1 CDH
1.1 生态体系
CDH生态体系中，自底向上归纳为下面四大部分：
- 数据迁移层：通过批量加载处理（Sqoop)、流式实时传输（Flume、Kafka)将数据移入移出Hadoop;
- 数据存储层：主要包括具有高批处理性的HDFS，具有高随机读写性的HBase，以及批处理性和随机读写性介于两者之间的Kudu;
- 资源管理与安全管制层：由Yarn提供资源管理，Sentry提供安全管制；
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数据处理分析层：
- 数据处理主要由适用于大型数据集离线批处理的MapReduce，以及基于内存快速处理的Spark完成；
- 数据分析主要由适用对于大数据集的批处理作业Hive，以及提供实时交互查询的Impala；
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此外还包括直接使用简单自然语言访问数据的搜索服务Apache Solr;
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1.2 各层相关组件概念及原理
1.2.1 数据迁移层
Sqoop
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用于将关系型数据库与Hadoop生态（HDFS，HBase，Hive）中的数据进行相互转移；
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通过MapReduce任务（主要为Map），映射传输关系型数据库与Hadoop中的数据；
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基于JDBC和关系型数据库进行交互；
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Kafka
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一个用于构建实时数据管道和流应用程序的分布式消息系统；
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客户端和服务器之间的通信是通过TCP协议完成；
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作为一个集群运行在一个或多个可跨多个数据中心的服务器上；
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Kafka集群以Topic的形式存储流记录信息；
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Flume
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一个分布式日志采集系统，同时也采集网络流量数据、社交媒体生成的数据、电子邮件消息等多种信息；
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Event为数据传输的基本单元，由载有数据的字节数组和可选的headers头部信息构成；
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使用事务的方式确保Event的可靠传输；
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Agent 是一个 (JVM) 进程；
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1.2.2 数据存储层
HDFS
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分布式文件存储系统，主从式架构（Master/Slave）；
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每个文件具有多个备份；
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包括NameNode、SecondaryNameNode、DataNode三大角色；
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NameNode主要负责文件系统命名控件的管理，存储文件目录的Metadata元数据信息等；
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SecondaryNameNode主要用于备份NameNode中的元数据信息，加快集群启动时间等；
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DataNode主要负责存储客户端发送的Blok数据块，执行数据块的读写操作；
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NameNode与DataNode通过心跳机制进行通信；
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HBase
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分布式NoSQL数据库，列存储；
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客户端访问数据时采用三级寻址：ZooKeeper文件---> -ROOT-表---> .META.表--->用户数据表；
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查询时采用惰性缓存机制，当客户端通过已有的缓存去具体的region服务器中没有找到时，再通过三级寻址，将最新的地址进行缓存；
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数据先写入MemStore缓存，并在Hlog中记录，系统周期性的将MemStore中的内容写入StoreFile文件，当StoreFile过大时，会触发分裂操作；
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1.2.3 资源管理与安全管制层
YARN
- 资源管理调度框架，将资源管理、作业调度/监控分成两个独立的守护进程，分别由ResourceManager、ApplicationMaster负责；
- ResourceManager 包括Scheduler、ApplicationsManager;
- Scheduler 负责为应用程序分配资源；
- ApplicationsManager 负责处理提交的作业，与NodeManager通信 ，要求其为应用程序启动ApplicationMaster，并在任务失败时重新启动ApplicationMaster的服务；
- NodeManager 为所在机器的代理，负责监视Container资源使用情况，并将其报告给Scheduler;
- Container 包括CPU、内存、磁盘、网络等资源，是一个动态资源划分单位，具体资源量根据提交的应用程序的需求而变化；
- ApplicationMaster 为运行应用程序向ResourceManager申请资源、与NodeManager通信以启动或者停止任务、监控所有任务的运行情况；
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CDH动态资源池默认采用的DRF（ Dominant Resource Fairness）计划策略。当内存不够时，空虚的 CPU 不会再被分配任务；当CPU 不够时，多余的内存也不会再启动任务
