《大数据技术原理与应用》期末复习-Toy模板网

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桂林电子科技大学大数据课程复习笔记
考试范围：
教材:《大数据技术原理与应用》第三版林子雨
第1章：大数据概述 🎉
第2章：大数据处理架构Hadoop 🎉
第3章：分布式文件系统HDFS 🎉
第4章：分布式数据库HBase🎉
第5章：NoSQL数据库🎉
第7章：MapReduce🎉
第10章：Spark🎉
第11章：流计算(Storm)🎉

第1章大数据概述

重要知识点：
1、大数据的4V
数据量大：在Web2.0时代、网络用户数目极大，在视频、照片社交软件火热的今天，用户产生的数据量非常大。
数据类型繁多：有金融大数据、医疗大数据、城市大数据等等。
处理速度快：1分钟，新浪微博产生2万条微博，Twitter产生10万条推文。
价值密度低：例如监控视频的存储，没有调取监控视频用时可能价值并没有体现，但在使用时可能会产生很大的价值。

2、大数据的应用
智能汽车、能源、体育与娱乐等等、大数据应用非常广泛。

3、大数据关键技术
数据采集与预处理、数据存储和管理（HDFS）、数据处理与分析（如MapReduce）、数据安全和隐私保护。

4、大数据计算模式
批处理计算：对大规模数据的批量处理（MapReduce、Spark）
流计算：针对流数据的实时计算(Spark)
图计算：针对大规模图结构的数据的处理
查询分析计算：大规模数据的存储管理和查询分析（Hive）

5、大数据与云计算、物联网的关系

云计算为大数据提供技术基础、大数据为云计算提供用武之地。
物联网是大数据的重要来源、大数据技术为物联网数据分析提供支撑。
云计算为物联网提供海量数据存储能力，物联网为云计算技术提供了广阔的应用控件。

第2章大数据处理架构Hadoop

1、Hadoop的核心
HDFS是分布式文件存储系统(Hadoop Distributed File System) 、也是Hadoop的核心。

2、Hadoop的特性
高可靠性、高效性、高可扩展性、高容错性、成本低、支持操作系统与编程语言广泛

3、HDFS常用命令
创建文件夹(-p 递归创建) hadoop fs -mkdir -p /user/hadop
显示文件内容 hadoop fs -cat hdfs文件
文件上传 hadoop fs -put 本地 hdfs文件
删除文件夹 hadoop fs -rm -r hdfs文件夹
删除文件 hadoop fs -rm hdfs文件
切换目录：cd
查看文件与目录：ls -R(-R在hdfs为递归查看)
删除空目录：rmdir
复制文件或目录：cp
裁剪:mv
创建文件:touchz
拉取文件 get

第3章分布式系统 HDFS

1、 HDFS计算机集群结构
分布式文件系统把文件分布存储到多个计算机节点上、成千上万的计算机节点构成计算机集群。

2、 HDFS的结构
一个默认块大小为64MB,如果一个文件小于一个数据块的大小，在分布式文件系统，它并不占用整个数据块的存储空间。
名称节点负责文件和目录的创建、删除、和重命名等，同时管理着数据节点和文件快的映射关系。
数据节点负责数据的存储和读取，在存储时，由名称节点分配存储文职，客户端将数据直接写入相应数据节点。
为了保证数据的完整性，文件块会被赋值为多个副本存储到多个不同的节点上，而存储同一文件块的不同副本又会分布在不同的机架上。

3、 HDFS特点
优点：
兼容廉价的设备硬件。
流数据读写：支持流式方式来访问文件。
大数据集：单个文件可达到GB甚至TB级别
简单的文件模型：一次写入，多次读取。
强大的跨平台兼容性。
缺点：
不适合低延迟数据访问。
无法高效存储大量小文件。
不支持多用户写入及任意修改文件。

