Hadoop Mapreduce云计算 技术手册
Hadoop云计算技术手册
作者:zbwd中国云计算论坛
Email:xjtuzb@https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,
GTCRC@XJTU
序言
Hadoop是一个开源的分布式并行计算平台，它主要由MapReduce的算法执行和一个分布式的文件系统等两部分组成。
Hadoop起源于Doug Cutting大牛领导开发的Nutch搜索引擎项目的子项目。现在是Apache软件基金会管理的开源项目。
本文主要介绍Hadoop及相关技术，从Hadoop的起源开始讲述，主要涵盖了MapReduce算法思想，基本框架，运行流程和编程粒度等内容，以期给入门者提供一个关于Hadoop的技术简介和研究参考。关于Hadoop的安装指南和编程范例并不在本文叙述范围内，有需要者请参考其它资料。
因笔者水平实在太有限了，文中如有疏漏错误请不吝指出，万分感谢。
本人资料多数来源于互联网的技术文档，附录列出引文列表，特此致谢原文作者。最后，发自内心、无与伦比地感谢Google、Apache软件基金会和Doug Cutting 带给我们如此简约、优雅的技术。
OK，让我们开始吧！去寻找那神奇的小飞象。
目录
?引言——Hadoop从何而来
?算法思想——Hadoop是怎么思考的?基本架构——Hadoop是如何构成的?运行流程——Hadoop是如何工作的?任务粒度——Hadoop是如何并行的?参考文献
1.引言——Hadoop从何而来
自从Google工程师Jeffrey Dean提出MapReduce编程思想，MapReduce便在Google的各种Web应用中释放着魔力。然而，也许出于技术保密的目的，Google 公司并没有透露其MapReduce的实现细节。
幸运的是，Doug Cutting开发的Hadoop作为MapReduce开源实现，让MapReduce这么平易近人地走到了我们面前。2006年1月，Doug Cutting因其在开源项目Nutch和Lucene的卓越表现受邀加入Yahoo公司，专职在Hadoop项目上进行开发。现在，Doug Cutting大牛已经加盟Cloudera（一家从事Hadoop 产品商业化及技术支持的公司）。
注：Hadoop名称的来历——Hadoop原本是小Doug Cutting的大象玩具。
作为Google MapReduce技术的开源实现，Hadoop理所当然地借鉴了Google 的Google File System文件系统、MapReduce并行算法以及BigTable。因此，Hadoop也是一个能够分布式处理大规模海量数据的软件框架，这一点不足为奇。当然，这一切都是在可靠、高效、可扩展的基础上。Hadoop的可靠性——因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。Hadoop的高效性——在MapReduce
的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。Hadoop的可扩展——依赖于部署Hadoop软件框架计算集群的规模，Hadoop的运算是可扩展的，具有处理PB级数据的能力。
虽然Hadoop自身由Java语言开发，但它除了使用Java语言进行编程外，同样支持多种编程语言，如C++。
Hadoop的长期目标是提供世界级的分布式计算工具，也是对下一代业务（如搜索结果分析等）提供支持的Web扩展（web-scale）服务。
2.算法思想——Hadoop是怎么思考的
MapReduce主要反映了映射和规约两个概念，分别完成映射操作和规约操作。映射操作按照需求操作独立元素组里面的每个元素，这个操作是独立的，然后新建一个元素组保存刚生成的中间结果。因为元素组之间是独立的，所以映射操作基本上是高度并行的。规约操作对一个元素组的元素进行合适的归并。虽然有可能规约操作不如映射操作并行度那么高，但是求得一个简单答案，大规模的运行仍然可能相对独立，所以规约操作也有高度并行的可能。
图1
MapReduce把数据集的大规模操作分配到网络互联的若干节点上进行，以实现其可靠性；每个节点都会向主节点发送心跳信息，周期性地把执行进度和状态报告回来。假如某个节点的心跳信息停止发送，或者超过预定时隙，主节点标记该节点为死亡状态，并把先前分配到它的数据发送到其它节点。其中，每个操作使用命名文件的原子操作，避免并行线程之间冲突；当文件被改名时，系统可能会把它复制到任务名以外的其它名字节点上。
由于规约操作的并行能力较弱，主节点尽可能把规约操作调度在同一个节点上，或者距离操作数据最近（或次近，最近节点出现故障时）的节点上。MapReduce技术的优势在于对映射和规约操作的合理抽象，使得程序员在编写大规模分布式并行应用程序时，几乎不用考虑计算节点群的可靠性和扩展性等问题。
应用程序开发人员把精力集中在应用程序本身，关于集群的处理问题等交由MapReduce完成。
3.基本架构——Hadoop是如何构成的
Hadoop主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce引擎两部分组成。最底部是HDFS，它存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce引擎，该引擎由JobTrackers和TaskTrackers 组成。
3.1HDFS
HDFS可以执行的操作有创建、删除、移动或重命名文件等，架构类似于传统的分级文件系统。需要注意的是，HDFS的架构基于一组特定的节点而构建（参见图2），这是它自身的特点。HDFS包括唯一的NameNode，它在HDFS内部提供元数据服务；DataNode为HDFS提供存储块。由于NameNode是唯一的，这也是HDFS的一个弱点（单点失败）。一旦NameNode故障，后果可想而知。正所谓皮之不存，毛将焉附？
图2
NameNode可以控制所有文件操作。HDFS中存储文件被分割成块，这些块被复制到多个节点中（DataNode）。块的大小（默认为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。
HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。
NameNode
NameNode负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到DataNode上的复制块上。通常的策略是，对于最常见的3个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。
