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Hadoop
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主要内容 Hadoop项目简介 HDFS体系结构 HDFS关键运行机制 Hadoop VS.Google（分布式文件系统）
Hadoop API Hadoop环境搭建
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Hadoop项目简介 Apache的解决方案 GFS-->HDFS
MapReduce-->Hadoop BigTable-->HBase Google云计算 MapReduce BigTable GFS Chubby
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Hadoop族群 Cassandra：开源分布式NoSQL数据库系统 Chukwa：于大型分布式系统的数据采集
Hbase：基于列存储模型的分布式数据库 Hive：提供数据摘要和查询的数据仓库 Pig：MapReduce上的一种高级数据流语言
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Hadoop项目简介 HDFS为了做到可靠性（reliability）创建了多份数据块（data blocks）的复制（replicas），并将它们放置在服务器群的计算节点中（compute nodes），MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据了。
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HDFS体系结构 NameNodeMaster DataNodeChunksever
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HDFS关键运行机制 --保障可靠性的措施
一个名字节点和多个数据节点 数据复制（冗余机制） --存放的位置（机架感知策略） 故障检测 --数据节点 心跳包（检测是否宕机） 块报告（安全模式下检测） 数据完整性检测（校验和比较） --名字节点（日志文件，镜像文件） 空间回收机制
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HDFS关键运行机制 --写文件流程 客户端缓存 流水线复制 并发写控制 流程： 1.客户端把数据缓存到本地临时文件夹
2.临时文件夹数据超过64M，客户端联系NameNode， NameNode分配DataNode，DataNode依照客户端的位置被排列成一个有着最近物理距离和最小的序列 3.与序列的第一个数据服务器建立Socket连接，发送请求头，然后等待回应，依次下传，客户端得到回包，流水线建立成功， 4. 正式发送数据，以4K为大小传送
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HDFS关键运行机制 --读文件流程 客户端联系NameNode,得到所有数据块信息，以及数据块对应的所有数据服务器的位置信息
尝试从某个数据块对应的一组数据服务器中选出一个，进行连接（选取算法未加入相对位置的考虑） 数据被一个包一个包发送回客户端，等到整个数据块的数据都被读取完了，就会断开此链接，尝试连接下一个数据块对应的数据服务器，整个流程，依次如此反复，直到所有想读的都读取完了为止
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Hadoop VS. Google 技术架构的比较 数据结构化管理组件：Hbase→BigTable
并行计算模型：MapReduce→MapReduce 分布式文件系统：HDFS→GFS 少分布式锁服务: ZooKeeper->Chubby Hadoop云计算应用 Google云计算应用 HBase MapReduce ZooKeeper BigTable MapReduce Chubby HDFS GFS
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Hadoop VS. Google HDFS与GFS比较 中心服务器模式的差异
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Hadoop VS. Google HDFS与GFS比较 子服务器管理模式差异
GFS：Chunk Server在Chubby中获取独占锁表示其生存状态，Master通过轮询这些独占锁获知Chunk Server的生存状态 HDFS：DataNode通过心跳的方式告知NameNode其生存状态 GFS中，Master损坏时，替补服务器可以快速获知Chunk Server的状态 HDFS中，NameNode损坏后，NameNode恢复时需要花费一段时间获知DataNode的状态 在添加数据存储节点时，GFS的伸缩性较HDFS要好 原因：Hadoop缺乏分布式锁服务
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Hadoop VS. Google HDFS与GFS比较 HDFS具备安全模式 GFS不具备安全模式
获知数据块副本状态，若副本不足，则拷贝副本至安全数目（如3个） GFS不具备安全模式 副本损坏处理：API读取副本失败时，Master负责发起拷贝任务
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Hadoop VS. Google HDFS与GFS比较 HDFS具备空间回收机制 文件删除时，仅删除目录结构
实际数据的删除在等待一段时间后实施 优点：便于恢复文件
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HDFS API Hadoop API被分成（divide into）如下几种主要的包（package）:
org.apache.hadoop.conf 定义了系统参数的配置文件处理API。 org.apache.hadoop.fs 定义了抽象的文件系统API。 org.apache.hadoop.Hdfs HDFS，Hadoop的分布式文件系统实现。 org.apache.hadoop.io 定义了通用的I/O API，用于针对网络，数据库，文件等数据对象做读写操作。 org.apache.hadoop.ipc 用于网络服务端和客户端的工具，封装了网络异步I/O的基础模块。 org.apache.hadoop.mapreduce Hadoop分布式计算系统（MapReduce）模块的实现，包括任务的分发调度等。 org.apache.hadoop.metrics 定义了用于性能统计信息的API，主要用于mapred和dfs模块。 org.apache.hadoop.record 定义了针对记录的I/O API类以及一个记录描述语言翻译器，用于简 化将记录序列化成语言中性的格式（language-neutral manner）。 org.apache.hadoop.tools 定义了一些命令行的工具。 org.apache.hadoop.util 定义了一些公用的API。 org.apache.hadoop.Secruity 用户和用户组信息
