Hadoop 2.0：主流开源云架构（三）

四、Hadoop 2.0体系架构

（一）Hadoop 2.0公共组件Common

1、Common定位

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设计的复杂性，减少了其他模块之间的耦合性，增强了Hadoop的健壮性。

2、Common功能

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

（二）分布式文件系统HDFS

1、HDFS定位

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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。

2、HDFS体系架构

（1）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。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。真正的文件I/O操作时客户端直接和datanode交互。

NameNode是主控制服务器，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。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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客户端要访问一个文件。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。

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）。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。

（2）HDFS典型拓扑

① 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。

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② 商用拓扑：有两个NameNode节点，并使用ZooKeeper实现NameNode节点间的热切换。

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ZooKeeper集群：至少三个ZooKeeper实体，用来选举ActiveNamenode。
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。

3、HDFS内部特性

（1）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。

（2）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、可用性和网络带宽的利用率。机架的错误远比节点的错误少，这个策略可以防止整个机架失效时数据丢失，提高数据的可靠性和可用性，又能保证性能。

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（3）副本选择

HDFS会尽量使用离程序最近的副本来满足用户请求，这样可以减少总带宽消耗和读延时。HDFS的架构支持数据均衡策略。

（4）心跳检测

NameNode周期性地从集群中的每个DataNode接受心跳包和块报告，收到心跳包说明该DataNode工作正常。NameNode会标记最近没有心跳的DataNode为宕机，不会发给它们任何新的I/O请求。NameNode会不断检测这些需要复制的数据块，并在需要的时候重新复制。

（5）数据完整性检测

多种原因可能造成从DataNode获取的数据块有损坏。HDFS客户端软件实现了对HDFS文件内容的校验和检查（Checksum）。DataNode获得的数据块对应的校验和隐藏文件中的不同，客户端就会判定数据块有损坏，将从其他DataNode获取该数据块的副本。

（6）元数据磁盘失效

映象文件和事务日志是HDFS的核心数据结构。NameNode可以配置为支持维护映象文件和事务日志的多个副本。任何对映象文件或事务日志的修改，都将同步到它们的副本上。当NameNode重新启动时，总是选择最新的一致的映象文件和事务日志。

（7）简单一致性模型、流式数据访问

HDFS的应用程序一般对文件实行一次写、多次读的访问模式。文件一旦创建、写入和关闭之后就不需要再更改了。这样就简化了数据一致性问题，高吞吐量的数据访问才成为可能；运行在HDFS上的应用主要以流式读为主，做批量处理；更注重数据访问的高吞吐量。

（8）客户端缓存

客户端创建文件的请求不是立即到达NameNode，HDFS客户端先把数据缓存到本地的一个临时文件，程序的写操作透明地重定向到这个临时文件。当这个临时文件累积的数据超过一个块的大小（64MB）时，客户端才会联系NameNode。如果NameNode在文件关闭之前死机，那么文件将会丢失。如果不采用客户端缓存，网络速度和拥塞都会对输出产生很大的影响。

（9）流水线复制

当客户端准备写数据到HDFS的文件中时，数据一开始会写入本地临时文件。DataNode从前一个节点接收数据的同时，即时把数据传给后面的节点，这就是流水线复制。

（10）架构特征

硬件错误是常态而不是异常。HDFS被设计为运行在普通硬件上，所以硬件故障是很正常的。错误检测并快速自动恢复是HDFS的最核心设计目标。

（11）超大规模数据集

一般企业级的文件大小可能都在TB级甚至PB级，HDFS支持大文件存储，而且提供整体上高的数据传输带宽。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件，并且能在一个集群里扩展到数百个节点。

4、HDFS对外功能

（1）NameNode高可靠性

（2）HDFS快照

（3）HDFS快照

（4）HDFS安全性

（5）HDFS配额功能

（6）HDFS C语言接口

（7）HDFS Short-Circuit功能

（8）WebHdfs

（三）分布式操作系统Yarn

1、定位

分布式操作系统的基本功能：管理计算机资源，提供用户接口。Yarn一方面管理整个集群的计算资源（CPU、内存等），另一方面提供用户程序访问系统资源的API。

2、体系架构

（1）Yarn架构

Yarn的主要思想是将MRv1版JobTracker的两大功能——资源管理和任务调度，拆分成两个独立的进程：

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Yarn依旧是master/slave结构，主进程ResourceManager是整个集群资源仲裁中心，从进程NodeManager管理本机资源，ResourceManager和从属节点的进程NodeManager组成了Hadoop 2.0的分布式数据计算框架。

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（2）Yarn执行过程

Yarn在执行时包含以下独立实体：

① Client：客户端，负责向集群提交作业。
② ResourceManager：集群主进程，仲裁中心，负责集群资源管理和任务调度。
③ Scheduler：资源仲裁模块。
④ ApplicationManager：选定，启动和监管ApplicationMaster。
⑤ NodeManager：集群从进程，管理监视Containers，执行具体任务。
⑥ Container：本机资源集合体，如某Container为4个CPU，8GB内存。
⑦ ApplicationMaster：任务执行和监管中心。

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若任务执行失败，如果是ApplicationMaster失败，ApplicationManager会重新选择一个Container再次执行此任务对应的ApplicationMaster；如果是计算节点失败，ApplicationMaster首先向Scheduler申请资源，接着根据申请到的资源重新分配失败节点上的任务。

从Yarn架构和Yarn任务执行过程能看出Yarn具有巨大优势：Scheduler是纯粹的资源仲裁中心；ApplicationManager只监管ApplicationMaster；ApplicationMaster负责任务整体执行。