请注意，只有表示DataNode和块的文件映射的元数据经过NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode会以块标识和该块的第一个副
本的DataNode IP地址作为响应。此外，NameNode还会通知其他将要接收该块副本的DataNode。
图3
NameNode在FsImage文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息，该文件和一个包含所有事务的记录文件将存储在NameNode的本地文件系统上。FsImage和EditLog文件也有副本，以防止文件损坏或NameNode系统故障。
DataNode
Hadoop集群包含一个NameNode和N（N>=1）个DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。通常，机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。
DataNode响应来自HDFS客户机的读写请求，也响应NameNode发送的创建、删除和复制块的命令；NameNode获取每个DataNode的心跳消息，每条消息包含一个块报告，NameNode据此验证块映射和其他文件系统的元数据。如果DataNode无法发送心跳消息，NameNode将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。
3.2Hadoop Map/Reduce
Hadoop Map/Reduce引擎由JobTracker（作业服务器）和Task Tracker（任务服务器）组成。
图4
Job Tracker
Job Tracker（Google称为Master）是负责管理调度所有作业，它是整个系统分配任务的核心。它也是唯一的，这与HDFS类似。因此，简化了同步流程问题。Task Tracker
Task Tracker具体负责执行用户定义操作，每个作业被分割为任务集，包括Map 任务和Reduce任务。任务是具体执行的基本单元，Task Tracker执行过程中需要向Job Tracker发送心跳信息，汇报每个任务的执行状态，帮助Job Tracker收集作业执行的整体情况，为下次任务分配提供依据。
在Hadoop中，客户端（任务的提交者）是一组API，用户需要自定义自己需要的内容，由客户端将作业及其配置提交到Job Tracker，并监控执行状况。
与HDFS的通信机制相同，Hadoop Map/Reduce也使用协议接口来实现服务器间的通信。实现者作为RPC服务器，调用者经由RPC的代理进行调用。客户端与Task Tracker以及Task Tracker之间，都不再有直接通信。难道客户端就不需要了解具体任务的执行状况吗？不是。难道Task Tracker相互无需了解任务执行情况吗？也不是。由于整个集群各机器的通信比HDFS复杂的多，点对点直接通信难以维持状态信息，所以统一由Job Tracker收集整理转发。
4.运行流程——Hadoop是如何工作的
最简单的MapReduce应用程序至少包含3个部分：一个Map函数、一个Reduce函数和一个main函数。main函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。在这点上，Hadoop提供了大量的接口和抽象类，从而为Hadoop应用程序开发人员提供许多工具，可用于调试和性能度量等。
MapReduce本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的map和reduce函数。它由两个可能包含有许多实例（许多Map和Reduce）的操作组成。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce函数接受Map函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。
这里提供一个示例，帮助您理解它。假设输入域是：我爱中国云计算网，我爱云计算技术论坛。在这个域上运行Map函数将得出以下的键/值对列表：
如果对这个键/值对列表应用Reduce函数，将得到以下一组键/值对：
结果是对输入域中的单词进行计数，这无疑对处理索引十分有用。但是，现在假设有两个输入域，第一个是“我爱中国云计算网”，第二个是“我爱云计算技术论坛”。您可以在每个域上执行Map函数和Reduce函数，然后将这两个键/值对列表应用到另一个Reduce函数，这时得到与前面一样的结果。换句话说，可以在输入域并行使用相同的操作，得到的结果是一样的，但速度更快。这便是MapReduce的威力；它的并行功能可在任意数量的系统上使用。图5演示了MapReduce的思想。
图5
一个代表客户机在单个主系统上启动的MapReduce应用程序称为JobTracker。类似于NameNode，它是Hadoop集群中惟一负责控制MapReduce应用程序的系统。在应用程序提交之后，将提供包含在HDFS中的输入和输出目录。JobTracker使用文件块信息（物理量和位置）确定如何创建其他TaskTracker从属任务。MapReduce应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个惟一的从属任务。每个TaskTracker将状态和完成信息报告给JobTracker。
5.任务粒度——Hadoop是如何并行的
Map调用把输入数据自动分割成M片，并且分发到多个节点上，使得输入数据能够在多个节点上并行处理。Reduce调用利用分割函数分割中间key，从而形成R 片(例如，hash(key)mod R)，它们也会被分发到多个节点上。分割数量R和分割函数由用户来决定。
图6
由上的分析可知，我们细分map阶段成M片，reduce阶段成R片。在理想状态下，M和R应当比worker机器数量要多得多。每个worker执行许多不同的工作来提高动态负载均衡，并且能够加快故障恢复的速度，这个失效机器上执行的大量map任务都可以分布到所有其他worker机器上执行。
但是在具体编程中，实际上对于M和R的取值有一定的限制，因为master必须执行O(M+R)次调度，并且在内存中保存O(M*R)个状态。（对影响内存使用的因素还是比较小的：O(M*R)块状态，大概每对map任务/reduce任务1个字节就可以了）。
