hadoop学习笔记4：hadoop、spark概念


  • hadoop学习笔记4hadoopspark概念
  • hadoop
  • 1HDFS
  • 2MapReduce
  • 3YARN
  • spark


1.hadoop

Hadoop是一种开源的适合大数据的分布式存储和处理的平台。

Hadoop有三种不同的模式操作，分别为单机模式、伪分布模式和完全分布模。

Hadoop的核心是HDFS、Mapreduce和YARN（hadoop2.0以上）

1.1HDFS

hadoop 单机模式不需要habase hadoop单机模式的特点_大数据

主要特点：

保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。
运行在廉价的机器上。适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。

  • Client：切分文件；访问HDFS；与NameNode交互，获取文件位置信息；与DataNode交互，读取和写入数据。
  • NameNode：Master节点，在hadoop1.X中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。是HDFS里面的管理者，发挥者管理、协调、操控的作用
  • DataNode：Slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给NameNode。是HDFS的工作者，发挥按着Namenode的命令干活，并且把干活的进展和问题反馈到Namenode的作用。
  • Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其工作量；定期合并fsimage和fsedits，推送给NameNode；紧急情况下，可辅助恢复NameNode，但Secondary NameNode并非NameNode的热备。

1.2MapReduce

hadoop 单机模式不需要habase hadoop单机模式的特点_spark_02

MapReduce是一种简化并行 计算的编程模型，思想就是“分而治之”。

（1）Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：一是数据或计算的规模相对原任 务要大大缩小；二是就近计算原则，即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算；三是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。

（2）Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。至于需要多少个Reducer，用户可以根据具体问题，通过在mapred-site.xml配置文件里设置参数mapred.reduce.tasks的值，缺省值为1。

  • JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker。
  • TaskTracker：Slave节点，运行Map Task和Reduce Task；并与JobTracker交互，汇报任务状态。
  • Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。
  • Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。

1.3YARN

YARN总体上采用master/slave架构；YARN将资源管理和处理组件分开，对集群中的资源进行统一管理和调度，大大提高了集群的资源利用率并降低了集群管理成本。YARN作为一个通用数据操作系统，既可以运行像MapReduce、Spark这样的短作业，也可以部署像Web Server、MySQL Server这种长服务，真正实现一个集群多用途。

  • ResourceManager：Master节点，ResourceManager（代替集群管理器）负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManger启动可以占用一定资源的Container
  • NodeManager：Slave节点，（ 代替 TaskTracker）
  • ApplicationMaster 代替一个专用且短暂的 JobTracker
  • 一个分布式应用程序代替一个 MapReduce 作业

2.spark

hadoop 单机模式不需要habase hadoop单机模式的特点_分布式存储_03

Spark是一个计算框架(内存集群计算)，是MapReduce的替代方案，专注于计算，而不承担数据存储功能。

  • Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
  • Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
  • Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行(目前部署Spark的企业，其实都在现有的Hadoop集群中运行Spark)