1.client通过 Distributed FileSystem 模块向NameNode请求上传文件，NameNode会检查目标文件是否存在，路径是否正确，用户是否有权限。 2.NameNode向client返回是否可以上传，同时返回三个离client近的DataNode节点，记为DN1/DN2/DN3。 3.client通过DFSOutPutStream进行数据切割。 4.使用chunk校验信息(512bytes校验信息+4bytes校验头)加Data数据信息组成一个64KB的packet数据块(二进制)。 5.以packet为单位传输文件，加载到data queue中。 6.DN1接受到packet后，会有两个数据流向，一是：DN1-ack queue，二是DN1-DN2-DN3。 7.DN1和DN2/DN3之间建立pipeline进行文件传输。 8.文件传输完后，DN3,DN2会向DN1回传成功标识。 9.DN1根据DN2/DN3回传标识决定从 ack queue 中删除此块还是将此块追加到 data queue 末尾。2.HDFS读流程
1.client通过 Distributed FileSystem 模块向NameNode请求下载文件，NameNode会检查目标文件是否存在，路径是否正确，用户是否有权限。 2.NameNode向client返回这个文件有几个块，分别存放在哪些DataNode上。 3.client通过FSDataInputStream实例化DFSInputStream，并遵从就近原则按顺序从DataNode节点上读取数据块的packet。 4.client以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件，最终整合成block。3.MapReduce工作流程
1. 获取待处理文本路径，作业路径，探查文本详情，生成计划配置文件。 2. Client向RM提交作业，RM将任务分配给NM1，NM1生成MrAppMaster。 3. MrAppMaster从路径下载资源到本地，并申请运行资源NM2/NM3，将文件切分连同相关资源传输给NM2/NM3。 4. NM2/NM3生成mapTask任务，使用RecordReader读数据（默认使用TextInputFormat）。 5. RecordReader将数据切分成K-V形式的数据给mapper。 6. mapper计算完将数据输出给OutputCollectre。 7. OutputCollectre将数据写入环形缓冲区，环形缓冲区默认100M，从赤道开始双向写数据和索引，写到80%后反向写 8. 环形缓冲区内对数据按key值分区排序（快排） 9. 当达到环形缓冲区达到阈值后进行溢写，merge 归并同key分区并溢写到磁盘上 10. reduceTask拉取分区数据到本地磁盘 11. reduceTask合并文件，归并排序 12. 通过OutPutformat输出到指定位置结果。默认TextOutputFormat4.Yarn的job提交流程
1. client向RM申请一个application 2. RM返回application的资源提交路径和ID 3. client提交作业运行所需资源到application路径 4. 资源提交完毕后client向RM申请运行APPmaster 5. 将用户的请求初始化为一个Task，并放入调度器中 6. RM通知一个空闲的NM来领取Task任务 7. 该NM创建容器container，并产生一个MrAppMaster 8. 该NM将job资源下载到本地 9. MrAppMaster向RM申请运行多个MapTask的任务资源 10. RM将运行MapTask的任务分配给其他NM 11. MrAppMaster向负责MapTask运行的NM发送程序启动脚本 12. MrAppMaster等待MapTask运行完毕后向RM申请运行ReduceTask的资源 13. ReduceTask拉去MapTask相应分区的数据，进行reduce操作 14. 程序运行完毕后，MrAppMaster会向RM申请注销自己5.Yarn调度器
yarn有三种调度器：
FIFO调度器：先进先出，单队列，同一时间队列中只有一个任务在执行。容量调度器：默认调度器，多队列，同一时间队列中只有一个任务在执行。公平调度器：多队列，每个队列按照内部缺额大小分配资源启动任务，同一时间队列有多个任务执行，队列的并行度大于队列的个数。
缺额：每个job理想情况下获取的计算资源与实际获得的计算资源存在的差距。缺额越大，优先级越高。 调优 1. HDFS 小文件归档
hdfs会将每个小文件的元数据信息保存在内存中，一个小文件占用内存150KB空间。一般NameNode节点使用128GB内存节点，一个这样的内存节点只能存储9.1亿个小文件，所以需要对小文件进行归档，降低内存元数据大小。
HAR归档
- 归档 hadoop archive -archiveName dataName.har -p /tmp/data/input /tmp/data/output - 解压 hadoop fs -cp har:///tmp/data/output/dataName.har/* /tmp/data/input - 注意事项 归档后，源文件需要手动删除
采用CombineTextInputFormat
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class) CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);// 2m
JVM重用
2.NameNode心跳并发配置mapreduce.job.jvm.numtasks 10 （增大这里，一般10-20之间）How many tasks to run per jvm,if set to -1 ,there is no limit
公式: 20*ln集群规模3.纠删码原理
纠删码是为了改变HDFS存副本造成的存储成本指数级上升的问题。
有一个文件300m，如果使用HDFS2进行存储，假设存为3副本，需要耗费900m空间。
