Hadoop详细讲解（一）
Hadoop 详细解析
- 1.2 大数据面临的问题
- 1.3 大数据的特点
- 1）数据量大
- 2）数据时效性
- 3）数据多样性
- （1）数据存储类型多样性
- （2）数据分析类型多样性
- 4）数据价值
- 1.4 应用场景
- 1）个人推荐
- 2）风控
- 3）成本预测
- 4）气候预测
- 5）人工智能
- 1.6分布式
- 二、Hadoop
- 2.1 Hadoop生态系统
- 2.2 大数据分析方案
- 三、HDFS
- 3.1 安装（伪集群）
- 1）准备虚拟机
- 2）安装JDK 8JDK8
- 3）配置Java环境变量
- 4）配置主机名与IP的映射关系
- 5）关闭防火墙
- 6）ssh免密登陆
- 7）解压Hadoop
- 8）配置Hadoop环境变量
- 9）配置 etc/hadoop/core-site.xml
- 11）格式化namenode
- 12）启动hdfs
- 进入web界面
- 3.2 HDFS Shell 相关操作
- 3.3 Java API 操作HDFS
- （2）Windows 配置Hadoop环境
- （3）权限不足解决方案
- 1）配置 hdfs-site.xml
- （3）相关操作
- 3.4 HDFS Architecture
- 1）什么是Block块
- （1）为什么块的大小为128MB？
- （2）Block块的大小能否随意设置？
- （3）HDFS为什么不适合存储小文件
- 2）Rack Awareness 机架感知
- 3）NameNode 和 SecondaryNameNode 的 关系 （重点）
- 4）检查点
- 5）Safemode
- 6）DataNode工作机制
一。概述
## 1.1 大数据概念
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
1.2 大数据面临的问题
存储：单机存储有限，需要使用集群（多台机器）存储数据；硬件上必须有足够的存储容量，软件上有对应的容灾机制。
分析：单机算力有限，也需要使用集群进行计算（需要在合理的时间内将数据变废为宝）
1.3 大数据的特点
4V Volume 数据量大 Velocity 时效性 Variety 多样性 Value 价值大
1）数据量大
B-KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB…
各种个人云存储解决方案：百度网盘、腾讯微云、115、lanzou、诚通、OneDriver、GoogleDriver 等
大数据产生于21世纪的互联网时代，日益进步的科技和日益增长的物质文化需求，导致了数据的大爆炸；
淘宝、支付宝、微信、QQ、抖音这些App是目前国内顶尖的流量，使用人数及其的庞大，每天可以产生极多的数据量。
2）数据时效性
双十一、618
大数据是在短时间内迅速产生（产生的时效性非常高），分析的时效性就必须因场景而异，需要在合理的时间内分析出有价值的数据。
3）数据多样性
（1）数据存储类型多样性
结构化的数据：表格、文本、SQL等
非结构化数据：视频、音频、图片
（2）数据分析类型多样性
地理位置：来自北京、中国、上海
设备信息：来自PC、手机、平板、手表、手环、眼镜
个人喜好：美女、面膜、ctrl、 数码、篮球、足球
社交网络：A可能认识B 、C ，B就可能认识C
电话号码：110,11086
网络身份证：设备MAC+电话+IP+地区
4）数据价值
警察叔叔：只关注的是否哪里违规
AI研究：犯罪预测、下棋、无人驾驶
所以在海量数据中有用的数据最为关键、这是分析数据的第一步，也就是对数据进行降噪处理（数据清洗|数据预处理）
1.4 应用场景
1）个人推荐
根据用户喜好，推荐相关资源
千人一面、千人千面、一人千面
2）风控
大数据实时流处理，根据用户行为模型进行支撑，判断该行为是否正常
3）成本预测
4）气候预测
5）人工智能
1.6分布式
为了解决大数据存储和计算的问题，需要使用一定数量的机器，硬件设施必须足够，那软件解决方案怎么办？
如何使用软件去解决存储和分析的问题？
二、Hadoop
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EB9OwHCR-1573560679737)(assets/622762d0f703918f3c528de35c3d269759eec41c.jpg)]
Hadoop由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入。它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。
2006 年 3 月份，Map/Reduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别被纳入称为 Hadoop 的项目中。
Hadoop 是最受欢迎的在 Internet 上对搜索关键字进行内容分类的工具，但它也可以解决许多要求极大伸缩性的问题。例如，如果您要 grep 一个 10TB 的巨型文件，会出现什么情况？在传统的系统上，这将需要很长的时间。但是 Hadoop 在设计时就考虑到这些问题，采用并行执行机制，因此能大大提高效率。
HDFS：Hadoop Distributed File System 作为Hadoop 生态体系中数据的存储的软件解决方案
MapReduce：Hadoop中分布式计算框架（只需要实现少量的代码，就可以开发一个分布式的应用程序），对海量数据并行分析和计算
2.1 Hadoop生态系统
HDFS：Hadoop Distributed File System 作为Hadoop 生态体系中数据的存储的软件解决方案
MapReduce：Hadoop中分布式计算框架（只需要实现少量的代码，就可以开发一个分布式的应用程序），对海量数据并行分析和计算
HBase: 基于HDFS 的列式存储的NoSql
Hive:是一款SQL解释引擎，能够将SQL语句翻译成MR代码
Flume:分布式的日志收集系统，用于收集海量日志数据，并将其存储在hdfS中
kafka:消息对列，实现对分布式应用程序间的解耦和数据缓冲
Zookeeper：分布式协调服务，用户注册中心、配置中心、集群选举、状态检测、分布式锁
