Hadoop入門-不古出品

@TOC

1.初識Hadoop

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來薪前，越來越多的行業(yè)面臨著大量數(shù)據(jù)需要存儲以及分析的挑戰(zhàn)乏屯。Hadoop，作為一個開源的分布式并行處理平臺份企，以其高擴(kuò)展、高效率惦费、高可靠等優(yōu)點，得到越來越廣泛的應(yīng)用抢韭。本課旨在培養(yǎng)學(xué)員理解Hadoop的架構(gòu)設(shè)計以及掌握Hadoop的運用能力薪贫。

1.1前言

1.1.1課程名稱

Hadoop大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)與實踐

1.1.2主要內(nèi)容

  • 1.大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念
  • 2.Hadoop的架構(gòu)和運行機(jī)制
  • 3.實戰(zhàn)：Hadoop的安裝和配置
  • 4.實戰(zhàn)：Hadoop開發(fā)

1.1.3學(xué)習(xí)目標(biāo)

  • 掌握大數(shù)據(jù)存儲與處理技術(shù)的原理（理論知識）
  • 掌握Hadoop的使用和開發(fā)能力（實踐能力）

1.1.4 課程學(xué)習(xí)建議

  • 1.結(jié)合書本，知識點更加系統(tǒng)全面
    對應(yīng)的書本：hadoop技術(shù)詳解刻恭、hadoop權(quán)威指南
  • 2.實踐經(jīng)驗很重要瞧省，邊聽課邊實踐。

1.1.5課程預(yù)備知識：

  • linux常用命令
  • java編程基礎(chǔ)

1.2Hadoop的前世今生

1.2.1Hadoop基本概念

Hadoop是解決大數(shù)據(jù)的分布式集成架構(gòu)鳍贾。
當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模時鞍匾，單機(jī)的存儲和分析就變得非常困難，存儲量和效率都無法達(dá)到用戶的需求骑科。
所以橡淑，為了解決大數(shù)據(jù)的存儲和處理，Google提出了三大技術(shù):

  • MapReduce
    • 概念:"Map（映射）"和"Reduce（歸約）"咆爽，它們的主要思想梁棠，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性斗埂。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下符糊，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。 當(dāng)前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map（映射）函數(shù)蜜笤，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對濒蒋，指定并發(fā)的Reduce（歸約）函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組把兔。
  • BigTable
    • 是Google設(shè)計的分布式數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)沪伙，用來處理海量的數(shù)據(jù)的一種非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫
  • GFS
    • 是一個可擴(kuò)展的分布式文件系統(tǒng)，用于大型的县好、分布式的围橡、對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問的應(yīng)用。它運行于廉價的普通硬件上缕贡，并提供容錯功能翁授。它可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務(wù)。

Hadoop是模仿Google三大技術(shù)的開源實現(xiàn)晾咪。相比于Google之前的解決方案收擦，它有如下優(yōu)勢:

  • （1）降低成本，能用PC機(jī)就不用大型機(jī)和高端存儲;
  • （2）因為用的是PC機(jī)谍倦，所以經(jīng)常發(fā)生硬件錯誤塞赂，所以通過軟件來保證高可靠性；
  • （3）簡化了并行分布式計算昼蛀。

1.2.2為什么取名Hadoop

創(chuàng)作者以他兒子一個黃色的玩具小象命名


Hadoop

1.3Hadoop的功能與優(yōu)勢

1.3.1 Hadoop是什么

是一個開源的宴猾、分布式存儲和分布式計算平臺

1.3.2Hadoop的兩個核心組件

  • 1.HDFS圆存，分布式文件系統(tǒng)，存儲海量數(shù)據(jù)仇哆。
  • 2.MapReduce沦辙，并行處理框架，實現(xiàn)任務(wù)分解和調(diào)度讹剔。

