① 关于磁盘冗余阵列
独立磁盘冗余阵列（Rendant Array of Independent Disks，RAID；在台湾一般俗称：磁盘阵列）的基本思想就是把多个相对便宜的小磁盘组合起来，成为一个磁盘组， 使性能达到甚至超过一个价格昂贵、容量巨大的磁盘。根据选择的版本不同，RAID比单盘有以下一个或多个方面的益处：增强数据整合度，增强容错功能，增加吞吐量或容量。另外，磁盘组对于计算机来说， 看起来就像一个单独的磁盘或逻辑存储单元。分为RAID-1，RAID-10，RAID-3，RAID-30，RAID-5，RAID-50。
围绕RAID的基本想法就是把多个便宜的小磁盘组合到一起，成为一个磁盘组式的逻辑硬盘，因此，操作系统仅把它们看作一个单一的逻辑存储单元或磁盘。通过这种手段使逻辑硬盘的性能达到或超过一个容量巨大、价格昂贵的磁盘。RAID常被用在服务器计算机上，并且常使用完全相同的硬盘作为组合。由于硬盘价格的不断下降与和RAID功能更加有效地与主板整合，它也成为了高级最终用户的一个选择，特别是需要大量存储的工作，如：视频与音频制作。
利用如磁盘条纹化 (RAID 0) 和 磁盘镜像 (RAID 1) 的技巧，把数据分布到各个磁盘上,来达到亢余性、低延迟、读写的高带宽、硬盘毁坏后的最大可恢复性。
采用 RAID 的主要原因是:
1、增强了速度
2、扩容了存储能力(以及更多的便利)
3、可高效恢复磁盘
有两种可以实现RAID的方法：硬RAID和软RAID。
最初的RAID分成了不同的等级，每种等级都有其理论上的优缺点。这些年来，出现了对于RAID观念不同的应用。
参考http://ke..com/view/1247528.htm
② 什么是数据库中的数据冗余如何消除数据冗余
数据冗余指数据之间的重复，也可以说是同一数据存储在不同数据文件中的现象。可以说增加数据的独立性和减少数据冗余为企业范围信息资源管理和大规模信息系统获得成功的前提条件。
数据冗余会妨碍数据库中数据的完整性(integrality)，也会造成存贮空间的浪费。尽可能地降低数据冗余度，是数据库设计的主要目标之一。关系模式的规范化理沦(以下称NF理论)的主要思想之一就是最小冗余原则，即规范化的关系模式在某种意义上应该冗余度最小。
但是，NF理论没有标准的概念可用，按等价原则，在有或没有泛关系假设(universal relation assumption)等不同前提下，冗余的定义可能有好几种。
数据的应用中为了某种目的采取数据冗余方式。
1、重复存储或传输数据以防止数据的丢失。
2、对数据进行冗余性的编码来防止数据的丢失、错误，并提供对错误数据进行反变换得到原始数据的功能。
3、为简化流程所造成额数据冗余。
4、为加快处理过程而将同一数据在不同地点存放。
5、为方便处理而使同一信息在不同地点有不同的表现形式。
6、大量数据的索引，一般在数据库中经常使用。
7、方法类的信息冗余。
8、为了完备性而配备的冗余数据。
9、规则性的冗余。根据法律、制度、规则等约束进行的。
10、为达到其他目的所进行的冗余。
③ 数据冗余的类型有哪些
数据的应用中为了某种目的采取数据冗余方式。
1、重复存储或传输数据以防止数据的丢失。
2、对数据进行冗余性的编码来防止数据的丢失、错误，并提供对错误数据进行反变换得到原始数据的功能。
3、为简化流程所造成额数据冗余。例如向多个目的发送同样的信息、在多个地点存放同样的信息，而不对数据进行分析而减少工作量。
4、为加快处理过程而将同一数据在不同地点存放。例如并行处理同一信息的不同内容，或用不同方法处理同一信息等。
5、为方便处理而使同一信息在不同地点有不同的表现形式。例如一本书的不同语言的版本。
6、大量数据的索引,一般在数据库中经常使用。其目的类似第4点。
7、方法类的信息冗余：比如每个司机都要记住同一城春拍市的基本交通信息；大量个人铅野电脑都安装类似的操作系统或软件。
8、为了完备性而配备的冗余数据。例如字典里的字很多，但我们只查询其中很少的一些字。软件功能很多，但我们只扒激羡使用其中一部分。
9、规则性的冗余。根据法律、制度、规则等约束进行的。例如合同中大量的模式化的内容。
10、为达到其他目的所进行的冗余。例如重复信息以达到被重视等等。
④ 增加数据冗余，避免连接查询，这样好吗
本文首先讨论了基于第三范式的燃裤数据库表的基本设计，着重论述了建立主键和索引的策略和方案，然后从数据库表的扩展设计和库表对象的放置等角度概述了数据库管理系统的优化方案。
关键词： 优化（Optimizing） 第三范式（3NF） 冗余数据（Rendant Data） 索引（Index） 数据分割（Data Partitioning） 对象放置（Object Placement）
1 引言
数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解，笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料，基于多年的工程实践经验，从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论，着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争，相信读者会一目了然。
2 基于第三范式的基本表设计