使用HDFS3进行存储，假设存为3副本，只需要耗费500m空间（将300m文件分三份，一份100m，再增加两个校验单元GT，一个100m），而且就算数据丢失两份，也可以通过剩余的反向计算出来。
4.冷热数据分离HDFS存储类型：
| 存储类型 | 存储方式 |
|---|---|
| RAM_DISK | 内存镜像文件系统，存放在内存中 |
| SSD | 固态硬盘 |
| DISK | 普通磁盘，默认存储类型 |
| ARCHIVE | 没有特指哪种存储介质，主要用于归档 |
HDFS存储策略：
| 策略ID | 策略名称 | 副本分布 | 解释 |
|---|---|---|---|
| 15 | Lazy_Persist | RAM_DISK:1,DISK:n-1 | 一个副本保存在内存中，其他保存在磁盘中 |
| 12 | All_SSD | SSD:n | 所有副本保存在SSD中 |
| 10 | One_SSD | SSD:n,DISK:n-1 | 一个副本保存在SSD中，其他保存在磁盘中 |
| 7 | Hot(default) | DISK:n | 所有副本保存在磁盘中 |
| 5 | Warm | DISK:1,ARCHIVE:n-1 | 一个副本保存在磁盘中，其他进行归档 |
| 2 | Cold | ARCHIVE:n | 所有副本都归档 |
常用命令：
# 查看当前有哪些存储策略可以用 hdfs storagepolicies -listPolicies # 为指定路径（数据存储目录）设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path xxx -policy xxx # 获取指定路径（数据存储目录或文件）的存储策略 hdfs storagepolicies -getStoragePolicy -path xxx # 取消存储策略；执行改命令之后该目录或者文件，以其上级的目录为准，如果是根目录，那么就是HOT hdfs storagepolicies -unsetStoragePolicy -path xxx # 查看文件块的分布 bin/hdfs fsck xxx -files -blocks -locations # 查看集群节点 hadoop dfsadmin -report # 常用配置 hdfs-site.xml 配置目录的存储类型5.HDFS负载均衡 节点间负载均衡dfs.datanode.data.dir [SSD]file:///opt/module/hadoop-3.1.4/hdfsdata/ssd,[DISK]file:///opt/module/hadoop-3.1.4/hdfsdata/disk
开启数据均衡命令：
start-balancer.sh -threshold 10
对于参数 10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过 10%，可根据实际情况进行调整。
停止数据均衡命令：
stop-balancer.sh磁盘间负载均衡
（1）生成均衡计划（我们只有一块磁盘，不会生成计划）
hdfs diskbalancer -plan 主机名
（2）执行均衡计划
hdfs diskbalancer -execute 主机名.plan.json
（3）查看当前均衡任务的执行情况
hdfs diskbalancer -query 主机名
（4）取消均衡任务
hdfs diskbalancer -cancel 主机名.plan.json6.HDFS基准测试
（1）测试HDFS写性能
// 测试内容：向HDFS集群写10个128M的文件 hadoop jar /opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3- tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB
（2）测试HDFS读性能
// 测试内容：读取HDFS集群10个128M的文件 hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3- tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB
（3）删除测试生成数据
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean
（4）使用Sort程序评测MR
// 使用RandomWriter来产生随机数，每个节点产生10个Map任务，每个Map产生大约1G大小的二进制随机数 hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar randomwriter random-dat // 执行Sort程序排序 hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar sort random-data sorted-data // 验证数据是否真的排序好了 hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data7.Hadoop-lzo压缩
编译jar包
1.安装maven 2.编译环境准备 yum -y install gcc-c++ lzo-devel zlib-devel autoconf automake libtool 3.编译 # 下载lzo wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.10.tar.gz tar -zxvf lzo-2.10.tar.gz cd lzo-2.10 ./configure -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/ make make install 4.编译Hadoop-Lzo git clone https://github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip unzip master.zip cd hadoop-lzo-master # 修改hadoop版本号 vi pom.xml3.1.3 # 声明两个临时环境变量 export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/include export LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib # 编译 mvn package -Dmaven.test.skip=true cd target # 这里是编译成功的hadoop-lzo.jar包
