一、RAID技术
大数据技术主要针对的是大规模数据的计算处理问题，那么要想解决的这一问题，首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：
数据存储容量的问题，既然大数据要解决的是数以PB计的数据计算问题，而一般的服务器磁盘容量通常1-2TB，那么如何存储这么大规模的数据？
数据读写速度的问题，一般磁盘的连续读写速度为几十MB，以这样的速度，几十PB的数据恐怕要读写到天荒地老……
数据可靠性的问题，磁盘大约是计算机设备中最易损坏的硬件了，在网站一块磁盘使用寿命大概是一年，如果磁盘损坏了，数据怎么办？
在大数据技术出现之前，人们就需要面对这些关于存储的问题，对应的解决方案就是RAID技术。
RAID（独立磁盘冗余阵列）技术主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度，增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘（8块或者更多），通过使用RAID技术，实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。
常用RAID技术有以下几种，如图所示：
常用RAID技术原理图
假设服务器有N块磁盘：
RAID0
数据在从内存缓冲区写入磁盘时，根据磁盘数量将数据分成N份，这些数据同时并发写入N块磁盘，使得数据整体写入速度是一块磁盘的N倍，读取的时候也一样，因此RAID0具有极快的数据读写速度。但是RAID0不做数据备份，N块磁盘中只要有一块损坏，数据完整性就被破坏，所有磁盘的数据都会损坏。
RAID1
数据在写入磁盘时，将一份数据同时写入两块磁盘，这样任何一块磁盘损坏都不会导致数据丢失，插入一块新磁盘就可以通过复制数据的方式自动修复，具有极高的可靠性。
RAID10
结合RAID0和RAID1两种方案，将所有磁盘平均分成两份，数据同时在两份磁盘写入，相当于RAID1，但是在每一份磁盘里面的N/2块磁盘上，利用RAID0技术并发读写，既提高可靠性又改善性能，不过RAID10的磁盘利用率较低，有一半的磁盘用来写备份数据。
RAID3
一般情况下，一台服务器上不会出现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘的情况下，如果能利用其它磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，就能在保证可靠性和性能的同时，大幅提升磁盘利用率。
在数据写入磁盘的时候，将数据分成N-1份，并发写入N-1块磁盘，并在第N块磁盘记录校验数据，任何一块磁盘损坏（包括校验数据磁盘），都可以利用其它N-1块磁盘的数据修复。
但是在数据修改较多的场景中，任何磁盘修改数据都会导致第N块磁盘重写校验数据，频繁写入的后果是第N块磁盘比其它磁盘容易损坏，需要频繁更换，所以RAID3很少在实践中使用。
RAID5
相比RAID3，更多被使用的方案是RAID5。
RAID5和RAID3很相似，但是校验数据不是写入第N块磁盘，而是螺旋式地写入所有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免RAID3频繁写坏一块磁盘的情况。
RAID6
如果数据需要很高的可靠性，在出现同时损坏两块磁盘的情况下（或者运维管理水平比较落后，坏了一块磁盘但是迟迟没有更换，导致又坏了一块磁盘），仍然需要修复数据，这时候可以使用RAID6。
RAID6和RAID5类似，但是数据只写入N-2块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息（使用不同算法生成）。
在相同磁盘数目（N）的情况下，各种RAID技术的比较如下表所示：
几种RAID技术比较
RAID技术有硬件实现，比如专用的RAID卡或者主板直接支持，也可以通过软件实现，在操作系统层面将多块磁盘组成RAID，在逻辑视作一个访问目录。RAID技术在传统关系数据库及文件系统中应用比较广泛，是改善计算机存储特性的重要手段。
RAID技术只是在单台服务器的多块磁盘上组成阵列，大数据需要更大规模的存储空间和访问速度。将RAID技术原理应用到分布式服务器集群上，就形成了Hadoop分布式文件系统HDFS的架构思想。
二、HDFS架构思想
1、HDFS架构原理
和RAID在多个磁盘上进行文件存储及并行读写一样思路，HDFS在一个大规模分布式服务器集群上，对数据进行并行读写及冗余存储。因为HDFS可以部署在一个比较大的服务器集群上，集群中所有服务器的磁盘都可以供HDFS使用，所以整个HDFS的存储空间可以达到PB级容量。HDFS架构如图：
HDFS架构