在基于表驱动的信息管皮含简理系统（MIS）中，基本表的设计规范是第三范式（3NF）。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点：一是消除了冗余数据，节省了磁盘存储空间；二是有良好的数据完整性限制，即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制，这使得数据容易维护，也容易移植和更新；三老猛是数据的可逆性好，在做连接（Join）查询或者合并表时不遗漏、也不重复；四是因消除了冗余数据（冗余列），在查询（Select）时每个数据页存的数据行就多，这样就有效地减少了逻辑I/O，每个Cash存的页面就多，也减少物理I/O；五是对大多数事务(Transaction)而言，运行性能好；六是物理设计(Physical Design)的机动性较大，能满足日益增长的用户需求。
在基本表设计中，表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位，但系统设计人员往往只注重于满足用户要求，而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上，它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义：
（1）主键(Primary Key)：主键被用于复杂的SQL语句时，频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值（不能为Null或缺省值，要有相对稳定性），不含代码信息，易访问。把常用（众所周知）的列作为主键才有意义。短主键最佳（小于25bytes），主键的长短影响索引的大小，索引的大小影响索引页的大小，从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成，自然主键可以是复合性的，在形成复合主键时，主键列不能太多，复合主键使得Join*作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是，在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时，人为形成的。人为主键一般是整型值（满足最小化要求），没有实际意义，也略微增加了表的大小；但减少了把它作为外键的表的大小。
（2）外键（Foreign Key）：外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系（参照完整性），主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体，成为后者的一个属性，被称为外键。
（3）索引(Index)：利用索引优化系统性能是显而易见的，对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引，可以避免整表扫描或访问，在不改变表的物理结构的情况下，直接访问特定的数据列，这样减少数据存取时间；利用索引可以优化或排除耗时的分类*作；把数据分散到不同的页面上，就分散了插入的数据；主键自动建立了唯一索引，因此唯一索引也能确保数据的唯一性（即实体完整性）；索引码越小，定位就越直接；新建的索引效能最好，因此定期更新索引非常必要。索引也有代价：有空间开销，建立它也要花费时间，在进行Insert、Delete和Update*作时，也有维护代价。索引有两种：聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引，可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前，应利用数据库系统函数估算索引的大小。
① 聚族索引（Clustered Index）：聚族索引的数据页按物理有序储存，占用空间小。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询或高度重复的列（连续磁盘扫描）；被用于连接Join*作的列；被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入*作，另外没有必要用主键建聚族索引。
② 非聚族索引（Nonclustered Index）：与聚族索引相比，占用空间大，而且效率低。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询（在没有聚族索引时）、主键或外键列、点（指针类）或小范围（返回的结果域小于整表数据的20%）查询；被用于连接Join*作的列、主键列（范围查询）；被用于Order by和Group by子句的列；需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端，一是创建索引要耗费时间，二是索引要占有大量磁盘空间，三是增加了维护代价（在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度）。那么，在哪种情况下不建索引呢？对于小表（数据小于5页）、小到中表（不直接访问单行数据或结果集不用排序）、单值域（返回值密集）、索引列值太长（大于20bitys）、容易变化的列、高度重复的列、Null值列，对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外，对主要用于数据录入的，尽可能少建索引。当然，也要防止建立无效索引，当Where语句中多于5个条件时，维护索引的开销大于索引的效益，这时，建立临时表存储有关数据更有效。
