Hadoop/HDFS/MapReduce/Spark/HBase重要知识点整理_hadoop,hbase存储

本复习提纲主要参考北京大学计算机学院研究生课程《网络大数据管理与应用》课程资料以及厦门大学计算机科学系研究生课程 《大数据技术基础》相关材料整理而成，供广大网友学习参考，如有版权问题请联系作者删除：guanmeige001@pku.edu.cn

Part1 Hadoop

Hadoop简介

• Hadoop的功能和作用：

  • 高效地存储，管理，分析海量数据

  • Hadoop采用分布式存储方式， 提高了读写速度，并扩大了存储容量，通过冗余存储保证了安全性。MapReduce可以高效地分析和处理数据。

• 为什么不用关系型数据库加上更多磁盘来做大规模批量分析？

  • B树适合更新小部分数据，在更新大部分数据库数据的时候，B 树的效率没有 MapReduce 的效率高，因为它需要使用排序/合并来重建数据库。

  • MapReduce适合批处理，关系型数据库适合交互型访问和批处理

  • 关系型数据是结构化的，MapReduce可以处理非结构化或半结构化数据

• Hadoop的优点：

  • 高容错性、高可靠性：通过冗余存储，维护多个数据副本，确保能处理节点崩溃的情况

  • 高效性：通过并行处理加快数据处理速度

  • 高可扩展性：在可用的计算机集群之内分配数据并完成计算任务，可以在节点之间动态迁移数据，集群大小可伸缩

  • 低成本：依赖于廉价服务器

  • Linux平台，支持多种编程语言

• 缺点（GPT）：

  • 不适合交互式查询和实时数据处理

  • 延迟高，不适合对延迟要求高的场景

  • 冗余存储占用额外空间

Hadoop的结构

• 最底层是HDFS，存储Hadoop所有存储节点上的文件

• 上一层是MapReduce计算引擎（包括JobTrackers和TaskTrackers）

• 再上层是Pig，Hive等各种应用

Part2 HDFS

HDFS的优缺点

• 硬件出错：能快速恢复

• 流数据读写：假设程序是批量处理数据的，要求程序使用流读取来提高数据吞吐量。重视吞吐量而非响应速度

• 大数据集：文件通常是GB/TB级别

• 简单的文件模型：假设文件只有一次写入和多次读取。（适合搜索引擎）

• 强大的跨平台兼容性（基于Java实现，只要是JDK支持的平台都可兼容）

相应的问题：

• 满足不了低延迟

• 无法高效存储大量小文件（NameNode压力会增加）

• 不支持多用户写入同一个文件，以及在任意位置修改文件（只能进行追加操作）

基本概念

• 块：与文件系统的块（几百~几千byte）相比更大，默认为64MB，是文件存储和处理的逻辑单元

• NameNode目录节点：维护和管理文件名，保存数据块和DataNode的的映射关系，通常由性能较好的机器负责

• DataNode数据节点：存储数据块

  • 默认副本数为3；一个文件存储的份数称为冗余因子，可以在文件创建时指定，之后再改

  • 客户端向某个节点的写入 和 节点向其他节点的数据备份是pipeline进行的

  • DataNode定时向NameNode发送心跳表明存活，并发送数据块列表（包括了节点上所有数据块编号）

• 文件复制功能，除了提高容错性，还提高了服务的伸缩性scalability（多个client同时请求同一个文件时可以从多个副本处读取）

Part3 MapReduce

• 一个job会把数据切分成若干数据块，由map task并行地处理它们

• 框架包含1个JobTracker和一堆TaskTracker, JobTracker负责创建和提交任务

计算流程

• Map阶段

  • 输入：<k1, v1> 输出：一个或多个<k2, v2>

  • 相同key的输出会被分发到同一个reducer

  • map的输出系统会先自动排序，然后发给reducer

• Reduce阶段

  • 输入：<k2, list{v2}> 输出：<k3, v3>

• Combine阶段：可以将map的结果先进行一次合并

  • 类似提前做一次reduce操作

  • Combine的输出是reduce的输入，一定得保证正确性（通常用于reduce的输入输出类型相同的场景，例如求max, sum等等）

• Partition&Shuffle阶段

  • Shuffle指把map的输出移动到reducer的过程

  • Partitioner负责决定Map阶段产生的<k, v> pair发送到哪个Reducer，默认情况下用key的hash值来分配

伪代码

Wordcount

word count (baseline):

class MAPPER
  method MAP(docid a, doc d)
    for all str word in d do
      emit (word, 1)
​
class REDUCER
  method REDUCE(str word, counts[c1, c2, ...])
    sum ← 0
    for all count in counts do
      sum ← sum + c
    emit (word, sum)

word count (in-mapper combine):

