Hadoop生态圈的技术架构解析

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Hadoop大数据架构技术研究

作者：薛博召

来源：《科学与信息化》2019年第16期

摘 要 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式计算架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

关键词 大数据;Hadoop;HDFS;MapReduce

引言

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的框架，它有可靠、高效、可扩展等特性。可靠是因为它假设计算和存储元素可能失败，通过维护多个工作数据副本，确保能够对失败节点重新进行分布处理。高效是因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度、提高吞吐量。通过灵活的横向扩展能够处理 PB 级数据。

1 Hadoop技术架构研究

HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。HDFS被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，是一个高度容错性的系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。把一个文件存入HDFS，HDFS会把文件分割成多个block，分散存储在N台linux机器上，每台存储数据的机器称为datanode，每一个block会在多个datanode上存储多份副本，默认是3份。一旦文件被切块存储， HDFS中就必须有一个机制，来记录用户的每一个文件的切块信息，及每一块的具体存储机器，namenode负责管理文件目录、文件和block的对应关系，以及block和datanode的对应关系。

MapReduce被用于大规模集群计算，每个MapReduce作业主要包含input split、map

task、combiner、shuffle和reduce task共5个阶段。在进行map计算之前，MapReduce会把输入的数据切分为若干块，划分切片的任务由job客户端负责，每个输入分片对应一个map任务。Map task阶段会调用相应对象的next（）方法，逐行读取文件，产生key-value值，解析出key-value值后调用定制编写的业务逻辑代码，计算输出新的key-value值后缓存，待后续处理。

⼤数据学习之路（1）Hadoop⽣态体系结构

Hadoop的核⼼是HDFS和MapReduce，hadoop2.0还包括YARN。

Hadoop1.x的⽣态系统：

Hadoop2.x引⼊YARN：

HDFS（Hadoop分布式⽂件系统）

源⾃于Google的GFS论⽂，发表于2003年10⽉，HDFS是GFS克隆版。

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。 HDFS这⼀部分主要有以下⼏个部分组成：

Client：切分⽂件；访问HDFS；与NameNode交互，获取⽂件位置信息；与DataNode交互，读取和写⼊数据。

NameNode：Master节点，在hadoop1.X中只有⼀个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。对于⼤

型的集群来讲，Hadoop1.x存在两个最⼤的缺陷： 1)对于⼤型的集群，namenode的内存成为瓶颈，namenode的扩展性的问题；

2）namenode的单点故障问题。

针对以上的两个缺陷，Hadoop2.x以后分别对这两个问题进⾏了解决。

对于缺陷1）提出了Federation namenode来解决，该⽅案主要是通过多个namenode来实现多个命名空间来实现namenode的横向扩张。从

⽽减轻单个namenode内存问题。

针对缺陷2），hadoop2.X提出了实现两个namenode实现热备HA的⽅案来解决。其中⼀个是处于standby状态，⼀个处于active状态。DataNode：Slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给NameNode。

Secondary NameNode：辅助NameNode，分担其⼯作量；定期合并fsimage和edits，推送给NameNode；紧急情况下，可辅助恢复

Hadoop大数据架构技术研究

随着互联网和移动互联网的高速发展，大数据已经成为当今信息技术领域最重要的话题之一。大数据技术的发展，已经成为企业在信息化管理、营销决策、运营优化等方面的重要支撑和基础。Hadoop作为大数据领域最具代表性的开源分布式计算框架，一直受到业界的高度关注和广泛应用。本文将对Hadoop大数据架构技术进行深入研究，探讨其原理、特点、优势和未来发展方向。

一、Hadoop大数据架构技术的原理和特点

Hadoop是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，主要用于解决大规模数据的存储和处理问题。Hadoop的核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。HDFS是一种高可靠性、高吞吐量、适合大规模数据集的分布式文件系统，可以提供高性能的数据存储服务。MapReduce是一种分布式计算框架，可以处理大规模数据集，实现分布式数据的计算和分析。Hadoop架构具有高可靠性、高扩展性、高容错性、高性能等特点，适合处理大规模数据集的计算和存储需求。

Hadoop的核心理念是将数据存储和计算分离，通过将数据分散存储在多台服务器上，并利用MapReduce框架实现分布式计算，从而实现高性能的数据处理和分析。这种分布式计算架构使得Hadoop可以处理PB级别的数据规模，并具备很高的容错性和可扩展性，能够应对当前互联网时代海量数据的处理需求。

二、Hadoop大数据架构技术的优势

1. 高可靠性：Hadoop的数据存储采用分布式文件系统，数据可以在多台服务器上备份，一旦某台服务器发生故障，数据仍然可以通过其他服务器访问，从而确保数据的高可靠性。

2. 高扩展性：Hadoop集群可以轻松地扩展，只需增加新的服务器节点即可实现存储和计算能力的扩展，而不需要对整个系统进行重大改动。

3. 高性能：Hadoop的MapReduce框架可以并行处理大规模数据，通过分布式计算实现高性能的数据处理和分析，大大提升了处理速度和效率。

1 hadoop的关键技术及基本原理

Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。其关键技术和基本原理包括以下几个方面：

Hadoop分布式文件系统（HDFS）：

* 基本原理： HDFS是Hadoop中的分布式文件系统，用于存储大规模数据。它将数据划分为多个块，每个块被存储在不同的节点上，以实现数据的分布式存储和高可用性。

* 关键技术： 数据块划分、数据冗余备份、块的分布式管理和故障恢复。

MapReduce计算模型：

* 基本原理： MapReduce是Hadoop中的编程模型，用于分布式数据处理。它通过将任务划分为Map和Reduce两个阶段，实现在大规模数据集上的并行处理。

* 关键技术： Map阶段负责数据的拆分和处理，Reduce阶段负责结果的聚合和输出。分布式计算框架自动处理任务的划分、调度和容错。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）：

* 基本原理： YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的分配和任务调度。它使得Hadoop不仅仅局限于MapReduce应用，还可以支持其他计算框架。

* 关键技术： 资源分配、作业调度、任务跟踪和监控。

Hadoop生态系统：

* 基本原理： Hadoop生态系统包括多个项目，如Hive、Pig、HBase等，用于支持不同类型的数据处理和存储需求。这些项目提供了高层次的抽象和工具，使得更多人能够方便地使用Hadoop。 2 * 关键技术： Hive用于SQL查询，Pig用于数据流处理，HBase是一种分布式NoSQL数据库。

数据局部性原理（Data Locality）：

* 基本原理： Hadoop通过将计算任务分发到存储数据的节点上，以提高计算效率。这个原理被称为数据局部性，即尽量在存储数据的节点上执行计算，减少数据传输的成本。