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Introduction to Big Data Technologies

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

“Big data”这个词很容易被提起，但是它背后真正的含义却并不太清楚。究竟什么是“big data”，它为什么如此重要？许多公司、组织和政府都已经在实施大数据解决方案，但却始终没有得到广泛认同。那么，什么才是真正的“big data”呢？又有哪些技术可以帮助企业实现“big data”的价值？本文试图通过阐述这些问题，以及提供一些相关的知识点和案例，帮助读者更加全面地理解和掌握大数据技术。

2.基本概念与术语

2.1 大数据的定义

“Big data”的中文是指数据量巨大的海量数据集，从字面上看，“big”和“data”显然是相互关联的两个字。那么，到底什么是“big data”呢？“Big data”最早由麻省理工学院（MIT）的皮亚杰（Pajoe）教授在1996年提出，他把“big data”定义为三种类型的数据集合：

  1. Volume: 数据的体积足够大，能够容纳整个网络甚至互联网。
  2. Variety: 数据类型丰富多样，包括图像、文本、视频、音频等各种形式的数据。
  3. Velocity: 数据的产生速度快，实时生成、实时流动、高速移动。

随着互联网、通讯网络和社会媒体的发展，当代互联网产品和服务必将产生海量的数据，这些数据构成了“big data”。这种数据不仅数量巨大，而且随着时间推移呈现出越来越复杂、动态的特征，因而使得传统的数据处理方法根本无法有效应对这些数据。

2.2 Hadoop的定义

Hadoop是一个开源框架，它允许用户存储和处理超大型数据集。Hadoop通常用于大数据分析、实时计算和机器学习等领域。由于Hadoop框架高度可扩展性、灵活性及弹性，使其在云计算、大数据分析、金融交易、物联网等诸多领域均有广泛应用。

2.3 MapReduce的定义

MapReduce是一种编程模型，它可以将海量数据分割成多个块，并通过分布式计算集群并行处理。MapReduce分为两个阶段：映射阶段和减少阶段。

  1. 映射阶段：它将输入文件分割成一系列键值对。
  2. 归约阶段：它根据映射阶段的输出计算最终结果。

Apache Hadoop 使用 MapReduce 来处理大规模数据集。基于此模型的系统一般具有以下特征：

  1. 分布式计算：处理任务跨越多个节点，充分利用集群资源，提升性能。
  2. 内存计算：利用集群中各个节点的内存进行快速运算。
  3. 可靠性：系统具备容错能力，保证计算结果正确无误。
  4. 自动调度：系统能够自动管理资源分配和任务调度。

2.4 NoSQL数据库的定义

NoSQL是非关系型数据库的统称。它是一种新型的数据库技术，旨在通过扩展关系型数据库的限制来克服这一缺陷。NoSQL数据库中的数据模型和关系型数据库非常不同，采用不同的方式来表示数据。典型的NoSQL数据库有 Cassandra、MongoDB、Redis和Neo4j。

2.5 图计算的定义

图计算是一种用来处理复杂网络结构的数据分析方法。图结构通常包含节点（Vertex）和边（Edge），节点代表实体或对象，边代表关系或联系。图计算可以用来发现隐藏在数据之间的关系、预测潜在的风险以及寻找最佳路径。目前，图计算技术已成为大数据发展的一个重要趋势。

2.6 列式数据库的定义

列式数据库是一种分布式数据库技术，其中表按列存储，而不是按行存储。它可以降低数据重复和冗余，通过压缩数据节省空间。Apache Hive 是 Apache Hadoop 的一个子项目，它支持类似于 SQL 的查询语言。它的优点是能够快速执行复杂的分析，并且易于管理。Hive 可以连接多个数据源并提供统一的视图。

2.7 流计算的定义

流计算是一种新兴的分布式计算技术，它以连续的方式处理大量数据，包括事件、日志、以及实时数据。它可以实时处理来自各种数据源的海量数据，并在几秒内返回结果。Apache Storm 是 Apache Hadoop 的一个子项目，它是一个开源的分布式实时计算引擎，适用于实时分析、报告、实时监控等场景。Storm 提供了一个简单的编程模型，开发人员只需声明执行某种操作即可，而不需要考虑容错、恢复、或者容量规划。

2.8 OLAP的定义

Online Analytical Processing（OLAP）是一种多维分析处理方法，它主要用于处理大量、复杂的数据集。OLAP通过对数据进行切片、汇总、聚合等操作，生成多维数据集，用于进行复杂查询和分析。通过OLAP技术，企业就可以获取决策支持所需的信息，从而实现决策支撑。

