高可靠性： Hadoop 底层维护多个数据副本，所以即使 Hadoop 某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
高扩展性： 在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
高效性：在 MapReduce 的思想下，Hadoop 是并行工作的，以加快任务处理速度。
高容错性： 能够自动将失败的任务重新分配。

低成本：Hadoop不要求机器的配置达到极高的标准，大部分普通商用服务器即可满足要求，通过提供多个副本和容错机制提高集群的可靠性

Hadoop基本组成

常用Shell命令


hdfs dfs -ls <path>：列出指定 HDFS 路径下的文件和目录
hdfs dfs -mkdir <path>：在 HDFS 中创建新目录
hdfs dfs -put <localsrc> <dst>：将本地文件（或目录）复制到 HDFS
hdfs dfs -get <src> <localdst>：将 HDFS 上的文件（或目录）复制到本地
hdfs dfs -mv <src> <dst>：移动 HDFS 中的文件目录或重命名文件目录
hdfs dfs -cp <src> <dst>：复制 HDFS 中的文件或目录
hdfs dfs -rm <path>：删除 HDFS 中的文件
hdfs dfs -cat <path>：在控制台显示 HDFS 文件的内容
hdfs dfs -du <path>：显示 HDFS 文件或目录的大小
hdfs dfs -df <path>：显示 HDFS 的可用空间
hdfs fsck path [-files [-blocks [-location]]]
-files列出路径内的文件状态
-files -blocks输出文件块报告（几个块，几个副本）
-files -blocks -locations 输出每个block的详情

HDFS分布存储

HDFS是一个分布式文件系统，具有高容错、高吞吐量等特性，分布在多个集群节点上的文件系统。有NN、DN、SNN三种角色。

HDFS启停

NameNode（NN）

HDFS的主角色，负责管理每个文件的块所在的 DataNode、整个HDFS文件系统、存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限）等。

DataNode（DN）

HDFS从角色，负责处理客户端的读写请求，存储删除文件块，以及块数据校验和。

SecondaryNameNode（SNN）

NN的辅助角色，帮NN打杂，监控 HDFS 状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取 HDFS 元数据的快照。

可通过9870端口（默认9870）访问web界面，查看集群各节点状态及信息

文件写入流程

发送的写入请求通过后，客户端会根据NN返回的信息自动把数据分块，向网络距离最近的DN写入数据。同时，DN会完成备份操作，把备份传到其他的DN，然后由其他的DN再次做备份传播，直到满足设置的备份数量。当数据写入完成后，客户端会通知NN，由NN完成元数据记录。

HDFS架构的稳定性

1. 心跳机制和重新复制

每个 DataNode 定期向 NameNode 发送心跳消息，如果超过指定时间没有收到心跳消息，则将 DataNode 标记为死亡。NameNode 不会将任何新的 IO 请求转发给标记为死亡的 DataNode，也不会再使用这些 DataNode 上的数据。由于数据不再可用，可能会导致某些块的复制因子小于其指定值， NameNode 会跟踪这些块，并在必要的时候进行重新复制。

2. 数据的完整性

由于存储设备故障等原因，存储在 DataNode 上的数据块也会发生损坏。为了避免读取到已经损坏的数据而导致错误，HDFS 提供了数据完整性校验机制来保证数据的完整性，具体操作如下：当客户端创建 HDFS 文件时，它会计算文件的每个块的校验和，并将校验和存储在同一 HDFS 命名空间下的单独的隐藏文件中。当客户端检索文件内容时，它会验证从每个 DataNode 接收的数据是否与存储在关联校验和文件中的校验和匹配。如果匹配失败，则证明数据已经损坏，此时客户端会选择从其他 DataNode 获取该块的其他可用副本。

3.元数据的磁盘故障

FsImage 和 EditLog 是 HDFS 的核心数据，这些数据的意外丢失可能会导致整个 HDFS 服务不可用。为了避免这个问题，可以配置 NameNode 使其支持 FsImage 和 EditLog 多副本同步，这样 FsImage 或 EditLog 的任何改变都会引起每个副本 FsImage 和 EditLog 的同步更新。

