大数据学习_大数据发展的三个阶段是萌芽期成熟期爆发期

自给定义：短时间快速产生大量多种多样的有价值的信息

如今数据越来越多，为了解决数据量过大的问题，垂直扩展机制，和横向扩展机制相继进入视线，

垂直扩展指的是再一台服务器上尽可能的扩大内存，而横向扩展指的是将许多个计算机联系起来，例如下图：

  讲完这些，就不得不说一说hadoop生态圈和spark生态圈了，

hadoop包括以下模块

   

1. Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的常用实用程序。
2. Hadoop分布式文件系统（HDFS™）：一种分布式文件系统，可提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
3. Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
4. Hadoop MapReduce：基于YARN的系统，用于并行处理大型数据集。

spark包括

1.     spark core
2.     sparkSQL   可以使用sql处理
3.     sparkStreaming----流式处理
4.     mllib -------机器学习库
5.     graphx------spark停止维护

hadoop的特点是一次写入多次读取

hadoop使用的HDFS分布式文件系统是通过主从架构进行数据的读写与保存，备份，下面为HDFS的详解

• Block数据块;

  1. 1)基本存储单位，一般大小为64M(1.x，2.x128M)减少搜寻时间，一般硬盘传输速率比寻道时间要快，大的块可以减少寻道时间；2）减少管理块的数据开销，每个块都需要在NameNode上有对应的记录；3）对数据块进行读写，减少建立网络的连接成本）

  2. 一个大文件会被拆分成一个个的块，然后存储于不同的机器。如果一个文件少于Block大小，那么实际占用的空间为其文件的大小

  3. 基本的读写单位，类似于磁盘的页，每次都是读写一个块

  4. 每个块都会被复制到多台机器，默认复制3份

• NameNode

  1. 存储文件的metadata，运行时所有数据都保存到内存，整个HDFS可存储的文件数受限于NameNode的内存大小

  2. 一个Block在NameNode中对应一条记录，如果是大量的小文件，会消耗大量内存。同时map task的数量是由splits来决定的，所以用MapReduce处理大量的小文件时，就会产生过多的map task，线程管理开销将会增加作业时间。处理大量小文件的速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。因此Hadoop建议存储大文件

  3. 数据会定时保存到本地磁盘，但不保存block的位置信息，而是由DataNode注册时上报和运行时维护（NameNode中与DataNode相关的信息并不保存到NameNode的文件系统中，而是NameNode每次重启后，动态重建）

  4. NameNode失效则整个HDFS都失效了，所以要保证NameNode的可用性

• DataNode

  1.  保存具体的block数据 

  2. 负责数据的读写操作和复制操作

  3. DataNode启动时会向NameNode报告当前存储的数据块信息，后续也会定时报告修改信息

  4. DataNode之间会进行通信，复制数据块，保证数据的冗余性

如果上面对于HDFS理解比较困难的话，下面两幅图可以帮助初学者建立一个很好的思维基础，从而更好的理解HDFS的运行机制

 

就如上图所表达的一样，NN如老板一般，他负责管理元数据，管理员工DN，和掌控全局，接受Client的请求，保持与DN之间的通信，而DN为员工，其作用为存储数据，实时向NN发送节点的状态，接受Client的指派。

当一个大文件进行   写操作  的时候，Client会将大文件进行切块，文件的默认大小为/128/m=block块，并且向NN进行汇报(块数，文件大小，文件的权限，文件的属主，文件的上传时间)，当切块完成后，Client会去向NN申请资源，NN返回给Client一些负载量不高的DN的信息，这时候，Client会向DN里面发送block并且做好信息的备份，一般情况下，信息会被复制成三份，进行存储，最后，当DN信息接收完成之后，会向NN汇报信息的接收情况。详细分点如下图：

进行  读请求  的时候，

1. NN会向Client发送一个请求，Client接收到请求之后，会向NN去申请节点信息，(blockid:指的是offset偏移量，在数据进行切块的时候会给数据块编号，blockid就是每个数据块的编号)。
2. 之后，NN会向Client发送所读取的节点的信息，
3. Client获取到节点的信息之后会去相应的DN上拿取数据，但其整个过程中遵循了一个就近原则，靠近NN的DN的信息优先读取

最后，详细说一下备份操作的机制

1. 集群内提交，再提交的节点上放置block                                                                                                                                                 集群外提交，选择一个负载不高的节点进行存储
2. 放置在与第一个备份不同机架的任意节点上
3. 放置在第二个机架的不同的节点上

按照存储的思路来讲，肯定是Client发送三次数据进行存储，那么这个时候就显得特别浪费资源了，如何解决这个问题呢，我们使用了一个管道叫做 pipeline管道，其具体流程请参照：

1. NN在返回给Client一些DN的信息之后，
2. Client会和这些DN形成一个管道，并且将block切割成一个个ackPackage(64k)的数据块
3. DN会从管道中拿取相应的数据进行存储，
4. 当存储完成之后，DN会向NN进行汇报