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一分钟让你知道Hadoop是什么

Published By on 8月 23, 2022

低成本进行数据分析(因为不需要写MR程序)Hive架构图。

说明1:客户端可以有多个说明2:集群上可以运行多个ApplicationMaster说明3:每个NodeManager上可以有多个ContainerMapReduceMapReduce什么是MapReduce?MapReduce是一个**分布式运算程序**的编程框架,是用户开发基于Hadoop的数据分析应用的核心框架。

以UbuntuLinux为例:$sudoapt-getinstallssh$sudoapt-getinstallrsync在Windows平台上,如果安装cygwin时未安装全部所需软件,则需启动cyqwin安装管理器安装如下软件包:下载为了获取Hadoop的发行版,从Apache的某个镜像服务器上下载最近的稳定发行版。

enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/6ee78020-5cb9-11e7-86d9-f17e4b747fa0)12、选择Desktop,这样就会装一个Xwindow。

总之,Hadoop是目前分析海量数据的首选工具,并已经被各行各业广泛应用于以下场景:*大数据量存储:分布式存储(各种云盘,百度,360~还有云平台均有Hadoop应用)*日志处理:Hadoop擅长这个*海量计算:并行计算*ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库*使用HBase做数据分析:用扩展性应对大量读写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统*机器学习:比如ApacheMahout项目(ApacheMahout简介常见领域:协作筛选、集群、归类)*搜索引擎:Hadoop+lucene实现*数据挖掘:目前比较流行的广告推荐*用户行为特征建模*个性化广告推荐1.2.2Hadoop技术生态自2008年成为Apache基金会的顶级项目后,经过长时间的发展,围绕着Hadoop又出现了大量的开源扩展技术框架,从而形成了一个庞大的Hadoop技术生态体系。

Hadoop系列Hadoop是什么?1.Hadoop是一个由Apache基金会所开发的**分布式系统基础架构**。

因此HDFS往往会按照设定者的要求把数据块复制n份并存储在不同的数据节点(储存数据的服务器)上,如果一个数据节点发生故障数据也不会丢失。

Hadoop可以在多达几千台廉价的量产计算机上运行,并把它们组织为一个计算机集群。

可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。

良好的扩展性当你的计算资源不能得到满足的时候,你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。

**Pig:不懂Java开发也能写MapReduce**Pig是一个机遇Hadoop的大规模分析平台,Pig为复杂的海量数据并行计算提供一个简易的操作和编程接口。

Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。

*ApacheHadoop原始版本*优点:拥有全世界的开源贡献,代码更新版本比较快*缺点:版本的升级,版本的维护,以及版本之间的兼容性,学习非常方便*软件收费版本ClouderaManagerCDH版本(生产环境使用)Cloudera主要是美国一家大数据公司在Apache开源Hadoop的版本上,通过自己公司内部的各种补丁,实现版本之间的稳定运行,大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本,解决了版本的升级困难,版本兼容性等各种问题,生产环境强烈推荐使用*免费开源版本HortonWorksHDP版本(生产环境使用)hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁,带领二十几个核心成员成立Hortonworks,核心产品软件HDP(ambari),HDF免费开源,并且提供一整套的web管理界面,供我们可以通过web界面管理我们的集群状态ApacheHadoop版本迭代0.x系列版本:Hadoop当中最早的一个开源版本,在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本1.x版本系列:Hadoop版本当中的第二代开源版本,主要修复0.x版本的一些bug等2.x版本系列:架构产生重大变化,引入了yarn平台等许多新特性3.x版本系列:EC技术、YARN的时间轴服务等新特性Hadoop的优缺点*Hadoop优点*Hadoop具有存储和处理数据能力的高可靠性。

Hadoop的一个假设是:机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

*MasterHADaemon:控制RM的Master的启动和停止,和RM运行在一个进程中,可以接收外部RPC命令。

在最后的文件块发送之后,NameNode将文件创建提交到它的持久化元数据存储(在EditLog和FsImage文件。

失败如果文件已经存在于路径,除非文件已经大小为。

MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。

HDFS是分布式存储系统,其下的两个子项目分别是namenode和datanode;namenode管理着文件系统的命名空间包括元数据和datanode上数据块的位置,datanode在本地保存着真实的数据。

在创建快照前,要设置一个目录为snapshottable(需要管理员权限),表示可以在该目录中创建快照hdfsdfsadmin-allowSnapshot在path中启用快照hdfsdfsadmin-disallowSnapshot在path中禁止快照hdfsdfs-ls/foo/.snapshot列出快照目录下的所有快照hdfsdfs-createSnapshot创建快照,快照名默认为时间戳格式hdfsdfs-deleteSnapshot删除快照hdfsdfs-renameSnapshot快照重命名hdfslsSnapshottableDir获取快照目录6.12、dfdf展示空间使用情况Usage:hadoopfs-df-hURIURI…6.13、dudu展示目录包含的文件的大小Usage:hadoopfs-du-s-hURIURI…Example:hadoopfs-du/user/hadoop/dir1/user/hadoop/file1hdfs://nn.example.com/user/hadoop/dir16.14、expungeexpunge清空回收站(不要瞎用)Usage:hadoopfs-expunge6.15、findfind查找Usage:hadoopfs-find…-namepattern-inamepattern忽略大小写-print-print0AlwaysExample:hadoopfs-find/-nametest-print6.16、getget获取数据,类似于copyToLocal.但有crc校验Usage:hadoopfs-get-ignorecrc-crcExample:hadoopfs-get/tmp/input/hadoop/*.xml/home/hadoop/testdir/6.17、getfaclgetfacl展示目录或者文件的ACL权限Usage:hadoopfs-getfacl-Rhive@mwpl003~$hadoopfs-getfacl-R/tmp/testfile:/tmp/testowner:hivegroup:supergroupgetfacl:TheACLoperationhasbeenrejected.SupportforACLshasbeendisabledbysettingdfs.namenode.acls.enabledtofalse.6.18、getfattrgetfattr显示文件或目录的扩展属性名称和值Usage:hadoopfs-getfattr-R-nname|-d-een-nname和-d是互斥的,-d表示获取所有属性。