配置core-site.xml
cp hadoop-lzo-0.4.20.jar hadoop3/share/hadoop/common/ vi /hadoop3/etc/hadoop/core-site.xml同步jar包和配置到其他节点 io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec io.compression.codec.lzo.class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
配置Lzo索引
Lzo压缩文件的切片依赖于索引，我们需要为Lzo压缩文件创建索引，如果没有索引，Lzo文件的切片只有一个
hadoop jar /opt/module/hadoop3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /input/bigtable.lzo
# 减少溢写的次数 mapreduce.task.io.sort.mb shuffle的环形缓冲区大小，可以适当提高 mapreduce.task.io.sort.spill.percent shuffle的环形缓冲区溢写阈值，可适当提高 # 增加每次merge合并数量 mapreduce.task.io.sort.factor 降低merge合并次数 # 调整MapTask内存、堆栈和CPU核数 mapreduce.map.memory.mb 可以按照128M数据增加1G内存进行调控 mapreduce.map.java.opts 增加MapTask堆内存大小 mapreduce.map.cpu.vcores 增加MapTask的CPU核数 # 增加ReduceTask拉取数据的并行数 mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopiees 可以适当提高 # 增加Buffer占用ReduceTask的内存比例 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 默认值0.7，可以适当提高 # 调整Buffer中数据达到多大比例写入磁盘 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 默认值0.66，可以适当提高 # 调整ReduceTask内存、堆栈和CPU核数 mapreduce.reduce.memory.mb 可以按照128M数据增加1G内存进行调控 mapreduce.reduce.java.opts 增加ReduceTask堆内存大小 mapreduce.reduce.cpu.vcores 增加ReduceTask的CPU核数 # 调整ReduceTask启动时刻 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 默认当MapTask完成50%时才会启动ReduceTask # 设置作业超时时间 mapreduce.task.timeout 默认10分钟，Task无响应则杀死此任务9.Yarn优化
# 配置调度器，默认容量调度器 yarn.resourcemanager.scheduler.class # ResourceManager处理调度器请求的线程数量，默认50 yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count # 是否让yarn自己检测硬件进行配置，默认false yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities # 是否将虚拟核数当作CPU核数，默认false yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores # 虚拟核数和物理核数乘数，例如：4核8线程，该参数就应设为2，默认1.0 yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier # NodeManager使用内存，默认8G yarn.nodemanager.resource.memory-mb # NodeManager为系统保留多少内存 yarn.nodemanager.resource.system-reserved-memory-mb # NodeManager使用CPU核数，默认8个 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores # 是否开启物理内存检查限制container，默认打开 yarn.nodemanager.pmem-check-enabled # 是否开启虚拟内存检查限制container，默认打开 yarn.nodemanager.vmem-check-enabled # 虚拟内存物理内存比例，默认2.1 yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio # 容器最最小内存，默认1G yarn.scheduler.minimum-allocation-mb # 容器最最大内存，默认8G yarn.scheduler.maximum-allocation-mb # 容器最小CPU核数，默认1个 yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores # 容器最大CPU核数，默认4个 yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
