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Hadoop_程序语言--------Java

Hadoop示意图



一个​​分布式系统​​基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个​​分布式文件系统​​(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问​​应用程序​​的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。


 


目录

Hadoop名字的起源

hadoop起源

诸多优点

hadoop架构

集群系统

应用程序

开源实现

Hadoop主要子项目


展开


 



​编辑本段​​Hadoop名字的起源

  Hadoop这个名字不是一个缩写,它是一个虚构的名字。该项目的创建者,Doug Cutting如此解释Hadoop的得名:"这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象样子的填充玩具命名的。我的命名标准就是简短,容易发音和拼写,没有太多的意义,并且不会被用于别处。小孩子是这方面的高手。”[Hadoop: The Definitive Guide]

 


​编辑本段​​hadoop起源

  Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为 ​​Lucene​​的子

Hadoop_hadoop_02

hadoop logo

项目 ​​Nutch​​的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。2006 年 3 月份,Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。

 

  Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具,但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如,如果您要 grep 一个 10TB 的巨型文件,会出现什么情况?在传统的系统上,这将需要很长的时间。但是 Hadoop 在设计时就考虑到这些问题,采用并行执行机制,因此能大大提高效率。

 


​编辑本段​​诸多优点

  Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的​​软件​​框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

 

  Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的​​应用程序​​也可以使用其他语言编写,比如 C++。

 


​编辑本段​​hadoop架构

  Hadoop 有许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File Syst

Hadoop_hdfs_03

Hadoop 集群的简化视图

em(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS(对于本文)的上一层是 MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。

HDFS

  对外部客户机而言,HDFS 就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或​​重命名​​文件,等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的(参见图 1),这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode(仅一个),它在 HDFS 内部提供元数据服务;DataNode,它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode,因此这是 HDFS 的一个缺点(单点失败)。

 

  存储在 HDFS 中的文件被分成块,然后将这些块复制到多个计算机中(DataNode)。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小(通常为 64MB)和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。

NameNode

  NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块,第一个复制块存储在同一机架的不同节点上,最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。注意,这里需要您了解集群架构。

 

  实际的 I/O 事务并没有经过 NameNode,只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时,NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。

 

  NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件(这里是 EditLog)将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本,以防文件损坏或 NameNode 系统丢失。

DataNode

  DataNode 也是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织,机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是:机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

 

  DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应创建、删除和复制来自 NameNode 的块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳(heartbeat)消息。每条消息都包含一个块报告,NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息,NameNode 将采取修复措施,重新复制在该节点上丢失的块。

文件操作

  可见,HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。如果客户机想将文件写到 HDFS 上,首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的 HDFS 块大小,创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode 将以 DataNode 标识和目标块响应客户机。同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将​​临时文件​​发送给第一个 DataNode 时,将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS 名称空间中的校验和(checksum)文件。在最后的文件块发送之后,NameNode 将文件创建提交到它的持久化元数据存储(在 EditLog 和 FsImage 文件)。

Linux 集群

  Hadoop 框架可在单一的 Linux 平台上使用(开发和调试时),但是使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个 Hadoop 集群。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop 假定节点可能失败,因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败。

 


​编辑本段​​集群系统

  Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群,在上面运行各种应用。即使是分布式开发的新手也可以迅速使用Google的基础设施。核心组件是3个:

 

  1、GFS(Google File System)。一个分布式文件系统,隐藏下层负载均衡,冗余复制等细节,对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。Google根据自己的需求对它进行了特别优化,包括:超大文件的访问,读操作比例远超过写操作,PC机极易发生故障造成节点失效等。GFS把文件分成64MB的块,分布在集群的机器上,使用Linux的文件系统存放。同时每块文件至少有3份以上的冗余。中心是一个Master节点,根据文件索引,找寻文件块。详见Google的工程师发布的GFS论文。

 

  2、MapReduce。Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对,Reduce把Key/Value合成最终输出Output。这两个函数由程序员提供给系统,下层设施把Map和Reduce操作分布在集群上运行,并把结果存储在GFS上。

 

  3、BigTable。一个大型的​​分布式数据库​​,这个数据库不是关系式的数据库。像它的名字一样,就是一个巨大的表格,用来存储结构化的数据。

 

  以上三个设施Google均有论文发表。

 


​编辑本段​​应用程序

  Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是惟一的软件框架应用程序,但作为一个并行数据处理引擎,它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程,它受到 ​​Google​​开发的启发。这个流程称为创建索引,它将 Web 爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入,并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义的搜索参数中识别内容。

 

  MapReduce

 

