17. 云计算 之十七：第5章 Hadoop 2.0 主流开源云架构(三)
Hadoop概述
Hadoop概述⼀、Hadoop概述Hadoop实现了⼀个分布式⽂件系统，简称HDFS。
Hadoop在数据提取、变形和加载（ETL）⽅⾯有着天然的优势。
Hadoop的HDFS实现了⽂件的⼤批量存储，Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，将碎⽚任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库⾥。
Hadoop的ETL可批量操作数据，使处理结果直接⾛向存储。
Hadoop有以下特点：1、⾼可靠性。
因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个⼯作数据副本，能够确保针对失败的节点重新分布处理。
2、⾼扩展性。
Hadoop是在可⽤的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可⽅便的扩展到数以千计的节点中。
3、⾼效性。
它以并⾏的⽅式⼯作，能够在节点之间动态移动数据，并保证各个节点动态平衡，因此处理速度⾮常快。
4、⾼容错性。
Hadoop能够⾃动保存数据的多个副本，能够⾃动将失败的任务重新分配。
5、可伸缩性。
Hadoop能够处理PB级数据。
6、低成本。
Hadoop是开源的，项⽬软件成本⼤⼤降低。
Hadoop的组成：1、最底部的是HDFS（Hadoop Distribute File System），它存储Hadoop集群中所有存储节点上的⽂件，是数据存储的主要载体。
它由Namenode和DataNode组成。
2、HDFS的上⼀层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers组成。
它通过MapReduce过程实现了对数据的处理。
3、Yarn实现了任务分配和集群资源管理的任务。
它由ResourceManager、nodeManager和ApplicationMaster组成。
Hadoop由以上三个部分组成，下⾯我们就这三个组成部分详细介绍：1、HDFSHadoop HDFS 的架构是基于⼀组特定的节点构建的，（1）名称节点（NameNode仅⼀个）负责管理⽂件系统名称空间和控制外部客户机的访问。
列举说明hadoop的体系结构
Hadoop的体系结构1. 介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
它采用了一种适用于大规模集群的可扩展性设计，能够在廉价的硬件上运行并处理TB到PB级别的数据。
Hadoop的体系结构包括了多个模块和组件，下面将详细探讨每个模块的功能和相互关系。
2. Hadoop体系结构图Hadoop体系结构的主要组成部分如下所示：+------------------+| Hadoop |+------------------+/ | \/ | \+-----------+ +-----------+ +-----------+| HDFS | | MapReduce | | YARN |+-----------+ +-----------+ +-----------+| | || | |+---------+ +---------+ +---------+| Name | | Data | | Application || Node | | Node | | Master/Node |+---------+ +---------+ +---------+3. HDFS (Hadoop分布式文件系统)HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它用于存储大规模数据集，并提供了高可靠性、高性能和高容错性。
HDFS的体系结构包括以下组件：3.1 NameNodeNameNode是HDFS的主节点，负责管理整个文件系统的命名空间和元数据。
它维护了文件和目录树的结构，并保存了文件的属性（如权限、所有者等）。
NameNode还负责将文件划分为数据块，并记录每个数据块所在的DataNode。
3.2 DataNodeDataNode是HDFS中的工作节点，负责实际存储数据。
它接收来自客户端或其他DataNode的数据写请求，并将数据块存储在本地磁盘上。
DataNode还负责提供数据读取服务，将数据块传输给客户端或其他DataNode。
hadoop项目结构及各部分具体内容
hadoop项目结构及各部分具体内容Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会管理。
它的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
其项目结构包括以下几个部分：1. Hadoop Common：这是Hadoop项目的核心模块，包含文件系统、I/O操作、网络通信、安全性等基本功能的实现。
2. Hadoop HDFS：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储和管理大量数据。
它将数据分割成块，将这些块存储在不同的计算机上，以实现数据的可靠性和高可用性。
3. Hadoop YARN：这是Hadoop的资源管理器，用于管理集群中的资源，包括内存、CPU、磁盘等。
它可以将集群资源分配给运行在集群上的应用程序，从而提高资源利用率。
4. Hadoop MapReduce：这是Hadoop的计算模型，用于在分布式环境下执行大数据处理任务。
