腾讯大规模Hadoop集群实践
腾讯大规模Hadoop集群实践发表于2014-02-19 21:26| 21878次阅读| 来源《程序员》| 45条评论| 作者翟艳堂《程序员》杂志2014年2月刊hadoop集群腾讯分布式计算数据存储云计算大数据TDW摘要：TDW是腾讯最大的离线数据处理平台。
本文主要从需求、挑战、方案和未来计划等方面，介绍了TDW 在建设单个大规模集群中采取的JobTracker分散化和NameNode高可用两个优化方案。
TDW（Tencent distributed Data Warehouse，腾讯分布式数据仓库）基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限，并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。
TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品，单集群规模达到4400台，CPU总核数达到10万左右，存储容量达到100PB；每日作业数100多万，每日计算量4PB，作业并发数2000左右；实际存储数据量80PB，文件数和块数达到6亿多；存储利用率83%左右，CPU利用率85%左右。
经过四年多的持续投入和建设，TDW已经成为腾讯最大的离线数据处理平台。
TDW的功能模块主要包括：Hive、MapReduce、HDFS、TDBank、Lhotse等，如图1所示。
TDW Core 主要包括存储引擎HDFS、计算引擎MapReduce、查询引擎Hive，分别提供底层的存储、计算、查询服务，并且根据公司业务产品的应用情况进行了很多深度订制。
TDBank负责数据采集，旨在统一数据接入入口，提供多样的数据接入方式。
Lhotse任务调度系统是整个数据仓库的总管，提供一站式任务调度与管理。
图1 TDW的功能模块建设单个大规模集群的原因随着业务的快速增长，TDW的节点数也在增加，对单个大规模Hadoop集群的需求也越来越强烈。
TDW 需要做单个大规模集群，主要是从数据共享、计算资源共享、减轻运营负担和成本等三个方面考虑。
1. 数据共享。
TDW之前在多个IDC部署数十个集群，主要是根据业务分别部署，这样当一个业务需要其他业务的数据，或者需要公共数据时，就需要跨集群或者跨IDC访问数据，这样会占用IDC之间的网络带宽。
为了减少跨IDC的数据传输，有时会将公共数据冗余分布到多个IDC的集群，这样又会带来存储空间浪费。
2. 计算资源共享。
当一个集群的计算资源由于某些原因变得紧张时，例如需要数据补录时，这个集群的计算资源就捉襟见肘，而同时，另一个集群的计算资源可能空闲，但这两者之间没有做到互通有无。
3. 减轻运营负担和成本。
十几个集群同时需要稳定运营，而且当一个集群的问题解决时，也需要解决其他集群已经出现的或者潜在的问题。
一个Hadoop版本要在十几个集群逐一变更，监控系统也要在十几个集群上部署。
这些都给运营带来了很大负担。
此外，分散的多个小集群，资源利用率不高，机器成本较大。
建设单个大规模集群的方案及优化面临的挑战TDW从单集群400台规模建设成单集群4000台规模，面临的最大挑战是Hadoop架构的单点问题：计算引擎单点JobTracker负载重，使得调度效率低、集群扩展性不好；存储引擎单点NameNode没有容灾，使得重启耗时长、不支持灰度变更、具有丢失数据的风险。
TDW单点瓶颈导致平台的高可用性、高效性、高扩展性三方面都有所欠缺，将无法支撑4000台规模。
为了解决单点瓶颈，TDW主要进行了JobTracker 分散化和NameNode高可用两方面的实施。
JobTracker分散化1.单点JobTracker的瓶颈TDW以前的计算引擎是传统的两层架构，单点JobTracker负责整个集群的资源管理、任务调度和任务管理，TaskTracker负责任务执行。
JobTracker的三个功能模块耦合在一起，而且全部由一个Master节点负责执行，当集群并发任务数较少时，这种架构可以正常运行，但当集群并发任务数达到2000、节点数达到4000时，任务调度就会出现瓶颈，节点心跳处理迟缓，集群扩展也会遇到瓶颈。
2.JobTracker分散化方案TDW借鉴YARN和Facebook版corona设计方案，进行了计算引擎的三层架构优化（如图2所示）：将资源管理、任务调度和任务管理三个功能模块解耦；JobTracker只负责任务管理功能，而且一个JobTracker 只管理一个Job；将比较轻量的资源管理功能模块剥离出来交给新的称为ClusterManager的Master负责执行；任务调度也剥离出来，交给具有资源信息的ClusterManager负责执行；对性能要求较高的任务调度模块采用更加精细的调度方式。
