BiGData
2020-11-04 14:37:05 1 举报AI智能生成
大数据应用原理与应用的总结
作者其他创作
大纲/内容
3.分布式文件系统HDFS
分布式文件系统
Distributed File System：是通过网络实现文件在多台主机上存储的文件系统
结构
主节点（Master Node）名称节点 ：负责文件和目录的创建，删除和重命名
从节点（Slave Node）数据节点 ：负责数据的存储和读取
HDFS
实现目标【1.0版本】
兼容廉价的硬件设备
流数据读写
大数据集
简单的文件模型
强大的跨平台兼容性
不适合低延迟数据访问
无法高效存储大量小文件
不支持多用户写入及修改文件
相关概念
块
1.0 默认大小是64MB，2.0为128MB 目的：最小化寻址开销
好处
支持大规模文件存储
简化系统设计
适合数据备份
名称节点和数据节点
NameNode
组成
FsImage ：维护文件系统树以及文件树中所有文件和文件夹的数据
EditLog： 记录了所有针对文件的创建，删除，重命名等操作
作用
1.存储元数据
2.元数据保存在内容中
3.保存文件Block与DataNode之间的映射关系
DataNode
作用
存储文件内容
文件内容保存在磁盘中
维护BlockID与DataNode本地文件的映射文件
第二名称节点
功能
完成EditLog和FsImage的合并操作，减小EditLog文件大小，缩短名称节点重启时间
冷备份：保存名称节点中的元数据信息
体系结构
命名空间管理
命名空间包含目录，文件，块
hdfs集群中只有一个命名空间，并且只有一个名称节点对此进行管理
通信协议
TCP/IP协议（基础）
数据节点与名称节点之间为数据节点协议
客户端与数据节点之间为RPC调用
局限性
命名空间的限制
性能的瓶颈
隔离问题
集群的可用性
存储原理
冗余存储
加快数据传输速度
容易检查数据错误
保证数据的可靠性
数据存放策略（冗余数据存储）
1.数据存放
默认的冗余复制因子为3【即每个文件块会被放到3个地方】
放置策略
内部请求：第一个副本放置在写操作请求的数据节点上；外部请求：挑一个不太忙的数据节点，第二个副本放置在不同于第一个副本的机架的数据节点上，第三个副本放置在第一个副本的机架的其他数据节点上
2.数据读取
当发现某个数据块副本对应的机架ID与客户端对应的ID一样时，优先选择该副本，否则就随机
3.数据复制
流水线复制的策略
数据错误与恢复
1.数据节点出错
2.名称节点出错
3.数据出错
4.分布式数据库HBase
概述
谷歌BigData的开源实现
HBase是Hadoop数据仓库，高可靠，高性能，面向列，可伸缩的分布式数据库
Hadoop生态系统： 利用MapReduce处理海量数据，利用Zookeeper作为协同服务，利用HDFS作为底层存储
对比分析
数据类型
关系数据库采用关系模型，HBase采用了更为简单的数据模型，把数据都存储为未经解释的字符串
数据操作
关系数据库有丰富的操作，HBase不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入，查询，删除等，通常采用单表的主键查询。
存储模式
- 关系数据库是基于行模式存储的，Hbase是基于列存储的。
数据索引
关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，HBase只有一个索引行键
数据维护
关系数据库数据被覆盖后就不存在了，而HBase中不会删除旧版本，而是生成一个新版本
可维护性
关系数据库很难横向扩展，HBase就是为了水平扩展而开发的
数据模型
稀疏，多维度，排序的映射表，索引是 行键，列族，列限定符和时间戳
实现原理： HBase的功能组件，表和Region以及Region的定位机制
功能组件
库函数，链接到每个客户端
一个Master主服务器
许多个Region服务器
表和Region
Region 的定位
一个Region标识符可以表示为 表名+开始主键+RegionID
常用Shell命令
create： 创建表
list：列出HBase中的所有表的信息
put：向表，行，列指定的单元格添加数据
get：通过指定表名，行，列，时间戳，时间范围，版本号来获取相应单元格的值
scan：浏览表的相关信息
alter：修改列族模式
count：统计表中的行数
describe：显示表的相关信息
enable/disable：使表有效或者无效
delete：删除指定单元格的数据
drop：删除表
exists：判断表是否存在
truncate：使表无效，删除该表，然后重新建立表
exit：退出HBase Shell
shutdown： 关闭HBase 集群
version： 输出Hbase版本信息
status： 输出HBase 的集群状态信息
5.NoSql数据库
简介
Not Only SQL
特点
1.灵活的可扩展性
2.灵活的数据模型
3.与云计算紧密触合
菲关系型数据库强调高吞吐量，关系型数据库强调低延时
四大类型
键值数据库
Memcached和Redis
列族数据库
BigTable，HBase
文档数据库
MongoDB
图数据库
Neo4J
三大基石
CAP
C（Consistency）：一致性
A（Available）：可用性
P（Tolerance of Network Partition：分区容忍性）
只能三选二
BASE
基本可用（Basically Availbale）
软状态（Soft-state）
最终一致性（Eventual consisitency）
BASE的思想是在ACID【原子性，一致性，隔离性，持久性】上发展起来的，不过牺牲了高一致性获取了高可用性