MapReduce将任务分成更小的子任务，然后在不同的计算机上并行执行这些子任务，最后将结果合并。
除了以上核心部分，Hadoop还包括一些其他功能模块：1. Hadoop Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库，提供了SQL 查询功能。
它可以将结构化数据映射到Hadoop HDFS上，从而实现大规模数据的查询和分析。
2. Hadoop Pig：这是一个基于Hadoop的数据流语言和平台，用于进行大规模数据处理和分析。
它支持多种数据源和处理方式，可以快速地进行数据的转换和操作。
3. Hadoop HBase：这是一个基于Hadoop的分布式数据库，用于存储大量的结构化数据。
它支持高可用性、可靠性和扩展性，并提供了快速查询和插入数据的功能。
总之，Hadoop是一个强大的大数据处理框架，它的各个部分提供了不同的功能和特性，可以轻松地处理大规模数据。
《云计算(第二版)》教材配套课件11—第五章 VMware云计算
虚拟机数据备份恢复工具
1. VMware Consolidated Backup (VCB)
备份代理，本身没有备份功能，需要第三方备份软件来配合
2. VMware Data Recovery
vSphere新提供的数据备份功能，与VCB共存，不替代VCB，是一种基 于磁盘的数据备份方式，不支持以磁带为目标的备份
5）VLAN
VLAN支持将虚拟网络与物理网络VLAN 集成
存储虚拟化
vSphere支持多种不同的本地存储和网络存储，包括SCSI、 SAS和SATA磁盘及基于网络的iSCSI、NFS协议的存储设备和光 纤通道（FC）数据存储 vSphere提出的高性能集群文件系统，叫做虚拟机文件系统 （Virtual Machine File System，VMFS），允许来自多个不 同主机服务器的并发访问，即允许多个物理主机同时读写同一 存储器。功能主要包括
VMotion可以在不停机、不中断业务的情况下自动维护硬件，并行 地将多个任意操作系统的虚拟机从运行不正常的服务器中迁出，实 时提供迁移向导 虚拟机迁移过程三项技术：①将虚拟机状态信息压缩存储在共享 存储器的文件中；②将虚拟机的动态内存和执行状态通过高速网络 在源ESX服务器和目标ESX服务器之间快速传输；③虚拟化网络以确 保在迁移后虚拟机的网络身份和连接能保留
Hadoop 生态系统介绍
Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。
Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。
接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。
一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。
HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。
MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。
二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。
Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。
三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。
HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。
四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。
Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。
五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。
hadoop概述
hadoop概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它由Apache基金会开发和
维护。
Hadoop可以存储和处理大规模数据集，它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是一个分布式文件系统，它可以将大型数据集分成多个块，并
将这些块存储在不同的计算机上。
这种方式可以提高数据的可靠性和
可扩展性。
同时，HDFS还有自动备份和恢复机制，确保数据的安全性。
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。
MapReduce 将任务分成两个阶段：map阶段和reduce阶段。
在map阶段中，输入数据被划分为多个小块，并由不同的计算机并行处理。
在reduce阶段中，结果被合并为最终输出。
除了核心组件之外，Hadoop还有许多其他组件来增强其功能。
例如：
1. YARN：资源管理器，用于管理计算资源并调度任务。
2. Hive：基于SQL语言的数据仓库工具。
3. Pig：高级脚本语言，用于执行复杂的数据流转换。
4. HBase：非关系型数据库，用于存储半结构化或非结构化数据。
5. ZooKeeper：分布式应用程序协调服务。
总之，Hadoop是一个强大的分布式计算框架，它可以存储和处理大规模数据集，并提供了许多组件来增强其功能。
Hadoop已经成为许多企业和组织的首选解决方案，用于处理大规模数据集。