批量导入数据时的注意事项：在实际应用中，大批量的计算（如电信话单计费）用C语言程序做，这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据（文本文件），可利用系统的自身功能函数（如Sybase的BCP命令）快速批量导入，在导入数据库表时，可先删除相应库表的索引，这有利于加快导入速度，减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。
（4）锁：锁是并行处理的重要机制，能保持数据并发的一致性，即按事务进行处理；系统利用锁，保证数据完整性。因此，我们避免不了死锁，但在设计时可以充分考虑如何避免长事务，减少排它锁时间，减少在事务中与用户的交互，杜绝让用户控制事务的长短；要避免批量数据同时执行，尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用：一个表同时只能有一个排它锁，一个用户用时，其它用户在等待。若用户数增加，则Server的性能下降，出现“假死”现象。如何避免死锁呢？从页级锁到行级锁，减少了锁征用；给小表增加无效记录，从页级锁到行级锁没有影响，若在同一页内竞争有影响，可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面；创建冗余表；保持事务简短；同一批处理应该没有网络交互。
（5）查询优化规则：在访问数据库表的数据(Access Data)时，要尽可能避免排序（Sort）、连接(Join)和相关子查询*作。经验告诉我们，在优化查询时，必须做到：
① 尽可能少的行；
② 避免排序或为尽可能少的行排序，若要做大量数据排序，最好将相关数据放在临时表中*作；用简单的键（列）排序，如整型或短字符串排序；
③ 避免表内的相关子查询；
④ 避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接；
⑤ 在Where子句中多使用“与”（And）连接，少使用“或”(Or)连接；
⑥ 利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时，可以建临时表（索引）以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。
除非每个列都有索引支持，否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引，放在工作表中重新排序。
3 基本表扩展设计
基于第三范式设计的库表虽然有其优越性（见本文第一部分），然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化：如需要部分数据时而要扫描整表，许多过程同时竞争同一数据，反复用相同行计算相同的结果，过程从多表获取数据时引发大量的连接*作，当数据来源于多表时的连接*作；这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。
尤其在遇到下列情形时，我们要对基本表进行扩展设计：许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据，有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。
如何避免这些不利因素呢？根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理，这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。
3.1 分割表或储存冗余数据
分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。分割表增加了维护数据完整性的代价。
水平分割表：一种是当多个过程频繁访问数据表的不同行时，水平分割表，并消除新表中的冗余数据列；若个别过程要访问整个数据，则要用连接*作，这也无妨分割表；典型案例是电信话单按月分割存放。另一种是当主要过程要重复访问部分行时，最好将被重复访问的这些行单独形成子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但在分割表以后，增加了维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。
垂直分割表（不破坏第三范式），一种是当多个过程频繁访问表的不同列时，可将表垂直分成几个表，减少磁盘I/O（每行的数据列少，每页存的数据行就多，相应占用的页就少），更新时不必考虑锁，没有冗余数据。缺点是要在插入或删除数据时要考虑数据的完整性，用存储过程维护。另一种是当主要过程反复访问部分列时，最好将这部分被频繁访问的列数据单独存为一个子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但这增加了重叠列的维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
总之，为主要过程分割表的方法适用于：各个过程需要表的不联结的子集，各个过程需要表的子集，访问频率高的主要过程不需要整表。在主要的、频繁访问的主表需要表的子集而其它主要频繁访问的过程需要整表时则产生冗余子集表。
注意，在分割表以后，要考虑重新建立索引。
3.2 存储衍生数据
对一些要做大量重复性计算的过程而言，若重复计算过程得到的结果相同（源列数据稳定，因此计算结果也不变），或计算牵扯多行数据需额外的磁盘I/O开销，或计算复杂需要大量的CPU时间，就考虑存储计算结果（冗余储存）。现予以分类说明：
