Hadoop权威指南-读书笔记
来源：互联网 发布：中国移动宽带软件 编辑：程序博客网 时间：2024/06/09 17:17
第2章 关于MapReduce
2.1 Hadoop集群架构
图 2.1 Hadoop集群架构图
在图2.1中包括分布式数据处理模型MapReduce，分布式文件系统HDFS。
2.1.1 MapReduce模型之Job与Nodes
Ø 一个job由若干task组成：
l 若干 map tasks
l 若干 reduce tasks
Ø 控制job运行的两类nodes:
l 1个 jobtracker：协调和控制系统中运行的所有jobs，以及所有在tasktrackers上运行的tasks
l 若干 tasktrackers：运行task，并向jobtracker发送进度报告（记录了每一个job的运行进度）
l 如果一个task失败了，jobtracker可以将其重新部署到另一个tasktracker上运行
2.1.2 HDFS之Namenode与Datanode
Ø Namenode与Datanode是HDFS中的概念。
Ø 被存储在HDFS中的数据以block为单位存储，且每一个block被复制多份存储在不同节点，以提供可靠性保证和高速访问。
Ø HDFS采用master-slaves的架构：
l master管理数据文件的namepace (如metadata，目录结构，文件到blocks的映射，blocks的位置，访问权限等)
l slaves则管理实际的数据blocks
l master指导client对数据进行访问
Ø 在GFS中
l master被称作GFS master
l slaves被称作GFS chunkservers
Ø 在Hadoop中
l master被称作namenode
l slaves则被称作datanodes
图 2.2 MapReduce层与HDFS层的对应关系
2.1.3 HDFS架构
图2.3 HDFS架构图
2.2数据流
图2.4 MapReduce执行过程数据流
2.2.1 Input splits, and records
Ø MapReduce的输入（input file）被切分为固定大小的input splits，简称split
Ø Hadoop为每一个split都创建一个map task，该map task中的map函数会作用于split中的每一个record.
Ø 一个record就是一个key-value pair
注意：
input split是对record（即key-value pair）在逻辑上的切分，而HDFS中的block是对输入数据的物理切分。当两者一致时，很高效，但是实际中往往不一致。record可能会跨越block的边界。
2.2.2 Split的大小选择
Ø Split不该太大（失去parallel性）
Ø 也不该太小（额外的开销占比过大）
Ø 与HDFS中的一个Block的大小相同较为合适（Block默认为64BM）
2.2.3移动计算，而不是移动数据
Ø Task在运行时需要数据
Ø Job scheduler会在已经有了所需数据的节点上启动对应的task，这样就实现了data locality
2.2.4 map与reduce 的输出
Ø Map task的输出将被写入磁盘（Linux文件系统），而不是HDFS文件系统。为什么？
l Map的输出是中间临时结果（intermediate key-value pairs），它们作为reduce tasks的输入
l 一旦job结束，这些中间临时结果即被丢弃，不再需要
l 如果存入HDFS，就需要复制多份副本在网络上传输，浪费！
Ø Reduce task的输出会被写入到HDFS文件系统中
l 毕竟，它们的输出是用户最终需要的结果，要妥善保存
2.2.5只有1个reduce task的数据流图
图2.5只有一个Reduce的数据流
参考消息：
Hadoop、HDFS数据流 解析 第二版 - (肖韬 南京大学计算机系)
Hadoop权威指南
