大数据技术原理与应用：期末考点总结_大数据技术原理与应用期末复习

个人期末复习材料，根据林子雨的大数据技术教材与其它资料整理。

第一章 大数据概述

1.大数据的4v特征

• 数据量大 volume
• 价值密度低 value
• 数据类型繁多 variety
• 处理速度快 velocity

2.大数据3种思维方式的转变

在思维方式方面，大数据完全颠覆了传统的思维方式：

• 全样而非抽样

• 效率而非精确

• 相关而非因果

3.大数据两大核心技术

分布式存储和分布式处理

 

4.大数据计算模式及其代表产品

 
5.大数据、云计算与物联网之间的区别和联系

第二章 Hadoop

Hadoop面试题 http://www.dajiangtai.com/community/18456.do

1.Hadoop的发展历史

2002年，Hadoop起源于Doug Cutting开发Apache Nutch网络搜索引擎项目。

2004年，Nutch项目也模仿GFS开发了自己的分布式文件系统NDFS（Nutch Distributed File System），也就是HDFS的前身。

2004年，谷歌公司又发表了另一篇具有深远影响的论文《MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters（Mapreduce：简化大规模集群上的数据处理）》，阐述了MapReduce分布式编程思想。

2005年，Doug Cutting等人开始尝试实现MapReduce计算框架，并将它与NDFS（Nutch Distributed File System）结合，用以支持Nutch引擎的主要算法，Nutch开源实现了谷歌的MapReduce。

2006年2月，由于NDFS和MapReduce在Nutch引擎中有着良好的应用，Nutch中的NDFS和MapReduce开始独立出来，成为Lucene项目的一个子项目，称为Hadoop，同时，Doug Cutting加盟雅虎。

2008年1月，Hadoop正式成为Apache顶级项目，包含众多子项目，Hadoop也逐渐开始被雅虎之外的其他公司使用。同年4月，Hadoop打破世界纪录，成为最快排序1TB数据的系统，它采用一个由910个节点构成的集群进行运算，排序时间只用了209秒。

在2009年5月，Hadoop更是把1TB数据排序时间缩短到62秒。Hadoop从此名声大震，迅速发展成为大数据时代最具影响力的开源分布式开发平台，并成为事实上的大数据处理标准。

2.Hadoop的特性

Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下几个方面的特性：

• 高可靠性：多副本
• 高效性：并行工作
• 高可扩展性：方便扩展服务器
• 高容错性：失败的任务会重新分配
• 成本低：廉价的集群设备
• 运行在Linux平台上
• 支持多种编程语言

3.Hadoop的版本

Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。

Hadoop 1.x 和Hadoop 2.x的区别：在1.x版本中，MapReduce负责逻辑运算和资源调度，耦合性比较大；2.x版本中新增了YARN，负责资源调度，这样MapReduce就只负责运算了。

 

4.Hadoop生态系统/项目结构

5.配置文件中的参数

所有配置文件：

重点关注 hdfs-site.xml，core-site.xml

• hdfs-site.xml
  

• core-site.xml

hadoop.tmp.dir 是 hadoop文件系统依赖的基本配置，很多配置路径都依赖它，它的默认位置是在/tmp/{$user}下面，注意这是个临时目录。因此，它的持久化配置很重要的， 如果选择默认，一旦因为断电等外在因素影响，/tmp/{$user}下的所有东西都会丢失。

 

第三章 HDFS

1.分布式文件系统结构

主从结构：分布式文件系统在物理上是由诸多计算机节点组成的，这里计算机节点分为两类，一类叫主节点，一类叫从节点。

2.HDFS的目标

• 大数据集
• 流式数据读写
• 简单的文件模型
• 强大的跨平台兼容性
• 廉价的硬件设备

3.HDFS的局限性

• 不适合低延迟数据访问（不适合实时处理，io开销大）

• 无法高效存储大量小文件（文件块机制）

• 不支持多用户并发写入及任意修改文件（一个文件，同时只允许一个写入者对文件进行追加）

4.块 Block

块是HDFS中文件存储的基本单位，在Hadoop2.x中文件块大小默认为128MB，在1.x中默认为64MB。

HDFS采用抽象的块概念可以带来以下几个明显的好处：

• 支持大规模文件存储：文件以块为单位进行存储，一个大规模文件可以被分拆成若干个文件块，不同的文件块可以被分发到不同的节点上，因此，一个文件的大小不会受到单个节点的存储容量的限制，可以远远大于网络中任意节点的存储容量
• 简化系统设计（简化了文件和元数据的管理）：首先，大大简化了存储管理，因为文件块大小是固定的，这样就可以很容易计算出一个节点可以存储多少文件块；其次，方便了元数据的管理，元数据不需要和文件块一起存储，可以由其他系统负责管理元数据
• 适合数据备份：每个文件块都可以冗余存储到多个节点上，大大提高了系统的容错性和可用性