若在一行内重复计算，就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器更新这个新列。
若对表按类进行重复计算，就增加新表（一般而言，存放类和结果两列就可以了）存储相关结果。但若参与计算的列被更新时，就必须要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新这个新表。
若对多行进行重复性计算（如排名次），就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器或存储过程更新这个新列。
总之，存储冗余数据有利于加快访问速度；但违反了第三范式，这会增加维护数据完整性的代价，必须用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，以维护数据的完整性。
3.3 消除昂贵结合
对于频繁同时访问多表的一些主要过程，考虑在主表内存储冗余数据，即存储冗余列或衍生列（它不依赖于主键），但破坏了第三范式，也增加了维护难度。在源表的相关列发生变化时，必须要用触发器或存储过程更新这个冗余列。当主要过程总同时访问两个表时可以合并表，这样可以减少磁盘I/O*作，但破坏了第三范式，也增加了维护难度。对父子表和1：1关系表合并方法不同：合并父子表后，产生冗余表；合并1：1关系表后，在表内产生冗余数据。
4 数据库对象的放置策略
数据库对象的放置策略是均匀地把数据分布在系统的磁盘中，平衡I/O访问，避免I/O瓶颈。
⑴ 访问分散到不同的磁盘，即使用户数据尽可能跨越多个设备，多个I/O运转，避免I/O竞争，克服访问瓶颈；分别放置随机访问和连续访问数据。
⑵ 分离系统数据库I/O和应用数据库I/O。把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘上。
⑶ 把事务日志放在单独的磁盘上，减少磁盘I/O开销，这还有利于在障碍后恢复，提高了系统的安全性。
⑷ 把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上；把频繁用的表、频繁做Join*作的表分别放在单独的磁盘上，甚至把把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上，把访问分散到不同的磁盘上，避免I/O争夺；
⑸ 利用段分离频繁访问的表及其索引（非聚族的）、分离文本和图像数据。段的目的是平衡I/O，避免瓶颈，增加吞吐量，实现并行扫描，提高并发度，最大化磁盘的吞吐量。利用逻辑段功能，分别放置“活性”表及其非聚族索引以平衡I/O。当然最好利用系统的默认段。另外，利用段可以使备份和恢复数据更加灵活，使系统授权更加灵活。
⑤ 什么是数据冗余
数据冗余是指数据之间的重复，也可以说是同一数据存储在不同数据文件中的现象。可以说增加数据的独立性和减少数据冗余是企业范围信息资源管理和大规模信息系统获得成功的前提条件。
是传输消息所用数据位的数目与消息中所包含的实际信息的数据位的数目的差值。数据压缩是一种用来消除不需要的冗余的方法，校验和是在经过有限信道容量的噪声信道中通信，为了进行错误校正而增加冗余的方法。
⑥ 监控硬盘存储冗余要求
监控硬盘存储要求：对于一款监控硬盘而言,处理高效读写并非简单的事情,对外既要保证录像画面无损,高效的编解码协议、传输协议和数据封装协议，满足高帧率、高像素的前端设备的采用。
是全面支持智能视频分析技术，满足监控系统多路并发的数据采集、存储、分析与输出。
安全可靠的数据保护技术，满足数据时代下的数据加密与安全需求。
⑦ 磁盘存储冗余是什么意思
通过多重备份来增加系统的可靠性！
冗余系统配件主要有:
电源:高端服务器产品中普遍采用双电源系统,这两个电源是负载均衡的,即在系统工作时它们都为系统提供电力,当一个电源出现故障时,另一个电源就承担所有的负载。有些服务器系统实现了DC的冗余,另一些服务器产品如Micron公司的NetFRAME 9000实现了AC、DC的全冗余。
存储子系统:存储子系统是整个服务器系统中最容易发生故障的地方。以下几种方法可以实现该子系统的冗余。
磁盘镜像:将相同的数据分别写入两个磁盘中:
磁盘双联:为镜像磁盘增加了一个I/O控制器,就形成了磁盘双联,使总线争用情况得到改善;
RAID:廉价冗余磁盘阵列（Rendant array of inexpensive disks）的缩写。顾名思义,它由几个磁盘组成,通过一个控制器协调运动机制使单个数据流依次写入这几个磁盘中。RAID3系统由5个磁盘构成,其中4个磁盘存储数据,1个磁盘存储校验信息。如果一个磁盘发生故障,可以在线更换故障盘,并通过另3个磁盘和校验盘重新创建新盘上的数据。RAID5将校验信息分布在5个磁盘上,这样可更换任一磁盘,其余与RAID3相同。
I/O卡:对服务器来说,主要指网卡和硬盘控制卡的冗余。网卡冗余是在服务器中插上双网卡。冗余网卡技术原为大型机及中型机上的技术,现在也逐渐被PC服务器所拥有。PC服务器如Micron公司的NetFRAME9200最多实现4个网卡的冗余,这4个网卡各承担25％的网络流量。康柏公司的所有ProSignia/Proliant服务器都具有容错冗余双网卡。
PCI总线:代表Micron公司最高技术水平的产品NetFRAME 9200采用三重对等PCI技术,优化PCI总线的带宽,提升硬盘、网卡等高速设备的数据传输速度。
CPU:系统中主处理器并不会经常出现故障,但对称多处理器（SMP）能让多个CPU分担工作以提供某种程度的容错。
