【关于Hadoop】
生态系统
【关于HDFS】
【hdfs架构】
分布式文件系统
流式数据访问：一次写入，多次读取。只支持单个写入者，写操作总是以“只添加”的方式在文件末尾写数据
采用Master/Slave架构来存储数据，主要由四部分组成：Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode
关键组件有两个：【NameNode、DataNode】
Client：
1.文件上传HDFS，将文件切分成一个个block
2.与NN交互，获取文件的位置信息
3.与DN交互，读取或者写入数据
4.提供命令来管理访问HDFS
*NameNode：就是master，元数据管理
1.管理文件系统的命名空间，维护文件系统树
2.管理block的映射信息
3.配置副本策略
4.处理客户端的读写操作
*DataNode：就是Slave
1.存储实际的数据块
2.执行数据块的读写操作
Secondary NameNode：并非备份，是辅助
1.辅助NN，分担工作量
2.定期合并fsimage和edits，并推送给NN
【fsimage】命名空间镜像文件
【edits】编辑日志文件
【hdfs读取流程】
1.客户端调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件，
获取的其实是一个distributedFileSystem实例
2.distributedFileSystem通过远程过程调用(RPC)来调用NN，来确认文件的起始块的位置，NN返回的是该块副本的DN地址，这些DN会根据与客户端的距离来排序，距离客户端近的排在前面
3.前两步将返回一个FSDataInputStream对象，这个对象会被封装成DFSInputStream对象，这个对象可以方便的管理DN和NN的数据流，客户端调用这个类的read方法，DFSInputStream就会找出离客户端最近的DN并连接DN
4.数据从DN源源不断的流向客户端
5.如果第一个block块读完了，就会关闭指向第一个block块的DN连接，接着读取下一个block块。
6.第一批读完,DFSInputStream就会去NN拿下一批的块的地址，读完所有就关闭
【hdfs写入流程】
1.客户端通过调用DistributedFileSystem 的create方法，创建一个新的文件。
2.DistributedFileSystem 通过 RPC（远程过程调用）调用 NN，去创建一个没有blocks关联的新文件。创建前，NN 会做各种校验，比如文件是否存在，客户端有无权限去创建等。如果校验通过，NN就会记录下新文件，否则就会抛出IO异常。
3.前两步结束后会返回 FSDataOutputStream 的对象，和读文件的时候相似，FSDataOutputStream 被封装成 DFSOutputStream，DFSOutputStream 可以协调 NN和 DN。客户端开始写数据到DFSOutputStream,DFSOutputStream会把数据切成一个个小packet，然后排成队列 data queue。
4.DataStreamer 会去处理接受 data queue，它先问询 NN 这个新的 block 最适合存储的在哪几个DN里，比如重复数是3，那么就找到3个最适合的 DN，把它们排成一个 pipeline。DataStreamer 把 packet 按队列输出到管道的第一个 DN 中，第一个 DN又把 packet 输出到第二个DN中，以此类推。
5.DFSOutputStream 还有一个队列叫 ack queue，也是由 packet 组成，等待DN的收到响应，当pipeline中的所有DN都表示已经收到的时候，这时akc queue才会把对应的packet包移除掉。
6.客户端完成写数据后，调用close方法关闭写入流。
7.DataStreamer 把剩余的包都刷到 pipeline 里，然后等待 ack 信息，收到最后一个 ack 后，通知 DN 把文件标示为已完成。
【关于MapReduce】
流程
1.在客户端启动一个作业。
【编写mapreduce程序，配置作业，提交作业，这是程序员的工作】
2.向JobTracker请求一个Job ID，就像你排队买车一样，拿到摇号- -
【 JobTracker是一个后台服务进程，启动之后，会一直监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息。】
作业控制：在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。
状态监控：主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。主要作用：容错和为任务调度提供决策依据。