5.HDFS体系结构

hdfs中采用了主-从结构模型，一个hdfs集群中包含1个namenode和若干个datanode。

• 名称节点 namenode
• 数据节点 datanode
• 客户端 client

6.NameNode 名称节点

namenode节点是整个hdfs集群的唯一的主节点，负责：

• 接收和回复客户的访问请求
• 存储文件系统的所有元数据（管理文件系统的命名空间）

名称节点（NameNode）负责管理分布式文件系统的命名空间（Namespace），保存了两个核心的数据结构，即 FsImage 和 EditLog。

• FsImage

  命名空间镜像文件。FsImage 用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和目录的元数据，即包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式。

• EditLog

  操作日志文件。EditLog 中记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作。
  

 
启动过程（处于安全模式）

在名称节点启动的时候，第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。

它会将FsImage文件中的内容加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作，使得内存中的元数据和实际的同步。

一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的FsImage文件和一个空的EditLog文件。

 
7.DataNode 数据节点

datanode节点是hdfs集群的工作节点，负责：

• 数据的存储：存储文件系统的数据文件，每个文件被分成多个数据块存储在不同节点上。
• 数据的读写：接收客户端的读写请求
• 定期向namenode发送心跳信息，若没有发送则被标记为宕机
• 在namenode的调度下进行对数据块的操作

8.元数据

存储的信息：hdfs中的元数据包含HDFS中文件的所有块和块的存储位置、修改和访问时间、访问权限、大小等信息。

存储的位置：元数据存储在NameNode节点的FsImage数据结构中，由它负责管理。

9.HDFS工作机制（上面都有提到过）

• NameNode与SecondaryNameNode

  （1）NN的启动过程

  （2）采用SecondaryNameNode的原因

  （3）SNN的工作机制

• DataNode

  存储文件、注册并接收与回复client读写请求、发送块列表、发送心跳信息

10.通信协议（了解）

HDFS中有5种通信协议，各个节点之间根据不同协议通过RPC (Remote Procedure Call) 进行交互。

11.HDFS冗余数据存储

HDFS对于同一个数据块会存储多个副本，默认为3个。且不同副本被分布到不同节点上。

保证：系统的容错性和可用性

优点：加快数据传输速度、多个副本对比容易检查数据错误、保证数据可靠性

13.HDFS数据存储策略

假如一个数据块有3个副本，

那么第1个副本会随机存储在一个机架上的某个节点；

第2个副本会存储在与第1个副本相同机架的不同节点上；

第3个副本会存储在与第1个副本不同机架的随机节点上。

14.HDFS数据错误的三种类型

• NameNode数据错误
• DataNode数据错误
• 数据出错

15.HDFS常用shell命令

# 启动HDFS
[ht@hadoop101 ~]$ start-dfs.sh

# 停止HDFS
[ht@hadoop101 ~]$ stop-dfs.sh

# 输出某个命令的帮助信息
[ht@hadoop101 ~]$ hadoop fs -help ls

# 显示目录详细信息,-p表示递归
[ht@hadoop101 ~]$ hadoop fs -ls [-R]

# 在HDFS上创建目录,-p表示递归创建
[ht@hadoop101 ~]$ hadoop fs -mkdir -p /user/ht

# 显示文件内容
[ht@hadoop101 myfile]$ hadoop fs -cat /user/ht/test.txt

# 将HDFS上的文件拷贝到 HDFS的另一个目录
# 从/user/ht/test.txt 拷贝到 /user/ht/file/
[ht@hadoop101 myfile]$ hadoop fs -cp /user/ht/test.txt /user/ht/file/

# -copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
# -copyToLocal：从HDFS拷贝到本地
# -put：等同于copyFromLocal
# -get：等同于copyToLocal
# -mv：在HDFS目录中移动文件

# -chgrp将文件所属的用户组改为ht，-R表示递归
# -chmod改变文件权限、-chown改变文件所属用户 也是一样的
[ht@hadoop101 ~]$ hadoop fs -chgrp -R ht /user/ht/test.txt

# 删除文件或文件夹，-r表示递归
[ht@hadoop100 hadoop]$ hdfs dfs -rm [-r] /user/ht/wcoutput
# -rmdir：删除空目录
# -du 统计目录的大小信息
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第四章 HBase

1.起源

HBase是谷歌的BigTable的开源实现。

2.HBase和BigTable的底层技术对应关系

 
3.HBase与传统关系型数据库的对比

区别主要在于：

• 数据类型：hbase中所有数据都是字符串类型；关系型数据库中具有多种数据类型。

• 数据操作：hbase只能对数据进行增、删、查、清空等操作，不能进行表之间的连接；关系型数据库可以增删改查，还可以通过表的外键进行连接。

• 存储模型：hbase基于列存储，关系型数据库基于行存储。

• 数据维护：hbase对数据进行操作后会保留历史版本。

• 数据索引：hbase只有一个索引——行键，关系型数据库可以创建很多索引。

• 可伸缩性：hbase可以通过集群节点的扩展实现存储数据量的水平扩展，关系型数据库难以实现横向扩展，纵向扩展的空间有限。

在hbase中：类型是未经解释的字符串，只能对它进行增删查等操作，索引就是它本身的行键，它就是按列存储，对它操作后还会保留历史版本，hbase还通过集群的机器增加和减少来实现存储容量的增大和缩小。

