hadoop

  • Hadoop环境部署

    Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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的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,则MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop的运行模式分为三种:单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式。

  • MapReduce实现矩阵乘法

    在海量数据中淘金,已是各大互联网公司的既定目标,亚马逊是数据化运营的成功典范,Google、百度投巨资用于对海量数据进行深度学习研究,阿里把数据与平台、金融并列成为未来三大战略。想在海量数据中淘到金子,强大的挖掘工具是必不可少的,而诸如回归、聚类、主成分分析、决策树等数据挖掘算法常常涉及大规模矩阵运算。这其中,大矩阵乘法具有较大的时间消耗,是算法的瓶颈。所以将矩阵乘法移植到分布式系统中进行运算,可谓是基本需求,所以本文暂且从最基础开始,简单介绍使用MapReduce实现矩阵乘法的方式。

  • hadoop集群部署(yarn)

    伴随着各大互联网公司开源自己的大数据框架,大数据处理领域的框架已经比较完善。到现在所谓大数据的框架已经用过habase(后来换成了elasticsearch)、zookeeper、kafka、storm,根据项目计划,接下来还要使用spark。虽然在众多框架中仅仅几个,但是也是已经涉及多个方面:数据存储、分布式协调、消息、实时计算等。没有找到任何一个框架能够完美解决所有问题,也就应了那句话,开发领域根本就没有银色子弹。所以即使是比较年长的hadoop(2004年到现在已经12年了,年纪也比较大了),也有能够体现其价值的地方。

    最近用了storm,部署topology的时候总是感觉资源使用不平衡,于是想到了yarn能够对hadoop实现资源的协调,那是不是可以扩展一下,对storm也提供资源协调呢。google一下,果然yahho!已经开源了一个storm-yarn组件,于是学习一下,同时也把hadoop的部署复习了一遍。(关于hadoop的单机部署、伪分布式部署可以查看Hadoop环境部署

  • 使用QJM实现HDFS的HA

    本文是在hadoop集群部署(yarn)基础上增加的配置内容,因为那篇缺少HDFS的HA配置,在生产环境不够完整。

    hadoop官方提供了两种HDFS的HA配置方案,两种方案殊途同归,但是需要的钱、精力和技术不同。

    如果对HDFS架构熟悉的话(如果不熟悉,可以通过HDFS架构了解),就应该知道,NameNode通过FsImage和EditLog两个文件管理DataNode的数据,Secondary NameNode会定期合并EditLog,以减少NameNode启动时的安全检查。EditLog文件存储的是对文件的一条条的操作,也就是说,只要保证有另外一个NameNode的EditLog文件一直与当前正在运行的NameNode的EditLog文件是一样的,那就可以随时使用新的NameNode替换老的NameNode。官方目前给出的两种HA方案也大体是这样:

    • QJM:the Quorum Journal Manager,翻译是法定经济管理人,实在没法想象,所以大家都亲切的称之为QJM。这种方案是通过JournalNode共享EditLog的数据,使用的是Paxos算法(没错,zookeeper就是使用的这种算法),保证活跃的NameNode与备份的NameNode之间EditLog日志一致。
    • NFS:Network File System 或 Conventional Shared Storage,传统共享存储,其实就是在服务器挂载一个网络存储(比如NAS),活跃NameNode将EditLog的变化写到NFS,备份NameNode检查到修改就读取过来,是两个NameNode数据一致。

    客观的说,Secondary NameNode也算是对NameNode的备份,但是使用Secondary NameNode需要手动处理,不如QJM和NFS两种可以自动处理简单,所以没有被列入HA解决方案中。

    但是,这两种方案在部署方式上差别比较大。QJM需要启动几个JournalNode即可,NFS需要挂在一个共享存储。因为条件限制,我只能通过QJM的方式实现HDFS的HA,如果想看NFS方案,可以直接看官方文档

  • HDFS架构

    前段时间搭建了一套Hadoop集群的测试环境,因为服务器故障,废了。这几天闲来无事,想着把Storm用Yarn管理起来,于是再来一遍,同时也梳理下Hadoop组件中的一些概念。所谓书读百遍其义自见,不熟的系统多搭几遍,总会熟悉了,也就是所谓的刻意练习吧。

    先简单的说下。

    Hadoop文件存储的基础是HDFS(Hadoop Distributed File System),HDFS的实现依赖于NameNode和DataNode,DataNode用来存储具体数据,NameNode用来管理多个DataNode中分别存储的是什么。

    理解起来也不难,因为HDFS是分布式的文件系统,也就是有很多机器用来存储数据,一个大文件可能分布在多个机器上,也可能是一台机器上,具体分布在哪些或哪个机器上,每块数据块的副本在哪,得需要一个总管来管理,这个总管就是NameNode,具体存储机器的就是DataNode。

    简单的说完了,接下来就复杂的说。

  • ResourceManager HA 配置

    陆续的把Hadoop集群部署HDFS的HA配置)完成,把ResourceManager的HA配置好之后,Hadoop集群配置也算是完整了,可以满足小型中型生产环境Hadoop集群搭建的需要。如果真要搭建超大型的Hadoop集群,这些只能算是参考,还需要修改很多其他参数,使性能更好一些。

    ResourceManager(RM)负责跟踪集群中资源使用情况,调度应用程序(比如MapReduce作业)。在Hadoop 2.4之前,ResourceManager存在单点故障,需要通过其他方式实现HA。官方给出的HA方案是Active/Standby两种状态ResourceManager的冗余方式,类似于HDFS的HA方案,也就是通过冗余消除单点故障。

  • YARN架构

    对Hadoop有过了解的都知道,Hadoop经历过很长一段时间的版本号混乱和架构调整,YARN是Hadoop 2.0(或者早期的0.23.x)提出的资源管理、任务调度框架。解决了很多Hadoop 1.0(或者0.21.x、0.22.x)时代的痛点。

    随着发展,YARN不仅仅是Hadoop的资源调度框架,还成为一个通用的资源调度管理器,可以将各种各样的计算框架通过YARN管理起来,比如Strom、Spark等。

    YARN的基本思想是将资源管理和作业调度/监控的功能分为独立的守护进程。分别是一个全局的 ResourceManager(RM) 和每个应用程序的 ApplicationMaster(AM)。应用程序可以是一个job作业或者一组job作业的有向无环图(DAG)。

    ResourceManager负责系统中的所有应用程序的资源分配。NodeManager负责每台机器中容器代理、资源监控(cpu,内存,磁盘,网络),并将这些情况报告给ResourceManager或Scheduler。

    每个应用的ApplicationMaster是一个框架特定的库,从ResourceManager协商资源,并与NodeManager共同执行监听任务。

    从结构上看,YARN是主/从架构,一个ResourceManager,多个NodeManager,共同构成了数据计算框架。