Hadoop云主机：高效大数据处理的完美解决方案 (hadoop 云主机)

在当今信息大爆炸的时代，数据已经成为了一个公司的核心资源，而处理这些数据需要一种高效的解决方案，这时候Hadoop云主机就能提供完美的解决方案。

什么是Hadoop云主机？

Hadoop是一种高效的大数据处理框架，它能够分布式处理海量数据的计算，存储和分析。而Hadoop云主机是利用云计算的技术，将Hadoop运行在云上，可以通过控制面板轻松管理Hadoop集群，同时提供了各种专业的技术支持和安全保障。

Hadoop云主机的优势

1.成本效益

传统的大数据处理需要大量的投入，而Hadoop云主机却可以降低成本，把资源等优势与原生的云计算结合，大大降低了维护和管理成本。

2.高效性

Hadoop的分布式处理能力可以极大地提高运算速度，并能扩展到任意数量的计算机集群，使得数据的处理效率得到极大的提升。

3.可扩展性

Hadoop云主机具有非常强大的可扩展性，这意味着用户可以随时根据自己的需要，来应对变化，在需要时增加或减少集群中的节点。

4.安全性

Hadoop云主机具有非常强大的安全性，所有数据都可以进行加密存储，确保了数据的安全和隐私，充分保护了客户数据。

5.易于使用

Hadoop云主机是一个完全自动化、轻松操作的平台，提供了一个友好的控制面板，可以让用户轻松管理整个集群，对于不懂技术的用户，也可以轻松操作。

Hadoop云主机的应用场景

1.大数据分析

因为拥有分布式计算的特性，Hadoop云主机使得数据分析变得轻松而高效。使用Hadoop云主机进行大数据分析，能够让用户用最小的成本代价得到最准确的分析结果。

2.日志分析

Hadoop云主机可以处理大量的日志数据，并且能够快速准确地分析大量数据。使用Hadoop云主机进行日志分析，能够让用户简单高效地了解自己的客户活动。

3.数据处理

Hadoop云主机还可以用于处理各种各样的数据集，包括基于位置的、社交媒体的和硬件传感器的数据。因此，采用Hadoop云主机进行数据处理是一个明智的选择。

结论

Hadoop云主机作为大数据处理的解决方案，能够提供安全可靠、高效灵活的服务，为用户的数据处理过程提供了很大的方便。随着用户对大数据处理需求的不断提高，Hadoop云主机的广泛应用将得到进一步的推广和普及。

