NoSQL-HDFS-基本概念

Hadoop

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文件系統(tǒng)：文件系統(tǒng)是用來存儲和管理文件，并且提供文件的查詢、增加、刪除等操作。

直觀上的體驗：在shell窗口輸入 ls 命令，就可以看到當前目錄下的文件夾、文件。

文件存儲在哪里？硬盤

一臺只有250G硬盤的電腦，如果需要存儲500G的文件可以怎么辦？先將電腦硬盤擴容至少250G，再將文件分割成多塊，放到多塊硬盤上儲存。

通過 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系統(tǒng)中的文件，就像本地的ls命令一樣。

HDFS在客戶端上提供了查詢、新增和刪除的指令，可以實現(xiàn)將分布在多臺機器上的文件系統(tǒng)進行統(tǒng)一的管理。

在分布式文件系統(tǒng)中，一個大文件會被切分成塊，分別存儲到幾臺機器上。結(jié)合上文中提到的那個存儲500G大文件的那個例子，這500G的文件會按照一定的大小被切分成若干塊，然后分別存儲在若干臺機器上，然后提供統(tǒng)一的操作接口。

看到這里，不少人可能會覺得，分布式文件系統(tǒng)不過如此，很簡單嘛。事實真的是這樣的么？

潛在問題

假如我有一個1000臺機器組成的分布式系統(tǒng)，一臺機器每天出現(xiàn)故障的概率是0.1%，那么整個系統(tǒng)每天出現(xiàn)故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一個容錯機制來保證發(fā)生差錯時文件依然可以讀出，這里暫時先不展開介紹。

如果要存儲PB級或者EB級的數(shù)據(jù)，成千上萬臺機器組成的集群是很常見的，所以說分布式系統(tǒng)比單機系統(tǒng)要復(fù)雜得多呀。

這是一張HDFS的架構(gòu)簡圖：

client通過nameNode了解數(shù)據(jù)在哪些DataNode上，從而發(fā)起查詢。此外，不僅是查詢文件，寫入文件的時候也是先去請教NameNode，看看應(yīng)該往哪個DateNode中去寫。

為了某一份數(shù)據(jù)只寫入到一個Datanode中，而這個Datanode因為某些原因出錯無法讀取的問題，需要通過冗余備份的方式來進行容錯處理。因此，HDFS在寫入一個數(shù)據(jù)塊的時候，不會僅僅寫入一個DataNode，而是會寫入到多個DataNode中，這樣，如果其中一個DataNode壞了，還可以從其余的DataNode中拿到數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)不丟失。

實際上，每個數(shù)據(jù)塊在HDFS上都會保存多份，保存在不同的DataNode上。這種是犧牲一定存儲空間換取可靠性的做法。

接下來我們來看一下完整的文件寫入的流程：

大文件要寫入HDFS，client端根據(jù)配置將大文件分成固定大小的塊，然后再上傳到HDFS。

讀取文件的流程：

1、client詢問NameNode，我要讀取某個路徑下的文件，麻煩告訴我這個文件都在哪些DataNode上？

2、NameNode回復(fù)client，這個路徑下的文件被切成了3塊，分別在DataNode1、DataNode3和DataNode4上

3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3個文件塊，通過stream讀取并且整合起來

文件寫入的流程：

1、client先將文件分塊，然后詢問NameNode，我要寫入一個文件到某個路徑下，文件有3塊，應(yīng)該怎么寫？

2、NameNode回復(fù)client，可以分別寫到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，記住，每個塊重復(fù)寫3份，總共是9份

3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把數(shù)據(jù)寫到他們上面

出于容錯的考慮，每個數(shù)據(jù)塊有3個備份，但是3個備份快都直接由client端直接寫入勢必會帶來client端過重的寫入壓力，這個點是否有更好的解決方案呢？回憶一下mysql主備之間是通過binlog文件進行同步的，HDFS當然也可以借鑒這個思想，數(shù)據(jù)其實只需要寫入到一個datanode上，然后由datanode之間相互進行備份同步，減少了client端的寫入壓力，那么至于是一個datanode寫入成功即成功，還是需要所有的參與備份的datanode返回寫入成功才算成功，是可靠性配置的策略，當然這個設(shè)置會影響到數(shù)據(jù)寫入的吞吐率，我們可以看到可靠性和效率永遠是“魚和熊掌不可兼得”的。