• 比combiner更高效，因为combiner的执行次数是不一定的

• 主要是在初始化mapper的时候弄一个关联数组，

class MAPPER
  method INIT()
    H ← new ASSOCIATIVEARRAY
  method MAP(docid a, doc d)
    for all str word in d do
      H[t] ← H[t] + 1
  method CLOSE
    for all str t in H.keys() do
      emit (t, H[t])
​
class REDUCER
  method REDUCE(str word, counts[c1, c2, ...])
    sum ← 0
    for all count in counts do
      sum ← sum + c
    emit (word, sum)

Shuffle实现细节

• Mapper端

  • mapper端有一个memory buffer, 每次buffer达到一定阈值（如80%）时先排序，然后向磁盘溢写（spill），最终在disk上形成很多个段。

  • 在发送给reducer之前，要对相同key的段进行merge，这里如果有combiner也可以先combine

• Reducer端

  • 不断从各个map task拉取最终结果，对来自不同的mapper的结果做合并，

  • 首先请求map task所在的TaskTracker获取map task的输出文件

新框架Yarn

• 即新版本Mapreduce采取的MapreduceV2架构

• 将JobTracker两个主要功能分离为单独的组件：资源管理+任务调度/监控

• 原框架中核心的 JobTracker 和 TaskTracker 不见了，取而代之的是 ResourceManager、ApplicationMaster 与 NodeManager 三个部分

  • container类似于机器的概念

  • ResourceManager：

    • ResourceManager中心化地进行job和资源的调度——一部分JobTracker功能

    • 负责接收 JobSubmitter 提交的作业，调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster，并且监控 ApplicationMaster 的存在情况。

  • NodeManager：负责Container状态的维护，并向ResourceManager发送心跳。

  • ApplicationMaster：

    • 负责监控task的运行情况——另一部分JobTracker功能

    • 负责一个 Job 生命周期内的所有工作，每一个 Job都有一个 ApplicationMaster， 它可以运行在 ResourceManager 以外的机器上。用户可以自己配置

Part4 Spark

Spark简介

• 开源的分布式并行计算系统

• 支持迭代算法、交互式数据分析

• 思想：内存集群计算

• 实现：scala语言

Spark与Mapreduce对比

• Mapreduce每次读写都需要序列化到磁盘，一个复杂任务需要几十次磁盘读写；Spark只需要一次磁盘读写，大部分处理在内存中进行

• Spark的优势：

  • 部分场景下性能比Mapreduce快很多

    • 小数据集：可以达到亚秒级延迟

    • 大数据集：迭代类应用快10~100x

  • 提供比Hadoop更高层的API，算法实现代码量低（1/10或1/100）

  • 比Hadoop更通用，有map和reduce之外的更多操作（transformations、actions两大类操作）；节点之间的通信模型不像hadoop只有shuffle一种模式；可以控制中间结果的存储和分区等

  • 兼容Hadoop存储API，支持读写所有hadoop支持的系统，如HDFS, Hbase等

  • 容错性：checkpoint机制

  • 可用性：scala, java, python API

基本概念

• RDD: 弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)，是分布式内存的一个抽象概念，提供一种高度受限的共享内存模型

• DAG: 有向无环图, 反映RDD之间的依赖关系

• Executor: 运行在工作节点上的一个进程，负责运行task

• task：运行在executor上的工作单元

• Job: 包含多个RDD以及对他们的各种操作

• Stage: 作业的基本调度单位，一个job分为多个stage, 一个stage包括一组task，互相之间有一定关联且没有shuffle依赖关系

运行架构

• 集群资源管理器cluster manager: master节点，指在集群上获取资源的外部服务，有以下几种

  • standalone：spark原生的资源管理，由master负责资源管理

  • Yarn：由yarn中的resource manager负责资源管理

  • Mesos: 由Mesos的Mesos Master负责资源管理

  • 负责给executor分配资源并启动executor进程

• 工作节点worker node：worker节点，每个节点包含一个executor用于执行任务

  • standalone中指的是worker

  • spark on yarn模式中指的就是NodeManager

  • Executor(执行进程)：负责运行task并将数据存在内存或磁盘上，每个application都有一批自己的executor.