HDFS中关键组件有两个，一个是NameNode，一个是DataNode。
DataNode负责文件数据的存储和读写操作，HDFS将文件数据分割成若干块（block），每个DataNode存储一部分block，这样文件就分布存储在整个HDFS服务器集群中。应用程序客户端（Client）可以并行对这些数据块进行访问，从而使得HDFS可以在服务器集群规模上实现数据并行访问，极大地提高访问速度。实践中HDFS集群的DataNode服务器会有很多台，一般在几百台到几千台这样的规模，每台服务器配有数块磁盘，整个集群的存储容量大概在几PB到数百PB。
NameNode负责整个分布式文件系统的元数据（MetaData）管理，也就是文件路径名，数据block的ID以及存储位置等信息，承担着操作系统中文件分配表（FAT）的角色。HDFS为了保证数据的高可用，会将一个block复制为多份（缺省情况为3份），并将三份相同的block存储在不同的服务器上。这样当有磁盘损坏或者某个DataNode服务器宕机导致其存储的block不能访问的时候，Client会查找其备份的block进行访问。
block多份复制存储如下图所示：
HDFS的block复制备份策略
对于文件/users/sameerp/data/part-0，其复制备份数设置为2，存储的block ID为1,3，block1的两个备份存储在DataNode0和DataNode2两个服务器上，block3的两个备份存储DataNode4和DataNode6两个服务器上，上述任何一台服务器宕机后，每个block都至少还有一个备份存在，不会影响对文件/users/sameerp/data/part-0的访问。
事实上，DataNode会通过心跳和NameNode保持通信，如果DataNode超时未发送心跳，NameNode就会认为这个DataNode已经失效，立即查找这个DataNode上存储的block有哪些，以及这些block还存储在哪些服务器上，随后通知这些服务器再复制一份block到其它服务器上，保证HDFS存储的block备份数符合用户设置的数目，即使再有服务器宕机，也不会丢失数据。
2、HDFS应用
Hadoop分布式文件系统可以像一般的文件系统那样进行访问：使用命令行或者编程语言API进行文件读写操作。我们以HDFS写文件为例看HDFS处理过程，如下图：
HDFS写文件操作
应用程序Client调用HDFS API，请求创建文件，HDFS API包含在Client进程中；
HDFS API将请求参数发送给NameNode服务器，NameNode在meta信息中创建文件路径，并查找DataNode中空闲的block，然后将空闲block的id、对应的DataNode服务器信息返回给Client。因为数据块需要多个备份，所以即使Client只需要一个block的数据量，NameNode也会返回多个NameNode信息；
Client调用HDFS API，请求将数据流写出；
HDFS API连接第一个DataNode服务器，将Client数据流发送给DataNode，该DataNode一边将数据写入本地磁盘，一边发送给第二个DataNode，同理第二个DataNode记录数据并发送给第三个DataNode；
Client通知NameNode文件写入完成，NameNode将文件标记为正常，可以进行读操作了。
HDFS虽然提供了API，但是在实践中，我们很少自己编程直接去读取HDFS中的数据，原因正如开篇提到，在大数据场景下，移动计算比移动数据更划算。
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34436007
与其写程序去读取分布在这么多DataNode上的数据，不如将程序分发到DataNode上去访问其上的block数据。但是如何对程序进行分发？分发出去的程序又如何访问HDFS上的数据？计算的结果如何处理，如果结果需要合并，该如何合并？
Hadoop提供了对存储在HDFS上的大规模数据进行并行计算的框架，就是MapReduce。
三、MapReduce
Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce。MapReduce既是一个编程模型，又是一个计算框架。也就是说，开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。我们先看一下作为编程模型的MapReduce。
1、MapReduce编程模型
MapReduce是一种非常简单又非常强大的编程模型。
简单在于其编程模型只包含map和reduce两个过程，map的主要输入是一对值，经过map计算后输出一对值；然后将相同key合并，形成；再将这个输入reduce，经过计算输出零个或多个对。
