Hadoop的基础架构-创新互联

Hadoop这个名字现在对很多开发者来说，并不陌生，但是很多开发者对其工作原理和架构并不了解。Hadoop怎么实现的分布式存储和分布式计算，其计算性能为什么会提高那么多。本文将从其基本工作原理方面解释上上述问题，博主是初学者，不喜勿喷，还请前辈多多指教。

一、Hadoop名字的起源

大家在网上搜索Hadoop关键字的时候，出现的图片绝大多数是一头可爱的***的小象，很多人并不理解这个分布式平台和小象有什么关系。Hadoop是Apache公司对Google GFS（Google FileSystem）和MapReduce的开源实现，该项目组的负责人Doug Cutting后来解释说，其实“Hadoop”这个词并不在字典中，是一个虚拟的词，源于他的小儿子，他的小儿子有一个***的小象玩具，并且叫这个玩具Hadoop（发音类似），Doug Cutting觉得这个很有意思，简单的拼写，容易本人记住，并且不容易被用在别处，也没有其他的意义，非常合适作为这个开源项目的名字，于是这个名字就被用上了，***小象也成了Hadoop的代名词。

二、Hadoop是什么

首先了解一下什么是分布式计算，所谓的分布式计算，既是说把一个很负责计算或者一个计算量很大计算，拆分成由很多小型的计算同时进行，提高计算的效率，缩小时间成本。他是和集中式计算想对应的，分布式计算往往和计算机集群联系在一起，比较依赖计算资源。Hadoop比较官方的说法是，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构（百度百科）。简单的说，Hadoop就是分布式系统架构中的一款产品，也是其中功能实现比较齐全、使用最方便和最广泛的一款产品。

Hadoop主要是实现了分布式文件系统（HDFS）及其对应分布式计算模型MapReduce。Hadoop可以部署在廉价的机器上，并且能保证高容错性，计算机集群又能保证高数据吞吐量，并且能充分利用MapReduce分布式计算模型实现大批量数据计算，使得很多企业越来越倾向于使用Hadoop来开发自己的产品。

三、Hadoop的架构

从Hadoop本身来说，如上述，Hadoop主要由两部分组成，分布式文件系统HDFS和分布式计算模型MapReduce，HDFS位于Hadoop的底层，主要提供文献存储功能，其上层是MapReduce，其数据计算来源主要是HDFS中的数据，计算完成的输出结果往往也会保存到HDFS中，也可以保存在本地，这个后面会详细介绍。

HDFS

从用户client的角度来说，HDFS就像是一个普通的文件系统，和Linux系统中的文件系统功能很相似，其文件操作也和linux系统的文件操作命令类似，所以，熟悉linux的朋友不会对Hadoop陌生，操作简介方便这也是Hadoop被开发者广泛接受的原因之一。

但是从系统的角度来说，并不是那么简单，HDFS由很多台服务器共同组成，多台服务器共同完成分布式存储功能。文件数据在其中是以block的方式存储的，每一个block的大小默认是64M（可以修改配置更改），既是说一个大文件在存储时会被切割成64M大小的block，存储在HDFS中，结尾不足64M的部分独占一个block，并且每一个block都默认有三个备份（可以修改配置更改备份数量），即数据冗余。HDFS有很多优点：

易扩展：由于是部署在集群上的，所以其容量会随着集群的扩张而扩展，如果配置高质量的集群管理，扩展到千万结点上也很轻松。

（1）高吞吐量：由于其和集群的密切关系，并且扩展性非常好，所以HDFS可以很轻松的存储T级别或者更大量的数据，只要集群装得下。

（2）高可靠性：由于HDFS采用的数据冗余策略，每一个block都有备份，既是出现部分服务器宕机，也不会影响数据的完整性。

（3）高效性：由于其数据是分布式存储的，并且block可以在结点之间快速移动，保持结点平衡，所以很高效的支持分布式计算。

（4）廉价：由于Hadoop的设计初衷就是在廉价的服务器上部署分布式计算，使得很多规模不大的小公司能够承担得起这方面的消费。

缺点：

HDFS不适合实时计算，其数据是一次写入，多次读取，并且数据访问时间延迟比较大，其设计初衷是高吞吐量，所以就牺牲了实时性。

MapReduce

MapReduce是Hadoop的另外一个核心技术：分布式计算，其实非常简单，就是利用HDFS分布式存储的特点，在此基础上在每一个block或者文件逻辑单元上建立一个子计算，牺牲计算空间来换取计算时间。其计算模型分为两个步骤，即Map（映射）和Reduce（集合），Map部分为每一条数据建立一个映射并进行简单的计算，Reduce部分将Map的输出结果收集起来，形成输出。具体内容以后会详细介绍。

从集群的角度来说，Hadoop是由NameNode，DataNode，SecondaryNameNode和Client组成，如下图所示（图片来源于百度百科）：

NameNode是Hadoop集群的主节点，也是集群的控制节点，SecondaryNameNode是二级主节点，可以理解为NameNode的备份，主节点挂掉时，SecondaryNameNode补上，作为主节点。主节点本身并不存储大量数据，也不提供计算资源，只是为集群提供命名空间，其中保存的有文件映射，即Metadata，通过这种方式找到文件系统中的文件。DataNode是集群中的数据结点，用于保存大批量数据，和提供计算所需计算资源，MapReduce实际运行在DataNode中，NameNode只是控制作用。Client是客户端。集群中通信是以TCP/IP的方式来完成的。

Hadoop的架构先介绍到这里，后面有需要会补充，谢谢！

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