相关问题拓展阅读：

• 云主机的优缺点是什么呢
• hadoop中主机有多少个进程是对的

云主机的优缺点是什么呢

一、云主机的优点

云主机主要有三大优点。

（1）便宜。

因为服务可以分散到多台服务器，因此能够充分利用资源，这样就降低了硬件、电力和维护成本。而且，云主机是根据使用量计费的，多用多付，少用少付，所以对小网站特别有利。

（2）可靠。

因为服务分布在多台服务器、甚至多个机房，所以不容易彻底宕机，抗灾容错能力强，可以保证长时间在线。

（3）可扩展性好（scalability）。

云主机的基本特点就是分布式架构，所以可以轻而易举地增加服务器，成倍扩展服务能力。

二、云主机的缺点

一些客户担心云主机的安全问题，感到对服务缺乏控制。

因为云主清困伏机只是提供网络接口，所以客答携户的数据必然全部服从云服务公司的安排，完全在后者控制之下。数据是否安全保密，取决于后者的职业道德和保护能力。

但是，这其实是一个”伪问题”，因为绝大多数情况下，云服务公司会比客户更在乎、也更善于保护数据。Paul Graham在《黑客与画家》一书中，就谈过这一点：

“反对者往往觉得我们的产品不安全，如果员工可以很容易地登录，那么坏人也可以很容易地登录。一些大公司觉得不能把客户的信用卡资料交给我们，而是放在自己的服务器上更安全。……但是事实上，他们的服务器就是没我们的安全，我们对数据的保护几乎肯定比他们好。想想看，谁能雇到更高水平的网络安全专家，是一个所有业务就是管理服务器的技术型创业公司，还是一家服装零售商？……而且我们比他们更关心数据的安全。如果一家服装零售商的服务器被入侵，最多只影响到这家公司本身，这件事也很可能在公司内部被掩盖起来，最严重的情况下可能还会有一个员工被解雇。但是，如果我们的服务器被入侵，就有成千上万家公司可能受到影响，这件事也许还会被当作新闻，发表在业内网站上面，使得我们生意做不下去，不得不关门歇业。如果你想把钱藏在安全的地方，请问你是选择家中床垫下面，还是选择银行？这个比喻对服务器管理的方方面面都适用，不仅是安全性，还包括正常运行时间、带宽、负载管理、备份等等，都是我们占优。”

三、如何选择云主机

一般来说，知名公司总是优先的选择。目前主要有三家：Amazon Web Services、NetDepot和Rackspace。但是，小公司也有自己的优势，比如满足个性化需求和更低的价格。

你可以根据客户服务、机房分布、可靠性、API的强大程度、安全措尺败施、价格等因素，进行综合考虑。

云主机是云计算在基础设施应用上的重要组成部分，位于云计算产业链金字塔底层，产品源自云计算烂汪平台。

优缺点还真的不好说，看一下买的时候需要注意些什么吧！因为一般都是基本的数据来支持这个优缺点的说法的。

通用处理能力

（1）CPU运算处理能力，如整数运算和浮点数运算的运算能力等

（2）内存处理能力，如数据的读、写速度等

（3）硬盘处理能力，如随机数据读写速度等饥丛仔

（4）网络传输能力，如流出与流入流量的TCP吞吐量等

（5）在线可用性，如主机可远程访问时间的比例等

（6）对弹性主机服务，弹性（向上扩展、向下扩展）的速度等

系统处理能力，对不同典型应用组件的支持能力，如

（1）Web网站

（2）J2EE应用

（3）关系数据库

（4）Hadoop

（5）邮件系统

（6）中间件等

行业应用承载能力，对行业不同典型产品的承载能力

（1）ERP产品，如SAP，金蝶、用友等

（2）CRM产品，如Oracle，Siebel等

（3）其他典型产郑配品

hadoop中主机有多少个进程是对的

概述：

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程稿世者序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。此外，Hadoop提供的分布式文件系统（HDFS）主要负责各个节点的数据存储，并实现了 高吞吐率的数据读写。

在分布式存储和分布式计算方面，Hadoop都是用从/从（Master/Slave）架构。在一个配置完整的集群上，想让Hadoop这头大 象奔跑起来，需要在集群中运行一系列后台(deamon）程序。不同的后台程序扮演不用的角色，这些角色由NameNode、DataNode、 Secondary NameNode、JobTracker、TaskTracker组成。其中NameNode、Secondary  NameNode、JobTracker运行在Master节点上，而在每个Slave节点上，部署一个DataNode和TaskTracker，以便 这个Slave服务器运行的数据处理程序能尽可能直接处理本机的数据。对Master节点需要特别说明的是，在小集群中，Secondary  NameNode可以属于某个从节点；在大型集群中，NameNode和JobTracker被分别部署在两台服务器上。

我们已经很熟悉这个5个进程，但是在使用的过程中，我们经常遇到问题，那么该如何入手解决这些问题。那么首先我们需了解的他们的原理和作用。

1.Namenode介绍

Namenode 管理者文件系统的Namespace。它维护着文件系统树(filesystem tree)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据(metadata)。管理这些信息的文件有两个，分别是Namespace 镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log)，这些信息被Cache在RAM中，当然，这两个文件也会被持久化存储在本地硬盘。Namenode记录着每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，但是他并不持久化存储这些信息，因为这些信息会在系统启动时从数据节点重建。

Namenode结构图课抽象为如图：

客户端(client)代表用户与namenode和datanode交互来访问整个文件系统。客户端提供了一些列的文件系统接口，因此我们在编程时，几乎无须知道datanode和namenode，即可完成我们所需要的功能。

