三大核心组件
1. HDFS
概念
是一个分布式文件系统 源于谷歌GFS论文的开源实现
设计目标
- 非常巨大的分布式文件系统
- 可以运行在非常廉价的硬件上
- 容易扩展 可以给用户提供性能不错的文件存储服务
设计架构
1 Master(NameNode/NN) 带 N个Slaves(DataNode/DN)
HDFS/YARN/HBase同样如此1个文件会被拆分成多个Block 根据配置 存储在多个DataNode上
blockSize：128M（可以设置）
例如： 130M ==> 2个Block： 128M 和 2M
NameNode：
1）负责客户端请求的响应
2）负责元数据（文件的名称、副本系数、Block存放的DN）的管理
DataNode：
1）存储用户的文件对应的数据块(Block)
2）要定期向NN发送心跳信息，汇报本身及其所有的block信息，健康状况
A typical deployment has a dedicated machine that runs only the NameNode software. Each of the other machines in the cluster runs one instance of the DataNode software.
The architecture does not preclude running multiple DataNodes on the same machine
but in a real deployment that is rarely the case.
NameNode + N个DataNode
建议：将NN和DN部署在不同的节点上
replication factor：副本系数、副本因子
表示每个Block的副本数量
All blocks in a file except the last block are the same size
副本存放策略
Rack 表示机架 第一个副本默认保存在客户端机器所在的节点上 其他如图
2. 资源调度框架 YARN
概念
YARN：不同计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度
XXX on YARN的好处：
与其他计算框架共享集群资源，按资源需要分配，进而提高集群资源的利用率
XXX: Spark/MapReduce/Storm/Flink
YARN架构：
1）ResourceManager: RM
整个集群同一时间提供服务的RM只有一个，负责集群资源的统一管理和调度
处理客户端的请求： 提交一个作业、杀死一个作业
监控我们的NM，一旦某个NM挂了，那么该NM上运行的任务需要告诉我们的AM来如何进行处理
NodeManager: NM
整个集群中有多个，负责自己本身节点资源管理和使用
定时向RM汇报本节点的资源使用情况
接收并处理来自RM的各种命令：启动Container
处理来自AM的命令
单个节点的资源管理ApplicationMaster: AM
每个应用程序对应一个：MR、Spark，负责应用程序的管理
为应用程序向RM申请资源（core、memory），分配给内部task
需要与NM通信：启动/停止task，task是运行在container里面，AM也是运行在container里面Container
封装了CPU、Memory等资源的一个容器
是一个任务运行环境的抽象Client
提交作业
查询作业的运行进度
杀死作业
YARN环境搭建
1）mapred-site.xml
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
2）yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
- 启动YARN相关的进程
sbin/start-yarn.sh
4）验证
jps
ResourceManager
NodeManager
http://hadoop000:8088
5）停止YARN相关的进程
sbin/stop-yarn.sh
提交mr作业到YARN上运行：
/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar
hadoop jar
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar pi 2 3