  最简单的 MapReduce 应用程序至少包含 3 个部分:一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。在这点上,Hadoop 提供了大量的接口和抽象类,从而为 Hadoop ​​应用程序开发​​人员提供许多工具,可用于调试和性能度量等。

 

  MapReduce 本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。它由两个可能包含有许多实例(许多 Map 和 Reduce)的操作组成。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表,输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表,然后根据它们的键(为每个键生成一个键/值对)缩小键/值对列表。

 

  这里提供一个示例,帮助您理解它。假设输入域是 one small step for man, one giant leap for mankind。在这个域上运行 Map 函数将得出以下的键/值对列表:

 

  (one, 1) (small, 1) (step, 1) (for, 1) (man, 1)

Hadoop_hadoop_04

MapReduce 流程的概念流

(one, 1) (giant, 1) (leap, 1) (for, 1) (mankind, 1)

 

  如果对这个键/值对列表应用 Reduce 函数,将得到以下一组键/值对:

 

  (one, 2) (small, 1) (step, 1) (for, 2) (man, 1)

 

  (giant, 1) (leap, 1) (mankind, 1)

 

  结果是对输入域中的单词进行计数,这无疑对处理索引十分有用。但是,现在假

Hadoop_mapreduce_05

显示处理和存储的物理分布的 Hadoop 集群

设有两个输入域,第一个是 one small step for man,第二个是 one giant leap for mankind。您可以在每个域上执行 Map 函数和 Reduce 函数,然后将这两个键/值对列表应用到另一个 Reduce 函数,这时得到与前面一样的结果。换句话说,可以在输入域并行使用相同的操作,得到的结果是一样的,但速度更快。这便是 MapReduce 的威力;它的并行功能可在任意数量的系统上使用。图 2 以区段和迭代的形式演示这种思想。

 

  现在回到 Hadoop 上,它是如何实现这个功能的?一个代表客户机在单个主系统上启动的 MapReduce 应用程序称为 JobTracker。类似于 NameNode,它是 Hadoop 集群中惟一负责控制 MapReduce 应用程序的系统。在应用程序提交之后,将提供包含在 HDFS 中的输入和输出目录。JobTracker 使用文件块信息(物理量和位置)确定如何创建其他 TaskTracker 从属任务。MapReduce 应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个惟一的从属任务。每个 TaskTracker 将状态和完成信息报告给 JobTracker。图 3 显示一个示例集群中的工作分布。

 

  Hadoop 的这个特点非常重要,因为它并没有将存储移动到某个位置以供处理,而是将处理移动到存储。这通过根据集群中的节点数调节处理,因此支持高效的数据处理。

 


​编辑本段​​开源实现

  Hadoop是项目的总称,起源于作者儿子的一只玩具大象的名字。主要是由HDFS、MapReduce和Hbase组成。

 

  HDFS是Google File System(GFS)的开源实现。

 

  MapReduce是Google MapReduce的开源实现。

 

  HBase是Google BigTable的开源实现。

 

  这个分布式框架很有创造性,而且有极大的扩展性,使得Google在系统吞吐量上有很大的竞争力。因此Apache基金会用Java实现了一个开源版本,支持Fedora、Ubuntu等Linux平台。雅虎和硅谷风险投资公司Benchmark Capital 6月28日联合宣布,他们将联合成立一家名为Hortonworks的新公司,接管被广泛应用的数据分析软件Hadoop的开发工作。

 

  Hadoop实现了HDFS文件系统和MapRecue。用户只要继承MapReduceBase,提供分别实现Map和Reduce的两个类,并注册Job即可自动分布式运行。

 

  目前​​Release版本​​是0.20.205.0。还不成熟,但是已经集群规模已经可以达到4000个节点,是由Yahoo!实验室中构建的。下面是此集群的相关数据:

 

  · 4000 节点

 

  · 2 x quad core Xeons@2.5ghz per 节点

 

  · 4 x 1TB SATA Disk per 节点

 

  · 8G RAM per 节点

 

  · 千兆带宽 per 节点

 

  · 每机架有40个节点

 

  · 每个机架有4千兆以太网上行链路

 

  · Redhat Linux AS4 ( Nahant update 5 )

 

  · Sun Java JDK1.6.0_05 - b13

 

  · 所以整个集群有30000多个CPU,近16PB的磁盘空间!