⑧ 硬盘数据错误循环冗余检查怎么解决
数据错误循环冗余检查说明这个盘的文件系统结构损坏了。在平时如果数据不重要，那么可以直接格式化就能用了。但是有的时候里面的数据很重要，那么就必须先恢复出数据再格式化，具体操作步骤如下：
1、首先我们下载并解压数据恢复软件运行后，直接双击需要恢复的分区，接着右击软件图标选择《以管理员身份运行》。
⑨ hadoop中存储文件系统hdfs的冗余机制是怎么进行的有什么特点
可以只用一行代码来运行MapRece作业：JobClient.runJon(conf)，Job作业运行时参与的四个实体：
1.JobClient 写代码，配置作业，提交作业。
2.JobTracker:初始化作业，分配作业，协调作业运行。这是一个java程序，主类是JobTracker。
3.TaskTracker：运行作业划分后的任务，即分配数据分配上执行Map或Rece任务。
4.HDFS：保存作业数据、配置信息等，保存作业结果。
Map/Rece 作业总体执行流程：
代码编写 ----> 作业配置 ---->作业提交---->Map任务分配和执行---->处理中间结果----> Rece任务分配与执行----> 输出结果
而对于每个作业的执行，又包含：
输入准备---->任务执行---->输出结果
作业提交JobClient：
JobClient的runJob方法产生一个Jobclient实例并调用其submitJob方法，然后runJob开始循环吗，并在循环中调用getTaskCompetionEvents方法，获得TaskCompletionEvent实例，每秒轮询作业进度（后面有介绍进度和状态更新），把进度写到控制台，作业完成后显示作业计数器，若失败，则把错误记录到控制台。
submitJob方法作业提交的过程：
1.向JobTracker请求一个新的JobId。
2.检查作业相关路径，如果路径不正确就会返回错误。
3.计算作业输入分片及其划分信息。
4.将作业运行需要的资源（jar文件、配置文件等）复制到Shared HDFS，并
复制多个副本（参数控制，默认值为10）供tasktracker访问，也会将计算的分片复制到HDFS。
5.调用JobTracker对象的submitJob()方法来真正提交作业，告诉JobTracker作业准备执行。
作业的初始化JobTracker：
JobTracker收到submitJob方法调用后，会把调用放入到一个内部队列，由作业调度器（Job scheler）进行调度并对其初始化。Job初始化即创建一个作业对象。
当作业被调度后，JobTracker会创建一个代表这个作业的JobInProgress对象，并将任务和记录信息封装在这个对象中，以便跟踪任务状态和进程。
初始化过程就是JobInProgress对象的initTasks方法进行初始化的。
初始化步骤：
1.从HDFS中读取作业对应的job.split信息，为后面的初始化做好准备。
2.创建并初始化map和rece任务。根据数据分片信息中的个数确定map task的个数，然后为每个map task生成一个TaskInProgress对象来处理数据分片，先将其放入nonRunningMapCache,以便JobTracker分配任务的时候使用。接下来根据JobConf中的mapred.rece.tasks属性利用setNumReceTasks()方法设置rece task的数量，然后同map task创建方式。
3.最后就是创建两个初始化task，进行map和rece的初始化。
任务的分配JobTracker：
消息传递HeartBeat： tasktracker运行一个简单循环定期发送心跳（heartbeat）给JobTracker。由心跳告知JobTracker自己是否存活，同时作为消息通道传递其它信息（请求新task）。作为心跳的一部分，tasktracker会指明自己是否已准备好运行新的任务，如果是，jobtracker会分配它一个任务。
分配任务所属于的作业：在Jobtracker分配任务前需先确定任务所在的作业。后面会介绍到各种作业调度算法，默认是一个FIFO的作业调度。
分配Map和Rece任务：tasktracker有固定数量的任务槽,一个tasktracker可以同时运行多个Map和Rece任务，但其准确的数量由tasktracker的核的数量和内存大小决定。默认调度器会先填满Map任务槽，再填Rece任务槽。jobtracker会选择距离离分片文件最近的tasktracker，最理想情况下，任务是数据本地化（data-local）的,当然也可以是机架本地化（rack-local），如果不是本地化的，那么他们就需要从其他机架上检索数据。Rece任务分配很简单，jobtracker会简单的从待运行的rece任务列表中选取下一个来执行，不用考虑数据本地化。
任务的执行TaskTracker：
TaskTracker收到新任务后，就要在本地运行任务了，运行任务的第一步就是通过localizedJob将任务本地化所需要的注入配置、数据、程序等信息进行本地化。
1.本地化数据：从共享文件系统将job.split 、job.jar (在分布式缓存中)复制本地，将job配置信息写入job.xml。
2.新建本地工作目录：tasktracker会加压job.jar文件到本工作目录。
3.调用launchTaskForJob方法发布任务（其中会新建TaskRunner实例运行任务），如果是Map任务就启用MapTaskRunner，对于Rece就是ReceTaskRunner。