4、 HDFS的相关概念（重点）
重点：块、名称节点和数据节点与第二名称节点。
块：HDFS文件块的大小默认为64MB，一个文件会被拆分为多个块进行存储。(相关知识点:MapReduce中的Map任务一次只能处理一块中的数据。)
采用块抽象化的好处：支持大规模文件存储、简化系统设计、设和数据备份。
名称节点负责管理分布式文件系统的命名空间，保存了FsImage和EditLog.
FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和问价夹的元数据。
EditLog(操作日志文件)记录了所有针对文件的创建、删除、重命名、等操作。
名称节点存储文件名与文件在数据节点中的位置的映射关系、但并不是持久化存储在名称节点，而是当名称节点启动时扫描分布式文件系统得到的。
名称节点启动将FsImage加载到内存-> 重新执行EditLog->建立新的空FsImage和EditLog->工作记录时使用新的FsImage和EditLog当变大后系统写入到总的FsImage和EditLog内（工作模式请看第二名称节点）

数据节点 负责数据的存储和读取，根据客户端和名称节点的调度进行数据的存储和检索。也会定时向名称节点汇报自己的存储块列表信息。

第二名称节点：
功能：完成FsImage和EditLog的合并操作，减小EditLog文件大小。
EditLog和FsImage的合并操作：
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5、 HDFS体系结构
主从结构
客户端向名称节点请求文件名或者数据块号，名称节点将数据块号、数据块位置发送至客户端。
客户端与数据节点通信进行数据的读写操作。HDFS集群只有一个名称节点，其带宽、计算性能会影响整个系统的性能。

HDFS命名空间管理
HDFS集群只有一个命名空间,即/ some/some /some /some… ,向Linux的文件目录结构一样。

通信协议
HDFS通信协议建立在TCP/IP基础之上。
名称节点与数据节点采用数据节点协议进行交互。
客户端与数据节点交互通过远程过程调用(RPC)

HDFS体系结构局限性
命名空间限制、性能瓶颈(原因靠名称节点)、隔离问题（一个命名空间、和一个名称节点无法做到读写权限分配等）、集群可用性(一个名称节点)

6、 HDFS的存储原理
多副本冗余存储，加快了数据传输的速率、容易检查数据错误、保证数据的可靠性。

存放策略
HDFS默认的冗余复制因子是3，每一个文件块被保存到3个地方。
（1）如果是集群内发起的写操作，则把第1个副本放置发起写操作请求的数据节点上，实现就近写入数据，如果集群外发起写操作，则在集群内选一个磁盘空间充足且CPU不太忙的数据节点，做为第1个副本的存放位置。
（2）第2个副本被放置在与第1个副本不同的机架的数据节点上。
（3）第3个副本会被放置在与第1个副本相同的机架的其他节点上。
（4）如果还有更多的副本、则继续从集群中随机选择数据节点进行存放。

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读取策略
客户端请求名称节点获取文件块不同副本的存储位置，由客户端确定从哪里获取文件块。

数据复制
文件在客户端被切分成多个块，名称节点返回数据节点列表。
客户端向一个数据节点写入，同时把数据节点列表传给第一个数据节点，当第一个节点接收数据大小4KB时并像列表第二个数据接待你发起写请求，将数据写入第二个数据节点、当第二个数据节点接收到4KB时向第三个数据节点执行类似操作。最后当文件写完时，数据的复制也同时完成了。

名称节点出错补救方案
一：远程挂载到NFS上
二:运行一个第二名称节点，能够进行有限的补救(第二名称节点中由FsImage和EditLog),但还是会可能遗失拉去FsImage和EditLog后，名称节点的一系列操作。
数据节点出错补救方案
数据节点定期向名称节点发起”心跳“，没有”心跳”时，名称节点不再向其分配读写任务，且一旦发现某些块的复制因子小了，名称节点又会安排任务，进行文件块复制。
数据出错
客户端采用MD5和SHA-1校验，出错将向名称节点汇报，请求其他副本，名称节点也会定期检查块。