 

  HDFS把节点分成两类:NameNode和DataNode。NameNode是唯一的,程序与之通信,然后从DataNode上存取文件。这些操作是透明的,与普通的文件系统API没有区别。

 

  MapReduce则是JobTracker节点为主,分配工作以及负责和用户程序通信。

 

  HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。

 

  Hadoop也跟其他​​云计算​​项目有共同点和目标:实现海量数据的计算。而进行海量计算需要一个稳定的,安全的数据容器,才有了Hadoop分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed File System)。

 

  HDFS通信部分使用org.apache.hadoop.ipc,可以很快使用RPC.Server.start()构造一个节点,具体业务功能还需自己实现。针对HDFS的业务则为数据流的读写,NameNode/DataNode的通信等。

 

  MapReduce主要在org.apache.hadoop.mapred,实现提供的接口类,并完成节点通信(可以不是hadoop通信接口),就能进行MapReduce运算。

 

  目前这个项目还在进行中,还没有到达1.0版本,和Google系统的差距也非常大,但是进步非常快,值得关注。

 

  另外,这是云计算(Cloud Computing)的初级阶段的实现,是通向未来的桥梁。

 

  Hadoop的发音音标 [hædu:p]

 


​编辑本段​​Hadoop主要子项目

  Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中,包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容,从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目,其余内容为Hadoop Common

 

  HDFS: Hadoop 分布式文件系统 (Distributed File System) - HDFS (Hadoop Distributed File System)

 

  MapReduce:并行计算框架,0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口,0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API

 

  HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。(HBase 和 Avro 已经于2010年5月成为顶级 Apache 项目)

 

  Hive:数据仓库工具,由Facebook贡献。

 

  Zookeeper:分布式锁设施,提供类似Google Chubby的功能,由Facebook贡献。

 

  Avro:新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。

 


​编辑本段​​Hadoop研究

  Hadoop是原Yahoo的Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。Doug Cutting给这个Project起了个名字,

 

  就叫Hadoop。其实Hadoop也是Doug Cutting的孩子的玩具的名字,一个可爱的黄色小象。

 

  现在,Doug Cutting在Cloudera公司。Cloudera的Hadoop是商用版。不同于Apache的开源版。

 

  如果要研究Hadoop的话,在下载Apache的版本是一种不错的选择。

 

  只研究Apache版本的,不足以对Hadoop的理念理解。再对Cloudera版本的研究,会更上一层楼。

 

  现在​​美国​​的AsterData,也是Hadoop的一个商用版,AsterData的MPP理念,Applications Within理念等等,

 

  也都是值得研究。

 

  Google的成功已经说明了RDB的下一代就是Nosql(Not Only SQL),比如说GFS,Hadoop等等。

 

  Hadoop作为开源的版本来说,其魅力更是不可估量。

 

  上文中说到Google的学术论文,其中包涵有

 

  Google File System(大规模分散文件系统)

 

  MapReduce (大规模分散FrameWork)

 

  BigTable(大规模分散数据库)

 

  Chubby(分散锁服务)

 

  这四大InfrastructureSoftware的陈述。

 

  说起Google的GFS和Hadoop,不仅让我想起了,Unix和Linux。

 

  由Unix而来的开源Linux,现在更是家喻户晓了。很多大型公司都启用Linux作为服务器。

 

  相信不久的将来,Hadoop会像Linux一样,席卷全球,惠及全球。

 


​编辑本段​​Hadoop大事记

  2004年-- 最初的版本(现在称为HDFS和MapReduce)由Doug Cutting和Mike Cafarella开始实施。

 

  2005年12月-- Nutch移植到新的框架,Hadoop在20个节点上稳定运行。

 

  2006年1月-- Doug Cutting加入雅虎。

 

  2006年2月-- Apache Hadoop项目正式启动以支持MapReduce和HDFS的独立发展。

 

  2006年2月-- 雅虎的网格计算团队采用Hadoop。

 

  2006年4月-- 标准排序(10 GB每个节点)在188个节点上运行47.9个小时。

 

  2006年5月-- 雅虎建立了一个300个节点的Hadoop研究集群。

 

  2006年5月-- 标准排序在500个节点上运行42个小时(硬件配置比4月的更好)。

 

  06年11月-- 研究集群增加到600个节点。

 

  06年12月-- 标准排序在20个节点上运行1.8个小时,100个节点3.3小时,500个节点5.2小时,900个节点7.8个小时。

 

  07年1月-- 研究集群到达900个节点。

 

  07年4月-- 研究集群达到两个1000个节点的集群。

 

  08年4月-- 赢得世界最快1 TB数据排序在900个节点上用时209秒。

 

  08年10月-- 研究集群每天装载10 TB的数据。

 

  09年3月-- 17个集群总共24 000台机器。

 

  09年4月-- 赢得每分钟排序,59秒内排序500 GB(在1400个节点上)和173分钟内排序100 TB数据(在3400个节点上)。