在这之后，TaskRunner会启用一个新的JVM来运行每个Map/Rece任务，防止程序原因而导致tasktracker崩溃，但不同任务间重用JVM还是可以的，后续会讲到任务JVM重用。
对于单个Map，任务执行的简单流程是：
1.分配任务执行参数
2.在Child临时文件中添加map任务信息（Child是运行Map和Rece任务的主进程）
3.配置log文件夹，配置map任务的通信和输出参数
4.读取input split，生成RecordReader读取数据
5.为Map生成MapRunnable,依次从RecordReader中接收数据，并调用Map函数进行处理。
6.最后将map函数的输出调用collect收集到MapOutputBuffer（参数控制其大小）中。
Streaming和Pipes:
Streaming和Pipes都运行特殊的Map和Rece任务，目的是运行用户提供的可执行程序并与之通信。
Streaming:使用标准输入输出Streaming与进程进行通信。
Pipes:用来监听套接字，会发送一个端口号给C++程序，两者便可建立链接。
进度和状态更新：
一个作业和它的任务都有状态（status），其中包括：运行成功失败状态、Map/Rece进度、作业计数器值、状态消息。
状态消息与客户端的通信：
1.对于Map任务Progress的追踪：progress是已经处理完的输入所占的比例。
2.对于Rece：稍复杂，rece任务分三个阶段（每个阶段占1/3），复制、排序和Rece处理，若rece已执行一半的输入的话，那么任务进度便是1/3+1/3+1/6=5/6。
3.任务计数器：任务有一组计数器，负责对任务运行各个事件进行计数。
4.任务进度报告：如果任务报告了进度，便会设置一个标记以表明状态将被发送到tasktracker。有一个独立线程每隔三秒检查一次此标记，如果已设置，则告知tasktracker当前状态。
5.tasktracker进度报告：tasktracker会每隔5秒（这个心跳是由集群大小决定，集群越大时间会越长）发送heartbeat到jobtracker，并且tasktracker运行的所有状态都会在调用中被发送到jobtracker。
6.jobtracker合并各任务报告：产生一个表明所有运行作业机器所含任务状态的全局视图。
前面提到的JobClient就是通过每秒查询JobTracker来接收最新状态，而且客户端JobClient的getJob方法可以得到一个RunningJob的实例，其包含了作业的所以状态信息。
作业的完成：
当jobtracker收到作业最后一个任务已完成的通知后，便把作业状态设置成成功。JobClient查询状态时，便知道任务已成功完成，于是JobClient打印一条消息告知用户，然后从runJob方法返回。
如果jobtracker有相应设置，也会发送一个Http作业通知给客户端，希望收到回调指令的客户端可以通过job.end.notification.url属性来进行设置。
jobtracker情况作业的工作状态，指示tasktracker也清空作业的工作状态，如删除中间输出。
失败
实际情况下，用户的代码存在软件错误进程会崩溃，机器也会产生故障，但Hadoop能很好的应对这些故障并完成作业。
1.任务失败
子任务异常：如Map/Rece任务中的用户代码抛出异常，子任务JVM进程会在退出前向父进程tasktracker发送错误报告，错误被记录用户日志。tasktracker会将此次task attempt标记为tailed，并释放这个任务槽运行另外一个任务。
子进程JVM突然退出：可能由于JVM bug导致用户代码造成的某些特殊原因导致JVM退出，这种情况下，tasktracker会注意到进程已经退出，并将此次尝试标记为failed。
任务挂起：一旦tasktracker注意一段时间没有收到进度更新，便会将任务标记为failed，JVM子进程将被自动杀死。任务失败间隔时间通常为10分钟，可以以作业或者集群为基础设置过期时间，参数为mapred.task.timeout。注意：如果参数值设置为0，则挂起的任务永远不会释放掉它的任务槽，随着时间的推移会降低整个集群的效率。
任务失败尝试次数：jobtracker得知一个tasktracker失败后，它会重新调度该任务执行，当然，jobtracker会尝试避免重新调度失败过的tasktracker任务。如果一个任务尝试次数超过4次，它将不再被重试。这个值是可以设置的，对于Map任务，参数是mapred.map.max.attempts,对于rece任务，则由mapred.rece.max.attempts属性控制。如果次数超过限制，整个作业都会失败。当然，有时我们不希望少数几个任务失败就终止运行的整个作业，因为即使有些任务失败，作业的一些结果可能还是有用的，这种情况下，可以为作业设置在不触发作业失败情况下的允许任务失败的最大百分比，Map任务和Rece任务可以独立控制，参数为mapred.max.map.failures.percent 和mapred.max.rece.failures.percent。
任务尝试中止（kill）：任务终止和任务失败不同，task attempt可以中止是因为他是一个推测副本或因为它所处的tasktracker失败，导致jobtracker将它上面的所有task attempt标记为killed。被终止的task attempt不会被计入任务运行尝试次数，因为尝试中止并不是任务的错。
