10分钟零基础就可搞懂的Hadoop架构原理，阿里架构师详解

我今天花了大半个下午的时间，写了这篇hadoop的架构，全篇都是以大白话的形式，也算是为后面更加详细的每一部分开了个好头吧，如果喜欢请点转发和关注，如果有疑问，直接在评论里说出来，大家一起解决，才能进步。

一、概念

Hadoop诞生于2006年，是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成。

Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。

Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。

Hadoop还提供了分布式文件系统，用以存储所有计算节点的数据，这为整个集群带来了非常高的带宽。MapReduce和分布式文件系统的设计，使得整个框架能够自动处理节点故障。它使应用程序与成千上万的独立计算的电脑和PB级的数据。

二、组成

1.Hadoop的核心组件

分析：Hadoop的核心组件分为：HDFS(分布式文件系统)、MapRuduce(分布式运算编程框架)、YARN(运算资源调度系统)

2.HDFS的文件系统

HDFS

1.定义

整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS(Hadoop分布式文件系统)来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。

HDFS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。

2.组成

HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。

从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。

分析：NameNode是管理者，DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。

MapReduce

1.定义

Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。

MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

2.组成

分析：

(1)JobTracker

JobTracker叫作业跟踪器，运行到主节点(Namenode)上的一个很重要的进程，是MapReduce体系的调度器。用于处理作业(用户提交的代码)的后台程序，决定有哪些文件参与作业的处理，然后把作业切割成为一个个的小task，并把它们分配到所需要的数据所在的子节点。

Hadoop的原则就是就近运行，数据和程序要在同一个物理节点里，数据在哪里，程序就跑去哪里运行。这个工作是JobTracker做的，监控task，还会重启失败的task(于不同的节点)，每个集群只有唯一一个JobTracker，类似单点的NameNode，位于Master节点

(2)TaskTracker

TaskTracker叫任务跟踪器，MapReduce体系的最后一个后台进程，位于每个slave节点上，与datanode结合(代码与数据一起的原则)，管理各自节点上的task(由jobtracker分配)，

每个节点只有一个tasktracker，但一个tasktracker可以启动多个JVM，运行Map Task和Reduce Task;并与JobTracker交互，汇报任务状态，

Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。

Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。

Hive

1.定义

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。

（编辑：核心网）

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