2.2 大数据分析方案
MapReduce:大数据离线批处理（代表基于磁盘，延迟30分钟+）
Spark：大数据离线批处理（代表基于内存，速度相对于MR来说快的多）
Strom/Spark Streaming/Kafka Streaming/Flink:实时流处理框架，达到对记录级别消息的毫秒级处理
三、HDFS
3.1 安装（伪集群）
1）准备虚拟机
更改IP
删除MAC地址
更改主机名 vi /etc/sysconfig/network
2）安装JDK 8JDK8
3）配置Java环境变量
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8.0_181
export PATH= P A T H : PATH: PATH:JAVA_HOME/bin
4）配置主机名与IP的映射关系
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=HadoopNode00
vi /etc/hosts
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.11.20 HadoopNode00
5）关闭防火墙
[root@HadoopNode00 ~]# service iptables stop # 关闭防火墙
[root@HadoopNode00 ~]# chkconfig iptables off # 关闭防火墙开机自动启动
6）ssh免密登陆
SSH是Secure Shell 的缩写，SSH为建立在应用层山的安全协议，专为远程登陆会话和其他网络服务提供安全协议支持。
基于用户名和密码 root | 123456
需要依靠密钥
[root@HadoopNode00 ~]# ssh-keygen -t rsa # 生成密钥
[root@HadoopNode00 ~]# ssh-copy-id HadoopNOde00
7）解压Hadoop
解压Hadoop到指定目录
[root@HadoopNode00 ~]# mkdir /home/hadoop/
[root@HadoopNode00 ~]# tar -zxvf /home/hadoop/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /home/hadoop
8）配置Hadoop环境变量
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0
export PATH= P A T H : PATH: PATH:HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
9）配置 etc/hadoop/core-site.xml
## 10）配置 etc/hadoop/hdfs-site.xml
11）格式化namenode
hdfs namenode -format
12）启动hdfs
start-dfs.sh # 开启HDFS
stop-dfs.sh # 关闭hdfs
进入web界面
http://主机名:50070
3.2 HDFS Shell 相关操作
2）上传文件
上传 root目录下的install.log 到hdfs 根目录下
[root@HadoopNode00 ~]# hadoop fs -put /root/install.log /1.txt
ls文件
hadoop fs -ls /
4）下载文件
hadoop fs -get /1.txt /root/baizhi.txt
5）删除文件
hadoop fs -rm /2.txt
6）查看文件
hadoop fs -cat /1.txt
7）创建文件夹
hadoop fs -mkdir /baizhi
8）复制文件
hadoop fs -cp /1.txt /baizhi/
9）开启回收站机制
3.3 Java API 操作HDFS
（1） 依赖
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-common -->
<dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-common</artifactId><version>2.6.0</version>
</dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-hdfs -->
<dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-hdfs</artifactId><version>2.6.0</version>
</dependency>#
（2）Windows 配置Hadoop环境
- 解压hadoop到指定的目录
- 拷贝hadoop.dll和winutils.exe到hadoop/bin 目录下
- 配置Hadoop环境变量
- 配置主机名和IP的映射关系
（3）权限不足解决方案
org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=Administrator, access=WRITE, inode="/baizhi":root:supergroup:drwxr-xr-x
1）配置 hdfs-site.xml
2）方案2
-DHADOOP_USER_NAME=root
3）方案3
System.setProperty(“HADOOP_USER_NAME”, “root”);
（3）相关操作
package com.baizhi.hdfs;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import org.junit.experimental.theories.suppliers.TestedOn;
