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Big Data 导论&Hadoop&HDFS

BIG DATA课程笔记

导论

大数据的四大特征

大量化、快速化、多样化、价值化

大数据分析的三个特征

全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果

大数据处理模型：

批处理：以“静止数据”为出发点，处理逻辑进来，算完后价值出去

流数据：不动的是逻辑，“动态数据”进来，计算完后价值留下，原始数据加入“静止数据”，或索性丢弃

其中批处理包括MapReduce模型

大数据技术和工具

NoSQL，not only sql，模式自由、简易备份、简单API、不支持ACID但是支持BASE、支持海量数据
- 做了查询优化
  - 利用MapReduce时并行查询、每个MapTask处理一部分
- 采用索引技术优化多指查询，多维索引
流处理模式：Storm
工具：Hadoop、Spark

Hadoop 简介

概念

MapReduce采用了分布式文件系统即HDFS，也就是Hadoop 分布式文件系统，MapReduce是用来整合DFS的数据的
存储冗余数据保证安全性
对比关系型数据库RDBMS，RDBMS适合查询更新、MapReduce适合批处理。RDBMS 适合持续更新的数据集，MapReduce适合一次写入多次读取。RDBNMS只能处理结构化数据，MapReduce能够处理半结构化或者非结构化。

体系结构

最底部是Hadoop分布式文件系统（HDFS），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件
HDFS的上一层是MapReduce引擎
HBase位于结构化存储层，是一个分布式的列存储数据库
Zookeeper是一个分布式的、高可用性的协调服务，提供分布式锁之类的基本服务
Hive是一个建立在Hadoop 基础之上的数据仓库，用于管理存储于HDFS或Hbase中的结构化/半结构化数据
Pig提供一种数据流语言，程序员可以将复杂的数据分析任务实现为Pig操作上的数据流脚本，这些脚本可自动转换为MapReduce任务链，在Hadoop上执行，从而简化程序员的数据分析工作难度
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，为在RDBMS与Hadoop平台（HDFS, Hbase, Hive）间进行快速批量数据交换
Avro是个数据序列化的系统，用于将数据对象转换成便于数据存储和网络传输的格式
一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成
NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据
HDFS支持用户以文件的形式存储数据，文件被分成若干个数据块，而且这若干个数据块存放在一组DataNode上
具体到程序层面：MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker 和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成的
- 主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上；主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前失败的任务。从节点仅负责由主节点指派的任务
- 当一个Job 被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行
TaskTracker和DataNode需配对的设置在同一个物理的从节点服务器上；JobTracker和NameNode可以设置在同一个物理主控节点服务器上，也可以分开设置

Hadoop与分布式开发

编程原理

利用一个输入的key/value 对集合,来产生一个输出的key/value 对集合。这个过程基于Map 和Reduce这两个用户自定义函数实现
用户自定义的map函数接收一个输入的key/value 对，然后产生一个中间key/value 对的集合
MapReduce（shuffle）把所有具有相同key值的value集合在一起，然后传递给reduce 函数
用户自定义的reduce 函数接收key和相关的value集合，合并这些value 值，形成一个较小的value 集合。一般来说，每次reduce 函数调用只产生0 或1 个输出的value值
通常通过一个迭代器把中间的value 值提供给reduce 函数，这样就可以处理无法全部放入内存中的大量的value 值集合

基于Map和Reduce的并行计算模型

其中

Barrier是同步障

存储——HDFS

概念

HDFS的块是抽象的概念，默认块为64MB，比一般文件系统中所说的块（若干KB）要大得多
- 好处：文件大、便于操作、复制容错
两类节点：NameNode和DataNode
- NameNode：集群里面的主节点，负责管理整个HDFS系统的命名空间和元数据，也是客户端访问HDFS系统的入口
- 三种元数据metadata如下
  - 命名空间：即目录结构、命名空间维护操作包括文件和目录的创建删除重命名
  - 数据块和文件名的映射表：客户点需要访问NameNode才知道一个文件所有的数据块保存在那些DataNode上
  - 数据块副本的位置信息，默认三个副本，可以指定部分银子Replication Factor
  - 承担Master任务
- DataNode：负责数据读取和存储
  - 写入时：目录节点分配数据块，直接写入对应的DataNode
  - 读取：客户点从NameNode获得映射关系后，直接到DataNode读
  - DataNode根据NameNode的命令创建、删除数据块，副本复制

HDFS 体系结构

HDFS是经典的主从结构
HDFS的基本文件的访问过程
- 通过HDFS客户端，奖文件名发送到NameNode
- 接收后，在HDFS目录中检索文件名对应的数据库，找到对应的DataNode，然后送回客户端
- 接收后，与DataNode并行进行数据传输，提交操作日志到NameNode
HDFS不允许使用链接
为了保证可靠性，底层使用TCP来传输。
- 应用向NameNode主动发出TCP链接，交互的协议成为Client协议
- NameNode与DataNode传输的协议成为DataNode协议
- 用户与Datanode的协议是通过远程过程调用RPC、并由NameNode相应来实现
- 如下图