最终一致性
大数据时代数据库架构的三个阵营
传统关系型数据库【OldSql】
NoSQL数据库
NewSQL数据库
6.云数据库
概念
部署和虚拟化在云计算环境中的数据库
特性
1.动态可扩展
2.高可用性
3.较低的使用代价
4.易用性
5.高性能
6.免维护
7.安全
1.大数据概述
信息化浪潮
提供技术支撑
1.存储设备容量不断增加
2.CPU处理能力大幅提升
3.网络带宽不断增加
5个特点
数据量大
bit->Byte->KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB
数据类型繁多
处理速度快
价值密度低
真实性
大数据对数据研究的影响
数据之父：吉姆-格雷
经历了实验，理论，计算和数据四种范式
大数据对思维方式的影响
1.全样而非抽样
2.效率而非精确
3.相关而非因果
大数据技术的不同层面
数据采集与预处理
数据存储和管理
数据处理与分析
数据安全和隐私保护
大数据计算模式
批处理计算
流计算
图计算
查询分析计算
云计算
概念： 实现可伸缩，廉价的分布式计算能力，以虚拟化技术为核心，低价为目标，动态可扩展的网络应用基础设施
关键技术： 虚拟化，分布式存储，分布式计算，多租户
物联网
概念：物物相连 的互联网
关键技术：识别和感知技术，网络和通信技术，数据挖掘与融合技术
大数据和云计算，物联网的区别和联系
区别：大数据 侧重数据存储，处理与分析，从海量数据中发现价值，云计算本质整合IT资源，并通过廉价的方式提供给用户，物联网目标是 物物相连，应用创新是核心
联系：大数据根植于云计算，大数据为云计算提供了“用武之地”，物联网构成了大数据的重要数据来源，物联网也需要借助大数据，云计算进行物联网大数据的存储，分析，处理
2.大数据处理架构Hadoop
介绍：开源，运行在大规模集群上的分布式计算平台
核心
HDFS：Hadoop分布式文件系统
MapReduce
特性
高可靠性
高效性
高扩展性
高容错性
成本低
运行在linux平台上
支持多种语言
基本安装配置
1.创建Hadoop用户
2.安装java
3.设置SSH登录权限
4.单击安装配置
常用操作命令
系统管理
前提：进入hadoop根目录
启动HDFS：./sbin/start-dfs.sh
停止HDFS：./sbin/stop-dfs.sh
启动所有进程： ./sbin/start-all.sh
停止所有进程： ./sbin/stop-all.sh
进入安全模式：hdfs dfsadmin -safenode enter
退出管理模式： hdfs dfsadmin -safenode leave
文件管理
创建目录 hdfs dfs -mkdir /test
上传文件到系统： hdfs dfs -put etc/hadoop/core-site.xml /test
复制文件到系统： hdfs dfs -copyFromLocal etc/hadoop/hdfs-site.xml /test
上传文件夹到系统： hdfs dfs -put etc/hadoop /test
查看文件： hdfs dfs -cat /test/core-site.xml
下载文件： hdfs dfs -get /test/hdfs-site.xml /usr
合并文件： hdfs dfs -getmerge /test temp.xml
删除文件： hdfs dfs -rm -r /test
5.伪分布式安装配置
Hadoop2.0的核心组件
HDFS2.0
一个名称节点背后还有两个，一个待命名称节点，一个后备名称节点【待命名称节点】
解决单名称节点的问题
1.HDFS集群可扩展性
2.性能更高效
3.良好的隔离性
YARN
三个组件
ResourceManager
ApplicationMaster
NodeManager
目标
实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架YARN，在YARN上可以部署各种框架
Pig
提供了类似SQL的Pig Latin语言
Pig自动编写的脚本转换成MapReduce作业在集群上运行
Tez
Apache开源的支持DAG作业的计算框架，直接源于MapReduce框架
核心思想： 将map和Reduce两个操作进一步进行拆分
Kafka
有LinkedIn开发的一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统
作用
数据交换枢纽
在线实时处理和批量离线处理
7.MapReduce
分布式并行编程
Hadoop MapReduce是MapReduce的开源实现，易上手
设计理念
计算向数据靠拢
核心
Map函数
Reduce函数
策略
分而治之
流程
MapReduce如何进行分片，分片的大小是什么，文件块的大小
指的是MapReduce阶段的FileInputFormat阶段对于数据块的切片，默认的切片大小是块大小（64MB），如果没有大于文件的1.1倍，所有不会被切分掉
9.Spark
简介：基于内存计算的大数据并行计算框架
Scala
简介：与spark结合的很好的语言
面向函数的语言
运行架构
RDD：弹性分布式数据集
DAG：有向无环图，反映RDD之间的依赖关系
10.流计算
含义：针对流数据的实时计算
流数据不适合采用批量计算，必须采用实时计算
实时计算：能够实时得到计算结果，【数据不断的输入，不断的输出】
11.图计算
含义：对图结构进行计算
批处理：对数据的批量处理
Pergel是一个基于BSP模型实现的并行图处理系统
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