apache hadoop简介及核心机制

Hadoop是什么？Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算.

Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算.

数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解:数据通过Haddop的集群处理后得到结果.

HDFS:Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统.
大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中.

如下图中的文件 data1被分成3块,这3块以冗余镜像的方式分布在不同的机器中.

MapReduce:Hadoop为每一个input split创建一个task调用Map计算，在此task中依次处理此split中的一个个记录(record),map会将结果以key--value 的形式输出,hadoop负责按key值将map的输出整理后作为Reduce的输入,Reduce Task的输出为整个job的输出，保存在HDFS上.

Hadoop的集群主要由 NameNode,DataNode,Secondary NameNode,JobTracker,TaskTracker组成.

如下图所示:

NameNode中记录了文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点.

NameNode同时保存了文件系统运行的状态信息. 

DataNode中存储的是被拆分的blocks.

Secondary NameNode帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息.

JobTracker当有任务提交到Hadoop集群的时候负责Job的运行,负责调度多个TaskTracker.

TaskTracker负责某一个map或者reduce任务.

 

核心机制：

Hadoop的核心机制是通过HDFS文件系统和MapReduce算法进行存储资源、内存和程序的有效利用与管理。在现实的实例中，通过Hadoop，可以轻易的将多台普通的或低性能的服务器组合成分布式的运算-存储集群，提供大数据量的存储和处理能力。

知其然，知其所以然。要想深入学习和理解Hadoop的核心机制，还要从MapReduce和HDFS的原理入手。

MapReduce的“大事化小”

作为Google提出的架构，MapReduce通过Map（映射）和Reduce（化简）来实现大规模数据（TB级）的并行计算。可以简单理解 为，通过Map（映射）函数，把一组键值对映射成一组新的键值对；指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键 组。

MapReduce是一种大数据计算的开发模式和思想方法。开发人员先分析需求所提出问题的解决流程，找出数据可以并发处理的部分（Reduce），也就是那些能够分解为小段的可并行处理的数据，再将这些能够采用并发处理的需求写成Map程序（Map）。

然后就可以使用大量服务器来执行Map程序，并将待处理的庞大数据切割成很多的小份数据，由每台服务器分别执行Map程序来处理分配到的那一小段数据，接着再将每一个Map程序分析出来的结果，透过Reduce程序进行合并，最后则汇整出完整的结果。

MapReduce的整个流程就像…

MapReduce是Hadoop分布式计算的关键技术，将要执行的问题，拆解成Map和Reduce的方式来执行，以达到分散运算的效果。例如要 搜寻网页中的“In Big Data”这个词，可以先用Map程序，来计算出所有网页中，每一个词的位置。再使用Reduce程序，在每一个字的清单中，检索出“In Big Data”所对应的URL，您就来到了这个博客。MapReduce程序的执行过程如下：

 

MapReduce运行流程

MapReduce的运作方式就像快递公司一样。物流部门会将发往各地的包裹先运送到各地的物流分站，再由分站派出进行派送；快递员等每个包裹的用 户签单后将数据反馈给系统汇总，完成整个快递流程。在这里，每个快递员都会负责配送，所执行的动作大致相同，且只负责少量的包裹，最后由物流公司的系统进 行汇总（而不是从一个库房一个快递员直接发往各地；这样的话估计顺风、京东神马的会被人骂死）。

在Hadoop集群架构中，服务器依据用途可分成Master节点和Worker节点，Master负责分配任务，而Worker负责执行任务。

Hadoop中的Master与Worker

Hadoop运算集群中的服务器依用途分成Master节点和Worker节点。Master节点中含有JobTracker、NameNode、 TaskTracker和DataNode程序；Worker节点含有TaskTracker和DataNode。另外在系统的架构上，最简单的 Hadoop架构，可以分成上层的MapReduce运算层以及下层的HDFS数据层。

在Master节点的服务器中会执行两套程序：一个是负责安排MapReduce运算层任务的JobTracker，以及负责管理HDFS数据层的 NameNode程序。而在Worker节点的服务器中也有两套程序，接受JobTracker指挥，负责执行运算层任务的是TaskTracker程 序，与NameNode对应的则是DataNode程序，负责执行数据读写操作以及执行NameNode的副本策略。

在MapReduce运算层上，担任Master节点的服务器负责分配运算任务，Master节点上的JobTracker程序会将Map和 Reduce程序的执行工作指派给Worker服务器上的TaskTracker程序，由TaskTracker负责执行Map和Reduce工作，并将 运算结果回复给Master节点上的JobTracker。

在HDFS数据层上，NameNode负责管理和维护HDFS的名称空间、并且控制档案的任何读写动作，同时NameNode会将要处理的数据切割 成一个个档案区块（Block），每个区块是64MB，例如1GB的数据就会切割成16个档案区块。NameNode还会决定每一份档案区块要建立多少个 副本，一般来说，一个档案区块总共会复制成3份，并且会分散储存到3个不同Worker服务器的DataNode程序中管理，只要其中任何一份档案区块遗 失或损坏，NameNode会自动寻找位于其他DataNode上的副本来回复，维持3份的副本策略。

在一套Hadoop集群中，分配MapReduce任务的JobTracker只有1个，而TaskTracker可以有很多个。同样地，负责管理 HDFS文件系统的NameNode也只有一个，和JobTracker同样位于Master节点中，而DataNode可以有很多个。

不过，Master节点中除了有JobTracker和NameNode以外，也会有TaskTracker和DataNode程序，也就是说Master节点的服务器也可以在本地端扮演Worker角色的工作。

在部署上，因为Hadoop采用Java开发，所以Master服务器除了安装操作系统如Linux之外，还要安装Java执行环境，然后再安装 Master需要的程序，包括了NameNode、JobTracker和DataNode与TaskTracker。而在Worker服务器上，则只需 安装Linux、Java环境、DataNode和TaskTracker。

在之后的文章中将详细说明Hadoop安装部署方面的问题。这里只针对Hadoop的运行机制及内部细节做了讨论；在实际的应用中虽然还需要很多知识，但就理解Hadoop和MapReduce核心思想来说，以上的内容值得反复推敲。对技术，要知其然，知其所以然！