Hadoop 深入浅出学习记录1

目前活跃的项目有：

Common

Avro

MapReduce

HDFS

Pig

Hive

Hbase

ZooKeeper

Sqoop

Oozie

HDFS设计目标

very large files

单个文件的大小可以很大，可以达到几百G，文件总的大小可以到T和P级别。

streaming 数据获取

一次写，多次读，可以向文件结尾添加新的内容，不允许在中间修改内容

commodity hardware

不需要非常昂贵的硬件，hadoop也可以运行在廉价的系统上（普通的硬件设备）。

不适合的场景

低延迟的数据获取，因为Hadoop设计目标是支持大文件，如果需要读取一个文件当中很小的一部分，并且得到很快的响应，则并不适合。

lots of small files

多次写入，对文件内容任意的修改

HDFS架构

在Hadoop中一个文件被分为大小固定的多个文件快，分别存储在集群中的节点中。块大小的默认值为64M。

一台主机支持的容量有限，多台主机使得可以存储的容量曾江。

文件分块存储，读取速度可以提高。

硬件出错的情况是很正常的，所以同一个文件块会在不同的节点上进行冗余的存储。

我们将文件分块存储到不同节点后，也需要知道文件的分块信息

一个文件多少个块，一个块有多少个副本，每个人副本存储的位置。

这些信息是保存在namenode中（namenode 中保存整个文件系统的目录信息，文件信息以及文件相应的分块信息）。

所以就涉及到namenode的备份问题，对namenode的备份最开始的备份措施是冷备份，就是关键信息存储到磁盘中，或者同步到冗余节点中，需要手动去恢复，在最新的版本Hadoop2.x中，facebook做了一个布丁，会有两个namenode，一个为active，一个为standby的，active的namenode失败后，standby会自动切换为activenode。（HDFS的HA策略）