Hadoop之——前期准备篇

标签：hadoop   hdfs   并行计算   格式化   分布式文件系统   

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一、Hadoop核心项目

•     HDFS: Hadoop Distributed File System 分布式文件系统
•     MapReduce：并行计算框架

二、HDFS的架构

•   主从结构

•   主节点，只有一个: namenode
•   从节点，有很多个: datanodes
•   namenode负责：
•   接收用户操作请求
•   维护文件系统的目录结构
•   管理文件与block之间关系，block与datanode之间关系

•   datanode负责：

•   存储文件
•   文件被分成block存储在磁盘上
•   为保证数据安全，文件会有多个副本

三、MapReduce的架构

•    主从结构

•   主节点，只有一个: JobTracker
•   从节点，有很多个: TaskTrackers

•  JobTracker负责：

•   接收客户提交的计算任务
•   把计算任务分给TaskTrackers执行
•   监控TaskTracker的执行情况

•  TaskTrackers负责：

•   执行JobTracker分配的计算任务

四、Hadoop的特点

 扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据。

 成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。

 高效率（Efficient）：通过分发数据，hadoop可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理它们，这使得处理非常的快速。

可靠性（Reliable）：hadoop能自动地维护数据的多份副本，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。

五、Hadoop集群的物理分布

六、单节点物理结构

七、Hadoop部署方式

•   本地模式
•   伪分布模式
•   集群模式

八、伪分布模式安装步骤

•  关闭防火墙
•   修改ip
•  修改hostname
•   设置ssh自动登录
•   安装jdk
•   安装hadoop

九、修改hadoop配置文件

• hadoop-env.sh
  

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/

• 2.core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://hadoop0:9000</value>
        <description>change your own hostname</description>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>  
</configuration>

• 3.hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

• 4.mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>hadoop0:9001</value>
        <description>change your own hostname</description>
    </property>
</configuration>

十、启动Hadoop

   在执行start-all.sh

十一、浏览Hadoop

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