Yarn的设计大大减轻了ResourceManager的资源消耗，并且ApplicationMaster可分布于集群中任意一台机器，设计上更加优美。

（3）Yarn典型拓扑

除了ResourceManager和NodeManager两个实体外，Yarn还包括WebAppProxyServer和JobHistoryServer两个实体。

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① JobHistoryServer：管理已完成的Yarn任务。

历史任务的日志和执行时的各种统计信息统一由JobTracker管理，Yarn将管理历史任务的功能抽象成一独立实体JobHistoryServer。

② WebAppProxyServer：任务执行时的Web页面代理。

通过使用代理，不仅进一步降低了ResourceManager的压力，还能降低Yarn受到的Web攻击。负责监管具体MapReduce任务执行全过程，将从Container那里收集过的任务执行信息汇总并显示到一个Web界面上。

3、编程模板

ApplicationMaster 是一个可变更的部分，只要实现不同的ApplicationMaster，就可以实现不同的编程模式。

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（1）示例模板

Yarn的示例编程为“distributedshell”，该程序可以将给定的shell命令分布到机器执行。

（2）MapReduce模板

Map把任务分解成为多个任务，Reduce把分解后多任务处理的结果汇总起来，得到最终结果。

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一个MapReduce操作分为两个阶段：映射阶段和化简阶段。

在映射阶段，MapReduce框架将用户输入的数据分割为M个片断，对应M个Map任务。在化简阶段，每一个Reduce操作的输入是一个<K2,list(V2)>片断，Reduce操作调用用户定义的Reduce函数，生成用户需要的键值对<K3,V3>进行输出。

4、调度策略

ResourceManager的Scheduler模块支持插拔，通过配置文件，用户可以个性化指定其调度策略。

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（1）容量调度算法CapacityScheduler

概述：

CapacityScheduler是一种多用户多任务调度策略，它以队列为单位划分任务，以Container为单位分配资源，它也是Hadoop 2.0默认的调度策略，为多个用户共享集群资源提供安全可靠的保障。
通过共建集群的方式，不但可以提高资源利用率，还能在必要时刻使用更多的集群资源，同时，组织机构间共建集群也大大降低了运维成本。容量调度策略通过队列来划分资源，队列间关系类似于一棵多叉树，队列间一层层继承，根队列称为root队列，Yarn初次启动时默认启动队列为root.default队列。

容量调度算法特性：

① 多级队列：容量调度策略以队列来划分集群资源，不同机构可以在集群里新建不同队列。
② 容量确定性：规定某队列占用集群资源的上下限，能够确保即使其他队列用到其最高峰时，也能预留充足资源留给此队列。
③ 安全性：每个队列都有相应的访问控制列表ACL文件。
④ 弹性：通过设置队列额外资源使用量，能够让此队列使用超出规定的资源量。
⑤ 多用户：通过设置不同队列拥有资源的比例，避免某用户或某进程独占集群资源，实现多用户多任务调度。
⑥ 易操作性：主要包括实时配置和实时更改队列状态。

实时配置：管理员能够以安全的方式，在不停止集群的情况下，实时更新队列配置。

① 实时更改队列状态：管理员可以在不停止集群的情况下，将队列从运行状态切换成停止状态。Yarn可以管理用户权限和作业提交。
② 基于资源调度：Yarn支持资源密集型作业，作业在分配Container时其Container所包含的资源量是一定的，但Yarn允许此Container在执行时占用更多的资源，目前只支持内存。

管理接口：

① Web接口：yarn-site.xml指定使用容量调度策略。capacity-scheduler.xml配置全局多级队列和队列的ACL文件。mapred-site.xml配置客户端提交MapReduce任务时使用的队列。Hadoop-policy.xml配置全局ACL文件。
② Shell命令接口：$HADOOP_YARN_HOME/bin/yarn rmadmin –refreshQueues，管理员可以通过此命令在不停止集群的情况下，使多级队列的配置立即生效。

（2）公平调度策略FairScheduler

概述：

FairScheduler是一种允许多个Yarn任务公平使用集群资源的可插拔式调度策略。

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从宏观上看，集群资源公平地为每一个任务所拥有，它不仅可以让短作业在合理的时间内完成，也避免了长作业长期得不到执行的尴尬局面。

多级队列包括以下几个方面的内容。

① 默认队列：公平调度策略也通过队列来组织和管理任务，并且也支持多级队列，其队列之间为多叉树结构。
② 队列间权重配置：设置某队列资源权重，权重越大，获得资源的比例越大。
③ 队列内多调度策略：队列内部的调度策略是可配置的，默认为FairSharePolicy策略。
④ 队列下限：为每个队列设置资源下限值，大大提高集群资源利用率。
⑤ 支持多用户：通过多级队列可以将不同的用户分配到不同的队列里。
⑥ 访问控制列表ACL：管理员可以设置队列的ACL文件，严格控制用户访问。

接口：

① yarn-site.xml：设定属性yarn.resourcemanager.scheduler.classYarn启动公平调度策略，设置属性yarn.scheduler.fair.allocation.file来指定多级队列文件位置。
② fair-scheduler.xml：配置多级队列的文件，此文件名与位置是通过Yarn配置文件yarn-site.xml里yarn.scheduler.fair.allocation.file属性指定。

（四）Hadoop 2.0安全机制简介

早期Hadoop版本假定HDFS和MapReduce运行在安全的环境中，它基本上没有安全措施。集群内部，任何用户提交的MR任务都可以任意访问HDFS数据；集群外部，我们甚至可以启动一个非法slave连接到master，从而冒充集群slave骗取集群数据。随着Hadoop应用越来越广泛，它的安全机制也在不断完善。

1、Hadoop安全机制背景

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2、Hadoop安全机制架构思想