大数据技术 Hadoop入门-职坐标

大数据技术 Hadoop入门

沉沙 2018-10-08 来源：阅读 1581 评论 0

摘要：本篇教程探讨了大数据技术 Hadoop入门，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

本篇教程探讨了大数据技术 Hadoop入门，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

一：什么是大数据

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

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。

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

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

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。

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

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.       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，打开并在元素中增加配置属性如下：


           fs.defaultFs
           hdfs://node1:9000

           hadoop.tmp.dir
           file:/home/hduser/hadoop/tmp


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：//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