3.核心算法原理与操作步骤

3.1 分布式文件系统HDFS

（1）分布式文件系统

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中关键组件之一。HDFS主要用于海量数据的存储和处理，主要由两部分组成：NameNode和DataNode。

  1. NameNode：NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块分布，同时协调客户端对文件的访问。NameNode的职责就是管理数据块的布局，它维护一个FSImage文件，该文件记录了HDFS文件系统的静态信息，如文件列表，目录结构等。NameNode还会向其它NameNode发送心跳信号，保持高可用状态。
  2. DataNode：DataNode负责存储实际的数据，每个DataNode都有一定数量的磁盘空间，用于存储HDFS中的数据块。

HDFS具备以下特性：

  1. 高容错性：HDFS采用主-备模式部署，具有良好的容错性。如果NameNode或者DataNode宕机，另一台服务器会接管相应工作。
  2. 高吞吐量：HDFS支持大量数据读写，因此可以作为高性能的分布式文件系统使用。
  3. 弹性扩缩容：HDFS可以方便的动态添加或删除DataNodes，方便集群容量的调整。

HDFS提供了以下命令，可以操作HDFS：

  1. fsck：检查文件系统的一致性。
  2. balancer：平衡HDFS集群。
  3. dfsadmin：管理HDFS。

（2）HDFS的访问模式

HDFS可以采用如下两种访问模式：

  1. 直接访问模式：访问HDFS的文件和目录，需要指定DataNode地址。例如：hdfs://host1:port/file_path。
  2. 间接访问模式：访问HDFS的文件和目录，不需要指定DataNode地址。HDFS会根据文件的长度和块大小，决定访问哪些DataNode。

（3）HDFS的文件读写流程

当客户端要读取或者写入HDFS中的文件时，它首先会请求NameNode获取元数据信息，然后再根据元数据信息访问对应的DataNode读取文件。下图展示了读取文件的流程：

  1. Client端：客户端连接到NameNode，发送读文件或者写文件的请求。
  2. NameNode：NameNode从FSImage文件中读取元数据信息，并确定应该去哪个DataNode读取或者写入文件。
  3. Datanode：Datanode接收客户端请求，并从磁盘上读取数据或者写入数据。

（4）HDFS的读写效率

HDFS的文件读写效率非常高，因为它采用的是分块存放的方式，并且提供了快照机制，可以提高数据安全性。快照可以把当前HDFS的文件系统状态保存下来，这样就可以随时回滚到之前的某个版本。除此之外，HDFS采用了副本机制，默认情况下，每一个文件都会有3个副本。HDFS的读写效率可以达到PB级别。

（5）HDFS的访问控制

HDFS支持用户访问权限控制，可以通过以下命令设置：

  1. setfacl -m user:hadoop:rwx file_path：授权给用户hadoop对某个目录拥有读写权限；
  2. setfacl -x user:hadoop file_path：收回对某个目录的读写权限；
  3. getfacl file_path：查看某个目录的权限配置。

HDFS的权限控制粒度比较细，可以针对目录和文件分别进行权限控制。

3.2 分布式计算框架YARN

（1）YARN概述

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理系统，它是一个集群资源管理器，能够为上层的应用程序和框架提供资源管理和调度服务。YARN构建在HDFS之上，与HDFS一样，也有一个NameNode和DataNodes。但是，YARN和HDFS之间存在一些差别：

  1. YARN中的ResourceManager：它是资源管理器，负责整个集群资源的管理和分配。ResourceManager的职责包括：

    • 对应用提交的要求进行优先级排序；
    • 针对队列管理系统资源；
    • 为应用分配可用资源；
    • 监视集群上应用程序的运行状态；
    • 管理生命周期管理、安全性等方面的功能。

  2. NodeManager：每个结点（NodeManager）是一个单独的进程，它运行在每个结点上，负责管理和监视所在结点上的资源使用情况。NodeManager的职责包括：

    • 启动和停止容器；
    • 监视和管理容器的资源使用情况；
    • 将运行状况报告给ResourceManager；
    • 将请求发送给ApplicationMaster。

（2）YARN调度过程

YARN的调度过程由以下几个阶段组成：

  1. 申请资源阶段：RM向NM请求资源，NM向资源申请者提供所需资源，资源申请者将资源封装成Container。
  2. 容器分配阶段：将Container分配到RM上的不同NodeManager上。
  3. 初始化阶段：Container启动之后，NM向AM发送初始化指令。
  4. 启动任务阶段：AM启动所有的任务。
  5. 监控阶段：监控AM和NM的运行状态。

（3）YARN的HA架构

为了保证YARN集群的高可用性，可以部署多个NameNode和 ResourceManager，以及多个NodeManager。其中，Active NameNode和 Active ResourceManager为主备模式，Standby NameNode和 Standby ResourceManager为失效模式。