import sun.awt.geom.AreaOp;import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;public class App {private Configuration configuration;private FileSystem fileSystem;@Beforepublic void getClient() throws Exception {System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");/** 准备配置对象* */configuration = new Configuration();/** 添加相应的配置文件*/configuration.addResource("core-site.xml");configuration.addResource("hdfs-site.xml");/** 通过FileSystem.newInstance 获得客户端对象*/fileSystem = FileSystem.newInstance(configuration);}@Testpublic void testUpload01() throws Exception {/*** 源文件 | 目标文件* Path 对象* */fileSystem.copyFromLocalFile(new Path("G:\\A.docx"), new Path("/baizhi/2.docx"));}@Testpublic void testUpload02() throws Exception {/** 准备 本地输入流* */FileInputStream inputStream = new FileInputStream("G:\\A.docx");/** 准备 hdfs 输出流* */FSDataOutputStream outputStream = fileSystem.create(new Path("/baizhi/3.docx"));/** 使用工具类进行拷贝* */IOUtils.copyBytes(inputStream, outputStream, 1024, true);}@Testpublic void testDownload01() throws Exception {fileSystem.copyToLocalFile(false, new Path("/1.txt"), new Path("G:\\3.txt"), true);}@Testpublic void testDownload02() throws Exception {FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream("G:\\4.txt");FSDataInputStream inputStream = fileSystem.open(new Path("/1.txt"));IOUtils.copyBytes(inputStream, outputStream, 1024, true);}@Testpublic void test011() throws IOException {RemoteIterator<LocatedFileStatus> list = fileSystem.listFiles(new Path("/"), true);while (list.hasNext()) {LocatedFileStatus locatedFileStatus = list.next();Path path = locatedFileStatus.getPath();System.out.println(path.toString());}}@Testpublic void test02() throws Exception{fileSystem.delete(new Path("/baizhi"),false);}@Testpublic void test03() throws Exception{boolean exists = fileSystem.exists(new Path("/1.txt"));if (exists){System.out.println("文件存在");}else {System.out.println("文件不存在");}}@Testpublic void testy04() throws Exception{fileSystem.mkdirs(new Path("/baizhi1243"));}
}3.4 HDFS Architecture
HDFS为主从架构，HDFS中有一个主的NameNode，管理系统命名空间和管理客户端对文件的访问，其中还有DataNode负责和NameNode进行协调工作，DataNode负责数据的存储，在存储数据（文件）的过程中一个文件会被分成一个块或者多个块，在NameNode中存储了一些数据（存储的数据是块到DataNode的映射关系），datanode还根据NameNode的指令创建删除复制块。
namenode:存储元数据（用户描述数据的数据），负责管理DataNode
datanode：用于存储数据块的节点，负责响应客户端的对块的读写请求，向NameNode汇报自己的块信息
block块：数据块，hdfs中对文件拆分的最小单元，切分尺度默认为128MB，每个块在默认情况下有三个副本
rack：机架，使用机架配置文件对存储节点进行物理编排，用于优化存储和计算
1）什么是Block块
<property><name>dfs.blocksize</name><value>134217728</value><description>The default block size for new files, in bytes.You can use the following suffix (case insensitive):k(kilo), m(mega), g(giga), t(tera), p(peta), e(exa) to specify the size (such as 128k, 512m, 1g, etc.),Or provide complete size in bytes (such as 134217728 for 128 MB).</description>
</property>
（1）为什么块的大小为128MB？
