做婚宴的网站有哪些,wordpress 扫码付款,品牌建设规划制定及实施情况,长春网站建设小程【图解大数据技术】Hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn HadoopHDFSHDFS架构写文件流程读文件流程 MapReduceMapReduce简介MapReduce整体流程 Yarn Hadoop
Hadoop是Apache开源的分布式大数据存储与计算框架#xff0c;由HDFS、MapReduce、Yarn三部分组成。广义上的Hadoop其实是指H… 【图解大数据技术】Hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn HadoopHDFSHDFS架构写文件流程读文件流程 MapReduceMapReduce简介MapReduce整体流程 Yarn Hadoop
Hadoop是Apache开源的分布式大数据存储与计算框架由HDFS、MapReduce、Yarn三部分组成。广义上的Hadoop其实是指Hadoop生态圈包括的组件就不只是HDFS、MapReduce、Yarn还包括Spark、Flink、Zookeeper、Sqoop、Hive、HBase等工具但是我们讨论的不是Hadoop生态圈。 由于要解决大数据量的存储和计算问题因此数据不能再存储在关系型数据库而是存储在分布式文件系统HDFS中然后通过分布式离线计算框架MapReduce进行计算而Yarn则是负责资源调度也就是决定计算任务调度到哪些节点上执行。 HDFS
HDFS是一个分布式文件系统用于存储海量的文件数据。其优点是可以存储达PB级别的文件数据百万级别以上的文件数量而缺点则是不适合低延时数据访问并且不支持文件修改只支持追加。
HDFS架构 HDFS一共由四部分组成Client、NameNode、DataNode、SecondaryNameNode。
Client负责文件上传之前的文件切分切分好后传输每一个文件数据块到DataNode上传数据块前询问NameNode该数据块上传的目标DataNode从HDFS读取文件前询问NameNode返回文件元数据信息再根据元数据从DataNode读取每个数据块。NameNode接受DataNode的注册存储文件的元数据信息配置副本策略等。DataNode存储文件数据块。SecondaryNameNode给NameNode进行FsImage磁盘中的元数据和Edits内存中的元数据还未写入FsImage在Edits中进行追加写记录日志的合并。
写文件流程
文件写入流程如下 客户端在上传文件时会进行文件切割把文件切割成一个一个的数据块block然后分别上传每个数据块上传每个数据块时询问NameNode得知该数据块传输到哪些DataNode上然后根据NameNode返回结果上传数据块到DataNode。
读文件流程
文件读取流程如下 NameNode记录了文件元数据信息比如哪个block存储在哪些DataNode。Client读取文件时请求NameNode获取元数据信息就可以根据元数据信息请求对应的DataNode读取对应的每个block。
MapReduce
MapReduce简介
MapReduce是一个分布式离线计算框架专门用于处理大数据场景中与实时性无关的一些离线计算任务。 MapReduce的数据输入一般是HDFS然后经过InputFormat进行输入格式化变成K,V格式然后执行用户实现的Mapper类型的map方法进行数据映射映射处理的结果也是K,V格式然后执行一个shuffle过程对映射结果进行按key进行分组分区把同一区域的所有KV发送到同一个Reducer由一个节点进行Reducer对同一个key分组下的所有value进行聚合操作然后Reducer的输出结果再经过OutputFormat进行格式化处理后进行结果输出。
MapReduce整体流程
下面是MapReduce运行的整体流程 client从HDFS读取指定文件的元数据然后根据文件大小和block大小计算切片信息得出切片规划文件然后提交job到Yarn指定的路径job中包括切片规划文件和jar包等这个jar包包含了用户编写的Mapper和Reducer。Yarn根据切片数量计算MapTask的数据量一般一个block对应一个MapTask然后把对应的task和程序启动脚本分派给block所在的节点上运行。每个节点执行对应的MapTask默认的InputFormat读取每一行数据然后以该行数据在文件中的起始字节偏移量为key行数据本身作为value调用Mapper的map方法。Mapper的map方法进行数据映射处理那是用户自己实现的逻辑。对计算结果进行Shuffle处理根据key进行分组排序然后对所有的key进行分区处理同一分区的所有key会指派给一个ReduceTask执行每个ReduceTask又会分派给一个节点执行。执行ReduceTask的节点下载分区数据然后对不同MapTask得出的同一partition进行合并并排序。调用Reducer的reduce方法进行相应的聚合计算这里也是由用户自己实现。OutputFormation把Reducer产生的结果做格式化处理默认会写为行数据。最后把结果存入HDFS中。
Yarn
Yarn是负责资源调度的由Yarn管理每个Node节点然后进行任务分派也就是把MapTask和ReduceTask分配给对应的Node。 yarn有ResourceManager和NodeManager两角色。ResourceManager负责监控NodeManager接收客户端提交的job然后进行资源分配调度NodeManager负责管理单个节点上的资源并执行ResourceManager的命令启动并运行相应的MapTask和ReduceTask。 然而真正进行任务分配的并不是ResourceManagerResourceManager每接收一个job会选一个NodeManager来启动一个ApplicationMaster由ApplicationMaster向ResourceManager申请资源并发送任务和启动脚本到对应的NodeManager。
而task都是在Container中运行Container是节点资源的抽象比如cpu、内存等也就是限制了该task只能使用这么多资源避免一个task占满整个node的所有资源。