2.tasktracker失败
tasktracker由于崩溃或者运行过慢而失败，他将停止向jobtracker发送心跳（或很少发送心跳）。jobtracker注意已停止发送心跳的tasktracker（过期时间由参数mapred.tasktracker.expiry.interval设置，单位毫秒），并将它从等待调度的tasktracker池中移除。如果是未完成的作业，jobtracker会安排次tasktracker上已经运行成功的Map任务重新运行，因为此时rece任务已无法访问（中间输出存放在失败的tasktracker的本地文件系统上）。
即使tasktracker没有失败，也有可能被jobtracker列入黑名单。如果tasktracker上面的失败任务数量远远高于集群的平均失败任务次数，他就会被列入黑名单，被列入黑名单的tasktracker可以通过重启从jobtracker黑名单中移除。
3.jobtracker失败
老版本的JobTracker失败属于单点故障，这种情况下作业注定失败。
作业调度：
早期作业调度FIFO：按作业提交顺序先进先出。可以设置优先级，通过设置mapred.job.priority属性或者JobClient的setJobPriority()方法制定优先级（优先级别：VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW）。注意FIFO调度算法不支持抢占（preemption）,所以高优先级作业仍然会被那些已经开始的长时间运行的低优先级作业所阻塞。
Fair Scheler：目标是让每个用户公平地共享集群能力。当集群存在很多作业时，空闲的任务槽会以”让每个用户共享集群“的方式进行分配。默认每个用户都有自己的作业池。FairScheler支持抢占，所以，如果一个池在特定的一段时间未得到公平地资源共享，它会终止池中得到过多的资源任务，以便把任务槽让给资源不足的池。FairScheler是一个后续模块，使用它需要将其jar文件放在Hadoop的类路径下。可以通过参数map.red.jobtracker.taskScheler属性配置（值为org.apache.hadoop.mapred.FairScheler）
Capacity Scheler：
集群由很多队列组成，每个队列都有一个分配能力，这一点与FairScheler类似，只不过在每个队列内部，作业根据FIFO方式进行调度。本质上说，Capacity Scheler允许用户或组织为每个用户模拟一个独立使用FIFO的集群。
shuffle和排序：
MapRece确保每个Recer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程-将map输出作为输入传给recer的过程称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分，从许多方面来看，shuffle是MapRece的心脏。
整个shuffle的流程应该是这样：
map结果划分partition 排序sort 分割spill 合并同一划分 合并同一划分 合并结果排序 rece处理 输出
Map端：
写入缓冲区：Map函数的输出，是由collector处理的，它并不是简单的将结果写到磁盘。它利用缓冲的方式写到内存，并处于效率的考虑进行预排序。每个map都有一个环形的内存缓冲区，用于任务输出，默认缓冲区大小为100MB（由参数io.sort.mb调整），一旦缓冲区内容达到阈值（默认0.8），后台进程边开始把内容写到磁盘（spill），在写磁盘过程中，map输出继续被写到缓冲区，但如果缓冲区被填满，map会阻塞知道写磁盘过程完成。写磁盘将按照轮询方式写到mapred.local.dir属性制定的作业特定子目录中。
写出缓冲区：collect将缓冲区的内容写出时，会调用sortAndSpill函数，这个函数作用主要是创建spill文件，按照key值对数据进行排序，按照划分将数据写入文件，如果配置了combiner类，会先调用combineAndSpill函数再写文件。sortAndSpill每被调用一次，就会写一个spill文件。
合并所有Map的spill文件：TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge，merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起，并写入到一个已分区且排序的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后，map端的shuffle阶段就结束了。
在写磁盘前，线程首先根据数据最终要传递到的recer把数据划分成响应的分区（partition），在每个分区中，后台线程按键进行内排序，如果有一个combiner,它会在排序后的输出上运行。
内存达到溢出写的阈值时，就会新建一个溢出写文件，因为map任务完成其最后一个输出记录之后，会有几个溢出写文件。在任务完成前，溢出写文件会被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性io.sort.facor控制一次最多能合并多少流，默认值是10。
如果已经指定combiner,并且写次数至少为3（通过min.mum.spills.for.combine设置）时，则combiner就会在输出文件写到磁盘之前运行。运行combiner的意义在于使map输出更紧凑，舍得写到本地磁盘和传给recer的数据更少。