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HDFS API --org.apache.hadoop.fs
◦org.apache.hadoop.fs.FileSystem (implements java.io.Closeable) ◦org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem ◦org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem ◦org.apache.hadoop.fs.InMemoryFileSystem ◦org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem ◦org.apache.hadoop.fs.HarFileSystem ◦org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem 抽象文件系统的基本要素和基本操作。最显著的一个特点就是，FileSystem文件系统是基于流式数据访问的，并且，可以基于命令行的方式来对文件系统的文件进行管理与操作。
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HDFS API --org.apche.hadoop.ipc
。org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol 。org.apache.hadoop.hdfs.protocol.ClientProtocol 。org.apache.hadoop.hdfs.protocol.ClientDatanodeProtocol 。org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.NamenodeProtocol 。org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.DatanodeProtocol 。org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.InterDatanodeProtocol
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HDFS API --org.apache.hadoop.HDFS
ClientProtocol协议：客户端进程与Namenode进程进行通信 DataNodeProtocol协议：一个DFS Datanode用户与Namenode进行通信的协议 InterDatanodeProtocol协议：Datanode之间的通信 ClientDatanodeProtocol协议 ：客户端进程与datenode进程进行通信 NamenodeProtocol协议 ：次级Namenode（Secondary NameNode）与Namenode进行通信所需进行的操作 client NameNode DataNode clientProtocol DataNodeProtocol ClientDatanodeProtocol Namenode主要实现了ClientProtocol，DatanodeProtocol，NamenodeProtocol
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HDFS API -- ClientProtocol（文件基本操作接口）
获取到指定文件src的全部块的信息返回LocatedBlocks，包括文件长度、组成文件的块及其存储位置（所在的Datanode数据结点） --public LocatedBlocks getBlockLocations(String src, long offset, long length) 在制定的文件系统命名空间中创建一个文件入口（entry） ，在命名空间中创建一个文件入口。该方法将创建一个由src路径指定的空文件 --public void create(String src, FsPermission masked, String clientName, boolean overwrite, short replication, long blockSize) 对指定文件执行追加写操作，返回信息，可以定位到追加写入最后部分块的信息 --public LocatedBlock append(String src, String clientName) 设置副本因子，为一个指定的文件修改块副本因子 --public boolean setReplication(String src, short replication)
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HDFS API -- ClientProtocol（文件基本操作接口）
为已经存在的目录或者文件，设置给定的操作权限 --public void setPermission(String src, FsPermission permission) 设置文件或目录属主 --public void setOwner(String src, String username, String groupname) 客户端放弃对指定块的操作 --public void abandonBlock(Block b, String src, String holder) 客户端向一个当前为写操作打开的文件写入数据块 --public LocatedBlock addBlock(String src, String clientName) 客户端完成对指定文件的写操作，并期望能够写完，在写完以后关闭文件 --public boolean complete(String src, String clientName) 客户端向Namenode报告corrupted块的信息(块在Datanode上的位置信息) --public void reportBadBlocks(LocatedBlock[] blocks) throws IOException
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HDFS API -- ClientProtocol（文件基本操作接口）
在文件系统命令空间中重命名一个文件或目录 --public boolean rename(String src, String dst) 删除文件或目录src --public boolean delete(String src) 删除文件或目录src，根据recursive选项来执行 --public boolean delete(String src, boolean recursive) throws IOException; 创建目录src，并赋予目录src指定的nasked权限 --public boolean mkdirs(String src, FsPermission masked) throws IOException; 获取指定目录src中的文件列表 --public FileStatus[] getListing(String src) throws IOException;