1.3.3Hadoopk可以做什么

搭建大型數(shù)據(jù)倉庫油讯，PB級數(shù)據(jù)的存儲、處理辟拷、分析撞羽、統(tǒng)計等業(yè)務(wù)阐斜。


在這里插入圖片描述

1.3.3Hadoopk的優(yōu)勢

  • 1.高擴(kuò)展衫冻，理論上無限擴(kuò)展
  • 2.低成本

  • 3.成熟的生態(tài)圈


    Hadop生態(tài)圈

1.3.4Hadoopk的應(yīng)用

1.4Hadoop的生態(tài)系統(tǒng)與版本

應(yīng)用在這里插入圖片描述

1.4.1hadoop生態(tài)系統(tǒng)

  • 1.hdfs分布式存儲系統(tǒng)
  • 2.mapreduce 大數(shù)據(jù)編程模型
  • 3.相關(guān)開源工具：
    • （1）hive：將sql語句轉(zhuǎn)化為hadoop任務(wù)，降低使用hadoop的門檻
    • （2）HBASE：存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫谒出，放棄事務(wù)特性隅俘，追求更高的擴(kuò)展，它提供數(shù)據(jù)的隨機(jī)讀寫和實時訪問笤喳，實現(xiàn)對表數(shù)據(jù)的讀寫功能
    注：和傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是放棄事務(wù)特性为居，追求更高的擴(kuò)展、和HDFS的區(qū)別就是habse提供數(shù)據(jù)的隨機(jī)讀寫和實時訪問杀狡，實現(xiàn)對表數(shù)據(jù)的讀寫功能
    • （3）zookeeper:監(jiān)控Hadoop集群里的每個節(jié)點的狀態(tài)蒙畴，管理整個集群的配置，維護(hù)數(shù)據(jù)節(jié)點之間的一致性

1.4.2hadoop版本

  • 1.x：穩(wěn)定
  • 2.x：不穩(wěn)定

2.Hadoop的安裝

  • Step1:準(zhǔn)備liunx環(huán)境呜象；
  • Step1:安裝JDK膳凝；
  • Step1:配置hadoop；

2.1準(zhǔn)備liunx環(huán)境

兩種方式：

  • 1.本機(jī)先安裝虛擬機(jī)恭陡，再安裝linux
  • 2.租用云主機(jī)蹬音，申請公網(wǎng)IP

2.2安裝JDK

Linux 下下載安裝JDK （centos）


//1、下載  ： 
yum install java-1.7.0-openjdk
//查看可升級下載的軟件包
yum search java|grep jdk

//2休玩、配置環(huán)境變量： 
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH  

//3著淆、讓配置生效
source /etc/profile

//4、測試 
java -version


注解：
1.Linux下用冒號 : 分割路徑
2.$PATH / $JAVA_HOME / $JRE_HOME 是用來引用原來環(huán)境變量的值拴疤，在設(shè)置環(huán)境變量時不能把原來的值給覆蓋掉
3.$CLASSPATH 中 當(dāng)前目錄 “.”不能丟
4.export 是把這4個變量導(dǎo)出為全局變量

2.3配置Hadoop

2.3.1安裝總結(jié)

  • 1.下載hdoop按照包并進(jìn)行解壓
  • 2.配置hdoop-env.sh文件永部，目的是配置jdk，并在profile配置haddoop的安裝位置
  • 3.配置core-site.xml文件：hdoop的核心文件呐矾，里面有關(guān)于hdoop的節(jié)點端口與主機(jī)端口
  • 4.配置hdfs-site.xml文件：hdoop的文件存儲的基本信息與目錄
  • 5.配置mapred-site.xml文件：hadoop的計算節(jié)點的端口號
  • 6.啟動hadoop：start-all.sh
  • 7.查看端口：jps,可以看到五大守護(hù)進(jìn)程說明正確
  • 8.停止hdoop：stop-all.sh

2.3.2安裝細(xì)節(jié)

//1削罩、hadoop-env.sh
配置java 環(huán)境變量的地址
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

//2、 core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/hadoop</value>
</property>
</configuration>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/hadoop/name</value>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://imooc:9000</value>
</property>

//3费奸、hdfs-site.xml配置
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/hadoop/data</value>
</property>