(完整版)hadoop习题册
第一章大数据概述1.互联网的发展分为______个阶段。
A．一 B.三 C.二 D.四2.下列不属于大数据特点的是（）。
A.种类和来源多样化B.数据量巨大C.分析处理速度快D.价值密度高3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。
A.3.0B.4.0C.1.0D.2.04.关于大数据叙述不正确的一项是（）。
A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据”B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C.大数据可以及时有效的分析海量的数据D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。
5.下列数据换算正确的一项为（）。
A.1YB=1024EBB.1TB=1024MBC.1PB==1024EBD.1024ZB=1EB6.结构化数据的表现形式为______。
A.文本B.视图C.二维表D.查询7.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容8.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容9.软件是大数据的_________。
A.核心B.部件C.引擎D.集合10.大数据技术不包括( )。
A.数据计算B.数据存储C.数据冗余D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。
A.数量大B.类型少C.速度快D.价值高第二章Hadoop简介1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。
A.三层云栈架构B.四层云栈架构C.五层云栈架构D.六层云栈架构2.下列______不是云计算三层架构的概括。
A.IaaSB.PaaSC.SaaPD.SaaS3.IaaS基础设施及服务可以称为______。
A.弹性计算B.效用计算C.有效计算D.随需应用4.四层云栈模式，是将三层模式中的_________进行分解，分为两层，一层为硬件层，一层为虚拟资源层。
A.硬件部分B.虚拟化部分C.基础设施D.平台5.五层云栈模式，第五层为______。
hadoop基本架构和工作原理
hadoop基本架构和工作原理Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。
它能够使用廉价的硬件来搭建集群，同时还提供了高度可靠性和容错性。
Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。
1. Hadoop CommonHadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。
Hadoop集群的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。
2. HDFSHadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。
它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集群中的多个节点间分布式存储。
HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。
HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。
3. MapReduceHadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。
它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。
在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。
总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。
它充当的角色是一个调度员，它会将不同的任务分发到集群中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。
Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。
TaskTracker是每个集群节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。
Hadoop知识点总结
Hadoop知识点总结Hadoop知识点总结1.什么是hadoop?hadoop是⼀个开源软件框架，⽤于存储⼤量数据，并发处理/查询在具有多个商⽤硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。
总之Hadoop包括⼀下内容：HDFS(Hadoop分布式⽂件系统)：允许以⼀种分布式和冗余的⽅式存储⼤量数据。
例如：1GB(即1024MB)⽂本⽂件可以拆分为16*128MB⽂件，并存储在Hadoop集群中的8个不同节点上。
每个分裂可以复制三次，以实现容错，以便如果⼀个节点出现错误的话，也有备份。
HDFS适⽤于顺序的"⼀次写⼊，多次读取"的类型访问。
MapReduce:⼀个计算框架。
