Hadoop原理，HDFS架构，MapReduce原理

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这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！

文章目录

Hadoop原理，HDFS架构，MapReduce原理
@[TOC](文章目录)

Hadoop是什么？
Hadoop概述
Hadoop优势
Hadoop的生态系统
Hadoop集群的部署模式
Hadoop的历史版本
HDFS的演进
HDFS基本概念
HDFS的优缺点
HDFS主从架构
HDFS写原理
HDFS读数据的原理
HDFS的shell操作
MapReduce分布式计算框架
map和reduce内部如何合作
maptask
reducetask
shuffle工作原理
MapReduce的运行模式
MapReduce的性能优化
总结

Hadoop是什么？

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Hadoop概述

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Hadoop优势

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计算能力
存储能力
廉价计算机组成
高效率，吞吐量高
可靠，容错
数据副本机制基本不会丢

Hadoop的生态系统

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Hadoop集群的部署模式

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Hadoop的历史版本

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收费的牛逼

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主从架构

计算类似的
MapReduce
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yarn来管理分配资源和调度资源
resourcemanager
管理nodemanager
APPmaster，进程去计算

app计算完，上报给老大

单点故障依然gg

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还是备份思想
gg
zookeeper来搞这种管理，美滋滋

这门课牛逼，终于说清楚了这些事情
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不是resource 了

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HDFS的演进

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老牛逼了

HDFS基本概念

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不妨设a.txt要存储，它很大很大，一个机子存不了
咱需要拆分成多个block

这样分开存在不同的机子上
支离破碎的文件，需要统一管理，namenode来管理

当客户端访问是，先要问nn，你给我真实的地址，我一个个去读取然后组装就好。
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nn就是老大

datanode
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block

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300m那平均分开

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3份一样的数据，分开存储，增加容错性

HDFS的优缺点

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蓝色dn1丢失
但是dn2和dn3保持数据的完整性
美滋滋

字节流，好像访问本地文件，效率高

支持超大文件的存储，切片分开存储，都能玩
高数据的吞吐量，不支持修改，支持存储

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由于数据多，分开存，这样的话，速度慢
适合线下处理
尤其是小文件多，元数据量大，很烦人

并发写入不合适，他要备份
一次写入，多次读取

HDFS主从架构

namenode管理datanode
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namenode的元数据是缓存在自己身上的，secondarynamenode辅助管理

datanode经常需要汇报给老大namenode

一个大文件，一般有3个副本
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HDFS写原理

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client客户端的操作

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分步骤玩

1：客户端发出RPC，请求上传文件
2：nn检查元数据文件的目录树
3：告诉客户端，可以上传
4：上传请求第一个block，一共3个
5：每个block是要3个副本的，nn需要检查dn的信息池，查他的存储量和可用性，找到可用的list，即可用的副本
6：返回可用的datanode可用的列表，dn123
7：客户端收到了列表之后，他就知道存到哪里了，他需要和服务器之间建立pipeline管道，且dn1和dn2之间也要建立管道，dn2和dn3都要建立，这样的话，数据流通道搞出来了，当客户端一旦发送，就能同时发送哦
8：当管道建立好后，返回管道建立完毕的信息，相当于ack，tcp协议连接类似
9：就可以发送了，建立传输数据流，发送数据
10：以package包为单位，慢慢发，64k大小，dn1发送诶dn2，dn2发送给dn3
11：发送完毕，告诉前面确认好了，ack确认信息
12：通知客户端，block发送完毕，请求发送下一个block，以此循环发

懂了吧

HDFS读数据的原理

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1：客户端发RPC请求，获取读取文件block数据所在的位置，往往1文件，是分成了多个block，而且分散存储在不同的服务器上的
2：nn返回block返回datanode的地址列表，比如dn1，dn2，dn3上都有副本
3：当客户端知道了地址，他直接挑选排序靠前的地址列表，距离自己比较近的那个节点，它还能挑选健康的服务器，比如挑选，然后建立通信管道，分别读取，并发读取哦。每次读完，那客户端都要完成校验，发现不完整，还需要从新问nn；
4：读取完成，合成一个完整的文件
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