课堂学习笔记

• 第七天课程：Apache Hadoop介绍&环境搭建
• Apache Hadoop介绍
• Apache Hadoop集群介绍
• Apache Hadoop集群搭建&集群规划
• Apache Hadoop集群搭建--服务器环境准备&jdk安装
• Apache Hadoop集群搭建--源码编译意义&安装目录讲解
• Apache Hadoop集群搭建--配置文件详解
• Apache Hadoop集群搭建--NameNode格式化操作
• Apache Hadoop集群搭建--脚本启动&单节点逐个启动
• Apache Hadoop集群搭建--集群启动&初体验

• 13--Hadoop HDFS--如何模拟实现分布文件系统
• 14--Hadoop HDFS--如何模拟实现分布文件系统小结
• 15--Hadoop HDFS--设计模板
• 16--Hadoop HDFS--重要特性
• 17--Hadoop HDFS--shell客户端操作
• 总结

第七天课程：Apache Hadoop介绍&环境搭建

Apache Hadoop介绍

1. 核心组件：
   HDFS：分布式文件系统，解决海量数据存储
   YARN：作业调度和集群资源管理的框架，解决资源任务调度
   MAPREDUCE：分布式运算编程框架，解决海量数据运算

Apache Hadoop集群介绍

1. hadoop集群包括HDFS集群和YARN集群
2. HDFS：主从集群 主：NameNode 从：DataNode 主的助手：SecondaryNameNode
3. YARN：主从集群 主：ResourceManager 从：NodeManager
4. Hadoop 部署方式分三种，
5. Standalone mode(独立模式)。独立模式又称为单机模式，仅 1 个机器运行 1 个 java 进程，主要用于调试。
6. Pseudo-Distributedmode(伪分布式模式)。伪分布模式也是在 1 个机器上运行 HDFS 的 NameNode 和 DataNode、YARN 的
   ResourceManger 和 NodeManager，但分别启动单独的 java 进程，主要用于调试。
7. Cluster mode(集群模式)。集群模式主要用于生产环境部署。会使用 N 台主机组成一个 Hadoop 集群。
   这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。 我们以 3 节点为例进行搭建，角色分配如下:
   node-01：NameNode DataNode ResourceManager
   node-02：DataNode NodeManager SecondaryNameNode
   node-03：DataNode NodeManager

Apache Hadoop集群搭建&集群规划

1. 使用相同资源的不要在一台机器上
2. 职责之间有关系、有依赖的在一台机器上
3. 考虑以后工作的方便性（尽量减少ssh）
4. 开始规划：
   三台机器
   node 1： NameNode DataNode | ResourceManager NodeManager
   node 2： DataNode SecondaryNameNode | NodeManager
   node 3： DataNode | NodeManager
5. 规划跟实际效果之间，要想保证一致，需要配置文件的约束。
   因此hadoop集群的搭建重点在于，规划好之后，配置文件的编写，体现出规划思想。

Apache Hadoop集群搭建–服务器环境准备&jdk安装

1. 三台虚拟机时间同步：ntpdate cn.pool.ntp.org
2. 配置IP、主机名映射
3. 配置ssh免密登陆
   #生成 ssh 免登陆密钥
   ssh-keygen -t rsa (四个回车)
   执行完这个命令后，会生成 id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥) 将公钥拷贝到要免密登陆的目标机器上
   ssh-copy-id node-02
4. 配置防火墙
   #查看防火墙状态
   service iptables status
   #关闭防火墙
   service iptables stop
   #查看防火墙开机启动状态 chkconfig iptables --list
   #关闭防火墙开机启动 chkconfig iptables off
5. jdk环境安装

Apache Hadoop集群搭建–源码编译意义&安装目录讲解

1. hadoop目录：
   bin：基本脚本命令
   sbin：集群管理启停命令
   etc：配置文件
   share：官方自带实例

Apache Hadoop集群搭建–配置文件详解

1. hadoop配置文件三大类
   a. hadoop环境配置文件：hadoop-env.sh
   b. 四个文件：
   core-site.xml：指定默认文件系统，指定hdfs运行时数据放在哪
   hdfs-site.xml：指定副本个数，默认是3，指定SecondaryNameNode在哪台机器
   mapred-site.xml：指定mr程序运行的模式，yarn模式
   yarn-site.xml：指定yarn leader在哪台机器上，指定mr附属服务
   c. salves：配置两个集群小弟所在的ip，配合一键启动脚本使用的
2. 配置环境变量

Apache Hadoop集群搭建–NameNode格式化操作

1. 首次启动 HDFS 时，必须对其进行格式化(初始化)操作。 清理并创建hdfs运行时所需要的文件、目录。
2. 注意事项：
   格式化只能进行一次，在集群搭建完毕之后，第一次启动之前。否则，数据全部丢失、datanode识别不了namenode
   格式化是初始化的操作，hadoop.tmp.dir指定的目录也在这时创建，另外创建一些文件，这些文件和hdfs运行元数据相关。
   格式化的操作一般在namenode所在的机器上执行，其他机器不需要执行。