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HDFS API 文件读取 在客户端DFSClient中，有一个 DFSClient.DFSInputStream类。当需要读取一个文件的时候，会生成一个DFSInputStream的实例 DFSInputStream的实例调用 ClientProtocol定义getBlockLocations接口，取得一个 LocatedBlocks类的对象，这个对象包含一组LocatedBlock，那里面有所规定位置中包含的所有数据块信息，以及数据块对应的所有数据服务器的位置信息 读取开始， DFSInputStream的Read方法 如有读取时发现错误，客户端向Namenode报告corrupted块的信息 public void reportBadBlocks(LocatedBlock[] blocks)
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HDFS API 文件存入 DFSClient也有一个 DFSClient.DFSOutputStream类，写入开始，会创建此类的实例
DFSOutputStream会从NameNode上拿一个 LocatedBlock 写入开始，调用DFSOutputStream的Write方法
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HDFS API -- ClientProtocol（系统管理相关接口）
监听客户端，Namenode监听到某个客户端发送的心跳状态 public void renewLease(String clientName) 获取文件系统的状态统计数据 --public long[] getStats() 注：返回的数组： public int GET_STATS_CAPACITY_IDX = 0; public int GET_STATS_USED_IDX = 1; public int GET_STATS_REMAINING_IDX = 2; public int GET_STATS_UNDER_REPLICATED_IDX = 3; public int GET_STATS_CORRUPT_BLOCKS_IDX = 4; public int GET_STATS_MISSING_BLOCKS_IDX = 5; 安全模式开关操作 public boolean setSafeMode(FSConstants.SafeModeAction action)
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HDFS API -- ClientProtocol（系统管理相关接口）
保存FsImage映像，同时将更新同步到EditLog中，要求具有超级权限，并且在安全模式下进行。 --public void saveNamespace() 持久化文件系统元数据，将Namenode结点上的数据结构写入到指定的文件中，如果指定文件已经存在，则追加到该文件中 --metaSave(String filename)
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Hadoop集群搭建 一、实验环境 1、三台PC机，Linux操作系统 各主机对应的ip地址： 192.168.1.11 ubuntu1
3、安装jdk 1.5以上版本
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二、Hadoop安装 1、在所有的机器上建立相同的用户，例如：grid。 2、SSH配置，实现在机器之间执行指令的时候不需要输入密码。
在ubuntu1（准备设为namenode）上生成密钥对，执行$ssh-keygen -t rsa，然后一路回车，就会按照默认的选项将生成的密钥对保存在.ssh/id_rsa文件中。执行： $cd ~/.ssh $cp id_rsa.pub authorized_keys $scp authorized_keys ubuntu2:/home/grid/.ssh $scp authorized_keys ubuntu3:/home/grid/.ssh
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3、在ubuntu1上配置Hadoop。 解压缩，执行：$ tar –zxvf ../hadoop-0.19.1.tar.gz
编辑conf/hadoop-site.xml 编辑conf/master，修改为master的主机名(每个主机名一行) ubuntu1 编辑conf/slaves，加入所有slaves的主机名 ubuntu2 ubuntu3
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4、其它机器上的配置 把Hadoop安装文件复制到其他机器上
$ scp –r hadoop ubuntu2:/home/grid $ scp –r hadoop ubuntu3:/home/grid 编辑所有机器的conf/hadoop-env.sh文件，将JAVA_HOME变量设置为各自JDK安装的根目录，不同机器可以使用不同的JAVA版本。
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三、Hadoop运行 1、格式化分布式文件系统
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2、启动Hadoop守护进程
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3、停止Hadoop守护进程
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HDFS实验：观察数据块在Datanode上的分布
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文件副本个数为2
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文件f.zip的数据块分布情况
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关掉一个Datanode时数据块分布情况，此时文件仍然可用
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关掉两个Datanode时数据块的分布情况，此时文件不可用
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重新启动另外两个Datanode时数据块分布情况
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