4.HBase的物理视图与概念视图

 
5.Master 和 Region的功能

• Master

  master负责管理和维护HBase表的分区信息（Region列表），维护Region服务器列表，分配Region以确保负载均衡。

• Region

  region负责存储hbase表的数据，处理来自客户端的读写请求。

6.Region的定位（HBase的三层结构）

7.Region服务器工作原理

• 用户读写数据过程

• 缓存刷新

• StoreFile的合并

8.HLog工作原理

HLog是记录Region中各项更新操作的日志，它持久化存储在磁盘中。

用户更新数据必须首先写入HLog后，才能写入MemStore缓存。

当Region启动时，首先检查HLog是否存在未合并的更新操作；若是则先执行更新操作，合并到MemStore和StoreFile中，然后生成一个新的空的HLog文件。

9.HBase性能优化方法（了解）

• 行键

  行键是按照字典序存储，因此，设计行键时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块。

  举个例子：如果最近写入HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为行键的一部分，由于是字典序排序，所以可以使用Long.MAX_VALUE - timestamp作为行键，这样能保证新写入的数据在读取时可以被快速命中。

• InMemory

  创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到Region服务器的缓存中，保证在读取的时候被cache命中。

• Max Version

  创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。

• Time To Live

  创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。

10.HBase常用shell命令

# 启动hbase shell
hadoop@ubuntu:~$ hbase shell

# 创建表t：列族为f，列族版本号为5
hbase> create 't1',{
   NAME => 'f1',VERSIONS => 5}

# 创建表t：列族为f1、f2、f3，两种方式等价
hbase> create 't1', {
   NAME => 'f1'}, {
   NAME => 'f2'}, {
   NAME => 'f3'}
hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'

# 创建表t：将表根据分割算法HexStringSplit 分布在15个Region里
hbase> create 't1', 'f1', {
   NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

# 创建表t：指定Region的切分点
hbase> create 't1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']

--------------------------------------------------------------------------------------------------------
# help 查看create命令的帮助信息
hbase(main):002:0> help "create"
Creates a table. Pass a table name, and a set of column family         # create命令的描述
specifications (at least one), and, optionally, table configuration.
Column specification can be a simple string (name), or a dictionary
(dictionaries are described below in main help output), necessarily
including NAME attribute.
Examples:

Create a table with namespace=ns1 and table qualifier=t1               #指定namespace与
  hbase> create 'ns1:t1', {
   NAME => 'f1', VERSIONS => 5}

Create a table with namespace=default and table qualifier=t1
  hbase> create 't1', {
   NAME => 'f1'}, {
   NAME => 'f2'}, {
   NAME => 'f3'}
  hbase> # The above in shorthand would be the following:
  hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'
  hbase> create 't1', {
   NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true}
  hbase> create 't1', {
   NAME => 'f1', CONFIGURATION => {
   'hbase.hstore.blockingStoreFiles' => '10'}}
  hbase> create 't1', {
   NAME => 'f1', IS_MOB => true, MOB_THRESHOLD => 1000000, MOB_COMPACT_PARTITION_POLICY => 'weekly'}

Table configuration options can be put at the end.
Examples:

  hbase> create 'ns1:t1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']
  hbase> create 't1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']
  hbase> create 't1', 'f1', SPLITS_FILE => 'splits.txt', OWNER => 'johndoe'
  hbase> create 't1', {
   NAME => 'f1', VERSIONS => 5}, METADATA => {
    'mykey' => 'myvalue' }
  hbase> # Optionally pre-split the table into NUMREGIONS, using
  hbase> # SPLITALGO ("HexStringSplit", "UniformSplit" or classname)
  hbase> create 't1', 'f1', {
   NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}
  hbase> create 't1', 'f1', {
   NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit', REGION_REPLICATION => 2, CONFIGURATION => {
   'hbase.hregion.scan.loadColumnFamiliesOnDemand' => 'true'}}
  hbase> create 't1', 'f1', {
   SPLIT_ENABLED => false, MERGE_ENABLED => false}
  hbase> create 't1', {
   NAME => 'f1', DFS_REPLICATION => 1}

You can also keep around a reference to the created table:

  hbase> t1 = create 't1', 'f1'

Which gives you a reference to the table named 't1', on which you can then
call methods.
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# list 列出所有表
hbase> list

# put 向表中指定的单元格添加数据
hbase> put 't1','row1','f1:c1',120000             # 通过表，行键，列族：列限定符进行定位，值为120000

# get 通过指定坐标来获取单元格的值
hbase(main)<
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