Apache Hadoop集群搭建–脚本启动&单节点逐个启动

1. hadoop集群启动方式：
   一键式脚本启动：
   start-dfs.sh start-yarn.sh
   stop-dfs.sh stop-yarn.sh
   单节点逐个启动：
   hadoop-daemon.sh
   hadoop-daemon.sh start namenode(关闭当前机器的namenode，不关闭所有机器的namenode)
   hadoop-daemon.sh start datanode
   hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
   yarn-daemon.sh

Apache Hadoop集群搭建–集群启动&初体验

1. NameNode http://nn_host:port/ 默认 50070.
   ResourceManager http://rm_host:port/ 默认 8088
   比如 http://nn_host:port/
2. HDFS 使用
   hadoop fs -mkdir /666 创建 666文件夹
   hadoop fs -put a.txt /666 将a.txt 上传到分布式文件系统中的666文件夹
   hadoop fs -get /666/a.txt ./ 将分布式文件系统中的文件下载 到当前文件目录
3. 运行 mapreduce 程序
   在 Hadoop 安装包的 hadoop-2.7.4/share/hadoop/mapreduce 下有官方自带 的 mapreduce 程序。我们可以使用如下的命令进行运行测试。
   示例程序 jar:
   hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar 计算圆周率:
   hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar pi 20 50
4. 单词统计小程序:
   需求：有几个文件，每个文件都有英文，统计每个单词出现的次数
   vi 1.txt
   vi 2.txt
   hadoop fs -mkdir /input
   hadoop fs -put 1.txt 2.txt /input
   hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar wordcount /input /output
   说明：新建input文件夹，上传记录单词的文件1.txt 2.txt到input，使用自带jar包里面的wordcount计算两个文件里面的单词次数。
   
5. 待探索问题：
   好像每次程序第一步都是找yarn的leader—ResourceManager，是在找资源？
   mapreduce，好像先map再reduce
6. 解答
   每次在执行mr的时候，都会去yarn申请资源
   yarn作为一个资源管理器，负责每个maptask的容器申请。
   先map后reduce
   是mapreduce的一种思想，分而治之
   即先分数据，再合并数据
   在map的时候，就将数据进行大致的分类，已确保数据会去哪个reduce中去处理
   在reduce的时候，会将各个map端产生的结果进行复制合并，再统一操作，最后将数据写入到hdfs中
   在执行流程中都是先map后reduce，但如果需求比较简单，就会只有map，而没有reduce。

第八天课程：Apache Hadoop介绍&环境搭建

13–Hadoop HDFS–如何模拟实现分布文件系统

1. HDFS: hadoop distributed file system
2. 解决的问题：大数据存储
3. 海量数据存储时，传统的存储模式遇到的问题：
   1、来数据就存数据–>遇到存储瓶颈 内存不足，磁盘不足 -
   纵向扩展，加内存加磁盘，但是有上限。
   横向扩展，分布式存储
   2、当数据被分布式存储时，随意摆放查找时困难
   建立数据的索引–>元数据：记录数据所在的位置。
   3、数据文件很大时，读取或上传 IO耗时长，浪费资源–>将文件切为block。
   4、当文件被分块存储在不同的机器上时，万一某一个机器挂了怎么办？
   为了保证安全，备份比较安全。当数据备份时，元数据也要记录。

14–Hadoop HDFS–如何模拟实现分布文件系统小结

1. 备份数越多，越安全，冗余度（重复性）越高。

15–Hadoop HDFS–设计模板

1. 故障的检测和自动快速恢复是 HDFS 的核心架构目标
2. 以流式读取数据，相较于数据访问的反应时间，更 注重数据访问的高吞吐量
3. HDFS 被调整成支持大文件。 它应该提供很高的聚合数据带宽，一个集群中支持数百个节点，一个集群中 还应该支持千万级别的文件。
4. 大部分 HDFS 应用对文件要求的是 write-one-read-many 访问模型。一个文 件一旦创建、写入、关闭之后就不需要修改了。这一假设简化了数据一致性 问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。
5. 移动计算的代价比移动数据的代价低，将计算的应用移动到数据越近越高效。
6. 在异构的硬件和软件平台上的可移植性

16–Hadoop HDFS–重要特性

1. 是一个文件系统，分布式的。
2. master/slave 架构
   HDFS 采用 master/slave 架构。一般一个 HDFS 集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点。
3. 分块存储
   HDFS 中的文件在物理上是分块存储(block)的，块的大小可以通过配置参数来规定，默认大小在hadoop2.x 版本中是block size = 128M。
4. 名字空间 ：Namenode 负责维护文件系统的名字空间
5. NameNode元数据管理：目录结构及文件分块位置信息叫做元数据
6. DataNode数据存储：文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode节点承担。每一个block 都 可以在多个 datanode 上。Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block 信息。
   存储多个副本(副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3)。
7. 副本机制：为了容错，文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系 数都是可配置的。
8. 一次写入，多次读出
   HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。

