课程设计(二)--Hadoop分布式文件系统(HDFS)运行测试

电子科技大学实验报告学生姓名：学号：指导老师：田文洪实验地点：实验时间：2009年12月15日一、实验室名称：二、实验项目名称：Hadoop分布式文件系统（HDFS）运行测试三、实验学时：16四、实验原理：在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在早先就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器结合Mysql完成了访问控制以及统计的工作。但未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技术词汇莫过于“云计算”，在OpenAPI日益盛行的今天，互联网应用的数据将会越来越有价值，如何去分析这些数据，挖掘其内在价值，就需要分布式计算来支撑起海量数据的分析工作。回过头来看，早先那种多线程，多任务分解的日志分析设计，其实是分布式计算的一个单机版缩略，如何将这种单机的工作分拆，变成集群工作协同，其实就是分布式计算框架设计所涉及的。BEA和VMWare合作采用虚拟机来构建集群，无非就是希望使得计算机硬件能够类似于应用程序中的资源池中的资源，使用者无需关心资源的分配情况，最大化了硬件资源的使用价值。分布式计算也是如此，具体的计算任务交由哪一台机器执行，执行后由谁来汇总，这都由分布式框架的Master来抉择，而使用者只需简单的将待分析内容的提供给分布式计算系统作为输入，就可以得到分布式计算后的结果。Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，亚马逊，Facebook,Yahoo等等。对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析，服务集成平台的日志量将会很大，这也正好符合了分布式计算的适用场景（日志分析，索引建立就是两大应用场景）。什么是HadoopHadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是任务的分解与结果的汇总。HDFS是Hadoop分布式文件系统的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map,Reduce，Map（展开）就是将一个任务分解成为多个任务，Reduce就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。这不是什么新思想，其实在前面提到了多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。大学老师上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果在汇总起来，这就是Reduce要做的工作。图1MapReduce上图就是MapReduce大致的结构图，在Map前还可能会对输入的数据有split的过程，保证任务并行效率，在Map之后还会有shuffle的过程，对于提高Reduce的效率以及减小数据传输的压力有很大的帮助。后面会具体提及这些部分的细节。根据流程图来说一下具体一个任务执行的情况。1.在分布式环境中客户端创建任务并提交。2.InputFormat做Map前的预处理，主要负责以下工作：1.验证输入的格式是否符合JobConfig的输入定义，这个在实现Map和构建Conf的时候就会知道，不定义可以是Writable的任意子类。2.将input的文件切分为逻辑上的输入InputSplit，其实这就是在上面提到的在分布式文件系统中blocksize是有大小限制的，因此大文件会被划分为多个block。3.通过RecordReader来再次处理inputsplit为一组records，输出给Map。（inputsplit只是逻辑切分的第一步，但是如何根据文件中的信息来切分还需要RecordReader来实现，例如最简单的默认方式就是回车换行的切分）3.RecordReader处理后的结果作为Map的输入，Map执行定义的Map逻辑，输出处理后的key和value对应到临时中间文件。4.Combiner可选择配置，主要作用是在每一个Map执行完分析以后，在本地优先作Reduce的工作，减少在Reduce过程中的数据传输量。5.Partitioner可选择配置，主要作用是在多个Reduce的情况下，指定Map的结果由某一个Reduce处理，每一个Reduce都会有单独的输出文件。（后面的代码实例中有介绍使用场景）6.Reduce执行具体的业务逻辑，并且将处理结果输出给OutputFormat。7.OutputFormat的职责是，验证输出目录是否已经存在，同时验证输出结果类型是否如Config中配置，最后输出Reduce汇总后的结果。HDFS是分布式计算的存储基石，Hadoop的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。分布式文件系统基本的几个特点：1.对于整个集群有单一的命名空间。2.数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在。3.文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而且根据配置会有复制文件块来保证数据的安全性。图2HDFS上图中展现了整个HDFS三个重要角色：NameNode,DataNode,Client。NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间，集群配置信息，存储块的复制。NameNode会存储文件系统的Meta-data在内存中，这些信息主要包括了文件信息，每一个文件对应的文件块的信息，每一个文件块在DataNode的信息。DataNode是文件存储的基本单元。它存储Block在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性的发送所有存在的block的报告给NameNode。Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。这里通过三个操作来说明他们之间的交互关系。文件写入：1.Client向NameNode发起文件写入的请求。2.NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。3.Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。文件读取：1.Client向NameNode发起文件读取的请求。2.NameNode返回文件存储的DataNode的信息。3.Client读取文件信息。文件Block复制：1.NameNode发现部分文件的block不符合最小复制数或者部分DataNode失效。2.通知DataNode相互复制Block。3.DataNode开始直接相互复制。最后在说一下HDFS的几个设计特点：（对于框架设计值得借鉴）1．Block的放置默认不配置，一个Block会有三份备份。一份放在NameNode指定的DataNode，另一份放在与指定DataNode非同一Rack上的DataNode，最后一份放在与指定DataNode同一Rack上的DataNode上。备份无非就是为了数据安全，考虑同一Rack的失败情况以及不同Rack之间数据拷贝性能问题就采用这种配置方式。2．心跳检测DataNode的健康状况，如果发现问题就采取数据备份的方式来保证数据的安全性。3．数据复制。（DataNode失败的时候，需要平衡DataNode的存储利用率的时候，需要平衡DataNode数据交互压力的时候）这里先说一下，使用HDFS的balancer命令，可以配置一个Threshold来平衡每一个DataNode磁盘利用率。例如设置了Threshold为10%，那么执行balancer命令的时候，首先统计所有DataNode的磁盘利用率的均值，然后判断如果某一个DataNode的磁盘利用率超过这个均值Threshold以上，那么将会把这个DataNode的block转移到磁盘利用率低的DataNode，这对于新节点的加入来说十分有用。4．数据交验。采用CRC32作数据交验。在文件Block写入的时候除了写入数据还会写入交验信息，在读取的时候需要交验后再读入。5．NameNode是单点。如果失败的话，任务处理信息将会纪录在本地文件系统和远端的文件系统中。6．数据管道性的写入。当客户端要写入文件到DataNode上，首先客户端读取一个Block然后写到第一个DataNode上，然后由第一个DataNode传递到备份的DataNode上，一直到所有需要写入这个Block的NataNode都成功写入，客户端才会继续开始写下一个Block。7．安全模式。在分布式文件系统启动的时候，开始的时候会有安全模式，当分布式文件系统处于安全模式的情况下，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。安全模式主要是为了系统启动的时候检查各个DataNode上数据块的有效性，同时根据策略必要的复制或者删除部分数据块。运行期通过命令也可以进入安全模式。在实践过程中，系统启动的时候去修改和删除文件也会有安全模式不允许修改的出错提示，只需要等待一会儿即可。在Hadoop的系统中，会有一台Master，主要负责NameNode的工作以及JobTracker的工作。JobTracker是的主要职责就是启动，跟踪，调度各个Slave的任务执行。还会有多台Slave，每一台Slave通常具有DataNode的功能以及TaskTracker的工作。TaskTracker根据应用要求来结合本地数据执行Map任务以及Reduce任务。说到这里，就要提到分布式计算的最重要的一个设计点：MovingComputationisCheaperthanMovingData。就是在分布式处理中，移动数据的代价总是高于转移计算的代价。简单来说就是分而治之的工作，需要将数据也分而存储，本地任务处理本地数据然后归总，这样才会保证分布式计算的高效性。Hadoop的优点：官方网站已经给了很多的说明，这里就大致说一下其优点及使用的场景（没有不好的工具，只用不适用的工具，因此选择好场景才能够真正发挥分布式计算的作用）1．可扩展。不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。2．经济。框架可以运行在任何普通的PC上。3．可靠。分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。4．高效。分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合LocalData处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。使用场景：个人觉得最适合的就是海量数据的分析，其实Google最早提出MapReduce也就是为了海量数据分析。同时HDFS最早是为了搜索引擎实现而开发的，后来才被用于分布式计算框架中。海量数据被分割于多个节点，然后由每一个节点并行计算，将得出结果归并到输出。同时第一阶段的输出又可以作为下一阶段计算的输入，因此可以想象到一个树状结构的分布式计算图，在不同阶段都有不同产出，同时并行和串行结合的计算也可以很好的在分布式集群的资源下得以高效的处理。五、实验目的：体会如何有效的使用分布式文件系统处理海量数据，比如查询，检索，下载等，以加深学生对Java分布式网络编程分析、设计与实现方法的理解。实验对比单机，两台，三台，甚至四台或多台（条件允许的话）物理机和虚拟机在执行sort,wordcount时的运行速度。六、实验内容：在Linux系统上安装Hadoop分布式文件系统，并完成HDFS的搭建，并且尝试在所搭建成功的集成系统上进行文件批量传送，下载等。七、实验器材（设备、元器件）：需要3台pc机，一台作为namenode，两