大数据：Hadoop入门

一：什么是大数据

1. 什么是大数据：

（1.）大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取，管理和处理的数据集合，简而言之就是数据量非常大，大到无法用常规工具进行处理，如关系型数据库，数据仓库等。这里“大”是一个什么量级呢？如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB（即20971520GB）.

2.大数据的特点：

    （1.）体量巨大。按目前的发展趋势来看，大数据的体量已经到达PB级甚至EB级。

（2.）大数据的数据类型多样，以非结构化数据为主，如网络杂志，音频，视屏，图片，地理位置信息，交易数据，社交数据等。

（3.）价值密度低。有价值的数据仅占到总数据的一小部分。比如一段视屏中，仅有几秒的信息是有价值的。

（4.）产生和要求处理速度快。这是大数据区与传统数据挖掘最显著的特征。

3.除此之外还有其他处理系统可以处理大数据。

Hadoop （开源）

Spark（开源）

Storm（开源）

MongoDB（开源）

IBM PureDate（商用）

Oracle Exadata（商用）

SAP Hana（商用）

Teradata  AsterData（商用）

EMC GreenPlum（商用）

HP Vertica（商用）

注：这里我们只介绍Hadoop。

二：Hadoop体系结构

1.Hadoop来源：

Hadoop源于Google在2003到2004年公布的关于GFS（Google File System），MapReduce和BigTable的三篇论文，创始人Doug  Cutting。Hadoop现在是Apache基金会顶级项目，“Hadoop”一个虚构的名字。由Doug  Cutting的孩子为其黄色玩具大象所命名。

　2.Hadoop的核心：

（1.）HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持，达到高速并行读写与大容量的储存扩展。

（2.）通过MapReduce实现对分布式任务进行处理程序支持，保证高速分区处理数据。

3.Hadoop子项目：

    （1.）HDFS：分布式文件系统，整个Hadoop体系的基石。

    （2.）MapReduce/YARN：并行编程模型。YARN是第二代的MapReduce框架，从Hadoop  0.23.01版本后，MapReduce被重构，通常也称为MapReduce  V2，老MapReduce也称为 MapReduce V1。

    （3.）Hive：建立在Hadoop上的数据仓库，提供类似SQL语音的查询方式，查询Hadoop中的数据，

    （4.）Pig：一个队大型数据进行分析和评估的平台，主要作用类似于数据库中储存过程。

    （5.）HBase:全称Hadoop  Database，Hadoop的分布式的，面向列的数据库，来源于Google的关于BigTable的论文，主要用于随机访问，实时读写的大数据。

    （6.）ZooKeeper：是一个为分布式应用所设计的协调服务，主要为用户提供同步，配置管理，分组和命名等服务，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。

       还有其它特别多其它项目这里不做一一解释了。

三：安装Hadoop运行环境

1. 用户创建：

（1.）创建Hadoop用户组，输入命令：

           groupadd  hadoop

（2.）创建hduser用户，输入命令：

           useradd –p hadoop hduser

（3.）设置hduser的密码，输入命令：

           passwd  hduser

           按提示输入两次密码

（4.）为hduser用户添加权限，输入命令：

           #修改权限

           chmod 777 /etc/sudoers

           #编辑sudoers

           Gedit /etc/sudoers

           #还原默认权限

           chmod  440 /etc/sudoers

           先修改sudoers 文件权限，并在文本编辑窗口中查找到行“root ALL=（ALL）”，紧跟后面更新加行“hduser  ALL=（ALL） ALL”，将hduser添加到sudoers。添加完成后切记还原默认权限，否则系统将不允许使用sudo命令。

（5.）设置好后重启虚拟机，输入命令：

           Sudo  reboot

           重启后切换到hduser用户登录

1. 安装JDK

（1.）下载jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入下载目录。

（2.）运行安装命令:

           Sudo rpm –ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm

       完成后查看安装路径，输入命令：

       Rpm –qa jdk –l

       记住该路径，

（3.）配置环境变量，输入命令：

    Sudo  gedit /etc/profile

    打开profile文件在文件最下面加入如下内容

    export  JAVA_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67

    export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATH

    export PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH

    保存后关闭文件，然后输入命令使环境变量生效：

    Source /etc/profile

（4.）验证JDK，输入命令：

    Java –version

    若出现正确的版本则安装成功。

1. 配置本机SSH免密码登录：

（1.）使用ssh-keygen 生成私钥与公钥文件，输入命令：

           ssh-keygen –t rsa

（2.）私钥留在本机，公钥发给其它主机（现在是localhost）。输入命令：

           ssh-copy-id localhost

（3.）使用公钥来登录输入命令：

           ssh  localhost

1. 配置其它主机SSH免密登录

（1.）克隆两次。在VMware左侧栏中选中虚拟机右击，在弹出的快捷键菜单中选中管理---克隆命令。在克隆类型时选中“创建完整克隆”，单击“下一步”，按钮直到完成。