它以分布式和并⾏的⽅式处理⼤量的数据，当你对所有年龄>18的⽤户在上述1GB⽂件上执⾏查询时，将会有"8个映射"函数并⾏运⾏，以在其128MB拆分⽂件中提取年龄>18的⽤户，然后"reduce"函数将将会运⾏以将所有单独的输出组合成单个最终结果。
YARN(⼜⼀资源定位器)：⽤于作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop⽣态系统，拥有15多种框架和⼯具，如Sqoop,Flume,Kafka,Pig,Hive,Spark,Impala等以便将数据摄⼊HDFS，在HDFS中转移数据(即变换、丰富、聚合等)，并查询来⾃HDFS的数据⽤于商业智能和分析。
某些⼯具(如Pig和Hive)是MapReduce上的抽象层，⽽Spark和Impala等其他⼯具则是来⾃MapReduce的改进架构/设计，⽤于显著提⾼延迟以⽀持近实时和实时处理2.为什么组织从传统的数据仓库⼯具转移到基于Hadoop⽣态系统的智能数据中⼼？1.现有数据基础设施：主要使⽤存储在⾼端和昂贵硬件中的"structured data，结构化数据"主要处理为ETL批处理作业，⽤于将数据提取到RDBMS和数据仓库系统中进⾏数据挖掘，分析和报告，以进⾏关键业务决策主要处理以千兆字节到兆字节为单位的数据量2.基于Hadoop的更加智能的数据基础设施，其中：结构化(例如RDBMS)，⾮结构化(例如images,PDF,docs)和半结构化(例如logs,XMLs)的数据可以以可扩展和容错的⽅式存储在⽐较便宜的商⽤机器中数据可以存储诸如Spark和Impala之类的⼯具以低延迟的能⼒查询可以存储以兆兆字节到千兆字节为单位的较⼤数据量3.基于Hadoop的数据中⼼的好处是什么？随着数据量和复杂性的增加，提⾼量整体服务⽔平协议。
云计算复习题
一、选择题1。
云计算是对（D）技术的发展与运用A. 并行计算 B网格计算 C分布式计算 D三个选项都是2. 从研究现状上看，下面不属于云计算特点的是(C)A. 超大规模B. 虚拟化 C。
私有化 D。
高可靠性3. 与网络计算相比，不属于云计算特征的是（B）A。
资源高度共享 B.适合紧耦合科学计算 C。
支持虚拟机 D. 适用于商业领域4。
IBM在2007年11月退出了“改进游戏规则”的（A ）计算平台,为客户带来即买即用的云计算平台。
A. 蓝云 B。
蓝天 C. ARUZE D。
EC25. 微软于2008年10月推出云计算操作系统是(C）A. Google App EngineB. 蓝云 C。
Azure D。
EC26. 2008年，（A）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心A. IBMB. GoogleC. Amazon D。
微软7. 亚马逊AWS提供的云计算服务类型是（D）A。
IaaS B。
PaaS C.SaaS D.三个选项都是8。
将平台作为服务的云计算服务类型是（B）A. IaaSB.PaaSC.SaaS D。
三个选项都不是9。
将基础设施作为服务的云计算服务类型是(A）A。
IaaS B.PaaS C.SaaS D。
三个选项都不是10. IaaS计算实现机制中,系统管理模块的核心功能是（A）A。
负载均衡 B 监视节点的运行状态 C应用API D. 节点环境配置11. 云计算体系结构的(C)负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作A.物理资源层B. 资源池层C. 管理中间件层D. SOA构建层12. 云计算技术的层次结构中包含(ABCD)下层A.物力资源层 B。
资源池层 C.管理中间件 D。
SOA构建层13。
云计算体系结构中，最关键的两层是(BC）A。
物力资源层 B。
资源池层 C。
管理中间件 D.SOA构建层14。
云计算按照服务类型大致可分为以下类(ABC）A。
IaaS B。
PaaS C。
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NameNode
BackupNode 或者
SecondaryNameNode
DataNode
DataNode
DataNode
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5.4 Hadoop 2.0体系架构
《云计算》第三版配套PPT课件
HDFS体系架构
HDFS典型拓扑 商用拓扑：有两个NameNode节点， 并使用ZooKeeper实现NameNode节点间的热切换。
5.4 Hadoop 2.0体系架构 Common定位
《云计算》第三版配套PPT课件
Common的定位是其他模块的公共组件，定义了程序员取得集群服务的编程接 口，为其他模块提供公用API。
降低Hadoop设计的 减少了其他模块之间的 增 强 了 H a d o o p 的
复杂性 耦合性 健壮性
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⚫ HDFS还有Secondary NameNode节点，它辅助NameNode处理映象文件 和事务日志。
⚫ NameNode更新映象文件并清理事务日志，使得事务日志的大小始终控制 在可配置的限度下
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5.4 Hadoop 2.0体系架构
《云计算》第三版配套PPT课件
HDFS体系架构
HDFS典型拓扑 一般拓扑：只有单个NameNode节点， 使用SecondaryNameNode或BackupNode节点实时获取NameNode元数 据信息，备份元数据。