//4弥激、mapred-site.xml配置
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>imooc:9001</value>
</property>
  • 4、編輯/etc/profile文件愿阐，配置hadoop相關(guān)的環(huán)境變量
vim /etc/profile
添加hadoop的HADOOP_PATH
export HADOOP_PATH="安裝目錄"
PATH里面添加$HADOOP_HOME/bin:$PATH
//讓配置生效
source /etc/profile
//測試是否安裝成功
hadoop
  • 5微服、第一次使用hadoop先進(jìn)行格式化
//對namenode 進(jìn)行格式化
$ hadoop namenode -format；
  • 6缨历、啟動hadoop
    start-all.sh

  • 7以蕴、檢查進(jìn)程：jps
    jps
// 查看hadoop文件系統(tǒng)下下有哪些文件
hadoop fs -ls

3.Hadoop的核心-HDFS簡介

3.1HDFS基本概念

  • HDFS設(shè)計架構(gòu)：
    • 塊:文件以“塊”進(jìn)行存儲，HDFS默認(rèn)塊大小為64M
    • namenode：是管理節(jié)點辛孵，存放文件元數(shù)據(jù)丛肮，包括文件與數(shù)據(jù)塊的映射表、數(shù)據(jù)塊與數(shù)據(jù)節(jié)點的映射表
    • datenode：工作節(jié)點魄缚，真正存儲數(shù)據(jù)塊
      最終體系結(jié)構(gòu)：由block宝与、namenode、datanode冶匹、secondarynamenode习劫、client組成

HDFS的文件被分成塊進(jìn)行存儲，HDFS塊默認(rèn)大小是64MB徙硅，塊是整個文件存儲處理的邏輯單元榜聂。

HDFS最終體系結(jié)構(gòu)：由block、namenode嗓蘑、datanode须肆、secondarynamenode、client組成桩皿。


HDFS架構(gòu)圖

3.2HDFS數(shù)據(jù)管理與容錯

為保證硬件上的容錯豌汇，數(shù)據(jù)塊有多份冗余。

  • 數(shù)據(jù)塊副本：每個數(shù)據(jù)塊3個副本泄隔，分布在2機(jī)架3節(jié)點上（容錯性）
  • 心跳檢測：DataNode定期向NameNode發(fā)心跳消息拒贱。
  • 二級NameNode：NameNdoe定期同步元數(shù)據(jù)映像文件到二級NameNode（secondryNameNode）,一旦故障，備胎轉(zhuǎn)正。

3.2HDFS讀寫文件的流程

  • HDFS讀取文件的流程：
    • （1）客戶端向namenode發(fā)起獨立請求逻澳，把文件名闸天，路徑告訴namenode；
    • （2）namenode查詢元數(shù)據(jù)斜做，并把數(shù)據(jù)庫返回客戶端苞氮；

    • （3）此時客戶端就明白文件包含哪些塊，這些塊在哪些datanode中可以找到瓤逼；


      HDFS讀取文件的流程
  • HDFS寫文件流程：
    • （1）客戶端把文件拆分成固定大小64M的塊笼吟，并通知namenode；
    • （2）namenode找到可用的datanode返回給客戶端霸旗；
    • （3）客戶端根據(jù)返回的datanode贷帮，對塊進(jìn)行寫入；
    • （4）通過流水線管道流水線復(fù)制诱告；

    • （5）更新元數(shù)據(jù)撵枢。告訴namenode已經(jīng)完成了創(chuàng)建心的數(shù)據(jù)塊，保證了namenode中的元數(shù)據(jù)都是最新的狀態(tài)蔬啡。


      HDFS寫文件流程

3.2HDFS的特點

  • HDFS特點：
    • 1诲侮、數(shù)據(jù)冗余，硬件容錯（一式三份來保證）箱蟆。
    • 2、流式數(shù)據(jù)訪問：寫一次刮便，讀多次空猜，一旦寫入無法修改，只能通過寫入到新的塊刪除舊文件恨旱。
    • 3辈毯、存儲大文件（特適合，因為小文件多搜贤，勢必加重NameNode的負(fù)擔(dān)）谆沃。
  • HDFS適用性及局限性：
    • 1、適合數(shù)據(jù)批量讀寫仪芒，吞吐量高唁影；
    • 2、不適合交互式應(yīng)用掂名、低延遲很難滿足据沈；
    • 3、適合一次寫入多次讀取饺蔑、順序讀寫锌介；
    • 4、不支持多用戶并發(fā)寫相同文件。
  • HDFS優(yōu)缺點：
    • 優(yōu)點：存儲塊大孔祸，吞吐量高隆敢，為存儲大文件設(shè)計；
    • 缺點：延遲高崔慧，不適合交互式訪問筑公，不支持多用戶同時操作一個塊。

