用户查询[写代码]-->先调用MapReduce的开发框架-->交由该框架运行

Map:该代码需要分别运行在node1和node2上，各节点分别处理自己所用的那一部分

            //node1拥有1，node2拥有2

Reduce:最后要把node1和node2上的运行结果进行合并

最终速度：取决于速度最慢的 node

MapReduce:

1.开发API

2.运行框架

3.提供运行时环境

NAS和SAN的缺点：存储系统只有1个，面对海量数据，需要进行数据存取，磁盘IO和网络IO将面临极大挑战

因此出现了分布式存储

二、HDFS和MapReduce

1.无中心节点 

2.有中心节点HDFS //元数据节点是瓶颈和核心所在。//GFS,HDFS,

    元数据节点:NN: name node //HA,内存数据持久化。他的数据都是存储在内存中的

    //事务日志，写入到持久存储后，宕机后，重新加载，减少丢失的数据。

    后端主机要保证：服务可用+数据可用 //DN:data node 

    在宕机后回可能需要文件系统检测，数据量过大时，需要浪费大量时间。

    //简单的说：一旦NN崩溃，再次启动需要半个小时，因为hadoop 1.X NN不支持HA

        SNN:second namenode后期提供，

NN需要在内存中不断更新数据，写入日志，日志和映像文件合并等

SNN:负责合并数据，假如NN崩溃SNN加载共享存储的文件，自己工作。

    节省了时间，但是文件系统检测需要的时间，依然没有少。只是不用立即修复NN

LB:对不同的请求，分发到不同的主机

 client

|

NN--SNN

|

[镜像][SHM]

|

===========================

node1  node2  node3  node n

1 1‘ 22’

HDFS 2.0之后的NN可以高可用

元数据不再存放到本地存储，而是存储到一个共享存储存放，基于内存完成元数据存放。

例如：NFS[脑裂]不常用，ZooKeeper

NN1和NN2的更新 操作都向ZooKeeper同步，因此每一个节点都可以从ZooKeeper获取同样的数据。

//zookeeper:分布式协调工具(分布式锁)，google的Chubby(不开源)

http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817471.html //参考网站

数据节点：存放各个chunk的

每个数据存储副本：存储到其他节点。默认存储3个副本。

存储的时候，之存储一个，由HDFS另找两个节点进行存储。

每一个存储node会向服务node周期报告自己所存储 的数据块信息+自身状态信息。

NN有两个表：

1.以数据为中心，分布在哪些节点上

2.以节点为核心，持有哪些数据块

数据如何处理：//运行程序的集群

MapReduce：集群方式工作。

Map:分散运行

Reduce：合并

一个任务可以分为几个Map，由MapReduce的框架进行控制的。

需要一个总的节点，进行调度JobTracker

理想情况：让拥有请求数据的node都运行任务 //但是有的node可能已经很忙了

假如拥有数据的node繁忙解决方案：

1.等待

2.找副本所在节点 //可能副本节点也比较忙

3.找一个空闲的节点，运行任务。//可能需要复制副本到该空闲node

对于HDFS来说

Hadoop和MapReduce共用的数据节点

client

    |

JobTracker

    |

===========================

node1  node2  node3  node n

11'    2     2'

//只是这些节点，不再叫做Data Node而称为Task Tracker,

这些node需要运行两类进程：DataNode /Task Tracker  //负责数据的存储和处理

因此一个Hadoop就是两类集群的结合：存储数据和处理数据使用的是同一个类节点

三、数据处理模型

程序运行node把数据加载到程序所在node 进行运行 //数据向程序靠拢

Hadoop以数据为中心，让程序到数据所在节点上运行 //程序向数据靠拢

JobTracker和Name node的工作是不冲突的，因此可以部署在同一个节点上

[JobTracker/NameNode]

||

=====================================================================

taskTracker/DataNode1 taskTracker/DataNode2 taskTracker/DataNode3 ...

每个人提交的任务，不一定是运行在所有节点上的，很有可能是运行在几个节点上的

可以限制一个node最多可以运行多少个任务。

四、函数式编程：

Lisp：ML函数式编程语言：高阶函数；

map,fold

map:把一个任务映射为多个任务

fold:折叠

示例:map(f()} //map将把f函数运行为多份，分别运行在多个节点上。

map：接受一个函数为参数，并将其应用于列表中的所有元素;

示例列表为：1,2,3,4,5

要获取每个人age，分别在1,2,3,4,5上执行

例如map后的结果为：22,33,44，12，34

fold:接受两个参数 1:函数，2:初始值

fold(g(),init) //

把第一个的处理结果替换为init，然后使用g()和第一个的处理结果处理第二个数据，依次轮推

示例：22,33,44,12,34 // fold(g(1),init)=>foldg(g(2) 22)=>fold(g(g3),33),...