（2.）分别启动并进入三台虚拟机，使用ifconfig查询个主机IP地址。

（3.）修改每台主机的hostname及hosts文件。

           步骤1：修改hostname，分别在各主机中输入命令。

           Sudo gedit /etc/sysconfig/network

           步骤2：修改hosts文件：

           sudo gedit /etc/hosts

           步骤3：修改三台虚拟机的IP

 第一台对应node1虚拟机的IP：192.168.1.130

第二台对应node2虚拟机的IP：192.168.1.131

第三台对应node3虚拟机的IP：192.168.1.132

    （4.）由于已经在node1上生成过密钥对，所有现在只要在node1上输入命令：

           ssh-copy-id node2

           ssh-copy-id node3

       这样就可以将node1的公钥发布到node2，node3。

    （5.）测试SSH,在node1上输入命令：

       ssh node2

       #退出登录

       exit

       ssh node3

exit

四：Hadoop完全分布式安装

1. 1.       Hadoop有三种运行方式：

（1.）单机模式：无须配置，Hadoop被视为一个非分布式模式运行的独立Java进程

（2.）伪分布式：只有一个节点的集群，这个节点即是Master（主节点，主服务器）也是Slave（从节点，从服务器），可在此单节点上以不同的java进程模拟分布式中的各类节点

（3.）完全分布式：对于Hadoop,不同的系统会有不同的节点划分方式。

2.安装Hadoop

    （1.）获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,下载后可以使用VMWare  Tools通过共享文件夹，或者使用Xftp工具传到node1。进入node1 将压缩包解压到/home/hduser目录下，输入命令：

    #进入HOME目录即：“/home/hduser”

    cd ~

    tar –zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz

    （2.）重命名hadoop输入命令：

       mv hadoop-2.6.0 hadoop

    （3.）配置Hadoop环境变量，输入命令：

           Sudo gedit /etc/profile

       将以下脚本加到profile内：

       #hadoop

       export HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoop

       export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

       保存关闭，最后输入命令使配置生效

       source /etc/profile

       注：node2，和node3都要按照以上配置进行配置。

3.配置Hadoop

    （1.）hadoop-env.sh文件用于指定JDK路径。输入命令：

       [hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop/etc/hadoop

       [hduser@node1 hadoop]$ gedit hadoop-env.sh

       然后增加如下内容指定jDK路径。

       export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

    （2.）打开指定JDK路径,输入命令：

       export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

    （3.）slaves：用于增加slave节点即DataNode节点。

       [hduser@node1 hadoop]$ gedit slaves

       打开并清空原内容，然后输入如下内容：

       node2

       node3

       表示node2,node3作为slave节点。

    （4.）core-site.xml:该文件是Hadoop全局配置，打开并在<configuration>元素中增加配置属性如下：

    <configuration>

       <property>

           <name>fs.defaultFs</name>

           <value>hdfs://node1:9000</value>

       </property>

           <name>hadoop.tmp.dir</name>

           <value>file:/home/hduser/hadoop/tmp</value>

       </property>

    <configuration>

这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。Hadoop.tmp.dir如不指定会保存到系统的默认临时文件目录/tmp中。

    （5.）hdfs-site.xml:该文件是hdfs的配置。打开并在<configuration>元素中增加配置属性。

    （6.）mapred-site.xml:该文件是MapReduce的配置，可从模板文件mapred-site.xml.template中复制打开并在<configuration>元素中增加配置。

    （7.）yarn-site.xml:如果在mapred-site.xml配置了使用YARN框架，那么YARN框架就使用此文件中的配置，打开并在<configuration>元素中增加配置属性。

（8.）复制这七个命令到node2,node3。输入命令如下：

scp –r /home/hduser/hadoop/etc/hadoop/ hduser@node2:/home/hduser/hadoop/etc/

scp –r /home/hduser/hadoop/etc/hadoop/ hduser@node3:/home/hduser/hadoop/etc/

4.验证：

    下面验证hadoop是否正确

    （1.）在Master主机（node1）上格式化NameNode。输入命令：

       [hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop

       [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs namenode –format

    （2）关闭node1,node2 ,node3,系统防火墙并重启虚拟机。输入命令：

       service iptables stop

       sudo chkconfig iptables off

       reboot

    （3.）输入以下启动HDFS：

       [hduser@node1 ~]$ cd ~/hadoop

    （4.）启动所有

[hduser@node1 hadoop]$ sbin/start-all.sh

（5.）查看集群状态：

    [hduser@node1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin –report

（6.）在浏览器中查看hdfs运行状态，网址：http://node1:50070

（7.）停止Hadoop。输入命令：

    [hduser@node1 hadoop]$ sbin/stop-all.sh

五：Hadoop相关的shell操作

（1.）在操作系统中/home/hduser/file目录下创建file1.txt,file2.txt可使用图形界面创建。

file1.txt输入内容：

    Hello World hi HADOOP

file2.txt输入内容

    Hello World hi CHIAN

（2.）启动hdfs后创建目录/input2

    [hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –mkdir /input2

（3.）将file1.txt.file2.txt保存到hdfs中:

    [hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –put -/file/file*.txt /input2/

（4.）[hduser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –ls /input2