• 任务控制节点driver: 运行application的main()函数并给任务创建一个SparkContext

  • DAGscheduler：运行在driver节点上，sparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图交给DAGScheduler形成stage划分，并提交给taskScheduler

  • taskScheduler: 把任务分发给worker节点执行

RDD

• RDD的特点：在集群节点上不可变的、已分区的数据对象，是可序列化的（可以溢写到磁盘），是静态类型的

  RDD是Spark的最基本抽象

• 只能从持久化存储或通过transformations操作产生，相比于分布式共享内存（DSM）可以更高效地实现容错性，不一定要使用checkpoint，丢失的分区可以通过lineage计算出来

• RDD的不变性使得它可以实现类似Mapreduce的推测式执行

  • 当某个机器运行很慢的时候，可以在另一台机器上并行地重新执行该任务，取先执行完的结果

• RDD分区的特点可以通过数据的本地性来提高性能

• 与分布式共享内存（DSM）的区别：

  • DSM需要通过checkpoint来恢复，RDD可以通过lineage来计算丢失的分区

  • RDD是批量处理，最细粒度是哈希或范围分区，不能像DSM一样精确地读写某个内存位置

• RDD有两种类型的操作，transformations和actions

  • transformations: map, filter, groupby, join。并不马上执行，直到遇到actions再真正执行

  • Actions: count, collect, save

  • actions返回某个结果或把结果写到存储系统中，是触发spark计算的动因

• lineage：DAG拓扑排序的结果

• spark不适用的场景：

  • 无法支持细粒度、异步更新的操作

  • 比如图计算

  • 还有需要细粒度的日志更新和数据checkpoint的应用

容错机制

• 总结：基于lineage，也可以指定checkpoint

宽依赖和窄依赖

• 窄依赖：父亲RDD的分区只会对应子RDD的一个分区，没有shuffle操作

• 宽依赖：父亲RDD的分区对应子RDD的多个分区，涉及shuffle操作

• 如果有宽依赖：重新计算某个子RDD的某分区时，其父RDD对应到子RDD其他分区的部分也会被重新计算，造成了冗余的计算；此外一个子RDD通常对应多个父RDD，这就意味着其他父RDD也得重新计算

• 如果是窄依赖，就直接pipeline地计算所有父分区就行了，不用shuffle，效率很高

• 通常把尽量多的窄依赖划分到同一个stage里

Part5 HBase

HBase简介

• HBase=Hadoop Database

• 高可靠，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统

• 表通常非常大，可以很稀疏（空的列不占据存储空间）

与传统关系型数据库对比

• 数据类型：HBase只有字符串类型，关系数据库有多种类型

• 数据操作：HBase操作简单，只有插入、查询、删除、清空操作；表和表之间没什么关系，不需要实现表的连接等操作；关系型数据库有函数、连接操作

• 存储模式：HBase基于列存储；关系数据库基于表格结构和行模式存储

• 数据维护：HBase更新数据时是插入新版本而不删除旧版本，关系数据库是替换修改

• 可伸缩性：HBase可以轻易地增减硬件数量（主要是为了处理硬件错误的情况），容错性高；关系型数据库需要增加中间层才能实现类似的功能

• HBase更适合海量存储和互联网应用的需求（互联网应用是以字符为基础的）

以下内容来自GPT3.5：

NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型的数据库管理系统，它们采用了不同于传统关系型数据库的数据存储模型。NoSQL 数据库的出现主要是为了解决传统关系型数据库难以应对大规模、高并发、分布式环境下的数据存储和处理需求。

NoSQL 数据库通常具有以下特点：

1. 灵活的数据模型：与固定的表结构相比，NoSQL 数据库通常采用灵活的数据模型，如文档型、键值对、列族、图形等，能够更好地适应不同类型和格式的数据。
2. 横向扩展性：NoSQL 数据库设计时考虑了横向扩展的可能性，可以方便地增加节点来处理更大规模的数据和更高的并发请求。
3. 高性能：针对特定的使用场景进行了优化，能够提供较高的读写性能和低延迟。
4. 分布式架构：NoSQL 数据库天生支持分布式架构，能够在多个节点上分布存储和处理数据。