3.3HDFS的使用

  • 提供了 shell 接口尊浪，可以進(jìn)行命令行操作
hadoop namenode -format #格式化namenode
hadoop fs -ls / #打印 / 目錄文件列表
hadoop fs -mkdir input #創(chuàng)建目錄 input
hadoop fs -put hadoop-env.sh input/ #上傳文件 hadoop-env.sh 到 input 目錄下
hadoop fs -get input/abc.sh hadoop-envcomp.sh #從 input 目錄中下載文件
hadoop fs -cat input/hadoop-env.sh #查看文件 input/hadoop-env.sh 
hadoop dfsadmin -report #dfs報告

4.Hadoop的核心-MapReduce原理與實現(xiàn)

4.1MapReduce的原理

  • MapReduce原理：分而治之匣屡，一個大任務(wù)分成多個子任務(wù)（map），并行執(zhí)行之后拇涤，合并結(jié)果（reduce）捣作。
eg：做統(tǒng)計的時候，把統(tǒng)計的文件拆分鹅士，然后分別統(tǒng)計每一個數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)券躁，然后合并拆分項，就可以統(tǒng)計每一個數(shù)據(jù)出現(xiàn)的總次數(shù)掉盅。

  • MapReduce處理數(shù)據(jù)過程主要分成2個階段：Map階段和Reduce階段也拜。首先執(zhí)行Map階段，再執(zhí)行Reduce階段趾痘。Map和Reduce的處理邏輯由用戶自定義實現(xiàn)慢哈，但要符合MapReduce框架的約定。

  • 正式執(zhí)行Map前永票，需要將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行”分片”卵贱。所謂分片，就是將輸入數(shù)據(jù)切分為大小相等的數(shù)據(jù)塊侣集，每一塊作為單個Map Worker的輸入被處理键俱，以便于多個Map Worker同時工作。分片完畢后世分，多個Map Worker就可以同時工作了编振。每個Map Worker在讀入各自的數(shù)據(jù)后，進(jìn)行計算處理臭埋，最終輸出給Reduce踪央。Map Worker在輸出數(shù)據(jù)時，需要為每一條輸出數(shù)據(jù)指定一個Key斋泄。這個Key值決定了這條數(shù)據(jù)將會被發(fā)送給哪一個Reduce Worker杯瞻。Key值和Reduce Worker是多對一的關(guān)系，具有相同Key的數(shù)據(jù)會被發(fā)送給同一個Reduce Worker炫掐，單個Reduce Worker有可能會接收到多個Key值的數(shù)據(jù)魁莉。

  • 在進(jìn)入Reduce階段之前，MapReduce框架會對數(shù)據(jù)按照Key值排序，使得具有相同Key的數(shù)據(jù)彼此相鄰旗唁。如果用戶指定了”合并操作”(Combiner)畦浓，框架會調(diào)用Combiner，將具有相同Key的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合检疫。Combiner的邏輯可以由用戶自定義實現(xiàn)讶请。這部分的處理通常也叫做”洗牌”(Shuffle)。
    接下來進(jìn)入Reduce階段屎媳。相同的Key的數(shù)據(jù)會到達(dá)同一個Reduce Worker夺溢。同一個Reduce Worker會接收來自多個Map Worker的數(shù)據(jù)。每個Reduce Worker會對Key相同的多個數(shù)據(jù)進(jìn)行Reduce操作烛谊。最后风响，一個Key的多條數(shù)據(jù)經(jīng)過Reduce的作用后，將變成了一個值丹禀。


    MapReduce原理

4.2MapReduce的運行流程

流程

4.2.1. 原理

  • 分而治之 的思想状勤，一個大任務(wù)分成多個小任務(wù)（map）,并行執(zhí)行后，合并結(jié)果（reduce）.