潛在問題

NameNode確實會回放editlog，但是不是每次都從頭回放，它會先加載一個fsimage，這個文件是之前某一個時刻整個NameNode的文件元數(shù)據(jù)的內(nèi)存快照，然后再在這個基礎(chǔ)上回放editlog，完成后，會清空editlog，再把當前文件元數(shù)據(jù)的內(nèi)存狀態(tài)寫入fsimage，方便下一次加載。

這樣，全量回放就變成了增量回放，但是如果NameNode長時間未重啟過，editlog依然會比較大，恢復(fù)的時間依然比較長，這個問題怎么解呢？

SecondNameNode是一個NameNode內(nèi)的定時任務(wù)線程，它會定期地將editlog寫入fsimage，然后情況原來的editlog，從而保證editlog的文件大小維持在一定大小。

NameNode掛了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一個NameNode，它掛了，整個系統(tǒng)就掛了。hadoop2.x之前，整個集群只能有一個NameNode，是有可能發(fā)生單點故障的，所以hadoop1.x有本身的不穩(wěn)定性。但是hadoop2.x之后，我們可以在集群中配置多個NameNode，就不會有這個問題了，但是配置多個NameNode，需要注意的地方就更多了，系統(tǒng)就更加復(fù)雜了。

俗話說“一山不容二虎”，兩個NameNode只能有一個是活躍狀態(tài)active，另一個是備份狀態(tài)standby，我們看一下兩個NameNode的架構(gòu)圖。

兩個NameNode通過JournalNode實現(xiàn)同步editlog，保持狀態(tài)一致可以相互替換。

因為active的NameNode掛了之后，standby的NameNode要馬上接替它，所以它們的數(shù)據(jù)要時刻保持一致，在寫入數(shù)據(jù)的時候，兩個NameNode內(nèi)存中都要記錄數(shù)據(jù)的元信息，并保持一致。這個JournalNode就是用來在兩個NameNode中同步數(shù)據(jù)的，并且standby NameNode實現(xiàn)了SecondNameNode的功能。

進行數(shù)據(jù)同步操作的過程如下：

active NameNode有操作之后，它的editlog會被記錄到JournalNode中，standby NameNode會從JournalNode中讀取到變化并進行同步，同時standby NameNode會監(jiān)聽記錄的變化。這樣做的話就是實時同步了，并且standby NameNode就實現(xiàn)了SecondNameNode的功能。

優(yōu)點：

缺點：

互聯(lián)網(wǎng)背景下，為什么用NoSql

本文將從單機MySQL的場景出發(fā)，簡述一下隨著網(wǎng)站的訪問量越來越大，數(shù)據(jù)庫部署的演進過程，到為什么要用MySQL的必要性。

大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)有3V的特點：海量Volume、多樣Variety、實時Velocity。

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站需求的3高的特點：高并發(fā)、高可擴、高性能。

一、單機MySql

當一個網(wǎng)站的訪問量不大時，用單個數(shù)據(jù)庫完全可以輕松應(yīng)付。

在那個時候，更多的都是靜態(tài)網(wǎng)頁，動態(tài)交互類型的網(wǎng)站不多。

上述架構(gòu)下，我們來看看數(shù)據(jù)存儲的瓶頸是什么？

1.數(shù)據(jù)量的總大小 一個機器放不下時

2.數(shù)據(jù)的索引（B+ Tree）一個機器的內(nèi)存放不下時

3.訪問量(讀寫混合)一個實例不能承受

如果滿足了上述1 or 3個，進化......

二、Memcached（緩存）+Mysql+垂直拆分

后來，隨著訪問量的上升，幾乎大部分使用MySQL架構(gòu)的網(wǎng)站在數(shù)據(jù)庫上都開始出現(xiàn)了性能問題，web程序不再僅僅專注在功能上，同時也在追求性能。程序員們開始大量的使用緩存技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)庫的壓力，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和索引。開始比較流行的是通過文件緩存來緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但是當訪問量繼續(xù)增大的時候，多臺web機器通過文件緩存不能共享，大量的小文件緩存也帶了了比較高的IO壓力。在這個時候，Memcached就自然的成為一個非常時尚的技術(shù)產(chǎn)品。