  1. Active NameNode：NameNode处于活动状态，提供NameNode服务，处理客户端读写请求，处理NameNode状态信息的更新等。
  2. Standby NameNode：NameNode处于备用状态，当主NameNode出现故障时，指向备用NameNode，以便提供NameNode服务。
  3. Active ResourceManager：ResourceManager处于活动状态，接受客户端的Job请求，向各个NodeManager分配Container，并对Container进行重启和失败处理等。
  4. Standby ResourceManager：ResourceManager处于备用状态，当主ResourceManager出现故障时，指向备用ResourceManager，以便提供ResourceManager服务。
  5. NodeManager：NodeManager是YARN集群的工作节点，承载着AM和Containers的资源管理工作。任何节点都可以作为NodeManager加入集群。

3.3 分布式计算框架Spark

（1）Spark概述

Spark是一个快速、可扩展、可弹性的大数据分析引擎，它支持Java、Scala、Python、R等多种编程语言。Spark是用Scala编写的，既支持批处理，也支持交互式查询。Spark可以利用磁盘持久化或内存中缓存的方式来提升查询的响应速度。

Spark的基本组件包括：

  1. Spark Core：Spark Core包含了共用的计算抽象API、序列化工具、DAG（有向无环图）优化、内存管理和分布式运行时等模块。
  2. Spark SQL：Spark SQL支持SQL语法，能够轻松地处理结构化数据。
  3. Spark Streaming：Spark Streaming支持流式数据处理，能够快速处理实时数据。
  4. MLib：MLib是Spark的机器学习库，支持各种机器学习算法。

Spark的三个主要特性：

  1. 快速处理能力：Spark能够快速处理大量的数据，支持TB级的数据量，每秒钟处理超过100亿条数据。
  2. 可扩展性：Spark支持弹性扩展，可以自动增加或减少集群的计算资源。
  3. 高容错性：Spark具有高容错性，可以在节点失败时自动切换。

（2）Spark驱动程序

Spark驱动程序是用户编写并提交到集群上执行的程序，它包含driver main()函数。Spark驱动程序包括以下几个部分：

  1. SparkSession：SparkSession是Spark程序的入口点，创建DataFrame，注册临时表等。
  2. Resilient Distributed Datasets (RDDs)：RDD是Spark中不可变的、分区的数据集，表示离散的、并行的、元素集合。
  3. Transformations：transformations操作用于转换RDDs，生成新的RDDs。
  4. Actions：actions操作用于触发计算，并返回结果。

SparkContext是Spark驱动程序的入口点，它代表了Spark的上下文环境，包含Spark的一些配置和全局信息。

（3）Spark执行流程

Spark的执行流程可以分为以下四个阶段：

  1. 创建RDDs：通过外部数据源创建RDDs。
  2. 数据局部化（Locality Sensitive Hashing，LSH）：Spark会尝试将数据集按照hash partition分区，以便尽可能本地化处理。
  3. 作业调度：Spark调度程序会根据RDD依赖关系计算每个RDD的分区位置。
  4. 执行任务：Spark执行程序将作业转换为运行任务，并在集群中执行它们。

（4）Spark调优参数

Spark的调优参数有很多，这里只是简单地介绍一下常用的参数。

  1. spark.executor.memory：设置每个Executor使用的内存大小。
  2. spark.num.executors：设置Spark集群中Executor的数量。
  3. spark.default.parallelism：设置每个Stage的默认分区数。
  4. spark.shuffle.partitions：设置RDD shuffle时使用的partition数目。
  5. spark.dynamicAllocation.enabled：设置是否开启Spark Executor动态分配功能。

4.具体代码实例及解释说明

4.1 分布式文件系统HDFS的代码示例

（1）下载并安装HDFS

复制代码 
    sudo vi /etc/profile
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
    source /etc/profile
    
    cd /opt/hadoop-<version>/bin
    ./start-dfs.sh
    ./start-yarn.sh
    
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

（2）创建一个文件夹并上传文件

使用SSH登录到主节点（NameNode）。创建一个文件夹，如 /user/test/ ，并切换到该目录：

复制代码 
    mkdir /user/test/
    cd /user/test/
    
      
    
