hadoop 我的总结

1：hadoop 不过是一种框架，一种编程模型！！通过实现他所给定的编程接口（mapper和reducer），实现一定的处理流程！你可以实现分布式处理，但是数据总是需要有地方存储和管理的，所以就有了HDFS分布式文件系统！

2：什么是分布式：我的理解就是很多机器协同完成一项工作---也就集群，集群中的机器配置可以你那么高！！！在hadoop中，完成子工作的机器叫做           data node，那么那么多子工作该如何协调起来呢，所以就需要有一台机器充当指挥官的角色，在hadoop中叫做name node！----现在比如有很多很多的data node，，那总不可能杂乱无章的随意堆放，然后我们就做了一些架子，然后把data node放在架子上，架子之间通过switch通信！我们把架子叫做rack（机架），机架之间通信消耗带宽！！！data node 和 name node 之间通过一种叫心跳检测的东西进行通信！

3：在实现map 和reduce的时候有严格的限制！！比如输入输出是以键值对的形式传递的！

4：map  ---->准备数据（过滤，清洗）>>>>>>----（map根据键值对进行排序和分组）--------->>>>>> reduce ----->在准备数据上进行处理

5：代码的实现：hadoop虽然是java写成的，但是他还提供了一些其他语言的编程接口，比如c++，python，ruby等等

6：三样东西实现变成框架------1 map函数 2 reduce函数 3 客户端调用函数

7：jobtracker 是司令官，tasktracker 是冲锋陷阵的士兵，士兵在做任务的同时还要给司令官报告任务进度，司令官用本子记录者士兵的任务完成情况，如果士兵任务不小心阵亡，司令官指派另外的士兵完成他的任务

8：每个士兵其实只是做一个巨大任务中的一小片任务（数据分片）

9：为了让士兵做的更块，尽量让任务资源归属于士兵（数据本地化）

10：士兵就地去任务，就地放任务，而不是把处理后的任务放到HDFS！！因为士兵做的任务只是临时的，以后还要处理

11：reduce的输出通常存放在HDFS以实现可靠存储，第一个副本存放在本地节点上，其他副本存放在其他机架节点中

12：reduce 可以有多个，他不是由输入数据的大小来决定的，而是特别指定的，如果有多个reduce，map会对其输出进行分区，分区有用户自定义的分区函数控制，但通常使用默认的分区器通过哈希函数来分区！

13：如上图可以看到，map和reduce任务之间的数据流称为混洗（shuffle），每个reduce的输入来自多个map的输出

14：也有可能没有任何reduce任务

15：为减少带宽的使用，map的输出通常要经过合并（combiner）后作为reduce的输入

16:hadoop streaming 使用UNIX标准流作为hadoop和应用程序之间的接口，所以可以用任何编程语言通过标准输入输出来写mapreduce程序

17：分布式文件系统，该系统架构与网络之上，容错，当一台机器无法完全存储数据是，分布式发挥效用！！

18：HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件

19：name node 将文件系统的元数据存储在内存中

20：磁盘块(512KB)----->文件系统块(64MB)----->

21:块只是存储数据的一部分----而文件的元数据，如权限信息，并不需要与块一同存储，这样一来，其他系统就可以单独的管理这些原数据！

22;name node(管理者) ，一个，管理文件系统的命令空间，维护文件系统树以及整棵树内的文件和目录，这些信息永久保留在本地磁盘文件上一两个文件的形式：命令空间镜像文件以及编辑日志文件！--name node 也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息，但是=他并不永久保存块的位置信息，因为这些信息会在系统启动时由数据节点重建

23：data node --工作者--多个

24：client代表用户通过与datanode 和namenode交互来访问整个文件系统，client提供了一个类似于posix的文件系统接口，编程时无需知道datanode与namenode就可以实现其功能

25：没有namenode，文件系统无法使用，如果运行namenode的机器坏了，文件系统上所有的文件将会丢失，因为我们不知道如何根据datanode 的块来重建文件，因此，对namenode实现容错至关重要，两种机制实现容错，1、备份文件2、辅助namenode

26：Thrift 实现为其他非JAVA语言访问操作文件系统

27：文件读取：客户端及与之交互的HDFS，namenode,datanode之间的数据流是什么样的，见图：

28：文件写入：见图

29：一致模型

30：hadoop IO --->数据完整性------->data node 计算校验和，客户端从data node 读取数据时也计算校验和--->检测到错误，name node

31：压缩与分片---->输入压缩，输出压缩

32：序列化与反序列化

33：基于文件的数据结构-----》sequence file -----》map file

34：mapreduce 的工作机制

作业初始化-->任务的分配--->任务的执行---->进度和状态的更新--->作业的完成------>作业的调度

35：map，shuffle 和排序

map输出--------缓冲------排序----【combiner】------触发写入磁盘(缓冲)-----reduce任务的复制阶段

36：任务的执行---推测执行，任务JVM重用，任务执行环境，streaming环境变量，任务附属文件，

最后

以上就是健壮爆米花为你收集整理的hadoop 我的总结的全部内容，希望文章能够帮你解决hadoop 我的总结所遇到的程序开发问题。

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