但是MapReduce同时又是非常强大的，不管是关系代数运算（SQL计算），还是矩阵运算（图计算），大数据领域几乎所有的计算需求都可以通过MapReduce编程来实现。
我们以WordCount程序为例。WordCount主要解决文本处理中的词频统计问题，就是统计文本中每一个单词出现的次数。如果只是统计一篇文章的词频，几十K到几M的数据，那么写一个程序，将数据读入内存，建一个Hash表记录每个词出现的次数就可以了，如下图：
小数据量的词频统计
但是如果想统计全世界互联网所有网页（数万亿计）的词频数（这正是google这样的搜索引擎典型需求），你不可能写一个程序把全世界的网页都读入内存，这时候就需要用MapReduce编程来解决。
WordCount的MapReduce程序如下：
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper
extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context
) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer
extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}}
其核心是一个map函数，一个reduce函数。
map函数的输入主要是一个对，在这个例子里，value是要统计的所有文本中的一行数据，key在这里不重要，我们忽略。
public void map(Object key, Text value, Context context
)
map函数的计算过程就是，将这行文本中的单词提取出来，针对每个单词输出一个这样的对。
MapReduce计算框架会将这些收集起来，将相同的word放在一起，形成>这样的数据，然后将其输入给reduce函数。
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context
)
这里的reduce的输入参数values就是由很多个1组成的集合，而key就是具体的单词word。
reduce函数的计算过程就是，将这个集合里的1求和，再将单词（word）和这个和（sum）组成一个()输出。每一个输出就是一个单词和它的词频统计总和。
假设有两个block的文本数据需要进行词频统计，MapReduce计算过程如下图：
MapReduce计算过程
一个map函数可以针对一部分数据进行运算，这样就可以将一个大数据切分成很多块（这也正是HDFS所做的），MapReduce计算框架为每个块分配一个map函数去计算，从而实现大数据的分布式计算。
2、MapReduce计算框架架构原理
前面提到MapReduce编程模型将大数据计算过程切分为map和reduce两个阶段，在map阶段为每个数据块分配一个map计算任务，然后将所有map输出的key进行合并，相同的key及其对应的value发送给同一个reduce任务去处理。
这个过程有两个关键问题需要处理：
如何为每个数据块分配一个map计算任务，代码是如何发送数据块所在服务器的，发送过去是如何启动的，启动以后又如何知道自己需要计算的数据在文件什么位置（数据块id是什么）？
处于不同服务器的map输出的 ，如何把相同的key聚合在一起发送给reduce任务？
这两个关键问题正好对应前面文章中“MapReduce计算过程”一图中两处“MapReduce框架处理”：
MapReduce计算过程中两处MapReduce框架处理
我们先看下MapReduce是如何启动处理一个大数据计算应用作业的：
MapReduce作业启动和运行机制
我们以Hadoop1为例，MapReduce运行过程涉及以下几类关键进程：
大数据应用进程：启动用户MapReduce程序的主入口，主要指定Map和Reduce类、输入输出文件路径等，并提交作业给Hadoop集群。
JobTracker进程：根据要处理的输入数据量启动相应数量的map和reduce进程任务，并管理整个作业生命周期的任务调度和监控。JobTracker进程在整个Hadoop集群全局唯一。
TaskTracker进程：负责启动和管理map进程以及reduce进程。因为需要每个数据块都有对应的map函数，TaskTracker进程通常和HDFS的DataNode进程启动在同一个服务器，也就是说，Hadoop集群中绝大多数服务器同时运行DataNode进程和TaskTacker进程。
如下图所示：
MapReduce作业启动和运行机制
具体作业启动和计算过程如下：
应用进程将用户作业jar包存储在HDFS中，将来这些jar包会分发给Hadoop集群中的服务器执行MapReduce计算；
