Hadoop进阶1 Hadoop进阶1

outline

一.HDFS相关
二.mapreduce相关
三.Hadoop的调度策略
四.Hadoop的安全机制

一.HDFS相关
(1)HDFS的文件读写过程 read 【Hadoop进阶1】（1）客户端调用FileSyste对象的open()方法在分布式文件系统中打开要读取的文件。
（2）分布式文件系统通过使用RPC（远程过程调用）来调用namenode，确定文件起始块的位置。
（3）分布式文件系统的DistributedFileSystem类返回一个支持文件定位的输入流FSDataInputStream对象，FSDataInputStream对象接着封装DFSInputStream对象（存储着文件起始几个块的datanode地址），客户端对这个输入流调用read()方法。
（4）DFSInputStream连接距离最近的datanode，通过反复调用read方法，将数据从datanode传输到客户端。
（5）到达块的末端时，DFSInputStream关闭与该datanode的连接，寻找下一个块的最佳datanode。

（6）客户端完成读取，对FSDataInputStream调用close()方法关闭连接。

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image write （1）客户端通过对DistributedFileSystem对象调用create()函数来新建文件。
（2）分布式文件系统对namenod创建一个RPC调用，在文件系统的命名空间中新建一个文件。
（3）Namenode对新建文件进行检查无误后，分布式文件系统返回给客户端一个FSDataOutputStream对象，FSDataOutputStream对象封装一个DFSoutPutstream对象，负责处理namenode和datanode之间的通信，客户端开始写入数据。
（4）FSDataOutputStream将数据分成一个一个的数据包，写入内部队列“数据队列”，DataStreamer负责将数据包依次流式传输到由一组namenode构成的管线中。
（5）DFSOutputStream维护着确认队列来等待datanode收到确认回执，收到管道中所有datanode确认后，数据包从确认队列删除。
（6）客户端完成数据的写入，对数据流调用close()方法。
（7）namenode确认完成。

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image (2)HDFS如何保证一致性 HDFS在写数据务必要保证数据的一致性与持久性，目前HDFS提供的两种两个保证数据一致性的方法 hsync()方法和hflush()方法。
hflush: 保证flush的数据被新的reader读到，但是不保证数据被datanode持久化。
hsync: 与hflush几乎一样，不同的是hsync保证数据被datanode持久化
(3)副本存储机器的选择若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
二.mapreduce相关
(1)mapreduce的shuffle Mapreduce的过程整体上分为5个阶段：InputFormat--MapTask --shuffle--ReduceTask--OutPutFormat
作用：完整地从map task端拉取数据到reduce 端。
在跨节点拉取数据时，尽可能地减少对带宽的不必要消耗。
减少磁盘IO对task执行的影响。
map端 map的输出写缓存
写磁盘（溢写）会进行排序（先根据分区号，然后根据key排序）+ Combiner（合并）
每次溢写都会在磁盘上生成一个一个的小文件，因为最终的结果文件只有一个,所以需要将这些溢写文件归并到一起，这个过程叫做Merge（归并）；

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image Combiner---函数（相当于map阶段的reduce）：适用于输入key/value和输出key/value类型完全一致
是用于本地合并数据的函数
reduce端： reduce会对应一个分区(Partition)，即，不同的reduce处理不同分区的数据
分区即是把能被同一个reduce操作的数据放在一起，
排序即是在各个分区中将数据按照key进行排序
reduce端：
当MapTask完成任务数超过总数的5%后，开始调度执行ReduceTask任务，然后ReduceTask默认启动5个copy线程到完成的MapTask任务节点上分别copy一份属于自己的数据（使用Http的方式）。
这些拷贝的数据会首先保存到内存缓冲区中，当达到一定的阀值的时候，开始启动内存到磁盘的Merge，也就是溢写过程，一致运行直到map端没有数据生成，最后启动磁盘到磁盘的Merge方式生成最终的那个文件。在溢写过程中，然后锁定80M的数据，然后在延续Sort过程，然后记性group(分组）将相同的key放到一个集合中，然后在进行Merge
当Reducer的输入文件已定，整个Shuffle才最终结束。

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image shuffle总结 MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
(2)mapreduce的优化方法 maptask得并行度决定机制一个 job 的 map 阶段并行度由客户端在提交 job 时决定，客户端对 map 阶段并行度的规划的基本逻辑为：
将待处理数据执行逻辑切片（即按照一个特定切片大小，将待处理数据划分成逻辑上的多个 split），然后每一个 split 分配一个 mapTask 并行实例处理
这段逻辑及形成的切片规划描述文件，是由 FileInputFormat实现类的 getSplits()方法完成的。
该方法返回的是 List， InputSplit 封装了每一个逻辑切片的信息，包括长度和位置信息，而 getSplits()方法返回一组 InputSplit
(3)数据倾斜的处理方式 1.增加reduce 的jvm内存
2.Combiner
3.复合键：在 map 阶段将造成倾斜的key 先分成多组，例如 aaa 这个 key,map 时随机在 aaa 后面加上 1,2,3,4 这四个数字之一，把 key 先分成四组，先进行一次运算，之后再恢复 key 进行最终运算。
如下图--把小的键值对合并成大的键值对：

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image (4)Partition 分区默认分区（HashPartitioner）对key去hash值之后,然后在对reduceTaskNum进行取模（目的是为了平衡reduce的处理能力），然后决定由那个reduceTask来处理。
Reducer任务的数据来自于Mapper任务，也就说Mapper任务要划分数据
Partitioner决定了Map节点输出将被分区到拿个Reduce节点
(5)MR的join操作 map端join 使用hadoop中的DistributedCache(分布式缓存)把小数据分布到各个计算节点，每个map节点都要把小数据库加载到内存，按关键字建立索引。
reduce端join 1, map阶段没有对数据瘦身，shuffle的网络传输和排序性能很低。
2, reduce端对2个集合做乘积计算，很耗内存，容易导致OOM。
优化

使用mapreduce专为join设计的包
jar： mapreduce-client-core.jar
package： org.apache.hadoop.mapreduce.lib.join
Hive有对join进行优化

三.Hadoop的调度策略
hadoop的调度策略的实现 Hadoop在standalone模式下只有FIFO Scheduler 和 Fair Scheduler；
Hadoop-yarn模式下有FIFO Scheduler，Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler策略
Capacity Scheduler 以队列为单位划分资源，每个队列设定一定比例的最低保证和使用上限；
Capacity Scheduler为每个人分配一个队列，每个队列占用的集群资源可以是相同的也可以是不同的，队列内部还是采用FIFO调度的策略。
Fair Scheduler Fair Scheduler中有一个基于任务数量的负载均衡机制，该机制尽可能将系统中的任务分配到各个节点
四.Hadoop的安全机制
如何实现hadoop的安全机制
kerberos
参考资料
HDFS知识点总结
mapreduce并行度调优
MapReduce实现的Join
YARN中FIFO、Capacity以及Fari调度器的详细介绍