图2 JobTracker分散化架构新架构下三个角色分别是：ClusterManager负责整个集群的资源管理和任务调度，JobTracker负责单个Job 的管理，TaskTracker负责任务的执行。
（1）两路心跳。
之前的架构下，TaskTracker向JobTracker上报心跳，JobTracker串行地处理这些心跳，心跳处理中进行节点管理、任务管理、任务调度等，心跳繁重，影响任务调度和集群扩展性。
新架构下，心跳被拆分成两路心跳，分别上报任务和资源信息。
JobTracker获知任务信息通过任务上报心跳的方式。
任务上报心跳是通过任务所在的TaskTracker启动一个新的独立线程向对应的JobTracker上报心跳这条途径，在同一个TaskTracker上，不同Job的任务使用不同的线程向不同的JobTracker上报心跳，途径分散，提升了心跳上报效率。
TaskTracker通过上报心跳的方式将资源信息汇报给ClusterManager。
ClusterManager从TaskTracker的心跳中获取节点的资源信息：CPU数量、内存空间大小、磁盘空间大小等的总值和剩余值，根据这些信息判断节点是否还能执行更多的任务。
同时，ClusterManager通过TaskTracker与其之间维系的心跳来管理节点的生死存亡。
以前繁重的一路心跳被拆分成了两路轻量的心跳，心跳间隔由40s优化成1s，集群的可扩展性得到了提升。
（2）资源概念。
之前架构只有slot概念，一般根据核数来设置slot数量，对内存、磁盘空间等没有控制。
新架构弱化了slot概念，加强了资源的概念。
每个资源请求包括具体的物理资源需求描述，包括内存、磁盘和CPU等。
向ClusterManager进行资源申请的有三种来源类型：Map、Reduce、JobTracker，每种来源需要的具体资源量不同。
在CPU资源上，调度器仍然保留slot概念，并且针对三种来源保证各自固定的资源帽。
例如，对于24核的节点，配置13个核给Map用、6个核给Reduce用、1个核给JobTracker用，则认为该节点上有1个JobTracker slot、13个Map slot、6个Reduce slot。
某个Map请求的资源需要2个核，则认为需要两个Map slot，当一个节点的Map slot用完之后，即使有剩余的CPU，也不会继续分配Map予其执行了。
内存空间、磁盘空间等资源没有slot概念，剩余空间大小满足需求即认为可以分配。
在查找满足资源请求的节点时，会比较节点的这些剩余资源是否满足请求，而且还会优先选择负载低于集群平均值的节点。
（3）独立并发式的下推调度。
之前架构下，调度器采用的是基于心跳模型的拉取调度：任务调度依赖于心跳，Map、Reduce的调度耦合在一起，而且对请求优先级采取全排序方式，时间复杂度为nlog(n)，任务调度效率低下。
新架构采用独立并发式的下推调度。
Map、Reduce、JobTracker三种资源请求使用三个线程进行独立调度，对请求优先级采取堆排序的方式，时间复杂度为log(n)。
当有资源满足请求时，ClusterManager直接将资源下推到请求者，而不再被动地等待TaskTracker通过心跳的方式获取分配的资源。
例如，一个Job有10个Map，每个Map需要1个核、2GB内存空间、10GB磁盘空间，如果有足够的资源，Map调度线程查找到了满足这10个Map的节点列表，ClusterManager会把节点列表下推到JobTracker；如果Map调度线程第一次只查找到了满足5个Map的节点列表，ClusterManager会把这个列表下推到JobTracker，随后Map调度线程查找到了剩下5个Map的节点列表，ClusterManager再把这个列表下推到JobTracker。
以前基于心跳模型的拉取调度被优化成独立并发式的下推调度之后，平均调度处理时间由80ms优化至1ms，集群的调度效率得到了提升。