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Sentry
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a pluggable authorization engine
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可自定义授权规则以验证用户或应用程序对Hadoop资源的访问请求
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高度模块化（pluggable ），可以支持Hadoop中各种数据模型的授权
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Sentry Server 管理授权元数据，提供安全检索和操作元数据的接口
-
Sentry Plugin 提供操作存储在Sentry Server中的授权元数据的接口，以及 authorization policy engine
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1.2.4 数据处理分析层
MapReduce
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离线分布式计算框架；
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分而治之，任务分解，结果汇总；
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自定义map、reduce函数，输入输出为<key, value>键值对；
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用户编写MR程序，通过Client提交到JobTracker，JobTracker将任务分发到TaskTrackers执行，JobTracker与TaskTracker间通过心跳机制通信；
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Hive
- 基于Hadoop的一个数据仓库工具，适用于离线批处理作业；
- Hive 本身不存储数据，而是管理存储在HDFS上的数据，其主要是通过Hive Driver将用户的SQL语句解析成对应的MapReduce程序；
- 不支持事务；
- Metastore Database 独立的数据库，依赖于传统的RDBMS，如MySQL或PostgreSQL，保存有关Hive数据库、表、列、分区和Hadoop底层数据文件和HDFS块位置等的元数据；
- Driver：包括编译器、优化器、执行器，根据用户编写的 Hive SQL 语句进行解析、编译优化、生成执行计划，然后调用Hadoop的MapReduce计算框架，形成对应的 MapReduce Job；
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Impala
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对HDFS、HBase中的数据提供交互式SQL查询
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Hive Metastore 存储Impala可访问数据的元数据信息 (Impala 中表的元数据存储借用的是 Hive中的Metastore)
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Statestore 监控集群中各个Impala节点的健康状况，提供节点注册，错误检测等
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Impala Daemon(Impalad) 运行在集群每个节点上的守护进程（与DataNode在同一主机上运行）。每个 Impalad 进程，都包含有Query Planner、Query Coordinator、Query Exec Engine三大模块
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QueryPalnner 接收来自Clients的SQL语句，并解释成为执行计划
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Query Coordinator 将执行计划进行优化和拆分，形成执行计划片段，并调度这些片段分发到各个节点上
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Query Exec Engine 负责执行计划片段，最后返回中间结果，这些中间结果经过聚集之后最终返回给Clients
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Hive 适合于长时间的批处理查询分析，而 Impala 适合于实时交互式 SQL 查询。 Hive本身并不执行任务的分析过程，而是依赖于MapReduce执行框架。而Impala没有使用 MapReduce 进行并行计算， Impala 把整个查询分析成一个执行计划树，而不是一连串的 MapReduce 任务， 它使用与商用并行关系数据库 MPP 中类似的查询机制
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2 Cloudera Manager
2.1 功能简述
- 一个用于管理CDH群集的端到端的应用程序;
- 自动化Hadoop安装过程, 缩短部署时间;
- 提供实时的集群概况，例如节点、服务的运行状况；
- 提供了集中的中央控制台对集群的配置进行更改；
- 整合了各种报告和诊断工具，帮助优化性能和利用率;
2.2 整体架构
- Server：Cloudera Manager的核心，管理Web服务器和应用程序逻辑，负责安装软件，配置，启动和停止服务，以及管理运行服务的集群;
- Agent：安装在集群中的主机上， 负责启动和停止进程，解压缩配置，触发安装和监视主机；
- Management Service： 执行各种监视，警报和报告等功能；
- Database： 存储集群的配置、监控等信息;
- Cloudera Repository： Cloudera Manager分发的软件仓库;
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Clients：提供与Server交换的接口
- Admin Console：管理员管理集群和Cloudera Manager的Web UI界面；
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API：提供开发人员创建自定义的Cloudera Manager应用程序；
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参考资料
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Cloudera Enterprise 6.2.x Document
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《Cloudera Hadoop 大数据平台实战指南》
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各组件官网（Sqoop，Kafka，Flume，Hadoop，Spark，Hive，Impala，Sentry，HBase）
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