NoSQL 数据库种类繁多，包括文档型数据库（如 MongoDB）、键值对数据库（如 Redis）、列存储数据库（如 HBase）、图形数据库（如 Neo4j）等。每种类型的 NoSQL 数据库都有自己的特点和适用场景。

总的来说，NoSQL 数据库旨在通过提供更灵活、高性能、可伸缩的数据存储和处理解决方案，满足当前互联网时代大规模数据应用的需求。它们在大数据、实时分析、高并发访问等方面有着广泛的应用。

HBase数据模型

• Hbase的写操作是锁行的，可以按行加锁，每一行有一个时间戳

几个重要概念

• 行键

  • Hbase表的主键，表中的记录根据行键排序

  • 可以通过单个行键/行键区间范围/全表扫描访问行

• 列族

  • 每个列都属于某个列族

  • 列族是表的结构的一部分，必须在使用表之前定义；列名可以自己定义

• 时间戳

  • 通过行和列确定的一个存储单元称为cell，每个cell都有同一数据的多个版本，

概念视图

物理视图

按列存储，空白区域不存，请求会返回null

不同列族的数据会存储在不同文件中；同一列族的数据在一个文件内，按行键从小到大排序，同一行的数据按列键排序

HBase的实现

• HRegion

  • 每个表由一个或多个HRegion组成

  • 每个HRegion包含了一段key区间内的很多行，内部也按照行键的字典序排列

  • 一开始每个表只有一个HRegion，随着表的增大，HRegion会自动分裂成多个HRegion

  • HRegion是分布式存储的最小单元，但不是物理存储的最小单元，HRegion由多个HStore组成，每个HStore又包含一个memStore和零至多个StoreFile

• HRegion的定位

  • Zookeeper file-ROOT-META-table

  • Zookeeper file记录了ROOT表的位置信息，ROOT表（只有一个root region）记录了meta表的region信息，meta表记录了用户表的HRegion信息

  • 

  • 中间需要多次网络操作，client表会进行缓存 

• server分为两种，master server和region server，主从式结构

  zookeeper是一个cluster，会跟每个region server保持心跳联系，master server定时向zookeeper轮询状态

大数据管理系统

（以下由GPT4生成）

这张图展示的是一个典型的大数据管理系统架构，主要基于Apache Hadoop生态系统。这样的系统设计通常涉及以下几个关键组件和它们之间的交互：

• 数据存储：HDFS（Hadoop分布式文件系统）是基础，用于存储大量数据。它具备高容错性、高可靠性，并且能够存储和处理大量分散的数据。

• 数据处理：MapReduce是一个编程模型，用于处理和生成大数据集。它能够在分布式环境中并行处理大量数据。

• 数据访问：Hive和Pig提供数据仓库功能，允许用户使用类SQL语言（HiveQL）和脚本语言（Pig Latin）进行复杂的数据分析和处理。

• 实时/随机访问：HBase是建立在HDFS之上的非关系型分布式数据库，它支持实时的数据访问。

• 数据集成：Sqoop是用于在关系型数据库和Hadoop之间传输数据的工具，而HCatalog允许用户使用统一的表格视图访问位于不同数据处理工具中的数据。

• 协调服务：ZooKeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它用于维护配置信息、命名、提供分布式同步以及提供组服务。

• 管理监控：Ambari是用于监控和管理Hadoop集群的工具，提供了集群的安装、配置和维护功能。

从设计思路上看，这种架构的目的是为了处理大规模数据集，并提供高效的存储、快速处理、灵活的数据访问以及方便的管理监控功能。一个成功的大数据管理系统应该能够确保扩展性、高性能、容错性和数据一致性。

这样的设计也是模块化的，允许在不同的层面进行优化和定制，以满足特定的业务需求。例如，对于需要快速读写访问的应用场景，可以选择使用HBase。而对于需要复杂数据分析的场景，可以选择使用Hive。

整体上，设计大数据管理系统时，需要考虑数据的来源、大小、处理速度和使用方式，以及系统的可维护性、扩展性和安全性。