3. Job提交过程新架构下，一次Job提交过程，需要Client和ClusterManager、TaskTracker均进行交互（如图3所示）：JobClient先向ClusterManager申请启动JobTracker所需要的资源；申请到之后，JobClient在指定的TaskTracker上启动JobTracker进程，将Job提交给JobTracker；JobTracker再向ClusterManager申请Map和Reduce资源；申请到之后，JobTracker将任务启动命令提交给指定的TaskTracker。
图3 Job提交过程4. 存在的问题及应对措施JobTracker分散化方案给计算引擎带来高效性和高扩展性，但没有带来高可用性，单一故障点的问题在此方案中仍然存在，此时的单一故障点问题有别于以前，如下所述。
（1）ClusterManager如果发生故障，不会造成Job状态丢失而且在短时间内即可恢复。
它只存储资源情况，不存储状态，ClusterManager在很短的时间内可以重启完成。
重启之后，TaskTracker重新向ClusterManager汇报资源，ClusterManager从重启至完全获得集群的资源情况整个阶段可以在10秒内完成。
（2）JobTracker如果发生故障，只会影响单个Job，对其他Job不会造成影响。
基于以上两点，认为新方案的单一故障点问题影响不大，而且考虑方案实施的复杂度和时效性，TDW在JobTracker分散化方案中没有设计高可用方案，而是通过外围系统来降低影响：监控系统保证ClusterManager故障及时发现和恢复；Lhotse调度系统从用户任务级别保证Job重试。
NameNode高可用1. 单点NameNode的问题TDW以前的存储引擎是单点NameNode，在一个业务对应一个集群的情况下，NameNode压力较小，出故障的几率也较小，而且NameNode单点故障带来的影响不会波及全部业务。
hadoop使用场景
hadoop使用场景Hadoop使用场景Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。
它的出现解决了传统计算机无法处理大规模数据的问题，因此被广泛应用于各种场景。
以下是Hadoop的一些使用场景：1. 大数据存储Hadoop的分布式文件系统HDFS可以存储大规模数据集，并在集群中进行数据备份和恢复。
它的数据可靠性和可扩展性是传统文件系统无法比拟的。
因此，许多大型企业和组织都将Hadoop用于大数据存储。
2. 数据处理和分析Hadoop的MapReduce框架使得分布式计算变得简单和高效。
它可以在集群中并行执行任务，处理大规模数据集。
许多企业使用Hadoop来处理和分析数据，以便发现数据中的模式和趋势，作出更好的业务决策。
3. 数据挖掘和机器学习Hadoop的机器学习库Mahout可以帮助企业在大规模数据集上训练机器学习模型。
许多企业使用Hadoop来分析客户行为、识别欺诈或评估风险等。
Mahout还可以用于推荐系统、分类和聚类等任务。
4. 日志分析许多企业使用Hadoop来分析日志，以便了解产品的使用情况、识别系统故障或发现安全问题。
Hadoop可以帮助企业处理大量的日志数据，从中提取有价值的信息。
5. 图像和音频处理Hadoop可以用于处理图像和音频数据。
许多企业使用Hadoop来分析图像和音频数据，以便识别图像中的物体、提取音频中的声音特征等。
这些信息可以用于图像搜索、音频识别等应用。
总结Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以处理大量的数据。
它被广泛应用于各种场景，包括大数据存储、数据处理和分析、数据挖掘和机器学习、日志分析、图像和音频处理等。
随着大数据的不断增长，Hadoop的使用场景会越来越多，对企业的业务决策和发展有着重要的意义。
Hadoop生态系统及开发 实训手册 实训15 Kafka集群部署
实训6.3 Kafka集群部署L实训I目的通过本实训，了解Kafka的基本概念，理解Kafka工作原理，安装部署Kafka 集群。
2 .实训内容本实训通过安装和配置Kafka,学会执行Kafka,并且校验集群是否搭建成功。
3 .实训要求以小组为单元进行实训，每小组5人，小组自协商选一位组长，由组长安排和分配实训任务，具体参考实训操作环节。
小组成员需确保ZoOKeePer集群是否安装准确。
4 .准备知识(1) Kafka概念趣解①PrOdUCer：生产者，就是它来生产“鸡蛋”的。
②COnSUmer:消费者，生出的“鸡蛋”它来消费。
③TOPic：把它理解为标签，生产者每生产出来一个鸡蛋就贴上一个标签(Topic),消费者可不是谁生产的“鸡蛋”都吃的，这样不同的生产者生产出来的“鸡蛋”，消费者就可以选择性的“吃” 了。