JobTracker只有一个，他负责了任务的信息采集整理，你就把它当做包工头把，这个和采用Master/Slave结构中的Master保持一致
JobTracker 对应于 NameNode
一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上
3.将运行作业所需要的资源文件复制到HDFS上，包括MapReduce程序打包的JAR文件、配置文件和客户端计算所得的输入划分信息。这些文件都存放在JobTracker专门为该作业创建的文件夹中。文件夹名为该作业的Job ID。JAR文件默认会有10个副本（mapred.submit.replication属性控制）；输入划分信息(Split)告诉了JobTracker应该为这个作业启动多少个map任务等信息。
4.JobTracker接收到作业后，将其放在一个作业队列里(一般来说，公司部门都与自己的队列，默认的调度方法是FIFO，也就是first in first out-队列)，等待作业调度器对其进行调度，当作业调度器根据自己的调度算法调度到该作业时，会根据输入划分信息(Split)为每个划分创建一个map任务，并将map任务分配给TaskTracker执行。对于map和reduce任务，TaskTracker根据主机核的数量和内存的大小有固定数量的map槽和reduce槽。这里需要强调的是：map任务不是随随便便地分配给某个TaskTracker的，这里有个概念叫：数据本地化（Data-Local）。意思是：将map任务分配给含有该map处理的数据块的TaskTracker上，同时将程序JAR包复制到该TaskTracker上来运行，这叫“运算移动，数据不移动”。而分配reduce任务时并不考虑数据本地化。
5.TaskTracker每隔一段时间会给JobTracker发送一个心跳，告诉JobTracker它依然在运行，同时心跳中还携带着很多的信息，比如当前map任务完成的进度等信息。当JobTracker收到作业的最后一个任务完成信息时，便把该作业设置成“成功”。当JobClient查询状态时，它将得知任务已完成，便显示一条消息给用户。
【从map和reduce层次分析】
input：也就是数据存储位置，这里当然是类似于hdfs这样的分布式存储
split：因为map task只读split，而split基本上和hdfs的基本存储块block同样大小，一个split对应一个map，你可以把它当做map的单位块来理解，投喂进map的时候必须要这样的格式，打个比方，比如只收硬币的地铁站，你只能投放1元硬币
map：拆解
每个map对应一个split，生成key/value键值对
【shuffle】：核心，对map输出的结果进行 分区 排序 合并 等处理并交给Reduce的过程。
（1）在map端，map的结果首先被写入缓存，当缓存满了，将缓存的数据进行分区，然后对每个分区的数据排序和合并，之后写入磁盘文件。每次缓存满了溢出就会生成一个磁盘文件，在map任务全部结束之前，这个溢写文件归并成一个大的文件，然后通知reduce任务来领取处理。
（2）在reduce端，通过RPC向JobTracker询问Map任务是否完成，若完成则领取数据，领取的数据来自不同的map机器，先归并后合并
reduce：把每个文件的内容最后统计一次
【结合Wordcount，再来分析下流程】
1--创建两个文本文件，作为输入
2--Map
拆解，两个文件的输入默认就是两个split，默认交由两个mapper处理
文件内容被分解为 单词 和 1 ，单词是key 主键 后面的数字就是 value
3--partition【shuffle之一】
分区；按照key的不同，把数据分开，key不能身处两个节点上，所以经常使用哈希来分区
分区是为后面的reduce做准备
4--sort【shuffle之一】
排序；
5--combine【shuffle之一】
结合；先进行一次计算，减少文件大小，不必须
6--copy【shuffle之一】！将不同文件的相似部分分给一个reduce
通过http方式，由reduce节点向各mapper节点下载属于自己分区的数据。
7--merge【shuffle之一】
把分区的文件合并成一个文件
8--reduce
【关于yarn】
【yarn架构】
集群资源管理系统
改善mapreduce的实现，还可以支持其他的分布式计算模式
存在最大的问题就是资源管理和任务管理耦合在一起，且整个集群的扩展性、可靠性(JobTracker的单节点故障问题)很差，以及最重要的一个问题，集群资源的利用率低。随着数据规模的膨胀，大家已经不满足于仅仅能在Hadoop集群上运行MapReduce程序，更希望能够有一套合理的管理机制来控制整个集群的资源调度，于是Yarn平台应运而生。先来看看Yarn平台的基本架构：