《云计算》第三版配套PPT课件
数据块操作 DataNode
机架2
写 客户端
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5.4 Hadoop 2.0体系架构
HDFS体系架构
HDFS架构
客户端要访问一个文件
《云计算》第三版配套PPT课件
首先 客户端从NameNode获得组成文件的数据块的位置列表
其次 客户端直接从DataNode上读取文件数据
JourNalNode集群 至少三个，用于与两NameNode交换数据，也可使用NFS。
HTTPFS
提供Web端读写HDFS功能。
从架构上看HDFS存在单点故障，无论是一般拓扑还是商用拓扑，新增的实体几 乎都是增强NameNode可靠性的组件，当然这里的ZooKeeper集群还可以用于 Hbase。
HDFS架构 ⚫ HDFS采用master/slave体系来构建分布式存储服务
提高了HDFS的可扩展性又简化了架构设计
⚫ HDFS里将文件分块存储 优化存储颗粒度
《云计算》第三版配套PPT课件
⚫ namenode统一管理所有slave机器datanode存储空间， datanode以块为单位存储实际的数据
HTTPFS
ZooKeeper 集群
JournalNode 集群
NameNode
NameNode
DataNode
DataNode
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DataNode
5.4 H课件
ZooKeeper集群 至少三个ZooKeeper实体，用来选举ActiveNamenode。
⚫ 真正的文件I/O操作时客户端直接和datanode交互
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5.4 Hadoop 2.0体系架构
HDFS体系架构
HDFS架构
《云计算》第三版配套PPT课件
NameNode 主控制服务器
⚫ 负责维护文件系统的命名空间（Namespace） ⚫ 协调客户端对文件的访问 ⚫ 记录命名空间内的任何改动或命名空间本身的属性改动
副本存放
⚫ HDFS集群一般运行在多个机架上，不同机架上机器的通信需要通过交换机。 ⚫ HDFS采用机架感知（Rack-aware）的策略来改进数据的可靠性、可用性和网
5.4 Hadoop 2.0体系架构 Common功能
《云计算》第三版配套PPT课件
提供公用API和程序员编程接口
本地Hadoop库（Native Hadoop Library）
超级用户superuser
服务级别认证
HTTP认证
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5.4 Hadoop 2.0体系架构
5.4.1 Hadoop 2.0公共组件Common 5.4.2 分布式文件系统HDFS 5 . 4 . 3 分 布 式 操 作 系 统 Ya rn 5.4.4 Hadoop 2.0安全机制简介
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5.4 Hadoop 2.0体系架构 HDFS体系架构
《云计算》第三版配套PPT课件
⚫ NameNode使用事务日志（EditLog）记录HDFS元数据的变化，使用映象 文件（FsImage）存储文件系统的命名空间
⚫ 事务日志和映象文件都存储在NameNode的本地文件系统中。
⚫ 将新的元数据刷新到本地磁盘的新的映象文件中，这样可以截去旧的事务日 志，这个过程称为检查点（Checkpoint）
5.4 Hadoop 2.0体系架构 HDFS定位
《云计算》第三版配套PPT课件
高容错
高扩展
高可靠
分布式存储服务
API接口 管理员接口 服务访问接口
为提高扩展性，HDFS采用了master/slave架构来构建分布式存储集群，这种架 构很容易向集群中任意添加或删除slave。
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5.4 Hadoop 2.0体系架构 HDFS体系架构
目 录
5.1 引例 5.2 Hadoop 2.0简述 5.3 Hadoop 2.0部署 5.4 Hadoop 2.0体系架构 5.5 Hadoop 2.0访问接口 5.6 Hadoop 2.0编程接口
5.4 Hadoop 2.0体系架构
5.4.1 Hadoop 2.0公共组件Common 5.4.2 分布式文件系统HDFS 5 . 4 . 3 分 布 式 操 作 系 统 Ya rn 5.4.4 Hadoop 2.0安全机制简介
DataNode
⚫ 负责它们所在的物理节点上的存储管理 ⚫ HDFS开放文件系统的命名空间
NameNode
⚫ 执行文件系统的命名空间操作 ⚫ 决定数据块到DataNode的映射
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5.4 Hadoop 2.0体系架构
HDFS体系架构
HDFS架构
客户端
NameNode
读
DataNode
复制
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HDFS内部特性
冗余备份
⚫ HDFS将每个文件存储成一系列数据块（Block），默认块大小为64MB（可配 置）。
⚫ 为了容错，文件的所有数据块都会有副本（副本数量即复制因子，可配置）。 ⚫ HDFS的文件都是一次性写入的，并且严格限制为任何时候都只有一个写用户。
HDFS内部特性