这个图可以看出什么信息呢？

Client会从Datanodes读
Client写的时候会写副本吗？
Rack是机柜，Replication是复制、
Namenode会对Datanodes进行快操作

HDFS可靠性设计

除了文件的最后一块以外其它所有的数据块都是固定大小的，为了数据容错性，每一个数据块都会被冗余存储起来
目录节点根据数据块的副本状况来作出处理决策，数据节点会定期发送一个**心跳信号（Heartbeat）**和数据块列表给目录节点，心跳信号使目录节点知道该数据节点还是有效的，而数据块列表包括了该数据节点上面的所有数据块编号
数据节点出错的处理
- 每个数据节点会定时发送一个心跳信息给目录节点，表明自己仍然存活
- 网络异常可能会导致一部分数据节点无法和目录节点通讯，这时候目录节点收不到心跳信息，就认为该数据节点已死机
  
  然后：从有效数据节点列表中清除它，而该数据节点上面的所有数据块也会被标记为不可读。目录节点会定期检查副本数，进行复制。
数据异常
- 客户端需实现对数据块的校验，保证数据一致性
- 在创建文件的时候，HDFS会为文件生成一个校验和（CheckSum），校验和文件与文件本身保存在同一个空间中。数据传输时，将数据与校验和一起传输，客户端对每个读取的数据块进行校验
- 如果校验出错，客户端就会请求到另外一个数据节点读取该文件块，并且报告给目录节点这个文件块有错误，目录节点会重新复制这个块
目录节点出错
- HDFS刚启动时，目录节点进入安全模式（safe mode），此时不做任何文件修改操作；目录节点和各个数据节点通信，获得数据块信息，并对数据块信息进行检查；认为安全的块比例超过阈值，才退出安全模式
- 辅助目录节点，用来备份目录节点的元数据，当目录节点失效时，从辅助目录节点恢复出目录节点的元数据
- 文件镜像数据FsImage和编辑日志数据Editlog是目录节点元数据中最重要的部分，前者相当于HDFS的检查点，后者记录对HDFS的最新修改信息
- 恢复：目录节点启动时，读取FsImage的内容到内存，并将其与Editlog中的所有修改信息合并生成最新的FsImage；目录节点运行中，所有关于HDFS的修改信息，都将写入Editlog
  - FsImage和Editlog时最核心的数据结构
  - 所以存在多个备份文件，在辅助目录节点上再进行备份，增加负担提高可靠性。维护同步

HDFS存储原理

以机柜为基础
副本因子为3：HDFS将两份放在同一个rack id中，另一个放在不同的rankid的机器上
实战中Namenode
DataNode
数据读取时
- 如果有块数据和客户端的机柜id一样，就优先选择该数据节点，客户端直接和数据节点建立连接，读取数据
- 如果没有，可以随机选取一个数据节点

数据复制
- 流水线复制策略
- 当在HDFS上写文件：
  - 先写在本地
  - 对文件分块，64MB
  - 每块数据对HDFS目录节点发起写入请求
  - NameNode选一个DataNode列表，返回给客户端
  - 客户端把数据写入第一台DataNode，列表传给DataNode
  - 当数据节点接收到4KB数据时，写入本地，并且发起到下一台Datanode的连接，传4K，流水线
  - 当文件写完时，数据复制也同时完成？
数据写入

HDFS文件系统操作命令

启动

start-dfs.sh
# 会启动namenode，然后根据conf/slaves记录诸葛启动Datanode
# 根据 conf/masters中记录的SecondaryNameNode地址 启动SNameNode
stop-dfs.sh

文件操作

# 数值指定的文件到stdout
hadoop dfs-cat URI [URI..]

chgrp : hadoop dfs -chgrp [-R] GROUP URI [URI …]
- 改变文件所属的用户组，-R对目录结构起作用
chmod: hadoop dfs -chmod [-R]
- 改变文件权限
chown 改变文件所属用户
copyFromLocal
- hadoop dfs -copyFromLocal URI
- put命令
copyToLocal
- hadoop dfs -copyToLocal <-ignorecrc> [-crc] URI
- get 命令
count
- hadoop dfs -count [-q]
- 统计匹配对应路径下的目录数、文件数、字节数
cp
- 对dfs的文件进行互相copy
du
- dfs -du [-s] [-h] URI [URI …]
- 显示目录下所有目录+文件大小；
- 显示文件大小
- -s是累加和
- -h 是16进制？
dus
expunge 清空回收站
- hadoop dfs -expunge
get
- 将文件拷贝到本地
- hadoop dfs -get [-ignorecrc] [-crc]
- CRC校验失败可以通过-ignorecrc 拷贝
getmerge
- hadoop dfs -getmerge [addnl]
- 将源文件目录下所有文件排序后合并到目的文件中
- 添加addnl 可以在每个文件后面插入新行
ls
- 列出文件权限、副本个数、用户ID、组ID、文件大小、最近一次修改日期、时间、文件名
lsr
mkdir
moveFromLocal
- 源文件上传之后被删除
moveToLocal
- 下载后删除
mv 删除
put
- 上传
rm 删除参数指定的文件，只能删除文件和非空目录
- hadoop dfs -rm [-skipTrash] URI [URI…]
- skipTrash 不放到回收站直接删除
rmr
setrep 改变副本格式
stat 路径状态
tail
test
- hadoop dfs -test -[ezd] URI
- -e 检查是否存在存在返回0
- -z 检查大小是否为0 是返回0
- -d 检查路径是否为目录是返回0
text 将文本文件或某些格式的非文本文件输出
touchz 创建一个大小为0的文件

