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零基础就懂的Hadoop架构原理2019-10-29 14:06:48 | 编辑:hely | 查看: | 评论:0

HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起

作者:IT技术管理那些事儿

一、概念

Hadoop诞生于2006年,是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。

Hadoop与Google一样,都是小孩命名的,是一个虚构的名字,没有特别的含义。从计算机专业的角度看,Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“游艇会电子游艺APP”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。

Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式:应用程序被分割成许多小部分,而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。

Hadoop还提供了分布式文件系统,用以存储所有计算节点的数据,这为整个集群带来了非常高的带宽。MapReduce和分布式文件系统的设计,使得整个框架能够自动处理节点故障。它使应用程序与成千上万的独立计算的电脑和PB级的数据。

 

 

二、组成

1.Hadoop的核心组件

 

 

游艇会电子游艺APP分析:Hadoop的核心组件分为:HDFS(分布式文件系统)、MapRuduce(分布式运算编程框架)、YARN(运算资源调度系统)

2.HDFS的文件系统

 

 

HDFS

1.定义

整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS(Hadoop分布式文件系统)来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。

HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障,用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序。

2.组成

HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。

游艇会电子游艺APP从内部来看,文件被分成若干个数据块,这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间,如打开、关闭、重命名文件或目录等,也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写,并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者,用户数据永远不会经过NameNode。

 

 

游艇会电子游艺APP分析:NameNode是管理者,DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。

MapReduce

1.定义

游艇会电子游艺APPHadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。

MapReduce是一种计算模型,用以进行游艇会电子游艺APP量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分,非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

2.组成

 

 

分析:

(1)JobTracker

JobTracker叫作业跟踪器,运行到主节点(Namenode)上的一个很重要的进程,是MapReduce体系的调度器。用于处理作业(用户提交的代码)的后台程序,决定有哪些文件参与作业的处理,然后把作业切割成为一个个的小task,并把它们分配到所需要的数据所在的子节点。

Hadoop的原则就是就近运行,数据和程序要在同一个物理节点里,数据在哪里,程序就跑去哪里运行。这个工作是JobTracker做的,监控task,还会重启失败的task(于不同的节点),每个集群只有唯一一个JobTracker,类似单点的NameNode,位于Master节点

(2)TaskTracker

TaskTracker叫任务跟踪器,MapReduce体系的最后一个后台进程,位于每个slave节点上,与datanode结合(代码与数据一起的原则),管理各自节点上的task(由jobtracker分配),

游艇会电子游艺APP每个节点只有一个tasktracker,但一个tasktracker可以启动多个JVM,运行Map Task和Reduce Task;并与JobTracker交互,汇报任务状态,

Map Task:解析每条数据记录,传递给用户编写的map(),并执行,将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业,直接写入HDFS)。

游艇会电子游艺APPReducer Task:从Map Task的执行结果中,远程读取输入数据,对数据进行排序,将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。

Hive

1.定义

游艇会电子游艺APPHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

游艇会电子游艺APPHive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。

游艇会电子游艺APPHive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

2.组成

 

 

3.客户端与服务端组件

(1)客户端组件:

CLI:Command Line Interface,命令行接口。

Thrift客户端:上面的架构图里没有写上Thrift客户端,但是Hive架构的许多客户端接口是建立在Thrift客户端之上,包括JDBC和ODBC接口。

WEBGUI:Hive客户端提供了一种通过网页的方式访问Hive所提供的服务。这个接口对应Hive的HWI组件(Hive Web Interface),使用前要启动HWI服务。

(2)服务端组件:

Driver组件:该组件包括Complier、Optimizer和Executor,它的作用是将HiveQL(类SQL)语句进行解析、编译优化,生成执行计划,然后调用底层的MapReduce计算框架

Metastore组件:元数据服务组件,这个组件存储Hive的元数据,Hive的元数据存储在关系数据库里,Hive支持的关系数据库有Derby和Mysql。元数据对于Hive十分重要,因此Hive支持把Metastore服务独立出来,安装到远程的服务器集群里,从而解耦Hive服务和Metastore服务,保证Hive运行的健壮性;

Thrift服务:Thrift是Facebook开发的一个软件框架,它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发,Hive集成了该服务,能让不同的编程语言调用Hive的接口。