第4章分布式数据库HBase

1、HBase是什么?
一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库。
2、HBase与Hadoop其他部分关系。
使用MapReduce处理海量数据，ZooKeeper作为协同服务。HDFS底层数据存储。Pig和Hive提供高级语言支持。
3、HBase与传统数据库对比。
数据类型：采用未经解释的字符串。
数据操作：行键查询、只有简单的插入、查询、删除、清空等。
存储模式：列式存储。
数据索引：行键索引。
数据维护：并不删除原来的数据。
横向可伸缩性：面向列存储。
缺陷：不支持事务、无法实现跨行原子性。
4、HBase数据模型
行键：任意字符串，最大64KB。
列族、列限定符(列名，不需要提前定义好)。
单元格，每个单元格可以存储多个版本、每个版本对应一个时间戳。
事件戳：每次对单元格执行操作，HBase会隐式自动生成并存储一个时间戳。
数据坐标：[行键、列族、列限定符、时间戳]
5、概念视图与物理视图
概念视图：逻辑模型，认为规定建立。
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物理视图：
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在物理视图中，空的列并不会被存储为null，而是不会存储，当请求空白的单元格时返回null。

6、面向列的存储
从严格的关系数据库角度来看，HBase并不是一个列式存储的数据库，HBase是以列族为单位进行分解的，而不是每个列都单独存储。

7、 HBase实现原理
与HDFS具有很多相似之处、有一个Master节点负责HBase表的分区信息，表被分为Region存储到多个Region服务器，Master会检测Region服务器工作状态、负责性能均衡。客户端并不从Master获得数据，从ZooKeeper获得Region位置，从Region服务器中拉取数据。

8、表和Region、Region的定位

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9、 HBase系统架构
客户端：缓存Region位置、与Master进行RPC通信、与Region服务器RPC通信进行数据的读写。
Zookeeper服务器：通常由集群组成，每个Region服务器要到Zookeeper服务器注册，Zookeeper实时监控Region,Master通过Zookeeper感知Region服务器状态。
Master服务器：管理用户对表操作、Region服务器的负载均衡、Region分裂与合并、Region迁移（如有Region服务器故障时）
Region服务器：Region存储、向客户端提供访问接口。

10、 Region服务器工作原理
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第5章 NoSQL数据库

1、 NoSQL特点
灵活的可扩展性、灵活的数据模型、与云计算紧密耦合。

2、 NoSQL与Web2.0
无法满足海量数据的管理需求、无法满足高并发的需求、无法满足高可扩展性和高可复用性的要求。
Web2.0网站系统通常不需要严格的数据库事务、并不要求严格的读写实时性、通常不包含大量复杂的SQL查询。

3、 NoSQL的四大类型
键值数据库、列族数据库、文档数据库、图数据库。

4、 NoSQL三大基石，CAP、BASE、最终一致性。
C (Consistency) :一致性，指任何一个读操作总是能够读到之前完成的写操作的结果，在分布式环境中、多点数据是一致的。
A（Availability）：可用性。指快速获取数据，且可以在确定的时间内返回操作结果。
P（tolerance of network partition）：分区容忍性，当出现网络分区的情况，分离的系统可以正常运行。

组合：
CA 强调一致性和可用性，可扩展性较差。
CP 强调一致性和分区容忍性，当出现网络分区的情况时，受影响的服务需要的等待数据一致，因此在等待期间就无法对外提供服务。
AP 在采用AP设计时，可以不完全放弃一致性，转而采用最终一致性。

BASE
A(atomicity)原子性：对数据的修改、要么全部执行、要么全部不执行。
C(Consistency)一致性：在事务完成时，必须是所有数据都保持一致状态。
I(Isolation) 隔离性：并发事务所作的修改必须与其他并发事务所做的改变隔离。
D(Durability) 持久性：事务完成后、对系统的影响是永久性的。

最终一致性
是弱一致性的特例，允许后续的访问操作可以暂时读不到更新后的数据，但经过一段时间后，用户可以读到更新后的数据，最终一致性也是ACID的最终目的，只要最终数据是一致的就可以了，而不是每时每刻都保持实时一致性。

第7章 MapReduce

Hadoop MapReduce是基于谷歌MapReduce的开源实现。

大规模数据集 -> 分片小数据集 -> 处理为<key,value> -> 交给Map任务 -> 输出List(<k2,v2>) -> Map Shuffle -> Reduce Shuffle -> 输入<k2,List(v2)> -> Reduce -> 输出<k3,v3>。

