【从入门到放弃-Hadoop】Hadoop基础学习

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前言

目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解

基础概念

大数据的本质

一、数据的存储：分布式文件系统（分布式存储）

二、数据的计算：分部署计算

基础知识

学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础

学习路线

Java基础和Linux基础

Hadoop的学习：体系结构、原理、编程

第一阶段：

HDFS、MapReduce、HBase（NoSQL数据库）

第二阶段：

数据分析引擎 -> Hive、Pig
数据采集引擎 -> Sqoop、Flume

第三阶段：

HUE：Web管理工具
ZooKeeper：实现Hadoop的HA
Oozie：工作流引擎

Spark的学习

第一阶段：Scala编程语言
第二阶段：Spark Core -> 基于内存、数据的计算
第三阶段：Spark SQL -> 类似于mysql 的sql语句
第四阶段：Spark Streaming ->进行流式计算：比如：自来水厂

Apache Storm 类似

Spark Streaming ->进行流式计算

NoSQL

Redis基于内存的数据库

HDFS

分布式文件系统 解决以下问题：

1、硬盘不够大：多几块硬盘，理论上可以无限大
2、数据不够安全：冗余度，hdfs默认冗余为3 ，用水平复制提高效率，传输按照数据库为单位：Hadoop1.x 64M，Hadoop2.x 128M

管理员：NameNode 硬盘：DataNode

MapReduce

基础编程模型：把一个大任务拆分成小任务，再进行汇总
MR任务：Job = Map + Reduce 
    Map的输出是Reduce的输入、MR的输入和输出都是在HDFS

MapReduce数据流程分析：

Map的输出是Reduce的输入，Reduce的输入是Map的集合

HBase

什么是BigTable？: 把所有的数据保存到一张表中，采用冗余 —> 好处：提高效率

1、因为有了bigtable的思想：NoSQL：HBase数据库
2、HBase基于Hadoop的HDFS的
3、描述HBase的表结构
核心思想是：利用空间换效率

Hadoop环境搭建

环境准备

Linux环境、JDK、http://mirrors.shu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.0/hadoop-3.0.0-src.tar.gz

安装

1、安装jdk、并配置环境变量

vim /etc/profile 末尾添加

2、解压hadoop-3.0.0.tar.gz、并配置环境变量

tar -zxvf hadoop-3.0.0.tar.gz -C /usr/local/
mv hadoop-3.0.0/ hadoop

vim /etc/profile 末尾添加

配置

Hadoop有三种安装模式：

本地模式  ：
    1台主机  
    不具备HDFS，只能测试MapReduce程序
伪分布模式：
    1台主机  
    具备Hadoop的所有功能，在单机上模拟一个分布式的环境
     （1）HDFS：主：NameNode，数据节点：DataNode
     （2）Yarn：容器，运行MapReduce程序
                主节点：ResourceManager
                从节点：NodeManager
全分布模式：
    至少3台

我们以伪分布模式为例配置：

修改hdfs-site.xml：冗余度1、权限检查false

<!--配置冗余度为1-->
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>

<!--配置权限检查为false-->
<property>
    <name>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
</property>

修改core-site.xml

<!--配置HDFS的NameNode-->
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://192.168.56.102:9000</value>
</property>

<!--配置DataNode保存数据的位置-->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
</property>

修改mapred-site.xml

<!--配置MR运行的框架-->
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yar</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.map.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.reduce.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.application.classpath</name>
    <value>
            /usr/local/hadoop/etc/hadoop,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*,
            /usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*,
    </value>
</property>

修改yarn-site.xml

<!--配置ResourceManager地址-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>192.168.56.102</value>
</property>

<!--配置NodeManager执行任务的方式-->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-service</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

格式化NameNode

hdfs namenode -format

看到common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted表示格式化成功

启动

start-all.sh

  • HDFS：存储数据
  • YARN：

访问

  • 命令行
  • Java Api
  • WEB Console

HDFS: http://192.168.56.102:50070

Yarn: http://192.168.56.102:8088

查看HDFS管理界面和yarn资源管理系统

基本操作：

HDFS相关命令

-mkdir   在HDFD创建目录    hdfs dfs -mkdir /data
-ls         查看目录                 hdfs dfs -ls
-ls -R      查看目录与子目录    hdfs dfs -ls -R
-put        上传一个文件        hdfs dfs -put data.txt /data/input
-copyFromLocal 上传一个文件 与-put一样
-moveFromLocal 上传一个文件并删除本地文件 
-copyToLocal        下载文件 hdfs dfs -copyTolocal /data/input/data.txt
-put    下载文件 hdfs dfs -put/data/input/data.txt
-rm     删除文件 hdfs dfs -rm
-getmerge     将目录所有文件先合并再下载
-cp    拷贝
-mv    移动
-count    统计目录下的文件个数
-text、-cat    查看文件
-balancer    平衡操作

MapReduce示例

结果：

如上 一个最简单的MapReduce示例就执行成功了

思考

Hadoop是基于Java语言的，日常开发是用的PHP(写文章时，博主主要是用PHP，现在已经转Java了)，在使用、查找错误时还是蛮吃力的。工作之余还是需要多补充点其它语言的相关知识，编程语言是我们开发、学习的工具，而不应成为限制我们技术成长的瓶颈