hadoop与数据库有什么区别1.MPP数据库:MPP数据库专注于在一个集群上并行执行SQL查询分析。

可以看到统计单词出现的次数结果**Hadoop安装**墙裂推荐:史上最详细的Hadoop环境搭建(https://blog.csdn.net/hliq5399/article/details/78193113)1Hadoop部署模式本地模式伪分布式模式完全分布式模式以上部署模式区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器上。

客户机也负责创建保存在相同HDFS名称空间中的校验和(checksum)文件。

确保数据保护方案适用于所有的数据文件,以保存在数据汇总中实现数据分析的准确性。

这里提供一个示例,帮助您理解它。

\\.高容错性Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

因为DataNode和NodeManager本身就是被设计为高可用的,所以不用对他们进行特殊的高可用处理。

GoogleFileSystem中文版http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-File-System%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88_1.0.pdfGoogleMapReduce中文版http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-MapReduce%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88_1.0.pdfGoogleBigtable中文版http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-Bigtable%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%89%88_1.0.pdfHadoop生态系统**Hadoop的核心项目**HDFS:hadoopdistributedfilesystem分布式文件系统MapReduce:并行计算框架,基于文件系统进行数据计算。

enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/178763e0-5cbe-11e7-86d9-f17e4b747fa0)将wc.input文件上传到HDFS的/wordcountdemo/input目录中:hadoop@bigdata-senior01hadoop-2.5.0$bin/hdfsdfs-put/opt/data/wc.input/wordcountdemo/input!enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/1ea91ab0-5cbe-11e7-86d9-f17e4b747fa0)2、运行WordCountMapReduceJob1.hadoop@bigdata-senior01hadoop-2.5.0$bin/yarnjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.5.0.jarwordcount/wordcountdemo/input/wordcountdemo/output!enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/268f32f0-5cbe-11e7-8185-21ba04c77532)3、查看输出结果目录1.hadoop@bigdata-senior01hadoop-2.5.0$bin/hdfsdfs-ls/wordcountdemo/output2.-rw-r–r–1hadoopsupergroup02016-07-0505:12/wordcountdemo/output/_SUCCESS3.-rw-r–r–1hadoopsupergroup602016-07-0505:12/wordcountdemo/output/part-r-00000!enterimagedescriptionhere(http://images.gitbook.cn/2f4b86f0-5cbe-11e7-8ca5-edc6aa6f5290)*output目录中有两个文件,_SUCCESS文件是空文件,有这个文件说明Job执行成功。

用于并行的分布式计算5\\.HadoopOzone:用于对象的存储6\\.HadoopSubmarine:用于机器学习的引擎Hadoop版本1\\.Hadoop1.0:包含了HDFS和MapReduce2\\.Hadoop2.0:包含了HDFS、MapReduce以及Yarn。

|**mv**通过移动表示src到dest,在HDFS的文件或目录。

*ZKFC(失效检测控制)是Hadoop里的一个Zookeeper客户端,在每一个NameNode节点上都启动一个ZKFC进程,来监控NameNode的状态,并把NameNode的状态信息汇报给Zookeeper集群,其实就是在Zookeeper上创建了一个Znode节点,节点里保存了NameNode状态信息。

它只适用于大数据的离线处理,对实时性要求很高的应用不适用。

文档数量规模很大,有1000万个文档,英文单词的总数可能只有3000(常用的。

下载hadoop安装包后不用任何设置,默认的就是本地模式。

root@bigdata-senior01hadoop-2.5.0serviceiptablesstopiptables:SettingchainstopolicyACCEPT:filterOKiptables:Flushingfirewallrules:OKiptables:Unloadingmodules:OK(3)如果要永久关闭防火墙用。

它最早由Yahoo的技术团队根据Google所发布的公开论文思想用JAVA语言开发,现在则隶属于apache基金会。

相反,Hadoop的MapReduce却是一个高度抽象的并行编程模型,它将分布式并行编程抽象为两个原语操作,即map操作和reduce操作,开发人员只需要简单地实现相应的接口即可,完全不用考虑底层数据流、容错、程序的并行执行等细节。

充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Reduce则对中间结果中相同键的所有值进行规约,以得到最终结果。

⒊BigTable。

MapReduce程序则包含MRAppMaster和众多的Maptask及ReduceTask。

它由两个可能包含有许多实例(许多Map和Reduce)的操作组成。

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