什么是hadoop
Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
Hadoop运行模式
本地模式和为分布式模式都是单机运行
完全分布模式即是多台服务器组成分布式环境
Hadoop集群中的组件
Name Node-负责存储文件的元数据，例如文件位置，文件目录结构
Data Node-负责存储文件块数据
Secondary Name Node-负责对Name Node的数据进行备份
Node Manger-执行任务
Resource Manager负责资源调度
HDFS定义
是一个分布式文件系统，适合一次写入多次写出的场景，对于文件只能追加不能修改，适合用于数据分析
HDFS优缺点
优点：
高容错性-能够自动保存多个副本，在一个副本丢失时可以进行恢复
适合进行大规模数据的处理
可以在廉价机器上构建，有可靠性
缺点：
不适合低延迟数据访问
无法高效的存储大量小文件
不支持文件并发写入
仅支持数据追加，不支持数据修改
HDFS中的组件
Name Node负责管理名称空间，管理数据映射信息，处理客户端的请求
Data Node负责存储数据，执行数据读写操作
Client负责与前两个组件进行交互，获取文件信息并读取或者写入数据，同时提供一些命令操作HDFS
Secondary Name Node负责备份Name Node，在紧急情况下，可以接替Name Node的工作
*H DFS采用块存储，2.0中一个块大小是128MB
HDFS写数据流程
1）客户端通过分布式文件系统模块（Distributed FileSystem）向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否存在，父目录是否存在；
2）NameNode返回是否可以上传文件；
3）客户端请求第一个Block上传到哪几个DataNode服务器上；
4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1,dn2,dn3;
5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2,dn2调用dn3,将这个通信管道建立完；
6）dn1,dn2,dn3逐级应答客户端；
7）客户端开始往dn1上传第一个block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存)，以Packet为单位，dn1收到一个Packet传给dn2,dn2传给dn3,dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答；
8）当一个Block传输完成后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器（重复执行3-7步）。
HDFS数据备份
Name Node内存中的元数据序列化后会形成Fsimage文件，用于在磁盘中备份元数据
每当有元数据更新或者添加元数据的时候，修改元数据同时追加到edit文件中，记录客户端更新元数据的每一步操作
一旦Name Node断电，系统会合并Fsimage文件和Edits文件，合成新的元数据，其中Secondary Name Node专门用于合并两个文件，接替Name Node的工作
小文件对HDFS的危害
小文件过多会占用Name Node的内存，因为每一个元数据都会占用一份内存，会造成内存空间不足
如果有大量小文件，会造成寻道时间大于读取文件的时间，这与其设计原理相悖，并且会严重影响运行速度
如果访问小文件，必须跳转Data Node，严重降低读取性能
Mapreduce原理
它是一个分布式运算框架，其中Map函数用于数据预处理，输入和输出都是键值对形式，处理好的数据会送入Reduce阶段，对每一组简直进行处理，形成最后的输出
Mapreduce优缺点
优点：易于编程，有良好的扩展性
具备高容错性适合处理海量数据
缺点：不擅长实时计算和流使式计算，只能处理静态数据
不擅长有向图计算（spark擅长），因为需要将数据写入磁盘，会造成大量磁盘IO
Hadoop数据压缩的方式
deflate，Gzip，Bzip，前两种不支持切片
mapreduce性能瓶颈
1.计算机性能
2.IO操作优化
数据倾斜，任务设置不合理，Map时间过长，小文件过多，大文件过多等
MapReduce优化方法
在数据输入阶段，合并小文件，减少数据装载次数
在Map阶段减少溢写和合并次数，缩短整体时间，减少IO
合理设置Map和reduce任务数量，避免造成资源竞争或者处理超时
数据倾斜
一种是某一区域的数据量远远大于区域
一种是部分记录的大小的大小远远大于平均值
导致大部分的任务运行速度快，小部分的任务运行速度很慢，或者出现内存异常
如何缓解数据倾斜？
1抽样和范围分区
2自定义分区
3使用combine减少数据倾斜，聚合并精简数据，例如将相同key的数据进行合并
4尽量采用Map Join避免使用Reduce join这样可以省略shuffle阶段，提高磁盘IO效率
5通过随机前缀重新设计键值，针对聚合类的数据倾斜，可以在map阶段添加随机后缀，是的分区的时候能够分到不同节点，然后再重新进行一次全局聚合
HDFS小文件优化方法
HDFS上每个文件都需要建立一个索引，文件过多就会产生大量的索引文件，不仅占用内存空间，也会导致索引速度大幅度降低
优化方法：
在数据采集阶段将小文件合并成大文件再上传
在业务处理钱，在HDFS上使用Map Reduce进行文件合并
可以使用CombineTextInputFormat提高效率
参考博客https://blog.csdn.net/weixin_44123362/article/details/130230531