写磁盘时压缩：写磁盘时压缩会让写的速度更快，节约磁盘空间，并且减少传给recer的数据量。默认情况下，输出是不压缩的，但可以通过设置mapred.compress.map.output值为true，就可以启用压缩。使用的压缩库是由mapred.map.output.compression.codec制定。
recer获得文件分区的工作线程：recer通过http方式得到输出文件的分区，用于文件分区的工作线程数量由tracker.http.threads属性指定，此设置针对的是每个tasktracker，而不是每个map任务槽。默认值为40，在大型集群上此值可以根据需要而增加。
Rece端：
复制阶段：rece会定期向JobTracker获取map的输出位置，一旦拿到输出位置，rece就会从对应的TaskTracker上复制map输出到本地（如果map输出很小，则会被复制到TaskTracker节点的内存中，否则会被让如磁盘），而不会等到所有map任务结束（当然这个也有参数控制）。
合并阶段：从各个TaskTracker上复制的map输出文件（无论在磁盘还是内存）进行整合，并维持数据原来的顺序。
Rece阶段：从合并的文件中顺序拿出一条数据进行rece函数处理，然后将结果输出到本地HDFS。
Map的输出文件位于运行map任务的tasktracker的本地磁盘，现在，tasktracker要为分区文件运行rece任务。每个任务完成时间可能不同，但是只要有一个任务完成，rece任务就开始复制其输出，这就是rece任务的复制阶段（ phase）。rece任务有少量复制线程，因此能够并行取得map输出。默认值是5个线程，可以通过mapred.rece.parallel.copies属性设置。
Recer如何得知从哪个tasktracker获得map输出：map任务完成后会通知其父tasktracker状态已更新，tasktracker进而通知（通过heart beat）jobtracker。因此，JobTracker就知道map输出和tasktracker之间的映射关系，recer中的一个线程定期询问jobtracker以便获知map输出位置。由于recer有可能失败，因此tasktracker并没有在第一个recer检索到map输出时就立即从磁盘上删除它们，相反他会等待jobtracker告示它可以删除map输出时才删除，这是作业完成后最后执行的。
如果map输出很小，则会被直接复制到rece tasktracker的内存缓冲区（大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent控制，占堆空间的百分比），否则，map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小（由mapred.iob.shuffle.merge.percent）
或达到map输出阈值大小（mapred.inmem.threadhold），则合并后溢出写到磁盘中。
随着磁盘上副本增多，后台线程会将他们合并为更大的、排好序的文件。注意：为了合并，压缩的map输出必须在内存中被解压缩。
排序阶段：复制阶段完成后，rece任务会进入排序阶段，更确切的说是合并阶段，这个阶段将合并map输出，维持其顺序排列。合并是循环进行的，由合并因子决定每次合并的输出文件数量。但让有可能会产生中间文件。
rece阶段：在最后rece阶段，会直接把排序好的文件输入rece函数，不会对中间文件进行再合并，最后的合并即可来自内存，也可来自磁盘。此阶段的输出会直接写到文件系统，一般为hdfs。
细节：这里合并是并非平均合并，比如有40个文件，合并因子为10，我们并不是每趟合并10个，合并四趟。而是第一趟合并4个，后三趟合并10，在最后一趟中4个已合并的文件和余下6个未合并会直接并入rece。
⑩ 数据库中数据冗余会产生什么问题
数据冗余的缺点：
1、存储空间的浪费。
2、数据交互和数据库访问执行效率降低。
但适当的数据冗余又能加快查询。数据冗余究竟是好是坏还是要根据自己所做的项目进行合理的取舍。
当同一数据块存储在两个或多个单独的位置时, 就会发生数据冗余。假设创建了一个数据库来存储销售记录, 并在每个销售的记录中输入客户地址。但是，有多个销售到同一客户，因此同一地址被多次输入。重复输入的地址是冗余数据。
(10)存储冗余62模式扩展阅读
一定的冗余可以提升性能
1、空间换时间
有一张字典表 city 其中有 id 和 cityName 两个字段，有一张业务表，其中有 id 、cityId、XXX、XXX…字段。如果查询业务表的话，就必须 join 一下 city 字典表，如果业务表很大很大，那么就会查询的很慢，这个时候我们就可以使用冗余来解决这个问题。
直接将业务表中的 cityId 更换成 cityName，这样我们在查询业务表的时候就不需要去 join 那一张 city 的字典表了。这样的方式显然是不符合我们数据库设计的范式的，但是这样的冗余或许很有必要。
2、查询某一个状态值数据
业务表中有一个字段 status 用来存储提交和未提交，假设这张表中未提交的数据相对于提交的数据是很少的，当用户查询所有未提交的数据的时候，就需要在全部的数据，然后筛选出未同意的数据。如果这张业务表非常的庞大，那么这样的查询的效率就非常的慢。
这个时候我们就可以把这张业务表中的未同意的数据冗余到一张新表中，这样用户查询未提交的数据的时候就可以直接在这张未提交的表中查询，查询速度提交很多。