    代码解读

上传文件到HDFS中，可以使用 hdfs dfs -put 命令：

复制代码 
    hdfs dfs -put <local_file> <hdfs_directory>
    
    
    代码解读

例如，上传当前目录下的所有文件到HDFS：

复制代码 
    hdfs dfs -put. hdfs:///user/test
    
    
    代码解读

（3）下载HDFS文件到本地

下载HDFS文件到本地，可以使用 hdfs dfs -get 命令：

复制代码 
    hdfs dfs -get <hdfs_file> <local_directory>
    
    
    代码解读

例如，下载 HDFS 中的 /user/test/input.txt 文件到本地：

复制代码 
    hdfs dfs -get hdfs:///user/test/input.txt./
    
    
    代码解读

（4）查看HDFS文件属性

可以使用 hdfs dfs -stat 命令查看HDFS文件属性：

复制代码 
    hdfs dfs -stat <hdfs_file>
    
    
    代码解读

例如，查看 /user/test/output.txt 文件的详细信息：

复制代码 
    hdfs dfs -stat output.txt
    
    
    代码解读

（5）删除HDFS文件

可以使用 hdfs dfs -rm 命令删除HDFS文件：

复制代码 
    hdfs dfs -rm <hdfs_file>
    
    
    代码解读

例如，删除 /user/test/output.txt 文件：

复制代码 
    hdfs dfs -rm output.txt
    
    
    代码解读

（6）关闭HDFS集群

关闭HDFS集群需要先停止NameNode和DataNode，然后再停止YARN ResourceManager。

复制代码 
    cd /opt/hadoop-<version>/sbin
    ./stop-dfs.sh
    ./stop-yarn.sh
    
      
      
    
    代码解读

4.2 分布式计算框架YARN的代码示例

（1）下载并安装YARN

复制代码 
    sudo vi /etc/profile
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
    source /etc/profile
    
    cd /opt/hadoop-<version>/bin
    ./start-yarn.sh
    
      
      
      
      
      
    
    代码解读

（2）运行一个简单的WordCount示例

创建一个名为wordcount.py的文件，内容如下：

复制代码 
    from operator import add
    import sys
    from pyspark import SparkConf, SparkContext
    
    if __name__ == "__main__":
    conf = SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local[*]") # 配置Spark应用名称和运行模式
    sc = SparkContext(conf=conf)
    
    lines = sc.textFile(sys.argv[1]) # 从输入文件中读取文本
    words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" ")) # 以空格为分隔符拆分单词
    wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(add) # 计数单词数量
    
    wordCounts.saveAsTextFile(sys.argv[2]) # 保存结果文件
    sc.stop() # 关闭Spark Context
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

然后，运行 WordCount 程序，注意把 <input_file> 和 <output_dir> 替换成实际的值：

复制代码 
    spark-submit --master yarn \
      --deploy-mode client \
      --num-executors 2 \
      --executor-memory 2g \
      wordcount.py <input_file> <output_dir>
    
      
      
      
      
    
    代码解读

（3）查看YARN Web UI

YARN Web UI的默认端口号为8088，打开浏览器，输入http:// :8088，即可看到集群中所有节点的资源信息。

（4）关闭YARN集群

关闭YARN集群需要先停止ResourceManager，然后再停止NameNode和DataNode。

复制代码 
    cd /opt/hadoop-<version>/sbin
    ./stop-yarn.sh
    
      
    
    代码解读

4.3 分布式计算框架Spark的代码示例

（1）下载并安装Spark

复制代码 
    cat >> conf/slaves << EOF
    slave1
    slave2
    EOF
    
      
      
      
    
    代码解读

（2）运行一个简单的WordCount示例

创建一个名为wordcount.scala的文件，内容如下：

复制代码 
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    
    object WordCount {
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count")
     .setMaster("spark://localhost:7077") // 设置运行模式
    val sc = new SparkContext(conf)
    
    val input = "some text here" // 待统计文字
    val rdd = sc.parallelize(input.split("\ s+")) // 以空白字符为分隔符分割文字
    val counts = rdd.countByValue() // 统计次数
    
    for ((word, count) <- counts) {
      println("%s : %d".format(word, count)) // 打印结果
    }
    
    sc.stop() // 关闭Spark Context
      }
    }
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

编译并打包WordCount程序，创建运行脚本 run-wordcount.sh 内容如下：

复制代码 
    #!/bin/bash
    
    $SPARK_HOME/bin/spark-submit \
      --class WordCount \
      --master spark://localhost:7077 \
      target/scala-*/wordcount_*.jar \
      some\ text\ here myresult.txt
    
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

在运行脚本中替换 $SPARK_HOME 为实际的Spark安装目录，并运行 run-wordcount.sh 脚本。

（3）查看Spark Web UI

Spark Web UI的默认端口号为8080，打开浏览器，输入http:// :8080，即可看到Spark应用程序的详细信息。

（4）关闭Spark集群

关闭Spark集群需要先停止所有Spark应用程序，然后再停止Spark Master。

复制代码 
    ./sbin/stop-all.sh
    
    
    代码解读

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