进一步来说，用户通常会指定R的值，因为每一个reduce任务最终都是一个独立的输出文件。在实际中，我们倾向于调整M的值，使得每一个独立任务都是处理大约16M到64M的输入数据（这样，上面描写的本地优化策略会最有效），另外，我们使R比较小，这样使得R占用不多的worker机器。我们通常会用这样的比例来执行MapReduce:M=200，000，R=5，000，使用2，000台worker机器。
本节内容参考MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters原文。
6.参考文献
1.Hadoop Site，https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,/
2.Hadoop Wiki，https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,/wiki/Hadoop
3.MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters.Google Inc.
4.https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,/duguguiyu/archive/2009/02/28/1400278.htm
l
5.Hadoop分布式文件系统：架构和设计
https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,/common/docs/r0.18.2/cn/hdfs_design.html 6.Hadoop Map/Reduce教程
https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,/common/docs/r0.18.2/cn/mapred_tutorial.h tml
7.使用Linux和Hadoop进行分布式计算，
https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,/developerworks/cn/linux/l-hadoop/
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告 1实验目的 在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群； 编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。 2实验环境 虚拟机：VMware 9 操作系统：ubuntu-12.04-server-x64（服务器版），ubuntu-14.10-desktop-amd64（桌面版）Hadoop版本：hadoop 1.2.1 Jdk版本：jdk-7u80-linux-x64 Eclipse版本：eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64 Hadoop集群：一台namenode主机master，一台datanode主机salve， master主机IP为10.5.110.223，slave主机IP为10.5.110.207。 3实验设计说明 3.1主要设计思路 在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用eclipse编写程序代码。实现大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。 3.2算法设计 该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map程序将输入读入后切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
目录 1实验目标 (3) 2实验原理 (4) 2.1H ADOOP工作原理 (4) 2.2实验设计 (6) 2.2.1可扩展性 (6) 2.2.2稳定性 (7) 2.2.3可靠性 (7) 3实验过程 (9) 3.1实验环境 (9) 3.1.1安装Linux操作系统 (10) 3.1.2安装Java开发环境 (14) 3.1.3安装SSH (15) 3.1.4配置网络 (15) 3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19) 3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19) 3.1.7配置Slaves节点 (23) 3.1.8格式化Hadoop系统 (23) 3.1.9启动Hadoop集群 (23) 3.22．实验过程 (25) 3.2.1可扩展性 (25) 3.2.1.1动态扩展 (25) 3.2.1.2动态缩减 (27) 3.2.2稳定性 (28) 3.2.3可靠性 (31) 3.2.4MapReduce词频统计测试 (32) 4实验总结 (35)
1. 掌握Hadoop安装过程 2. 理解Hadoop工作原理 3. 测试Hadoop系统的可扩展性 4. 测试Hadoop系统的稳定性 5. 测试Hadoop系统的可靠性
2.1Hadoop工作原理 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。 HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)
Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位版本:
并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二． Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： ——master，namenode，jobtracker——master（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名） 实验环境搭建平台如图七所示：
Hadoop云计算实验报告