在Hadoop1.x 块大小默认为64MB，在Hadoop2.x 默认为128MB
工业限制：一般来说机械硬盘的读取速度100MB左右
软件优化：通常认为最佳状态为寻址时间为传输时间的100分之一
（2）Block块的大小能否随意设置？
不能，如果BlockSize过大，可能导致多余存储空间浪费，导致存取时间过长 如果BlockSize过小，会导致寻址时间过长，同样造成效率低下。
（3）HDFS为什么不适合存储小文件
namenode内存会过于紧张
2）Rack Awareness 机架感知
对于常见情况，当复制因子为3时，HDFS的放置策略是将一个副本放在本地机架中的一个节点上，另一个放在本地机架中的另一个节点上，将最后一个放在另一个机架中的另一个节点上。此策略可以减少机架间写入流量，从而提高写入性能。机架故障的可能性远小于节点故障的可能性;此策略不会影响数据可靠性和可用性保证。但是，它确实减少了读取数据时使用的聚合网络带宽，因为块只放在两个唯一的机架而不是三个。使用此策略时，文件的副本不会均匀分布在机架上。三分之一的副本位于一个节点上，三分之二的副本位于一个机架上，另外三个副本均匀分布在剩余的机架上。此策略可提高写入性能，而不会影响数据可靠性或读取性能。
查看默认机架
hdfs dfsadmin -printTopology
3）NameNode 和 SecondaryNameNode 的 关系 （重点）
fsimage文件：元数据信息的备份，会被加载到内存中
edits文件：Edits文件帮助记录增加和更新操作，提高效率
namenode在启动时会加载fsimage和edits的文件，所以在第一次启动的时候需要格式化namenode
当用户上传文件的时候或者进行其他操作的时候，操作记录会写入edits文件中，这样edits和fsimage文件加起来的元数据永远是最新的。
如果此时用户一直进行操作的话，edits文件会越来越大，这就导致了在下次启动的时候启动速度过慢。
为了解决这个问题，出现了SecondaryNameNode ，将当前的NameNode的edits和fsimage文件拷贝到自己的节点上，进行合并操作，在合并完成后，将新的fsimage文件传输到原来的namenode中，此时namanode再去加载最新的fsimage。
新的问题：在SecondaryNameNode 进行拷贝操作的时候，如果有客户端读写请求过来，势必要追加相应的操作记录到edits文件中，但是此时正在进行拷贝操作，改变则代表会造成数据紊乱，怎么办？解办法是：会有一个新的叫做edits-inprogress的文件被创建，新的操作将写入此文件中，等待SecondaryNameNode合并完成，将edits-inprogress文件改名成为当前的edits文件。
4）检查点
namenode使用fsimage和edits文件保存元数据，2nn会定期的下载主的（Active）namenode的fsimage文件和edits 文件，并在本地进行合并。
合并的时机就称之为检查点
检查点有两种触发机制：
（1） 默认一个小时进行合并
（2） 操作数量达到100W次进行合并
<property><name>dfs.namenode.checkpoint.period</name><value>3600s</value><description>The number of seconds between two periodic checkpoints.Support multiple time unit suffix(case insensitive), as describedin dfs.heartbeat.interval.</description>
</property>
<property><name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name><value>1000000</value><description>The Secondary NameNode or CheckpointNode will create a checkpointof the namespace every 'dfs.namenode.checkpoint.txns' transactions, regardlessof whether 'dfs.namenode.checkpoint.period' has expired.</description>
</property>在这里插入代码片
5）Safemode
在启动时候加载fsimage和edits文件，等待其他的DataNode报告块信息，直至大部分块可用。在次期间，集群处于SafeMode，NameNode的安全模式本质上是HDFS集群的只读模式，它不允许对文件系统或块进行任何修改。
通常，在DataNode报告大多数文件系统块可用之后，NameNode会自动离开Safemode。
可以手动的进入或者退出SafeMode
[root@HadoopNode00 ~]# hdfs dfsadmin -safemode enter
Safe mode is ON
[root@HadoopNode00 ~]# hadoop fs -put /root/1.txt /
put: Cannot create file/1.txt._COPYING_. Name node is in safe mode.
[root@HadoopNode00 ~]# hdfs dfsadmin -safemode leave
Safe mode is OFF
[root@HadoopNode00 ~]# hadoop fs -put /root/1.txt /6）DataNode工作机制
启动的时候会注册DataNode
周期向NameNode上报块信息，并且对其信息状态进行反馈，DataNode进行相应的操作
心跳不能出现10分钟以上的断连，必须重启DataNode才能重现上线
Hadoop详细讲解（一）相关推荐
- lamport面包店算法详细讲解及代码实现
lamport面包店算法详细讲解及代码实现 1 算法详解 1.1 一个较为直观的解释 1.2 Lamport算法的时间戳原理 1.3 Lamport算法的5个原则 1.4 一个小栗子 2 算法实现 3 ...
