【云计算 Hadoop】Hadoop 版本 生态圈 MapReduce模型（一）

一 Hadoop版本 和 生态圈

1. Hadoop版本

(1) Apache Hadoop版本介绍

Apache的开源项目开发流程 :

-- 主干分支 : 新功能都是在 主干分支(trunk)上开发;

-- 特性独有分支 : 很多新特性稳定性很差, 或者不完善, 在这些分支的独有特定很完善之后, 该分支就会并入主干分支;

-- 候选分支 : 定期从主干分支剥离, 一般候选分支发布, 该分支就会停止更新新功能, 如果候选分支有BUG修复, 就会重新针对该候选分支发布一个新版本;候选分支就是发布的稳定版本;

造成Hadoop版本混乱的原因 :

-- 主要功能在分支版本开发 : 0.20分支发布之后, 主要功能一直在该分支上进行开发, 主干分支并没有合并这个分支, 0.20分支成为了主流;

-- 低版本的后发布 : 0.22版本 发布 要晚于 0.23版本;

-- 版本重命名 : 0.20分支的 0.20.205版本重命名为 1.0版本, 这两个版本是一样的, 只是名字改变了;

Apache Hadoop 版本示意图 :

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(2) Apache Hadoop 版本功能介绍

第一代Hadoop特性 :

-- append : 支持文件追加功能, 让用户使用HBase的时候避免数据丢失, 也是使用HBase的前提;

-- raid : 保证数据可靠, 引入校验码校验数据块数目;

-- symlink : 支持HDFS文件链接;

-- security : hadoop安全机制;

-- namenode HA : 为了避免 namenode单点故障情况, HA集群有两台namenode;

第二代Hadoop特性 :

-- HDFS Federation : NameNode制约HDFS扩展, 该功能让多个NameNode分管不同目录, 实现访问隔离和横向扩展;

-- yarn :  MapReduce扩展性 和 多框架方面支持不足, yarn 是全新的资源管理框架, 将JobTracker资源管理 和 作业控制功能分开, ResourceManager负责资源管理, ApplicationMaster负责作业控制;

0.20版本分支 : 只有这个分支是稳定版本, 其它分支都是不稳定版本;

-- 0.20.2版本(稳定版) : 包含所有特性, 经典版;

-- 0.20.203版本(稳定版) : 包含append, 不包含 symlink raid namenodeHA 功能;

-- 0.20.205版本/1.0版本(稳定版) : 包含 append security, 不包含 symlink raid namenodeHA功能;

-- 1.0.1 ~ 1.0.4版本(稳定版) : 修复1.0.0的bug 和 进行一些性能上的改进;

0.21版本分支(不稳定版) : 包含 append raid symlink namenodeHA, 不包含 security ;

0.22版本分支(不稳定版) : 包含 append raid symlink 那么弄得HA, 不包含 mapreduce security;

0.23版本分支 :

-- 0.23.0版本(不稳定版) : 第二代的hadoop, 增加了 HDFS Federation 和 yarn;

-- 0.23.1 ~ 0.23.5 (不稳定版) : 修复 0.23.0 的一些BUG, 以及进行一些优化;

-- 2.0.0-alpha ~ 2.0.2-alpha(不稳定版) : 增加了 namenodeHA 和 Wire-compatiblity 功能;

(3) Cloudera Hadoop对应Apache Hadoop版本

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2. Hadoop生态圈

Apache支持 : Hadoop的核心项目都受Apache支持的, 除了Hadoop之外, 还有下面几个项目, 也是Hadoop不可或缺的一部分;

-- HDFS : 分布式文件系统, 用于可靠的存储海量数据;

-- MapReduce : 分布式处理数据模型, 可以运行于大型的商业云计算集群中;

-- Pig : 数据流语言 和 运行环境, 用来检索海量数据集;

-- HBase : 分布式数据库, 按列存储, HBase使用HDFS作为底层存储, 同时支持MapReduce模型的海量计算 和 随机读取;

-- Zookeeper : 提供Hadoop集群的分布式的协调服务, 用于构建分布式应用, 避免应用执行失败带来的不确定性损失;

-- Sqoop : 该工具可以用于 HBase 和 HDFS 之间的数据传输, 提高数据传输效率;

-- Common : 分布式文件系统, 通用IO组件与接口, 包括 序列化, Java RPC, 和持久化数据结构;

-- Avro : 支持高效 跨语言的RPC 及 永久存储数据的序列化系统;

二. MapReduce模型简介

MapReduce简介 : MapReduce 是一种 数据处理 编程模型;

-- 多语言支持 : MapReduce 可以使用各种语言编写, 例如 Java, Ruby, Python, C ++ ;

-- 并行本质 : MapReduce 本质上可以并行运行的;

1. MapReduce 数据模型解析

MapReduce数据模型 :

-- 两个阶段 : MapReduce 的任务可以分为两个阶段, Map阶段 和 Reduce阶段;

-- 输入输出 : 每个阶段都使用键值对作为输入 和 输出, IO类型可以由程序员进行选择;

-- 两个函数 : map 函数 和 reduce 函数;

MapReduce作业组成 : 一个MapReduce 工作单元, 包括 输入数据, MapReduce 程序 和 配置信息;

作业控制 : 作业控制由 JobTracker(一个) 和 TaskTracker(多个) 进行控制的;

-- JobTracker作用 : JobTracker 控制 TaskTracker 上任务的运行, 进行统一调度;

-- TaskTracker作用 : 执行具体的 MapReduce  程序;

-- 统一调度方式 : TaskTracker 运行的同时将运行进度发送给 JobTracker, JobTracker记录所有的TaskTracker;

-- 任务失败处理 : 如果一个 TaskTracker 任务失败, JobTracker 会调度其它 TaskTracker 上重新执行该MapReduce 作业;

2. Map 数据流

输入分片 : MapReduce 程序执行的时候, 输入的数据会被分成等长的数据块, 这些数据块就是分片;

-- 分片对应任务 : 每个分片都对应着一个 Map 任务, 即MapReduce 中的map函数;

-- 并行处理 : 每个分片 执行 Map 任务要比 一次性处理所有数据 时间要短;

-- 负载均衡 : 集群中的计算机 有的 性能好 有的性能差, 按照性能合理的分配 分片 大小, 比 平均分配效率要高, 充分发挥出集群的效率;

-- 合理分片 : 分片越小负载均衡效率越高, 但是管理分片 和 管理map任务 总时间会增加, 需要确定一个合理的 分片大小, 一般默认为 64M, 与块大小相同;

数据本地优化 : map 任务运行在 本地存储数据的 节点上, 才能获得最好的效率;

-- 分片 = 数据块 : 一个分片只在单个节点上存储, 效率最佳;

-- 分片 > 数据块 : 分片 大于 数据块, 那么一个分片的数据就存储在了多个节点上, map 任务所需的数据需要从多个节点传输, 会降低效率;

Map任务输出 : Map 任务执行结束后, 将计算结果写入到 本地硬盘, 不是写入到 HDFS 中;

-- 中间过渡 : Map的结果只是用于中间过渡, 这个中间结果要传给 Reduce 任务执行, reduce 任务的结果才是最终结果, map 中间值 最后会被删除;

-- map任务失败 : 如果 map 任务失败, 会在另一个节点重新运行这个map 任务, 再次计算出中间结果;