©Broker：就是篮子了。
©Partition： Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition o©Consumer Group ：每个Consumer 属于一个特定的Consumer Group (可为每个Consumer指定group name,若不指定group name,则属于默认的group) 如果从技术角度，TOPiC标签实际就是队列，生产者把所有“鸡蛋(消息)” 都放到对应的队列里了，消费者到指定的队列里取。
5 .实训步骤(1)安装和配置Kafka①将kafka_2.13-3.3.1 .tgz压缩包上传至master节点的/root/PaCkage目录下。
②解压kafka_2.13-3.3.Ltgz,这里解压在/root/PaCkage 目录下：Cd ∕root∕packagetar -zxvf kafka_2.13-3.3. Ltgz -C ∕opt∕software∕(2)配置KafkaZooKeeper zookeeper.connect=localhost:2181 localhost,修改为安装ZoOKeePer 的三台节点，即master、slavel> slave2,主机刍里6-31ZooKeeper图6-32修改ZoOKeePer日志路径(3)复制master 的Kafka 到SIaVe 1、slave2(4)slavel> slave2Kafka①配置SlaVel的配置文件(修改broker.id)slave2broker.id)新打开一个终端，登录SlaVe2并执行vim ∕opt∕software∕kafka2.13-3.3.1 ∕config∕server.propertiesbroker.id=2⑤拷贝master节点的环境变量到SlaVel和slave2SlaVel SlaVe2节点中执行以下命令，使配置生效：source ZetcZprofile(5)校验Kafka①启动Kafka需确保master、slavel> SlaVe2的ZOOKeePer已启动，如未启动则用下面指令启动(执行jps,有QUorUmPeerMain进程则表示已启动)：Kafka6-33图6-33查看各节点上的进程6.实训总结本次实训注意要安装配置好ZooKeeper, Kafka的安装部署与ZooKeeper的安装部署大同小异，启动的时候记得要汆启动ZOoKeeper,对于Kafka的原理要认真理解。
手把手教你在腾讯云上搭建hadoop3.x伪集群的方法
⼿把⼿教你在腾讯云上搭建hadoop3.x伪集群的⽅法⼀、环境准备CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 系统下安装创建⽂件夹$ cd /home/centos$ mkdir software$ mkdir module将安装包导⼊software⽂件夹$ cd software# 然后把⽂件拖进去即可这⾥使⽤的安装包是/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz/home/centos/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C ../module$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C ../module配置环境变量$ cd /etc/profile.d/$ vim my_env.sh为了不污染系统变量，我们⾃⼰创建⼀个环境变量的脚本，配置内容如下#JAVA_HOME,PATH# export 提升为全局变量，如果你的路径和我不同，记得这⾥要使⽤⾃⼰的路径哦export JAVA_HOME=/home/centos/module/jdk1.8.0_212export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#HADOOP_HOMEexport HADOOP_HOME=/home/centos/module/hadoop-3.1.3export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin然后保存退出（这⾥不会的话可以看下vim基础使⽤，不再赘述了）。