当Map任务全部结束时，才会开始Reduce任务。
在切分大文件时没并不是真正的切分物理文件、而是利用RecordReader记录要处理数据的位置和长度。

Shuffle过程，分为Map端的Shuffle过程、和Reduce端的Shuffle过程，Shuffle是指对Map任务输出结果进行分区，排序、合并、归并等处理并交给Reduce的过程。

Map端的Shuffle过程
输入数据和执行Map任务，Map输出结果写入缓存、缓存满了则进行溢写(分区、排序、合并) 生成多个溢写文件、当Map任务全部结束之前，溢写文件会被归并为一个大的磁盘文件。

Reduce任务从Map端的不同Map机器”领取”属于自己处理的那部分数据，然后对数据进行归并后交给Reduce处理。具有相同key的<key,value>会被发送到同一个Reduce任务。

关于溢写，提供给MapReduce的缓存的容量是有限的，默认大小100MB。随着Map任务执行，很快写满缓存区，进行溢写操作，首先对这些键值进行分区，默认的分区方式为Hash函数对key哈希。
“合并”是指将具有相同key的<key,value>的value加起来。并非所有场景都适合合并操作。
每次溢写操作都会生成一个新得溢写文件，写入溢写文件中得所有键值对都是经过分区和排序得。

“归并” ,溢写文件数量越来越多，最终在Map任务全部结束前，系统对所有溢写文件数据进行归并操作，具有相同key的键值被合并为一个键值，如<k1,v1><k1,v2><k1,v3> 会被归并为一个新的键值，<k1,<v1,v2,v3>>。JobTracker检测Map任务，当Map任务完成时，通知Reduce任务来领取数据。然后开始Reduce端的Shuffle过程。

Reduce端的Shuffle过程
从Map端读取Map任务结果，执行归并操作，，最后送给Reduce任务进行处理。
JobTracker检测Map任务，通知Reduce任务领取数据，先放置到Reduce任务机器的缓存中，同样存在溢写操作，当溢写过程启动时，具有相同key的键值对会被归并。同样存在溢写文件的合并。
经过多轮归并后得到若干个大文件，直接输入Reduce任务。

WordCount实例
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MapReduce模型的关系上的标准运算
选择、投影、并、交、差、自然连接
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

第10章 Spark

1、什么是Spark?
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延时的数据分析应用程序.
2、 Spark的特点。
运行速度快、使用有向无环图执行引擎、支持循环数据流与内存计算。
容易使用，支持多种编程语言。
通用性：提供完整的技术栈，SQL查询、流式计算、机器学习等等。
运行模式多样：可运行在集群、EC2等环境中。

3、 Spark与Hadoop的对比

Hadoop缺点：
（1）表达能力有限，需要转化为Map和Reduce操作。
（2）磁盘IO开销大，需要先内存缓存写入，缓存内容溢写到磁盘。
（3）延迟高：一次计算可能要多个MapReduce任务，任务之间设计IO开销，在前一个任务完成之前，其他任务无法开始。

Spark优点：
（1） Spark计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作。
（2）提供内存计算、计算结果放置于内存中。
（3）基于DAG任务调度执行机制，由于MapReduce的迭代执行机制。

4、 Spark生态系统
大数据处理主要包括3个·类型
（1）复杂的批量数据处理
（2）基于历史数据的交互式查询
（3）基于实时数据流的数据处理

Spark应用场景
场景时间跨度 spark生态组件
复杂的批量数据处理小时级 spark core
基于历史数据的交互式查询分钟、秒级别 Spark SQL
实时数据流的数据处理毫秒级、秒级别 spark streaming、structured streaming
历史数据的数据挖掘 MLib
图结构数据的处理 GraphX

5、 Spark运行架构
RDD：一种高度受限的共享内存模型
DAG：反应RDD之间的依赖关系
Spark基本运行流程：

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6、 RDD相关原理

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7、 RDD特性
（1）高效的容错性
（2）中间结果持久化道内存
（3）存放的数据可以是Java对象