最后找出最大者。

MapReduce: //任何一个程序调用该APi之后，被分成两段

mapper：在task tracker上运行的一个实例，最后生成一个结果列表

reducer:从mapper得到的多个结果中

统计一本书中每个单词出现的次数：

mapper:每100页一个单位，5个mapper用于拆分成为单词;进行计数

例如拆成了10000个单词，其中不乏有重复的

mapper需要保证重复的单词发送给同一个reducer

称为:shuffle and sort //传输排序的过程

reducer

reducer1，reducer2//启动了两个reducer，mapper轮流发送给reducer1和2，重复的发送给同一个reducer，保证每个reducre统计的单词是不一样的

最后合并

reducer1： 

this：500

is：10

reducer2：

how: 30

do: 20

两者合并以后成为结果

MapReducer统计的对象数据都是key-value数据，不是kv数据需要先转换为kv数据

mapper://转换为kv数据

this 1,is 1, this 1,how 1 //出现一次标记为1

同一个键的数据只能发往同一个reducer

reducer: //也是kv数据

例如把this 对应的所有value相加

this：500

is：20 

mapper-reducer可能需要执行多次，才能达到结果，只是每次的目标不同而已。

也可以直接在mapper上统计本地的数据，再发送给reducer的时候

this：500

is：20 

//reducer可以和mapper一起启动，或者reducer在mapper之后运行

相同的key发送给同一个reducer：谁来保证

由mapper reducer的框架决定的，//启动几个reducer是由程序员定义的

MapReduce:

1.开发API

2.运行框架

3.提供运行时环境

Hadoop能够实现并行处理，

HDFS + MapReduce = Hadoop 

         调用MapReduce API的程序

            |

[NameNode] [JobTracker]

    || ||

=====================================================================

taskTracker/DataNode1 taskTracker/DataNode2 taskTracker/DataNode3 ...

Hadoop典型应用有：搜索、日志处理、推荐系统、数据分析、视频图像分析、数据保存等

图1：MapReduce框架

五、MapReduce工作模型

MapReduce:工作模型

==================================================================================

[k1|m][k2|n][k3|r][k4|s][k5|m] [k6|t][k7|m]

   \/|    \/     \      /

 [mapper][mapper]  [mapper]     [mapper]

    |         |       |      |

    V         V       V      V

[ik1|3] [ik3|1]  [ik1|6] [ik3|2]   [ik1|1] [ik1|4]  [ik2|3] [ik2|6]

【partitioner】  【partitioner】【partitioner】  【partitioner】

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

//Shuffle & sort. aggressive values by keys //

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

[ik1|3,6,1,4] [ik2|3,6] [ik3|1,2]

|                     |     |

V             V     V

    reducer reducer reducer

|     |     |

V     V     V

    [ok1|14] [ok2|9] [ok3|3]

====================================================================================

//mapper:读取键值对，生成键值对

//combiner：负责在mapper之后，在mapper上把相同的键进行合并，仅此而已，输入和输出的键必须一致。

//partitioner:负责分发同一个key到同一个reducer，所有的partioner都是一样的

生成的键值如何进行发送，由partitioner决定。

==================================================================================

[k1|m][k2|n][k3|r]      [k4|s]   [k5|m]     [k6|t][k7|m]

    \/  |         \     /       \ /

 [mapper][mapper][mapper] [mapper]

|           |     |                       |

V     V     V     V

    [ik1|3] [ik3|1][ik1|6] [ik3|2]   [ik1|1] [ik1|4]  [ik2|3] [ik2|6]

    【combiner】【combiner】 【combiner】  【combiner】

|    |     |      |

V    V     V      V

[ik1:3][ik3:1]   [ik1:6][ik3:2] [ik1:5]  [ik2:9]

【partitioner】  【partitioner】【partitioner】  【partitioner】

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

//Shuffle & sort. aggressive values by keys //

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

[ik1|3,6,1,4] [ik2|3,6] [ik3|1,2]

|     |     |

V     V     V

    reducer reducer reducer

|             |     |

V     V     V

[ok1|14] [ok2|9] [ok3|3]

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//combiner和partitioner都是由程序员写的

Maper启动的节点：可能没有一个目标分片，但是需要处理n个分片，需要从其他node复制分片到该节点执行Maper程序

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