我们source⼀下，使环境变量⽣效$ source /etc/profile测试⼀下，看看是否成功$ hadoop version$ java出现以上界⾯就是没问题了，如果还没成功可以做以下两项检查：去java和hadoop的安装⽬录下的bin⽬录，分别运⾏，看是否成功。
腾讯云分布式对象存储架构设计与实践
数据接入层
数据访问层
15
12 16 4
7
1
AZ1
数据接入层 数据访问层
3
0
9
8
17
11
AZ2
数据接入层 数据访问层
2
6
5
10
14
13
AZ3
高性能全球加速
网络质量监测
• 借助腾讯全局网络调度能 力，监测网络质量；
传输层加密 文件压缩/解压
平坦namespace存储核心——COS
低频存储
归档存储
深度归档存储
跨区域复制
数据清单
事件通知
服务端加密 CDN缓存刷新
高防存储桶 数据库备份
精细权限管理 日志检索分析
智能分层存储 版本管理 接入点管理
批量Batch处理
私有存储核心——CSP
协 议
对象接口S3
接
口 大数据HDFS接口
删除多个object
ObjectAcl
设置object权限
MultipartUpload接口
大文件三步上传
支持SDK： 其他开发工具： CLI工具、CMD工具、Util批量操作工具、FS工具、COSN工具、Probe自测工具等
将水酿成酒
数据万象处理接口
接口用途
Scale
图片缩放
width
指定图片宽度
height
பைடு நூலகம்
指定图片高度
quality
指定图片绝对质量
format
指定图片格式
angle
指定图片角度
Hadoop商业应用案例京东-阿里-腾讯-百度对Hadoop1的改造
数据经过整理（预处理）后放进数据仓库系统，数据仓库是基 于Hive架构的，使用Hive的主要原因是技术人员基本都是基于 Oracle数据库的技能，由于Hive支持SQL查询，因而技能可以平 稳过渡
数据仓库查询统计的结果会被导到hbase，然后和应用进行连接， 应用不与hive直接连接的原因，是基于效率的考虑。导出数据 到hbase由自行开发的一段C程序完成。
解决方案
NameNode热备方案是在冷备方案的基础上，引入了一个从节点 作为热备节点。当主节点出现异常时，从节点切换为主节点， Hadoop继续对外提供服务
通过修改Hadoop源代码加上权限机制 HBase源代码bug，通过修改源代码解决
心得体会
总体来说，Hadoop项目很成功，现在整个EDW（企业数据仓库系 统）都基于Hadoop。集群已经发展到>200节点。之前传闻的购 买Oracle Exadata实际是用于下单交易系统，并非Hadoop项目 失败。
Prom的存储结构
Prometheus
Prom查询过程
glider
Glider的技术架构
的分析和挖掘; 商业分析，如用户的行为和广告关注度等; 在线数据的反馈，及时得到在线广告的点击情况; 用户网页的聚类，分析用户的推荐度及用户之间的关联度。
Hadoop在淘宝和支付宝的应用
从09年开始。用于对海量数据的离线处理，例如对日志的分析， 也涉及内容部分，结构化数据 主要基于可扩展性的考虑 规模从当初的3-4百节点增长到今天单一集群3000节点以上，23个集群 支付宝的集群规模也达700台，使用Hbase，个人消费记录， key-value型
➢ Hadoop在京东商城的应用 ➢ Hadoop在淘宝和支付宝的应用
Hadoop和Spark开发高级实践
Hadoop和Spark开发高级实践随着大数据时代的到来，基于Hadoop和Spark的分布式数据处理技术变得越来越重要。
本文将介绍Hadoop和Spark的相关概念及其高级开发实践，帮助读者深入了解这两种技术，并掌握其强大功能和应用。
一、HadoopHadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，旨在解决大规模数据存储和分布式处理问题。
Hadoop的核心组件就是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS是一个分布式文件系统，可以支持大规模数据存储，而MapReduce是一种处理大规模数据的方法，将任务拆分成多个小任务，并在分布式环境中执行，最后将结果合并。
Hadoop的高级实践主要包括以下方面：1. 数据处理在Hadoop中，数据处理的核心是MapReduce过程。
Map阶段将输入数据进行切分，每个小任务对于一个切分后的数据块进行处理并输出（key,value）键值对。
Reduce阶段按照key将所有数据进行聚合，将结果输出到HDFS中。