在Yarn的结构中，把原来JobTracker管的事儿(资源管理、任务调度)拆开了，资源调度让ResourceManager干，任务调度让 ApplicationMaster管
【ResourceManager】
整个Yarn架构的核心部件，有且仅有一个，它负责整个集群的资源(内存、cpu等)管理，RM主要处理6中事件：1.集群中被移除一个计算节点；2.增加了一个计算节点；3.收到一个新的Application；4.一个Application运行结束；5.container闲置；6.心跳机制向ResourceManager汇报各个container运行情况，由于此时可能有新的 container得到释放，因此该事件会触发资源分配，也就是说，该事件是6个事件中最重要的事件，它会触发资源调度器最核心的资源分配机制。
【ApplicationMaster】
ApplicationMaster 负责管理应用程序的整个生命周期，每个应用程序都对应一个AM，主要功能有：
(1) 与RM的调度器通讯，协商管理资源分配。
(2) 与NM合作，在合适的容器中运行对应的task，并监控这些task执行。
(3) 如果container出现故障，AM会重新向调度器申请资源。
(4) 计算应用程序所需的资源量，并转化成调度器可识别的协议。
(5) AM出现故障后，ASM会重启它，而由AM自己从之前保存的应用程序执行状态中恢复应用程序。
【NodeManager】
NodeManager替代了Hadoop v1版本中的TaskTracker，每个节点都会有一个NM，主要功能有：
(1) 为应用程序启动容器，同时确保申请的容器使用的资源不会超过节点上的总资源。
(2) 为task构建容器环境，包括二进制可执行文件，jars等。
(3) 为所在的节点提供了一个管理本地存储资源的简单服务，应用程序可以继续使用本地存储资源即使他没有从RM那申请。比如：MapReduce可以使用该服务程序存储map task的中间输出结果。
一个NodeManager上面可以运行多个Container，Container之间的资源互相隔离，类似于虚拟机的多个系统一样，各 自使用自己分配的资源。NodeManager会启动一个监控进行用来对运行在它上面的Container进行监控，当某个Container占用的资源 超过约定的阈值后，NodeManager就会将其杀死。
【Container】
Container可以说是一个对Application使用资源描述的集合(或容器)，可以看做一个可序列化的java对象，封装了一些描述信息，例如：
(1) Container是YARN中资源的抽象，它封装了某个节点上一定量的资源（CPU和内存两类资源）。它跟Linux Container没有任何关系，仅仅是YARN提出的一个概念（从实现上看，可看做一个可序列化/反序列化的Java类）。
(2) Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster；
(3) Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的，Container运行时需提供内部执行的 任务命令（可以使任何命令，比如java、Python、C++进程启动命令均可）以及该命令执行所需的环境变量和外部资源（比如词典文件、可执行文件、 jar包等）。
【通信过程】
YARN通信协议，RPC协议是连接各个组件的“大动脉”，了解不同组件之间的RPC协议有助于我们更深入地学习YARN框架。在YARN中，任何两个需相互通信的组件之间仅有一个RPC协议，而对于任何一个RPC协议，通信双方有一端是Client，另一端为Server，且Client总是主动连接Server的，因此，YARN实际上采用的是拉式(pull-based)通信模型。如图2-10所示，箭头指向的组件是RPC Server，而箭头尾部的组件是RPC Client，YARN主要由以下几个RPC协议组成：
JobClient(作业提交客户端)与RM之间的协议—ApplicationClientProtocol：JobClient通过该RPC协议提交应用程序、查询应用程序状态等。
Admin(管理员)与RM之间的通信协议—ResourceManagerAdministrationProtocol：Admin通过该RPC协议更新系统配置文件，比如节点黑白名单、用户队列权限等。
AM与RM之间的协议—ApplicationMasterProtocol：AM通过该RPC协议向RM注册和撤销自己，并为各个任务申请资源。
AM与NM之间的协议—ContainerManagementProtocol：AM通过该RPC要求NM启动或者停止Container，获取各个Container的使用状态等信息。
NM与RM之间的协议—ResourceTracker：NM通过该RPC协议向RM注册，并定时发送心跳信息汇报当前节点的资源使用情况和Container运行情况。