1.1Namenode容错机制

没有Namenode，HDFS就不能工作。事实上，如果运行namenode的机器坏掉的话，系统中的文件将会完全丢失，因为没有其他方法能够将位于不同datanode上的文件块(blocks)重建文件。因此，namenode的容错机制非常重要，Hadoop提供了两种机制。

之一种方式是将持久化存储在本地硬盘的文件系统元数据备份。Hadoop可以通过配置来让Namenode将他的持久化状态文件写到不同的文件系统中。这种写操作是同步并且是原子化的。比较常见的配置是在将持久化状态写到本地硬盘的同时，也写入到一返唤个远程挂载的网络文件系统。

第二种方式是运行一个辅助的Namenode(Secondary Namenode)。 事实上Secondary Namenode并不能被用作Namenode它的主要作用是定期的将Namespace镜像与操作日志文件(edit log)合并，以防止操作日志文件(edit log)变得过大。通常，Secondary Namenode 运行在一个单独的物理机上，因为合并操作需要占用大量的CPU时间以及和Namenode相当的内存。辅助Namenode保存着合并后的Namespace镜像的一个备份，万一哪天Namenode宕机了，这个备份就可以用上了。

但是辅助Namenode总是落后于主Namenode，所以在Namenode宕机时，数据丢失是不可避免的。在这种情况下，一般的，要结合之一种方式中提到的远程挂载的网络文件系统(NFS)中的Namenode的元数据文件来使用，把NFS中的Namenode元数据文件，拷贝到辅助Namenode，并键薯把辅助Namenode作为主Namenode来运行。

2、Datanode介绍

Datanode是文件系统的工作节点，他们根据客户端或者是namenode的调度存储和检索数据，并且定期向namenode发送他们所存储的块(block)的列表。

集群中的每个服务器都运行一个DataNode后台程序，这个后台程序负责把HDFS数据块读写到本地的文件系统。当需要通过客户端读/写某个 数据时，先由NameNode告诉客户端去哪个DataNode进行具体的读/写操作，然后，客户端直接与这个DataNode服务器上的后台程序进行通 信，并且对相关的数据块进行读/写操作。

3、Secondary NameNode介绍

Secondary  NameNode是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序。就想NameNode一样，每个集群都有一个Secondary  NameNode，并且部署在一个单独的服务器上。Secondary  NameNode不同于NameNode，它不接受或者记录任何实时的数据变化，但是，它会与NameNode进行通信，以便定期地保存HDFS元数据的 快照。由于NameNode是单点的，通过Secondary  NameNode的快照功能，可以将NameNode的宕机时间和数据损失降低到最小。同时，如果NameNode发生问题，Secondary  NameNode可以及时地作为备用NameNode使用。

3.1NameNode的目录结构如下：

${dfs.name.dir}/current/VERSION

/edits

/fsimage

/fstime

3.2Secondary NameNode的目录结构如下：

${fs.checkpoint.dir}/current/VERSION

/edits

/fsimage

/fstime

/previous.checkpoint/VERSION

/edits

/fsimage

/fstime

如上图，Secondary NameNode主要是做Namespace image和Edit log合并的。

那么这两种文件是做什么的？当客户端执行写操作，则NameNode会在edit log记录下来，（我感觉这个文件有些像Oracle的online redo logo file）并在内存中保存一份文件系统的元数据。

Namespace image（fsimage）文件是文件系统元数据的持久化检查点，不会在写操作后马上更新，因为fsimage写非常慢（这个有比较像datafile）。

由于Edit log不断增长，在NameNode重启时，会造成长时间NameNode处于安全模式，不可用状态，是非常不符合Hadoop的设计初衷。所以要周期性合并Edit log，但是这个工作由NameNode来完成，会占用大量资源，这样就出现了Secondary NameNode，它可以进行image检查点的处理工作。步骤如下：

（1）Secondary NameNode请求NameNode进行edit log的滚动（即创建一个新的edit log），将新的编辑操作记录到新生成的edit log文件；