2. 美化输出结果Hadoop的输出结果一般为文本格式，不利于数据分析和可视化。
可以考虑使用HBase、Hive或Pig等工具对输出结果进行美化和处理。
例如，Hive 可以将查询结果转换成CSV或JSON格式，方便其他程序调用和处理。
3. 处理非结构化数据Hadoop最初是为处理结构化数据而设计的，但随着大数据时代的到来，非结构化数据的处理变得越来越重要。
Hadoop可以通过添加包括Avro、Parquet、ORC等数据格式的支持来支持非结构化数据。
4. 高效利用存储空间Hadoop需要大量的存储空间进行数据存储，如何高效利用存储空间也是Hadoop的一个高级技巧。
可以考虑使用压缩算法将大型数据文件压缩，比如GZip、Bzip2和LZO等。
二、SparkSpark是一个由Apache基金会开发的全面的数据处理框架，可以高效地处理比Hadoop更复杂的任务。
hadoop集群工作原理
hadoop集群工作原理Hadoop是目前主流的大数据处理框架之一，它具备强大的分布式计算能力和存储能力，在处理大规模数据集时表现优秀。
Hadoop集群由多个节点组成，每个节点都可以独立进行数据处理，通过节点间的协作和数据的分割，实现了高效的数据处理和分析。
本文将详细介绍Hadoop集群的工作原理。
一、Hadoop集群的架构Hadoop集群的基础架构由主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）组成。
主节点负责整个集群的管理和协调工作，而从节点则负责存储和处理数据。
主节点和从节点之间通过心跳机制进行通信，以实现数据的分片和任务的调度。
在Hadoop集群中，数据被分割成多个块，并分布在从节点上。
每个块都有多个副本，以保证数据的容错性和可靠性。
主节点维护着所有数据块和副本的信息，并根据需要将任务调度给从节点进行处理。
从节点完成任务后将结果返回给主节点。
二、数据的存储和处理Hadoop采用了分布式文件系统（HDFS）来存储数据。
HDFS将文件切分成多个块，并将这些块分布在不同的从节点上。
每个块都有多个副本，这些副本被存储在不同的从节点上，以提高数据的容错性。
当用户需要读取或写入文件时，主节点会将请求转发给最近的一个从节点。
从节点负责读取或写入其所拥有的块。
如果某个从节点失效，主节点会将任务重新分配给其他正常工作的从节点，以确保数据的可靠性和高可用性。
Hadoop采用了MapReduce编程模型来实现数据的处理和分析。
MapReduce将任务拆分成多个子任务，并将这些子任务分配给从节点并行执行。
每个从节点将通过Map阶段和Reduce阶段对数据进行处理。
Map阶段用于数据的筛选和转换，而Reduce阶段用于数据的归约和汇总。
三、任务的调度和监控Hadoop集群中的任务调度和监控由主节点负责。
主节点根据各个从节点的状态和负载情况，将任务分配给相应的从节点执行。
调度算法通常会考虑节点的性能和网络延迟等因素，以实现任务的均衡和高效执行。
hadoop 集群 工作原理
hadoop 集群工作原理Hadoop集群工作原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据领域。
Hadoop集群由多个计算节点和存储节点组成，工作原理基于分布式文件系统和MapReduce计算模型。
首先，Hadoop集群的核心组件是Hadoop Distributed File System（HDFS），它负责将大数据分布式存储在集群中的多个存储节点上。
数据以块的形式进行切分，每个块被复制到多个存储节点，以提供数据的冗余和高可用性。
Hadoop的第二个核心组件是MapReduce，它是一种用于处理大规模数据集的计算模型。
MapReduce模型将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，集群中的计算节点并行处理数据块，将输入数据映射为键值对的形式。
每个计算节点独立地执行Map任务，输出中间结果到临时存储。
在Reduce阶段，中间结果会被合并、排序、分组并最终聚合成最终结果。
Hadoop的工作流程如下：首先，客户端将大数据文件分成多个块，并将这些块分发给集群中的不同计算节点进行存储。
然后，客户端提交MapReduce作业给Hadoop集群的资源管理器（YARN）。
资源管理器将作业分配给可用的计算节点。
每个计算节点启动相应的Map任务和Reduce任务，并根据需要从HDFS上读取数据。
