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hadoop概述

1. 存储和分析网络数据
2. 三大组件
   • MapReduce
     • 对海量数据的处理
     • 思想：
       • 分而治之
       • 每个数据集进行逻辑业务处理map
       • 合并统计数据结果reduce
   • HDFS
     • 储存海量数据
     • 分布式存储
     • 安全性高
       • 副本数据
   • YARN
     • 分布式资源管理框架
       • 管理整个集群的资源（内存、CPU核数）
       • 分配调度集群资源
   • Common
     • 工具

hadoop生态圈

1. Hive（蜜蜂）通过使用sql语句来执行hadoop任务
2. HBase 存储结构化数据的分布式数据库
   • HBase放弃了事务特性，追求更高的扩展
   • 和HDFS不同的，HBase提供数据的随机读写和实时访问，实现对表数据的读写功能
3. zookeeper 维护节点状态

Hadoop安装

1. 使用docker安装

docker run -i -t -p 50070:50070 -p 9000:9000 -p 8088:8088 -p 8040:8040 -p 8042:8042  -p 49707:49707  -p 50010:50010  -p 50075:50075  -p 50090:50090 sequenceiq/hadoop-docker:2.6.0 /etc/bootstrap.sh -bash

HDFS基本概念

1. 块 （Block）
   • HDFS的文件被分成块进行存储
   • HDFS块的默认大小64M
   • 块是文件储存处理的逻辑单元
2. NameNode
   • NameNode是管理节点，存放文件元数据
   • 文件与数据块的映射表
   • 数据块与数据节点的映射表
     
3. DataNode
   • 是HDFS的工作节点，存放数据块

HDFS中数据管理与容错

1. 数据块副本
   

2. 心跳检测
   

3. 二级NameNode
   

HDFS中文件读写的流程

HDFS写入文件的流程

HDFS的特点

1. 数据冗余，硬件容错
2. 流式的数据访问
3. 适合存储大文件
4. 适合数据批量读写，吞吐量高
5. 不适合交互式应用，低延迟很难满足
6. 适合一次写入多次读取，顺序读写
7. 不支持多用户并发写相同文件

HDFS命令行操作

1. hadoop fs -ls /
2. hadoop namenode -format 格式化操作
3. hadoop fs -ls /user
4. hadoop fs -put hadoop-env.sh /user/root 把文件放入hadoop
5. hadoop fs -rm input
6. hadoop fs -rm hadoop-env.sh
7. hadoop fs -mkdir input
8. hadoop fs -cat input/hadoop-env.sh
9. hadoop fs -get input/hadoop-env.sh hadoop-env2.sh
10. hadoop dfsadmin -report

MapReduce原理

1. 分而治之，一个大人物分成多个小的子任务（map），并行执行后，合并结果（reduce）
2. 比如：100GB的网站访问日志文件，找出访问次数最多的IP地址
   • 根据日期切分，比如按周，每周一份进行统计
   • 再合并到某几个机器进行分析合并

MapReduce运行流程

1. 基本概念
   • Job & Task 一个job就例如上面的例子，task可以分为map task和reduce task
   • JobTracker
     • 作业调度
     • 分配任务、监控任务执行进度
     • 监控TaskTracker的状态
       
   • TaskTracker
     • 执行任务
     • 汇报任务状态
2. MapReduce作业执行过程
   

MapReduce的容错机制

1. 重复执行
   • 重复4次仍旧失败放弃
2. 推测执行
   • 假设有个TaskTracker执行特别慢，它会启动另一个TaskTracker执行相同的任务，两个谁先执行完，就放弃另一个

MapReduce应用

WordCount单词计数

1. 由于我是docker安装，具体例子可以参考如下

   https://blog.csdn.net/qq_16563637/article/details/81702633

2. docker安装的容器里，自带了例子，位置是/usr/local/hadoop-2.6.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar

参考 https://www.imooc.com/video/7777

大数据基础Hadoop 2.x入门

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原文地址：https://www.cnblogs.com/sky-chen/p/10054373.html