4.支持快照

快照支持在特定时刻存储数据副本，在数据意外损坏时，可以通过回滚操作恢复到健康的数据状态。

文件读取流程

存储方式

Block块和多副本

由于文件大小不一，不利于统一管理，hdfs设定了统一的存储单位Block块，Block块是hdfs最小存储单位，通常每个128MB（可修改dfs.blocksize）。hdfs会按照Block块大小把文件切分成多份存储在多个datanode上也就是多个服务器上，同时为了保证整个文件的完成性（防止Block块丢失或损坏），hdfs会对每个Block块做多个备份存储在其他节点上，备份的数量默认是3，可以在hdfs-site.xml中配置数量，修改后要重新分发该文件，保证每个服务器的配置文件相同！

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>3</value>

</property>

同时还可以临时决定上传文件的副本数量：

hdfs fs -D dfs.replication=5 -put test.tst /data/test

还可以修改已存在的hdfs文件的副本数量：

hdfs fs -setrep [-R] 5 path

path是指定文件路径，-R表示对子目录也生效

edits和fsimage文件

hdfs中文件被划分成一堆堆block块，为了方便整理记录文件和block的关系，namenode基于一批edits文件和一个fsimage文件完成整个文件系统的维护管理。

edits文件是一个流水账文件，记录了hdfs的每一次操作以及该次操作影响的文件及其对应的block。为了保证edits文件检索性能，会有多个edits文件，每一个edits文件存储到达一定数量会开启新的edits，保证不出现超大的edits文件。最终所有edits文件会合并为一个fsimage文件，这个fsimage文件就记录了最终状态的文件操作信息。如果已经有了fsimage，就会把全部的edits和已存在的fsimage进行新的合并，生成新的fsimage。

元数据合并及控制参数

注意！元数据（eidts和fsimage）的合并不是由NN完成的，而是SNN，NN只是基于元数据对整个文件系统进行维护管理，负责元数据记录和权限审批，NN是管理者，不是员工。

SNN会通过http从NN拉取edits和fsimage然后合并元数据并提供给NN使用

HDFS漫画

3.HDFS故障类型和检测方法

Mapreduce分布式并行计算框架

MapReduce是基于Yarn运行的，没有Yarn就无法运行MapReduce，MapReduce有RM、NM、AM三种角色。

MR不适合实时计算，不适合流式计算，不适合有向图计算。

可通过8042端口（默认8042）访问web界面，查看MR任务的执行信息

计算模式

MapReduce属于分散汇总。spark、flink属于中心调度

Map和Reduce

Map接口提供“分散”功能，Reduce提供“汇总聚合”功能，用户可以通过Java、python等编程调用mapreduce接口完成开发，不过现在已经有了Hive on MR（稍微过时），sparkSQL等客户端。不懂编程仅用SQL就能完成开发，使用更方便，逐渐成为主流。

MR执行原理

Yarn作业调度、资源管理

Yarn管控整个集群的资源调度，MR程序运行时，是在Yarn的监督下运行的，MR程序会把计算任务分成若干个map和reduce，然后向Yarn申请资源并运行任务。Yarn有四种角色：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ProxyServer（PS）、JobHistoryServer（JHS）

Yarn启停

ResourceManager

集群资源总管家，整个集群资源调度者，负责协调调度各个程序所需资源。

NodeManager

单机资源管家，单个服务器的资源调度者，负责协调调度单个服务器的资源供程序使用。同时负责该节点内所有容器的生命周期的管理，监视资源和跟踪节点健康。具体如下：

1. 启动时向 ResourceManager 注册并定时发送心跳消息，等待 ResourceManager 的指令；

2. 维护 Container 的生命周期，监控 Container 的资源使用情况；

3. 管理任务运行时的相关依赖，根据 ApplicationMaster 的需要，在启动 Container 之前将需要的程序及其依赖拷贝到本地。

ApplicationMaster

在用户提交一个应用程序时，YARN 会启动一个轻量级的进程 ApplicationMaster 。 ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，并通过 NodeManager 监视容器内资源的使用情况，同时还负责任务的监控与容错。具体如下：

1. 根据应用的运行状态来决定动态计算资源需求；

2. 向 ResourceManager 申请资源，监控申请的资源的使用情况；

3. 跟踪任务状态和进度，报告资源的使用情况和应用的进度信息；

4. 负责任务的容错。

运行时可通过服务器的8088端口（默认8088）访问web界面

JobHistoryServer

记录历史运行程序的信息及产生的日志，把每个程序的运行日志统一收集到hdfs，可通过19888端口访问web界面

Container

Container 是 Yarn 中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

Hadoop一键启停

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