Memcached作為一個獨立的分布式的緩存服務(wù)器，為多個web服務(wù)器提供了一個共享的高性能緩存服務(wù)，在Memcached服務(wù)器上，又發(fā)展了根據(jù)hash算法來進行多臺Memcached緩存服務(wù)的擴展，然后又出現(xiàn)了一致性hash來解決增加或減少緩存服務(wù)器導(dǎo)致重新hash帶來的大量緩存失效的弊端

三、MySql主從復(fù)制讀寫分離

由于數(shù)據(jù)庫的寫入壓力增加，Memcached只能緩解數(shù)據(jù)庫的讀取壓力。讀寫集中在一個數(shù)據(jù)庫上讓數(shù)據(jù)庫不堪重負，大部分網(wǎng)站開始使用主從復(fù)制技術(shù)來達到讀寫分離，以提高讀寫性能和讀庫的可擴展性。Mysql的master-slave模式成為這個時候的網(wǎng)站標配了。

四、分庫分表+水平拆分+Mysql集群

在Memcached的高速緩存，MySQL的主從復(fù)制，讀寫分離的基礎(chǔ)之上，這時MySQL主庫的寫壓力開始出現(xiàn)瓶頸，而數(shù)據(jù)量的持續(xù)猛增，由于MyISAM使用表鎖，在高并發(fā)下會出現(xiàn)嚴重的鎖問題，大量的高并發(fā)MySQL應(yīng)用開始使用InnoDB引擎代替MyISAM。

同時，開始流行使用分表分庫來緩解寫壓力和數(shù)據(jù)增長的擴展問題。這個時候，分表分庫成了一個熱門技術(shù)，是面試的熱門問題也是業(yè)界討論的熱門技術(shù)問題。也就在這個時候，MySQL推出了還不太穩(wěn)定的表分區(qū)，這也給技術(shù)實力一般的公司帶來了希望。雖然MySQL推出了MySQL Cluster集群，但性能也不能很好滿足互聯(lián)網(wǎng)的要求，只是在高可靠性上提供了非常大的保證。

五、Mysql的擴展性瓶頸

MySQL數(shù)據(jù)庫也經(jīng)常存儲一些大文本字段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫表非常的大，在做數(shù)據(jù)庫恢復(fù)的時候就導(dǎo)致非常的慢，不容易快速恢復(fù)數(shù)據(jù)庫。比如1000萬4KB大小的文本就接近40GB的大小，如果能把這些數(shù)據(jù)從MySQL省去，MySQL將變得非常的小。關(guān)系數(shù)據(jù)庫很強大，但是它并不能很好的應(yīng)付所有的應(yīng)用場景。MySQL的擴展性差（需要復(fù)雜的技術(shù)來實現(xiàn)），大數(shù)據(jù)下IO壓力大，表結(jié)構(gòu)更改困難，正是當前使用MySQL的開發(fā)人員面臨的問題。

六、為什么用Nosql

今天我們可以通過第三方平臺（如：Google,Facebook等）可以很容易的訪問和抓取數(shù)據(jù)。用戶的個人信息，社交網(wǎng)絡(luò)，地理位置，用戶生成的數(shù)據(jù)和用戶操作日志已經(jīng)成倍的增加。我們?nèi)绻獙@些用戶數(shù)據(jù)進行挖掘，那SQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不適合這些應(yīng)用了, NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展也卻能很好的處理這些大的數(shù)據(jù)。下面給大家看一下，web應(yīng)用數(shù)據(jù)量的增長圖：

七、Nosql是什么

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

八、Nosql的優(yōu)勢

1.易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫的關(guān)系型特性。

數(shù)據(jù)之間無關(guān)系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構(gòu)的層面上帶來了可擴展的能力。

2.大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。

這得益于它的無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)簡單。一般MySQL使用Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

3.多樣靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。

九、Nosql數(shù)據(jù)庫的四大分類

鍵值(Key-Value)存儲

列存儲

文檔存儲

圖形存儲

常見的有：Redis、Memcache、MongoDB，這里就不一 一 介紹了。

elasticsearch可以代替NoSQL嗎

elasticsearch是分布式的搜索系統(tǒng)（全文搜索），

NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，主要用在大數(shù)據(jù)量，高并發(fā)情景下（非事務(wù)）