8、 RDD之间的依赖关系
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M*R个bucket M: map任务数量 R：Reduce任务数量
Spark多个桶写入同一个文件
Map任务产生数据文件与索引文件，Reduce任务通过索引文件信息，获取自己应该处理的数据信息。
Reduce任务并不进行排序，而是利用HashMap进行分类，Reduce内存必须满足存放所有其应该存储的<key,value>否则内存会溢出。但内存过大时操作也会从内存到磁盘。Spark的Shuffle过程也有把数据写入到磁盘的情况。

9、宽依赖与窄依赖
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10、阶段划分
只有窄依赖才能完成流水线优化。Spark通过分析RDD之间的依赖关系生成DAG，再通过分析各个RDD中的分区之间的依赖关系，划分阶段。
具体方法：在DAG中反向解析，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的RDD加入当前的阶段。
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11、 RDD运行过程
（1）创建RDD对象
（2） SparkContent负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG
（3） DAGScheduler负责把DAG分解成多个阶段、每个阶段中包含多个任务，每个任务会被任务调度器分发给各个工作节点上的Executor去执行

第11章流计算

1、流数据
（1）快速持续到达、潜在数据量也许是无穷无尽的
（2）数据来源众多、格式复杂
（3）数据量大、但不是十分关注存储。
（4）注重数据的整体价值，不过分关注个别数据
（5）数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序。

2、流计算
MapReduce负责海量数据执行批量计算
（1）高性能（2）海量式（3）实时性（4）分布式（5）易用性（6）可靠性

3、传统数据处理与流计算对比
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4、数据处理流程详情
（1）数据实时采集
Agent：主动采集数据、并把数据推送到Collector部分
Collector：接收多个Agent的数据，并实现有序、可靠、高性能转发
Store：存储，一般不存储，直接发送给流计算平台进行计算

（2）数据实时计算
数据流入流处理系统实时计算计算结果与数据流出

（3）实时查询服务
流计算处理的数据是实时的，用户通过流处理系统获取的是实施结果，无须人为查询，系统推送给用户

5、流计算应用场景
（1）实时分析，如用户商品推荐、广告推荐。
（2）实时交通，导航路线实时交通状况。

6、 Storm
Storm 免费的、开源的分布式实时计算系统。

7、 Storm的特点
（1）整合性。方便地与队列系统和数据库系统进行整合
（2）简易的API。Storm的API在使用上简单方便。
（3）可扩展性。并行特点，可以部署在分布式集群。
（4）容错性。自动故障节点重启。
（5）可靠的消息处理。保证每个消息都能完整处理。
（6）支持各种编程语言。
（7）快速部署。
（8）开源、免费。

8、 Storm设计思想
Streams:流数据是一个无限的Tuple序列。
Spouts：流数据的源头。
Bolts：流数据的转换过程。
Topology：Spouts和Bolts组成的拓扑网络，流转换图。
Stream Groupings: 告知两个Bolt之间怎样进行Tuple传递。
ShuffleGrouping: 随机分组，随即分发Stream中的Tuple,保证每个Bolt的Task接收Tuple数量大致一致。
FiledsGouping: 按照字段分组，保证相同字段的Tuple分配到同一个Task中。
AllGrouping: 广播发送，每一个Task都会收到所有的Tuple.
GlobalGrouping：全局分组，所有Tuple分到同一个Task中。
NonGrouping：不分组。
DirectGrouping：直接分组，直接指定由某个Task来执行Tuple的处理。

9、 Storm的框架设计
《大数据技术原理与应用》期末复习

（1）提交Topology到Storm集群
（2） Nimbus将分配给Supervisor的任务写入Zookeeper
（3） Supervisor从Zookeeper获取所分配的任务，并启动Worker进程。
（4） Worker进行执行任务。

10、 Spark Streaming
Spark Streaming提供整合多种输入数据源，将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分，经过Spark引擎处理每个时间片数据，Spark Streaming的输入数据按照时间片分成一段一段的Dstream,每一段数据转换为Spark中的RDD,对Dstream的操作最终转变为相对应的RDD操作。
Spark streaming无法完成毫秒级的流计算，因为其将流数据按批处理窗口大小分解为一系列的批量处理的作业。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-492031.html

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