应用程序提交job作业给JobTracker；
JobTacker根据作业调度策略创建JobInProcess树，每个作业都会有一个自己的JobInProcess树；
JobInProcess根据输入数据分片数目（通常情况就是数据块的数目）和设置的reduce数目创建相应数量的TaskInProcess；
TaskTracker进程和JobTracker进程进行定时通信；
如果TaskTracker有空闲的计算资源（空闲CPU核），JobTracker就会给它分配任务。分配任务的时候会根据TaskTracker的服务器名字匹配在同一台机器上的数据块计算任务给它，使启动的计算任务正好处理本机上的数据，以实现我们一开始就提到的“移动计算比移动数据更划算”；
TaskRunner收到任务后根据任务类型（map还是reduce），任务参数（作业jar包路径，输入数据文件路径，要处理的数据在文件中的起始位置和偏移量，数据块多个备份的DataNode主机名等）启动相应的map或者reduce进程；
map或者reduce程序启动后，检查本地是否有要执行任务的jar包文件，如果没有，就去HDFS上下载，然后加载map或者reduce代码开始执行；
如果是map进程，从HDFS读取数据（通常要读取的数据块正好存储在本机）；如果是reduce进程，将结果数据写出到HDFS。
通过以上过程，MapReduce可以将大数据作业计算任务分布在整个Hadoop集群中运行，每个map计算任务要处理的数据通常都能从本地磁盘上读取到，而用户要做的仅仅是编写一个map函数和一个reduce函数就可以了，根本不用关心这两个函数是如何被分布启动到集群上的，数据块又是如何分配给计算任务的。这一切都由MapReduce计算框架完成。
MapReduce数据合并与连接机制
在WordCount例子中，要统计相同单词在所有输入数据中出现的次数，而一个map只能处理一部分数据，一个热门单词几乎会出现在所有的map中，这些单词必须要合并到一起进行统计才能得到正确的结果。
事实上，几乎所有的大数据计算场景都需要处理数据关联的问题，简单如WordCount只要对key进行合并就可以了，复杂如数据库的join操作，需要对两种类型（或者更多类型）的数据根据key进行连接。
MapReduce计算框架处理数据合并与连接的操作就在map输出与reduce输入之间，这个过程有个专门的词汇来描述，叫做shuffle。
MapReduce shuffle过程
每个map任务的计算结果都会写入到本地文件系统，等map任务快要计算完成的时候，MapReduce计算框架会启动shuffle过程，在map端调用一个Partitioner接口，对map产生的每个进行reduce分区选择，然后通过http通信发送给对应的reduce进程。这样不管map位于哪个服务器节点，相同的key一定会被发送给相同的reduce进程。reduce端对收到的进行排序和合并，相同的key放在一起，组成一个传递给reduce执行。
MapReduce框架缺省的Partitioner用key的哈希值对reduce任务数量取模，相同的key一定会落在相同的reduce任务id上，实现上，这样的Partitioner代码只需要一行，如下所示：
/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K2 key, V2 value, int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
shuffle是大数据计算过程中发生奇迹的地方，不管是MapReduce还是Spark，只要是大数据批处理计算，一定会有shuffle过程，让数据关联起来，数据的内在关系和价值才会呈现出来。不理解shuffle，就会在map和reduce编程中产生困惑，不知道该如何正确设计map的输出和reduce的输入。shuffle也是整个MapReduce过程中最难最消耗性能的地方，在MapReduce早期代码中，一半代码都是关于shuffle处理的。
3、工具——Hive
既然MapReduce计算模型可以解决绝大多数的数据分析与数据挖掘任务，那么对于如下我们常见的一条SQL分析语句，MapReduce如何编程实现？
SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age;
这是一条非常常见的SQL统计分析语句，统计不同年龄的用户访问不同网页的兴趣偏好，对于产品运营和设计很有价值。具体数据输入和执行结果如下图示例：
group by输入输出示例
