Hadoop及子项目介绍课件.ppt

1、Hadoop培训Hadoop与子项目介绍2013.011 产生背景 纽约证券交易所每天产生1TB的交易数据。社交网站facebook的主机存储着约10亿张照片，占据PB级存储空间。瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机每年产生约15PB的数据。2004年Google公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文。2006年2月-Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。2 Hadoop简介 Hadoop 一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。由Common、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、Avro、C

2、hukwa和 ZooKeeper等成员组成。其中，HDFS 和MapReduce 是两个最基础最重要的成员。Hadoop 数据来源可为任何形式，最终转换为键/值对以供处理。3 Hadoop简介 Hadoop专为离线处理和大规模数据分析而设计的。Hadoop程序目前只能运行在Linux系统上，window上需要安装其他插件。Windows作为一个开发平台而非生产平台。Hadoop自身由Java语言开发，但它除了使用Java语言进行编程外，同样支持多种编程语言，如C+。4 Hadoop特点 扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。成本低（Econo

3、mical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。5 Hadoop特点 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。可靠性（Reliable）：hadoop能自动地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。6 Hadoop核心HDFS HDFS 是Google GFS 的开源版本，一个高度容错的分布式文件系统，它能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量（PB 级）的大文件（通常超过64M）。以高时间延迟为代价，不适合低

4、延迟的访问需求。HDFS不适合：存储小文件、大量的随机读、需要对文件的修改。设计目标：任何一个节点失效，不影响HDFS服务、可以自动完成副本的复制。7 Hadoop核心HDFS 原理图8 Hadoop核心HDFS 采用Master/Slave 结构。NameNode 维护集群内的元数据，对外提供创建、打开、删除和重命名文件或目录的功能。DatanNode 存储数据，并提负责处理数据的读写请求。9 Hadoop核心HDFS 文件切分成块（默认大小64M），以块为单位，每个块有多个副本存储在不同的机器上，副本数可在文件生成时指定（默认3）文件创建、写入和关闭之后不能修改文件内容。DataNode定

5、期向NameNode 上报心跳，NameNode 通过响应心跳来控制DataNode。运行中可以安全加入和退出DataNode。10 Hadoop核心HDFS 如何管理数据 1、文件块三份备份。2、心跳机制。3、数据校验。4、安全模式。5、数据管道性的写入。6、数据复制。7、单个NameNode。11 Hadoop核心HDFS之文件 文件12 Hadoop核心HDFS之文件 写文件13Write packetCreate file Write packetWrite packetSend ackSend ackSend ackClose file Hadoop核心HDFS之文件 写数据块14

6、Hadoop核心HDFS之文件 读文件15Read blockOpen fileClose fileGet block location Hadoop核心HDFS之异常 DataNode的磁盘坏了 DataNode所在机器坏了 Client所在机器坏了(lease)NameNode坏了 持久化元数据：操作日志和Fsimage Secondary NameNode-元数据提供冷备16 Hadoop核心MapReduce MapReduce 是大规模数据（TB 级）计算的利器，Map 和Reduce 是它的主要思想。也采用了Master/Slave 结构。Master 叫做JobTracker，而

7、Slave 叫做TaskTracker。用户提交的计算叫做Job，每一个Job 会被划分成若干个Tasks。JobTracker负责Job 和Tasks 的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。17 MapReduce工作原理 提交MapReduce 作业，即一个job。jobTracker协调作业的运行。taskTracker：作业划分后的任务 （一个job对应多个task,一个task对应 一 个或者多个MapReduce线程）。18MapReduce程序1：run jobJobClient客户端JVMJobTrackerTaskTrackerChildMapTask或者Red

8、uceTaskJobtracker节点子JVMTasktracker 节点HDFS2：get new job ID3:copy Jobresources4:submit job5:initialize job6:retrieve Input splits7:returns task8:retrieve jobresources10:run9:launch Hadoop核心MapReduce 特性 自动实现分布式并行计算 容错master与slave通过心跳保活 提供状态监控工具 模型抽象简洁，程序员易用（所需要做的是 实现map()和reduce()函数，剩下的框架完成。Map 负责将数据打散

9、，Reduce负责对数据进行聚集。）19 Hadoop核心MapReduce 数据流20 MapReduce示例21 MapReduce示例22 MapReduce示例23 MapReduce示例24 Hadoop相关子项目25子项目子项目作用作用Common为Hadoop其他子项目提供支持的常用工具，它主要包括FileSystem、RPC和串行化库。ZooKeeper一个分布式的、高可用的协调服务。Zookeeper提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用。Avro一种提供高效、跨语言RPC的数据序列系统，持久化数据存储；提高分布式传输效率。Hbase一个分布式的，列存储数据库，使用HD

10、FS作为底层存储，同时支持MapReduce的批量式计算和点查询。Hive分布式数据仓库。Hive管理HDFS中存储的数据，并提供基于SQL的查询语言用以查询数据。Pig一种用于探索大型数据集的脚本语言，用以检索非常大的数据集。Pig运行在MapReduce和HDFS的集群上。Chukwa开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。Hadoop子项目ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop的正式子项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接

11、口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。ZooKeeper是使用Java编写的，但是它支持Java和C两种编程语言。26 Hadoop子项目Avro 是用于数据序列化的系统。提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。Avro系统依赖于模式（Schema），数据的读和写是在模式之下完成的。在RPC中，Avro系统的客户端和服务端通过握手协议进行模式的交换。27 Hadoop子项目Hbase HBase是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase是基于列而不是基于行的模式，表是疏松的，用户可以为行定义各种不同的列

12、。HBase主要用于需要随机访问、实时读写的大数据（Big Data）。一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。28 Hadoop子项目Hive 是一个建立在Hadoop基础之上的数据仓库，提供了一些用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储的工具。Hive提供的是一种结构化数据的机制，它支持类似于SQL语言的查询语言，该查询语言称为Hive QL。Hive编译器会把Hive QL编译成一组MapReduce任务，从而方便MapReduce编程人员进行Hadoop系统开发。29 Had

13、oop子项目Pig Pig是一个对大型数据集进行分析、评估的平台。Pig最突出的优势是它的结构能够经受住高度并行化的检验，这个特性使得它能够处理大型的数据集。Pig的语言层由一种叫做Pig Latin的正文型语言组成。30 Hadoop子项目Chukwa Chukwa是开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。Chukwa是在HDFS和MapReduce框架之上搭建的，它继承了Hadoop的可扩展性和健壮性。Chukwa通过HDFS来存储数据，并依赖MapReduce任务处理数据。Chukwa中也附带了灵活且强大的工具，用于显示、监视和分析数据结果，以便更好地利用所收集的数据。31 Hadoop及子项目总结 HDFS-最大化利用磁盘 MapReduce-最大化利用 CPU HBase-最大化利用内存 MapReduce 和 HBase 都将数据存储在 HDFS，HBase 利用了 MapReduce 的计算能力。Pig 和 Hive 则为更高层的建筑，降低了使用 Hadoop 的门槛，提高了 Hadoop 开发效率。ZooKeeper和Common 成员可以说是地基，是为上层建筑（包括高层）服务的。32 智能交通应用技术架构图3334