4.2.2 運行流程

執(zhí)行過程
  • 基本概念：
    • Job & Task：
      一個 Job（任務(wù)双泪、作業(yè)） 被切分為多個 Task持搜，Task 又分為 MapTask 和 ReduceTask
    • JobTracker
      作業(yè)調(diào)度
      分配任務(wù)、監(jiān)控任務(wù)
      監(jiān)控 TaskTracker 的狀態(tài)
    • TaskTracker
      執(zhí)行任務(wù)
      向 JobTracker 匯報任務(wù)狀態(tài)

4.2.3 容錯機(jī)制

  • 重復(fù)執(zhí)行：
    默認(rèn)重復(fù)執(zhí)行 4 次焙矛，若還是失敗葫盼，則放棄執(zhí)行
  • 推測執(zhí)行：
    可以保證任務(wù)不會因為某1-2個機(jī)器錯誤或故障而導(dǎo)致整體效率下降

5.開發(fā)Hadoop應(yīng)用程序

5.1WordCount單詞計數(shù)（上）

  • 計算文件中出現(xiàn)每個單詞的頻數(shù)，輸入結(jié)果按照字母順序進(jìn)行排序薄扁。利用mapReduce的思想剪返，來計算輸入的單詞的個數(shù)。
  • Map過程：分而治之

  • Reduce過程：合并


    Map過程
    Reduce過程

5.2WordCount單詞計數(shù)（中）

5.3WordCount單詞計數(shù)（下）

5.3.1整體流程

  • 1.編寫WordCount.java,包含Mapper類和Reducec類；
  • 2.編譯WordCount.java,java -classpath 邑滨；
  • 3.打包 jar -cvf WordCount.jar classes/*日缨；
  • 4.作業(yè)提交 hadoop jar WordCount.jar WordCount input output；
  • 提交到hadoop中運行掖看，指定輸入文件 匣距，指定輸出文件。

5.3.2具體流程


//（1）啟動hadoop
 start -all.sh
 
//（2）rz把某某.java類放到根目錄下/opt/根目錄下邊或者根目錄下任意文件
cd /mkdir project_hadoop/
rz 類路徑添加

//（3）cd 新創(chuàng)建的文件,創(chuàng)建file1和file2
mkdir input
vi file1
vi file2
ls project_hadoop

//（4）創(chuàng)建文件
 hadoop fs -mkdir input_wordcount

//（5）創(chuàng)建目錄：
hadoop fs -mkdir input
//查看文件：
 hadoop fs -ls     
 hadoop fs -ls input_wordcount 
 
//（6）把file1和file2文件放到input_wordcount
提交輸入文件給hadoop
hadoop fs -put 文件路徑 提交后的路徑
//例：
hadoop fs -put input/input_wordcount/

//（7）查看文件
hadoop fs -ls input_wordcount
fs -cat input_wordcount/file1
fs -cat input_wordcount/file2

//（8）編譯java文件
javac -classpath /opt/hadoop-1.2.1/hadoop-core-1.2.1.jar:/opt/hadoop-1.2.1/lib/commons-cli-1.2.jar -d 編譯后地址 編譯文件

//（9）打包指令
jar -cvf 打包后文件名.jar 某某.class
jar -cvf wordcount.jar *.class

//（10）提交jar給hadoop執(zhí)行
hadoop jar jar包路徑 執(zhí)行的主函數(shù)名(主類名哎壳，main方法所在類名) 輸入目錄名 輸出目錄名
//例：
hadoop jar project_hadoop/wordcount.jar WordCount input_wordcount output_wordcount

//（11）查看通過算法計算出單詞個數(shù)的結(jié)果
fs -cat output_wordcount/part-r-00000

5.4利用MapReduce進(jìn)行排序（上）

  • 先分片毅待，再排序


    分片排序

5.5利用MapReduce進(jìn)行排序（下）

  • 分析代碼
    在這里插入圖片描述

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