左边是要分析的数据表，右边是分析结果。实际上把左边表相同的行累计求和，就得到右边的表了，看起来跟WordCount的计算很一样。确实也是这样，我们看下这条SQL语句的MapReduce的计算过程，map和reduce函数的输入输出以及函数处理过程分别是什么样。
首先，看下map函数的输入key和value，key不重要，忽略掉，value就是左边表中每一行的数据，<1, 25>这样。map函数的输出就是以输入的value作为key，value统一设为1，<<1, 25>, 1>这样。
map函数的输出经过shuffle以后，相同的key及其对应的value被放在一起组成一个，作为输入交给reduce函数处理。如<<2, 25>, 1>被map函数输出两次，那么到了reduce这里，就变成输入<<2, 25>, <1, 1>>，key是<2, 25>， value集合是<1, 1>。在reduce函数内部，value集合里所有的数字被相加，然后输出。reduce的输出就是<<2, 25>, 2>。
计算过程如下图示例：
group by的MapReduce计算过程示例
这样一条很有实用价值的SQL就这样被很简单的MapReduce计算过程处理好了。在数据仓库中，SQL是最常用的分析工具，那么有没有能够自动将SQL生成MapReduce代码的工具呢？这个工具就是Hadoop大数据仓库Hive。
自动将SQL生成MapReduce代码的工具——Hive
Hive能够直接处理用户输入的SQL语句（Hive的SQL语法和数据库标准SQL略有不同），调用MapReduce计算框架完成数据分析操作。具体架构如下图：
Hive架构
用户通过Hive的Client（Hive的命令行工具，JDBC等）向Hive提交SQL命令。如果是创建数据表的DDL语句，Hive就会通过执行引擎Driver将数据表的信息记录在Metastore组件中，这个组件通常用一个关系数据库实现，记录表名、字段名、字段类型、关联HDFS文件路径等这些数据库的meta信息（元信息）。
如果用户提交的是查询分析数据的DQL语句，Driver就会将该语句提交给自己的编译器Compiler进行语法分析、语法解析、语法优化等一系列操作，最后生成一个MapReduce执行计划。然后根据该执行计划生成一个MapReduce的作业，提交给Hadoop MapReduce计算框架处理。
对于一个较简单的SQL命令，比如：
SELECT * FROM status_updates WHERE status LIKE ‘michael jackson’;
其对应的Hive执行计划如下图：
Hive执行计划示例
Hive内部预置了很多函数，Hive的执行计划就是根据SQL语句生成这些函数的DAG（有向无环图），然后封装进MapReduce的map和reduce函数中。这个例子中，map函数调用了三个Hive内置函数TableScanOpoerator、FilterOperator、FileOutputOperator，就完成了map计算，而且无需reduce函数。
除了上面这些简单的聚合（group by）、过滤（where）操作，Hive还能执行连接（join on）操作。上面例子中，pv_users表的数据在实际中是无法直接得到的，因为pageid数据来自用户访问日志，每个用户进行一次页面浏览，就会生成一条访问记录，保存在page_view表中。而年龄age信息则记录在用户表user中。如下图：
page_view表和user表示例
这两张表都有一个相同的字段userid，根据这个字段可以将两张表连接起来，生成前面的pv_users表，SQL命令如下：
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON (pv.userid = u.userid);
同样，这个SQL命令也可以转化为MapReduce计算，如下图：
join的MapReduce计算过程示例
join的MapReduce计算过程和前面的group by稍有不同，因为join涉及两张表，来自两个文件（夹），所以需要在map输出的时候进行标记，比如来自第一张表的输出value就记录为<1, X>，这里的1表示数据来自第一张表。这样经过shuffle以后，相同的key被输入到同一个reduce函数，就可以根据表的标记对value数据求笛卡尔积，输出就join的结果。
在实践中，工程师并不需要经常编写MapReduce程序，因为网站最主要的大数据处理就是SQL分析，在Facebook，据说90%以上的MapReduce任务都是Hive产生的。Hive在大数据应用中的作用非常重要。
原文发布时间为：2018-08-06
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