这篇文章主要介绍“什么是Hadoop”，在日常操作中，相信很多人在什么是Hadoop问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”什么是Hadoop”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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2011年的时候我们在百度搜索Hadoop相关的问题每天只有零星几个，2015年再去百度搜索Hadoop已经有800多万个问题，而如今已然已经过亿了，Hadoop已成为大数据必备的基础设施了。Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。近年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。那么到底什么是Hadoop？它有什么作用？它的基础架构是怎么样的？今天就Hadoop的这些基本概念来做一次简单的梳理。

一、Hadoop是什么？

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构, 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，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，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

二、Hadoop能解决什么问题

1、海量数据存储

HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（High throughput）来访问数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序,它由n台运行着DataNode的机器组成和1台（另外一个standby）运行NameNode进程一起构成。每个DataNode 管理一部分数据，然后NameNode负责管理整个HDFS 集群的信息（存储元数据)。

2、资源管理，调度和分配

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统 一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨 大好处。

三、Hadoop组件架构是什么样的

看过了Hadoop 的基本介绍之后。我们来了解HDFS 和 YARN的核心架构和原理，先上HDFS框架图：

看完上面的图之后,先来思考几个问题：

1、元数据信息是什么,NameNode是如何维护元数据的,元数据信息如何保障一致性？

NameNode维护了HDFS 集群的元数据信息，包括文件的目录树，每个文件对应的数据块列表，权限设置，副本数等等。
元数据信息存储在内存里,那么NameNode异常宕机情况下咋办？
NameNode对元数据的修改包含两个部分
内存数据修改
修改内存之后写一条EditLog
再来看两个概念 FsImage和 EditLog：
FsImage：FsImage是NameNode内存中元数据的镜像文件，是元数据的一个永久性checkpoint，包含了HDFS的所有目录和文件idnode的序列化信息,可以类比银行的账户余额,只有简单的信息。
EditLog：EditLog是用于衔接内存元数据和FsImage之间的操作日志，保存了自最后一次检查点之后，所有针对HDFS文件系统的操作，比如增加文件、重命名文件、删除目录等等，可以类比银行的账户流水，包括每一笔的记录，如果日积月累，流水信息可以非常大。

那么如果Editlog变的非常大之后，宕机之后需要读取Editlog进行恢复元数据，这是一个非常慢点过程。这个时候该StandbyNameNode 节点上场了。Standby 节点从JournalNode集合拉取Editlog,并定时将Editlog合并成FsImage. FsImage是一份合并之后的存量数据信息。同时将FsImage 上传到ActiveNode节点。

2、NameNode Active 和 standby 之间是如何切换并始终保持一个ActiveNode？

我们可以在上面的HDFS框架图中看到，链接ZK集群和NameNode的组件ZKFC
1、ZKFC 监控NameNode的监控状态
2、ZKFC 利用ZK提供的主备节点选举来切换
3、通知和修改NameNode的状态
4、确认元数据同步完成之后对外提供服务

再来看YARN框架图：

上图描述了YARN的一个任务的提交和资源分配流程，在整个过程中涉及到如下的组件：

• ResourceManeger：负责所有资源的监控、分配和管理,并处理客户端请求,启动和监控AppMaster,NodeManager

• NodeManager：单个节点上的资源管理和任务管理,处理ResourceManager,AppMaster 的命令

• AppMaster：负责某个具体应用程序的调度和协调,为应用程序申请资源,并对任务进行监控

• Container：YARN中的一个动态资源分配的概念，其拥有一定的内存，核数。

一个任务提交的整体流程：
（1）Client向YARN中提交应用程序，
其中包括ApplicationMaster程序、命令、用户程序,资源等。
（2）ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。
（3）ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态
（4）ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。
（5）一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。
（6）NodeManager为任务设置好运行环境（包括环境变量、Jar包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。
（7）各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。
（8）应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己。

通过上面的内容,可以对Hadoop 的一些基本框架有一些简单的印象了。之后在使用的时候可以对照上面的结构图和Hadoop 官网或者社区进行深入理解。

到此，关于“什么是Hadoop”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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