（2）通过http get方式，读取NameNode上的fsimage和edits文件，到Secondary NameNode上；

（3）读取fsimage到内存中，即加载fsimage到内存，然后执行edits中所有操作（类似OracleDG，应用redo log），并生成一个新的fsimage文件，即这个检查点被创建；

（4）通过http post方式，将新的fsimage文件传送到NameNode；

（5）NameNode使用新的fsimage替换原来的fsimage文件，让（1）创建的edits替代原来的edits文件；并且更新fsimage文件的检查点时间。

整个处理过程完成。

Secondary NameNode的处理，是将fsimage和edites文件周期的合并，不会造成nameNode重启时造成长时间不可访问的情况。

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4、JobTracker介绍

JobTracker后台程序用来连接应用程序与Hadoop。用户代码提交到集群以后，由JobTracker决定哪个文件将被处理，并且为 不同的task分配节点。同时，它还监控所有的task，一旦某个task失败了，JobTracker就会自动重新开启这个task，在大多数情况下这 个task会被放在不用的节点上。每个Hadoop集群只有一个JobTracker，一般运行在集群的Master节点上。

下面我们详细介绍：

4.1JobClient

我们配置好作业之后，就可以向JobTracker提交该作业了，然后JobTracker才能安排适当的TaskTracker来完成该作业。那么MapReduce在这个过程中到底做了那些事情呢？这就是本文以及接下来的一片博文将要讨论的问题，当然本文主要是围绕客户端在作业的提交过程中的工作来展开。先从全局来把握这个过程吧！

在Hadoop中，作业是使用Job对象来抽象的，对于Job，我首先不得不介绍它的一个大家伙JobClient——客户端的实际工作者。JobClient除了自己完成一部分必要的工作外，还负责与JobTracker进行交互。所以客户端对Job的提交，绝大部分都是JobClient完成的，从上图中，我们可以得知JobClient提交Job的详细流程主要如下：

JobClient在获取了JobTracker为Job分配的id之后，会在JobTracker的系统目录(HDFS)下为该Job创建一个单独的目录，目录的名字即是Job的id，该目录下会包含文件job.xml、job.jar、job.split等，其中，job.xml文件记录了Job的详细配置信息，job.jar保存了用户定义的关于job的map、reduce操纵，job.split保存了job任务的切分信息。在上面的流程图中，我想详细阐述的是JobClient是任何配置Job的运行环境，以及如何对Job的输入数据进行切分。

4.2JobTracker

上面谈到了客户端的JobClient对一个作业的提交所做的工作，那么这里，就要好好的谈一谈JobTracker为作业的提交到底干了那些个事情——一.为作业生成一个Job；二.接受该作业。

我们都知道，客户端的JobClient把作业的所有相关信息都保存到了JobTracker的系统目录下(当然是HDFS了)，这样做的一个更大的好处就是客户端干了它所能干的事情同时也减少了服务器端JobTracker的负载。下面就来看看JobTracker是如何来完成客户端作业的提交的吧！哦。对了，在这里我不得不提的是客户端的JobClient向JobTracker正式提交作业时直传给了它一个改作业的JobId，这是因为与Job相关的所有信息已经存在于JobTracker的系统目录下，JobTracker只要根据JobId就能得到这个Job目录。

对于上面的Job的提交处理流程，我将简单的介绍以下几个过程：

1.创建Job的JobInProgress

JobInProgress对象详细的记录了Job的配置信息，以及它的执行情况，确切的来说应该是Job被分解的map、reduce任务。在JobInProgress对象的创建过程中，它主要干了两件事，一是把Job的job.xml、job.jar文件从Job目录copy到JobTracker的本地文件系统(job.xml->*/jobTracker/jobid.xml，job.jar->*/jobTracker/jobid.jar)；二是创建JobStatus和Job的mapTask、reduceTask存队列来跟踪Job的状态信息。