4.Hive与传统数据库的异同

(1)查询语言

游艇会电子游艺APP由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中,因此专门针对Hive的特性设计了类SQL的查询语言HQL。熟悉SQL开发的开发者可以很方便的使用Hive进行开发。

(2)数据存储位置

游艇会电子游艺APPHive是建立在Hadoop之上的,所有Hive的数据都是存储在HDFS中的。而数据库则可以将数据保存在块设备或者本地文件系统中。

(3)数据格式

(4)数据更新

(5)索引

游艇会电子游艺APPHive在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理,甚至不会对数据进行扫描,因此也没有对数据中的某些Key建立索引。Hive要访问数据中满足条件的特定值时,需要暴力扫描整个数据,因此访问延迟较高。由于MapReduce的引入, Hive可以并行访问数据,因此即使没有索引,对于游艇会电子游艺APP量的访问,Hive仍然可以体现出优势。数据库中,通常会针对一个或者几个列建立索引,因此对于少量的特定条件的数据的访问,数据库可以有很高的效率,较低的延迟。由于数据的访问延迟较高,决定了Hive不适合在线数据查询。

(6)执行

(7)执行延迟

Hive在查询数据的时候,由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架。由于MapReduce本身具有较高的延迟,因此在利用MapReduce执行Hive查询时,也会有较高的延迟。相对的,数据库的执行延迟较低。当然,这个低是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。

(8)可扩展性

由于Hive是建立在Hadoop之上的,因此Hive的可扩展性是和Hadoop的可扩展性是一致的(世界上最大的Hadoop集群在Yahoo!,2009年的规模在4000台节点左右)。而数据库由于ACID语义的严格限制,扩展行非常有限。目前最先进的并行数据库Oracle在理论上的扩展能力也只有100台左右。

(9)数据规模

由于Hive建立在集群上并可以利用MapReduce进行并行计算,因此可以支持很大规模的数据;对应的,数据库可以支持的数据规模较小。

Hbase

1.定义

HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;

游艇会电子游艺APPGoogle运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;

Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为协同服务。

2.组成

 

 

 

 

游艇会电子游艺APP分析:从上图可以看出:Hbase主要由Client、Zookeeper、HMaster和HRegionServer组成,由Hstore作存储系统。

Client

HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信,对于管理类操作,Client与 HMaster进行RPC;对于数据读写类操作,Client与HRegionServer进行RPC

Zookeeper

Zookeeper Quorum 中除了存储了 -ROOT- 表的地址和 HMaster 的地址,HRegionServer 也会把自己以 Ephemeral 方式注册到 Zookeeper 中,使得 HMaster 可以随时感知到各个HRegionServer 的健康状态。

HMaster

HMaster 没有单点问题,HBase 中可以启动多个 HMaster ,通过 Zookeeper 的 Master Election 机制保证总有一个 Master 运行,HMaster 在功能上主要负责 Table和Region的管理工作:

MemStore是Sorted Memory Buffer,用户写入的数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile), 当StoreFile文件数量增长到一定阈值,会触发Compact合并操作,将多个 StoreFiles 合并成一个 StoreFile,合并过程中会进行版本合并和数据删除。

因此可以看出HBase其实只有增加数据,所有的更新和删除操作都是在后续的 compact 过程中进行的,这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回,保证了 HBase I/O 的高性能。

当StoreFiles Compact后,会逐步形成越来越大的StoreFile,当单个 StoreFile 大小超过一定阈值后,会触发Split操作,同时把当前 Region Split成2个Region,父 Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。

三、Hadoop的应用实例

1.回顾Hadoop的整体架构

 

 

2.Hadoop的应用——流量查询系统

(1)流量查询系统总体框架

 

 

游艇会电子游艺APP(2)流量查询系统总体流程

 

 

游艇会电子游艺APP(3)流量查询系统数据预处理功能框架

 

 

游艇会电子游艺APP(4)流量查询系统数据预处理流程

 

 

游艇会电子游艺APP(5)流量查询NoSQL数据库功能框架

 

 

(6)流量查询服务功能框架

 

 

游艇会电子游艺APP(7)实时流计算数据处理流程图

 

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