Hadoop入门之HDFS与MapReduce

张颢镡

Hadoop的核心就是HDFS与MapReduce
　　HDFS(Hadoop Distributed File System)由GFS(Google File System)演变而来，用于管理数据存储。
　　MapReduce 是一个分布式计算框架，用于数据分析处理。
　　

　　1. HDFS

　　HDFS采用master/slave的架构，对应分别是Namenode 和Datanode
master/slave : Namenode,Datanode
Namenode:Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体Datanode节点的映射。
Datanode:Datanode负责处理文件系统客户端的读写请求。在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。


文件怎么存的？
文件分块，存到Datanode里。分块的原则：除了最后一个数据块，其它数据块的大小相同，一般为64MB or 128MB。
每个数据块有副本（一般为3）：副本多了浪费空间。
副本存储：在大多数情况下，副本系数是3，HDFS的存放策略是将一个副本存放在本地机架的节点上，一个副本放在同一机架的另一个节点上，
最后一个副本放在不同机架的节点上。这种策略减少了机架间的数据传输，这就提高了写操作的效率。
副本目的：可靠性+性能


集群中单一Namenode的结构大大简化了系统的架构。Namenode是所有HDFS元数据的仲裁者和管理者，这样，用户数据永远不会流过Namenode。


client读数据：为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，
那么就读取该副本。如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读本地数据中心的副本。
client写数据：一次性写入，多次读取，数据访问会高效。


通讯协议：tcp/ip


　　2. MapReduce

流程：
Inputformat——》map——》（combine）——》partition——》copy&merge——》sort——》reduce——》outputformat
优化措施：合理设计MapReduce, 代码级别
　　转载一篇讲的比较好的文章：

我们以wordcount为例，假设有个6400M的文件，100台hadoop机器（准确地说应该是tasktracker机），默认block大小为64M，这样每台执行map的文件刚好是一个64M的block文件（假设这个分发过程已经完成，同时忽略备份数之类的细节），并且我们使用10个reduce任务来归并文件。Hadoop的mapreducer的执行过程如下：

这100台机器上面的map都是并发、独立的执行，以wordcount为例，步骤如下：

1、<wbr>每个map任务使用默认的textinputformat类的LineRecordReader方法按行读取文件，这个读取的行数据就被交给map函数去执行，wordcount的map做的就是提取里面的单词，并以单词为key，1为value作为输出，格式为：&lt;word integer（1）&gt;。</wbr>

2、<wbr>如果有combine，先对第一步的输出结果就行combine操作。Combine就是个小reduce操作，作用就是对某个map自己的输出结果先进行一次归并，把相同word的计数累加，这样假设某个map输出结果做如果有50%的重复word，那combine后的中间结果大小可以减少一半，可减少后续的patition、copy、sort等的开销，提高性能。</wbr>

3、<wbr>每个map对自己的输出文件进行patition操作。上面提到有10个reducer任务，那默认的patition操作就是对map的输出kay进行hash，并对10求余（hash(key)），并提供10个文件（内存足够的话可以是链表等内存数据结构），假设是r1、r2….r10这10个文件，把不同key的放到不同的文件，这次操作就可以把相同key聚合到同一个文件。由于算法一样，保证了每个map的输出结果经过这个操作后，相同key的肯定在同一个聚合文件里，比如某个单词word肯定都在r1文件里。</wbr>

4、<wbr>接下来就是copy文件的过程了，10个reducer任务各自从所有map机器上取到属于自己的文件，比如reducer1会从100台map机器上取到所有r1文件，reducer2取所有r2的文件，这样同一类word已经到了同一台reducer机器上了。</wbr>

5、<wbr>每个reducer合并（meger）自己取到的文件，reducer1就是合并100个r1文件（实际过程是在上面第4步操作中会边copy边meger，在内存中）。</wbr>

6、<wbr>合并好后进行下sort（排序）操作，再次把不同小文件中的同一个单词聚合在一起。作为提供给reduce操作的数据。</wbr>

7、<wbr>进行reduce操作，对同一个单词的value列表再次进行累加，最终得到某个单词的词频数。</wbr>

8、<wbr>Outputformat操作，把reduce结果写到磁盘。</wbr>

所以，总的流程应该是这样的：

*<wbr><wbr>Inputformat——》map——》（combine）——》partition——》copy&amp;merge——》sort——》reduce——》outputformat</wbr></wbr>

由此我们也可以看出，执行reduce的代价还是有些的，所以如果我们的应用只使用map就能搞定的话，那就尽量不要再有reduce操作在其中。

3. Hadoop调度流程