17–Hadoop HDFS–shell客户端操作

1. hadoop fs
2. 对于 HDFS,命令示例如下:
   hadoop fs -ls hdfs://namenode:host/parent/child
   hadoop fs -ls /parent/child
   比如 hadoop fs -ls hdfs://node-1:9000/ 相当于 hadoop fs -ls ／
   配置文件里面：
   fs.defaultFS
   hdfs://node-1:9000
3. 查看本地文件：ls / 相当于 hadoop fs -ls file:///
4. 操作是哪一个文件系统，取决于路径的url
   hdfs://node-1:9000开头的，操作hdfs
   file:/// linux系统
5. ** Shell 常用命令介绍**
   -ls
   使用方法:hadoop fs -ls [-h] [-R] 功能:显示文件、目录信息。
   示例:hadoop fs -ls /user/hadoop/file1
   h可以看文件的大小
   R可以查看路径下子节点
   -mkdir
   使用方法:hadoop fs -mkdir [-p]
   功能:在 hdfs 上创建目录，-p 表示会创建路径中的各级父目录。 示例:hadoop fs -mkdir –p /user/hadoop/dir1
   -put
   从本地上传到hdfs
   使用方法:hadoop fs -put [-f] [-p] [ -| … ]. 功能:将单个 src 或多个 srcs 从本地文件系统复制到目标文件系统。
   -p:保留访问和修改时间，所有权和权限。
   -f:覆盖目的地(如果已经存在)
   示例:hadoop fs -put -f localfile1 localfile2 /user/hadoop/hadoopdir
   -get
   使用方法:hadoop fs -get [-ignorecrc] [-crc] [-p] [-f] -ignorecrc:跳过对下载文件的 CRC 检查。
   -crc:为下载的文件写 CRC 校验和。
   功能:将文件复制到本地文件系统。
   示例:hadoop fs -get hdfs://host:port/user/hadoop/file localfile
   -appendToFile
   使用方法:hadoop fs -appendToFile … 功能:追加一个文件到已经存在的文件末尾
   示例:hadoop fs -appendToFile localfile /hadoop/hadoopfile
   北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话:400-618-9090
   -cat
   使用方法:hadoop fs -cat [-ignoreCrc] URI [URI …] 功能:显示文件内容到 stdout
   示例:hadoop fs -cat /hadoop/hadoopfile
   -tail
   使用方法:hadoop fs -tail [-f] URI 功能:将文件的最后一千字节内容显示到 stdout。 -f 选项将在文件增长时输出附加数据。 示例:hadoop fs -tail /hadoop/hadoopfile
   -chgrp
   使用方法:hadoop fs -chgrp [-R] GROUP URI [URI …] 功能:更改文件组的关联。用户必须是文件的所有者，否则是超级用户。
   -R 将使改变在目录结构下递归进行。
   示例:hadoop fs -chgrp othergroup /hadoop/hadoopfile
   -chmod
   功能:改变文件的权限。使用-R 将使改变在目录结构下递归进行。 示例:hadoop fs -chmod 666 /hadoop/hadoopfile
   -chown
   功能:改变文件的拥有者。使用-R 将使改变在目录结构下递归进行。 示例:hadoop fs -chown someuser:somegrp /hadoop/hadoopfile
   -copyFromLocal
   使用方法:hadoop fs -copyFromLocal URI 功能:从本地文件系统中拷贝文件到 hdfs 路径去 示例:hadoop fs -copyFromLocal /root/1.txt /
   -copyToLocal
   功能:从 hdfs 拷贝到本地
   示例:hadoop fs -copyToLocal /aaa/jdk.tar.gz
   北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话:400-618-9090
   -cp
   功能:从 hdfs 的一个路径拷贝 hdfs 的另一个路径
   示例: hadoop fs -cp /aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2
   mv
   功能:在 hdfs 目录中移动文件
   示例: hadoop fs -mv /aaa/jdk.tar.gz /
   -getmerge
   功能:合并下载多个文件
   示例:比如 hdfs 的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,… hadoop fs -getmerge /aaa/log.* ./log.sum
   -rm
   功能:删除指定的文件。只删除非空目录和文件。-r 递归删除。 示例:hadoop fs -rm -r /aaa/bbb/
   -df
   功能:统计文件系统的可用空间信息 示例:hadoop fs -df -h /
   -du
   功能:显示目录中所有文件大小，当只指定一个文件时，显示此文件的大小。 示例:hadoop fs -du /user/hadoop/dir1
   -setrep
   功能:改变一个文件的副本系数。-R 选项用于递归改变目录下所有文件的副本 系数。
   示例:hadoop fs -setrep -w 3 -R /user/hadoop/dir1

总结

1. hadoop是大数据处理平台