HDFS 基本接口

基本所有的文件API来自于FileSystem类

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Hive是什么？Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它能够进行数据提取、转化和加载操作，为存储、查询和分析Hadoop中的大规模数据提供了有效的机制。Hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，让用户可以通过熟悉的SQL查询功能来处理数据。其内部机制是将SQL语句巧妙地转变成MapReduce任务来执行，大大降低了开发的难度和复杂性。例如，在面对海量的用户行为日志数据时，Hive就能
Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战)–参数和SQL优化陆水A 大数据 hive hadoop spark python
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2023-09-07 2018心如止水
张雲芳焦点解决网络课程学习坚持分享第1606天20230907（约练总449）有时候，对于一些事情，以“到时间再说”的态度可能会能减少人的部分焦虑。
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深入解析Hadoop资源隔离机制：Cgroups、容器限制与OOM Killer防御策略码字的字节 hadoop布道师 Hadoop 资源隔离机制 Cgroups 容器限制 OOM Killer
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近日由于项目需要，数据库从DB2迁移到ORCAL，因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉，造成了很多麻烦，最主要的就是进入后，左边列表有很多选项，自己删除了一些选项卡，布局很满意了，下次进入后又恢复了以前的布局，很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段： &n
[未来战士计划]超能查派[剧透,慎入] comsci 计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........ 虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活.... &nbs
Google Map API V2 dai_lm google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯 http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html 找到篇不错的文章，大家可以参考一下 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html 1. 创建Android工程由于v2的key需要G
java数据计算层的几种解决方法2 datamachine java sql 集算器
2、SQL SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多，但都是权重最高的。成熟度：5星。最成熟的。
Linux下Telnet的安装与运行 dcj3sjt126com linux telnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的而不安装telnet服务如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包即使安装了软件包默认的设置telnet 服务也是不运行的需要手工进行设置如果是redhat9，则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
PHP中钩子函数的实现与认识 dcj3sjt126com PHP
假如有这么一段程序： function fun(){ fun1(); fun2(); } 首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。但是，假如我们想对函数做一些变化。比如说，fun是一个解析函数，我们希望后期可以提供丰富的解析函数，而究竟用哪个函数解析，我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。我们可以在fu
EOS中的WorkSpace密码修改蕃薯耀修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】 hanqunfeng SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂，如果是完整的bean配置，则需要配置大量的bean，所以xml配置时使用了命名空间来简化配置，同样，spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity，达到同样减少bean配置的目的，如下： applicationContex
ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题 jackyrong AJAX跨域
这两天遇到个问题，kendo ui的datagrid，根据json去读取数据，然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染，但很奇怪的是，在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中，同样的程序，浏览起来是没问题的，但把应用放到公网上的一台服务器，却发现如下情况： 1） ie 9下，不能出现任何数据，但用IE 9浏览器浏览本机的应用，却没任何问题
不要让别人笑你不能成为程序员 lampcy 编程程序员
在经历六个月的编程集训之后，我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。说实话，我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。手慢慢地离开键盘，心里很压抑。不禁默默祈祷：一切都会进展顺利的，对吧？至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的，是不是？难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗？我需要一点点安慰。在自我怀疑，不安全感和脆弱等等像龙卷风一
马皇后的贤德 nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气，并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知，朱元璋不喜欢女人干政，他认为“后妃虽母仪天下，然不可使干政事”，因为“宠之太过，则骄恣犯分，上下失序”，因此还特地命人纂述《女诫》，以示警诫。但马皇后是个例外。　　有一次，马皇后问朱元璋道：“如今天下老百姓安居乐业了吗？”朱元璋不高兴地回答：“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道：“陛下是天下之父，
选择某个属性值最大的那条记录（不仅仅包含指定属性，而是想要什么属性都可以） Rainbow702 sql group by 最大值 max 最大的那条记录
好久好久不写SQL了，技能退化严重啊！！！直入主题：比如我有一张表，file_info，它有两个属性（但实际不只，我这里只是作说明用）： file_code, file_version 同一个code可能对应多个version 现在，我想针对每一个code，取得它相关的记录中，version 值最大的那条记录， SQL如下： select *
VBScript脚本语言 tntxia VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。 VB家族语言简介 Visual Basic 6.0 源于BASIC语言。由微软公司开发的包含协助开发环境的事
java中枚举类型的使用 xiao1zhao2 java enum 枚举 1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量. 1.定义一个简单的枚举类型 public enum Sex { MAN, WOMAN } 枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型. 2.常用方法静态的values()方