- 适合新手练手，用Python爬取OPGG里英雄联盟英雄胜率及选取率，详细讲解加注释（建议收藏练手）
今天来个简单的小项目,适合新手拿来练手,在OPGG上爬取英雄联盟里的法师,ADC,打野,辅助所有英雄的胜率及选取率,是不是感觉很高大上,但是却很简单,只要用三十多行代码就能实现,详细讲解每一行代码加注 ...
- Python的零基础超详细讲解（第十三天）-Python的类与对象
基础篇往期文章如下: Python的零基础超详细讲解(第一天)-Python简介以及下载 Python的零基础超详细讲解(第二天)-Python的基础语法1 Python的零基础超详细讲解(第三天)- ...
- Python的零基础超详细讲解(第十二天）-Python函数及使用
基础篇往期文章: Python的零基础超详细讲解(第一天)-Python简介以及下载_编程简单学的博客-CSDN博客 Python的零基础超详细讲解(第二天)-Python的基础语法1_编程简单学的博 ...
- Python的零基础超详细讲解（第七天）-Python的数据的应用
往期文章 Python的零基础超详细讲解(第一天)-Python简介以及下载_编程简单学的博客-CSDN博客 Python的零基础超详细讲解(第二天)-Python的基础语法1_编程简单学的博客-CS ...
- Python的零基础超详细讲解（第五天）-Python的运算符
往期文章 Python的零基础超详细讲解(第一天)-Python简介以及下载_编程简单学的博客-CSDN博客 Python的零基础超详细讲解(第二天)-Python的基础语法1_编程简单学的博客-CS ...
- java异常详细讲解_Java异常处理机制的详细讲解和使用技巧
一起学习 1. 异常机制 1.1 异常机制是指当程序出现错误后,程序如何处理.具体来说,异常机制提供了程序退出的安全通道.当出现错误后,程序执行的流程发生改变,程序的控制权转移到异常处理器. 1.2 ...
- 未来网络发展的趋势——IPv6详细讲解与基本配置
实验目的: 1. 掌握IPv6的基本工作原理: 2. 区别IPv6和IPv4有什么区别: 3. 掌握IPv6的一些新的特征: 4. 掌握IPv6的发展进程和部署情况: 实验拓扑: 实验步骤: 一. ...
- Php中如何记录本报时间,详细讲解PHP的日期时间函数date()
详细讲解PHP的日期时间函数date() 作者:wang 日期:2009-06-06 字体大小: 小 中 大 1,年-月-日 echo date('Y-m-j'); 2007-02-6 echo da ...
最新文章
- java聊天程序步骤解析_java网络之基于UDP的聊天程序示例解析
- 把服务器文件备份到文件服务器,服务器之间文件备份方案、如何把服务器文件自动备份到另外一台服务器?...
- php的$_SERVER['HOSTNAME']
- 漫说中介者模式--创业公司成长记
- 《你必须知道的261个java语言问题》读书报告——第二弹
- Java黑皮书课后题第10章：*10.22（实现String类）Java库中提供了String类，给出你自己对下面方法的实现（将新类命名为MyString1）
- qduoj - 小Z的集训队考验(拓扑排序+动态规划)
- 【OS学习笔记】三十八 保护模式十：中断和异常的处理与抢占式多任务对应的汇编代码----微型内核汇代码
- Codeforces Round #169 (Div. 2)
- Java 对抽象类的理解
- ps右键不显示编辑选项_0基础小白能上手的AE动态插画教程你还不知道么？
- assemblyinstaller 无法启动计算机.上的服务,本地计算机上的Windows Search服务启动然后停止 | MOS86...
- 一个高难度的 Java 3D 智力游戏，立方四子棋
- 手机控制的esp8266利用mqtt协议接入百度云智能插座
- 项目管理：成为项目经理，是怎样的经历？
- python中非0即True,0即False
- 北京 怀揣理想的地方!
- RHM-M60型挖掘机力矩限制器/载荷指示器
- unity创建与解析json
- 光伏-储能并网系统仿真(MATLAB/SIMULINK)-part1