Map任务运行在存储节点上，读取块并进行计算；而Reduce任务则根据Map任务输出的中间结果进行处理。
最后，计算节点将最终结果写回HDFS，客户端可以从中获取计算结果。
Hadoop集群的工作原理基于数据的分布式存储和并行计算，通过将大数据切分为多个块并在集群中并行处理，实现了高吞吐量和可扩展性。
这种设计使得Hadoop成为了大规模数据处理的有效工具。
大数据--Hadoop集群环境搭建
⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。
它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。
通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。
Hadoop主要包含三个模块：HDFS模块：HDFS负责⼤数据的存储，通过将⼤⽂件分块后进⾏分布式存储⽅式，突破了服务器硬盘⼤⼩的限制，解决了单台机器⽆法存储⼤⽂件的问题，HDFS是个相对独⽴的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。
YARN模块：YARN是⼀个通⽤的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce⾥NameNode负载太⼤和其他问题⽽创建的⼀个框架。
YARN是个通⽤框架，不⽌可以运⾏MapReduce，还可以运⾏Spark、Storm等其他计算框架。
MapReduce模块：MapReduce是⼀个计算框架，它给出了⼀种数据处理的⽅式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。
它只适⽤于⼤数据的离线处理，对实时性要求很⾼的应⽤不适⽤。
多相关信息可以参考博客：。
本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。
注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。
⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。
Hadoop集群资源管理介绍与使用指南
Hadoop集群资源管理介绍与使用指南随着大数据时代的到来，数据处理和分析成为了企业和组织中的重要任务。
而Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。
为了更好地利用Hadoop集群的资源，有效地管理和调度任务，Hadoop集群资源管理系统成为了不可或缺的一部分。
一、Hadoop集群资源管理系统简介Hadoop集群资源管理系统的主要作用是管理集群中的资源，包括计算资源和存储资源。
它负责接收和处理来自用户的任务请求，并根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配。
Hadoop集群资源管理系统的核心组件是YARN（Yet Another Resource Negotiator），它负责集群资源的管理和调度。
二、YARN的基本架构YARN由两个核心组件组成：资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。
资源管理器负责整个集群的资源分配和调度，节点管理器负责单个节点上的资源管理和任务执行。
资源管理器通过心跳机制与节点管理器通信，实时了解集群中各节点的资源状况。
同时，资源管理器还与应用程序管理器（ApplicationMaster）进行通信，接收用户的任务请求，并将任务分配给节点管理器执行。
三、资源管理器的配置与使用在配置资源管理器时，需要关注一些重要参数。
首先是集群中可用的资源总量，可以根据集群规模和需求进行配置。
其次是资源队列的设置，可以根据不同的用户或应用程序需求，将资源划分为不同的队列进行管理。
此外，还可以设置任务的优先级、容器的最大内存和CPU使用量等。
使用资源管理器进行任务调度时，可以通过命令行工具或Web界面进行操作。
用户可以提交任务请求，并指定任务的资源需求和优先级。
资源管理器会根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配，确保任务能够高效地执行。
同时，资源管理器还提供了监控和管理集群资源的功能，可以查看集群中各节点的资源使用情况和任务执行情况。