2.检查客户端是否有权限提交Job

JobTracker验证客户端是否有权限提交Job实际上是交给QueueManager来处理的。

3.检查当前mapreduce集群能够满足Job的内存需求

客户端提交作业之前，会根据实际的应用情况配置作业任务的内存需求，同时JobTracker为了提高作业的吞吐量会限制作业任务的内存需求，所以在Job的提交时，JobTracker需要检查Job的内存需求是否满足JobTracker的设置。

上面流程已经完毕，可以总结为下图：

5、TaskTracker介绍

TaskTracker与负责存储数据的DataNode相结合，其处理结构上也遵循主/从架构。JobTracker位于主节点，统领 MapReduce工作；而TaskTrackers位于从节点，独立管理各自的task。每个TaskTracker负责独立执行具体的task，而 JobTracker负责分配task。虽然每个从节点仅有一个唯一的一个TaskTracker，但是每个TaskTracker可以产生多个java 虚拟机（JVM），用于并行处理多个map以及reduce任务。TaskTracker的一个重要职责就是与JobTracker交互。如果 JobTracker无法准时地获取TaskTracker提交的信息，JobTracker就判定TaskTracker已经崩溃，并将任务分配给其他 节点处理。

5.1TaskTracker内部设计与实现

Hadoop采用master-slave的架构设计来实现Map-Reduce框架，它的JobTracker节点作为主控节点来管理和调度用户提交的作业，TaskTracker节点作为工作节点来负责执行JobTracker节点分配的Map/Reduce任务。整个集群由一个JobTracker节点和若干个TaskTracker节点组成，当然，JobTracker节点也负责对TaskTracker节点进行管理。在前面一系列的博文中，我已经比较系统地讲述了JobTracker节点内部的设计与实现，而在本文，我将对TaskTracker节点的内部设计与实现进行一次全面的概述。

TaskTracker节点作为工作节点不仅要和JobTracker节点进行频繁的交互来获取作业的任务并负责在本地执行他们，而且也要和其它的TaskTracker节点交互来协同完成同一个作业。因此，在目前的Hadoop-0.20.2.0实现版本中，对工作节点TaskTracker的设计主要包含三类组件：服务组件、管理组件、工作组件。服务组件不仅负责与其它的TaskTracker节点而且还负责与JobTracker节点之间的通信服务，管理组件负责对该节点上的任务、作业、JVM实例以及内存进行管理，工作组件则负责调度Map/Reduce任务的执行。这三大组件的详细构成如下：

下面来详细的介绍这三类组件：

服务组件

TaskTracker节点内部的服务组件不仅用来为TaskTracker节点、客户端提供服务，而且还负责向TaskTracker节点请求服务，这一类组件主要包括HttpServer、TaskReportServer、JobClient三大组件。

1.HttpServer

TaskTracker节点在其内部使用Jetty Web容器来开启http服务，这个http服务一是用来为客户端提供Task日志查询服务，二是用来提供数据传输服务，即在执行Reduce任务时是通过TaskTracker节点提供的该http服务来获取属于自己的map输出数据。这里需要详细介绍的是与该服务相关的配置参数，集群管理者可以通过TaskTracker节点的配置文件来配置该服务地址和端口号，对应的配置项为：mapred.task.tracker.http.address。同时，为了能够灵活的控制该该服务的吞吐量，管理者还可以设置该http服务的内部工作线程数量，对应的配置为：tasktracker.http.threads。

2.Task Reporter

TaskTracker节点在接收到JobTracker节点发送过来的Map/Reduce任务之后，会把它们交给JVM实例来执行，而自己则需要收集这些任务的执行进度信息，这就使得Task在JVM实例中执行的时候需要不断地向TaskTracker节点报告当前的执行情况。虽然TaskTracker节点和JVM实例在同一台机器上，但是它们之间的进程通信却是通过网络I/O来完成的(此处并不讨论这种通信方式的性能)，也就是TaskTracker节点在其内部开启一个端口来专门为任务实例提供进度报告服务。该服务地址可以通过配置项mapred.task.tracker.report.address来设置，而服务内部的工作线程的数量取2倍于该TaskTracker节点上的Map/Reduce Slot数量中的大者。

关于hadoop 云主机的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。