云计算实验报告Hadoop 云计算实验报告Hadoop 实验目的1在虚拟机上安装单机模式和集群；Ubuntu Hadoop编写一个用处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。Hadoop 实验环境2虚拟机：9VMware（桌面（服务器版），操作系统： -desktop--server-x64amd64ubuntu-14.10ubuntu-12.04 版）版本： 1.2.1hadoop Hadoop版本： x647u80-linuxJdk -jdk-版本：x86_64-gtk-jee-luna-SR2-linuxEclipse eclipse-，主机集群：一台主机，一台mastersalve datanodeHadoop namenode 。，主机为主机为master IP IP 10.5.110.22310.5.110.207slave 实验设计说明3 主要设计思路 3.1 eclipse编写程序代码。实现在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。算法设计 3.2 程序将输入读入后该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map处理，切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
大数据处理与云计算教学大纲
大数据处理与云计算教学大纲 (总4页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除
《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分： 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具
4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解 Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用 4、了解 Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介
hadoop云计算实验指导书
计算机科学与技术学院 网络计算设计与实现 实验指导书
实验一SOCKET编程 【试验环境】 计算机、TCP/IP协议、VS2005 【实验目的】 1．理解基本TCP/IP协议编程原理； 2．掌握如何利用SOCKET编写网络程序； 3．掌握VS2005编程环境，多线程程序设计等。 【实验要求】 1．编写一个服务端的程序，接收来自客户端的访问请求，并返回相关信息； 2．编写一个客户端程序，向服务端发送连接请求，并显示返回的结果； 3．完善服务端程序，使它能够同时支持多个客户端的请求。 【预备知识】 p ublic Socket Accept ()：为新建连接创建新的 Socket。 public void Bind (EndPoint localEP)：使 Socket 与一个本地终结点 相关联。 public void Close ()：关闭 Socket 连接并释放所有关联的资源。 public void Connect (EndPoint remoteEP)：建立与远程主机的连接。 注意这个方法有重载方法。 public void Disconnect (bool reuseSocket)：关闭套接字连接并是否 允许重用套接字。 public void Listen (int backlog)：将 Socket 置于侦听状态。
public int Receive (byte[] buffer)：接收来自绑定的 Socket 的数据。 注意这个方法有重载方法。 public int ReceiveFrom (byte[] buffer,ref EndPoint remoteEP)：接 收数据报并存储源终结点。注意这个方法有重载方法。 public int Send (byte[] buffer)：将数据发送到连接的 Socket。注意 这个方法有重载方法。 public void SendFile (string fileName)：将文件和可选数据异步发送 到连接的 Socket。注意这个方法有重载方法。 public int SendTo (byte[] buffer,EndPoint remoteEP)：将数据发送 到特定终结点。注意这个方法有重载方法。 public void Shutdown (SocketShutdown how)：禁用某 Socket 上的发 送和接收。 因为在网络传输时传输的数据都是二进制形式的（表现为字节数组），所以如果要传输类似于中文这样的双字节字符就需要在传输之前用合适的编码转换成字节数组，然后接收方按照发送方的编码将接收到字节数组转换成字符串。 另外，注意接收数据的时候是先声明了一个字节数组，然后将接收到的数据保存到字节数组中，这个方法有个返回值表示实际接收了多少字节数据。【实验内容】 实现一个服务器端的面向连接的Socket用于接收客户端的请求的话，有如下步骤： 1.首先根据IP地址和端口号实例化一个Socket，注意端口要要大于1024并 且不要使用特殊端口号，要大于1024的原因是1024以下的端口号已经被
云计算-Hadoop基础知识
https://www.360docs.net/doc/e62020829.html, 云计算-Hadoop基础知识 hadoop是什么？ (1)Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+ Mapreduce（数据处理），Hadoop的数据来源可以是任何形式，在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能，具有更灵活的处理能力，不管任何数据形式最终会转化为key/value，key/value是基本数据单元。用函数式变成Mapreduce代替SQL，SQL是查询语句，而Mapreduce则是使用脚本和代码，而对于适用于关系型数据库，习惯SQL的Hadoop有开源工具hive代替。 (2)Hadoop就是一个分布式计算的解决方案. hadoop能做什么？ hadoop擅长日志分析，facebook就用Hive来进行日志分析，2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析；淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive；利用Pig还可以做高级的数据处理，包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人，可以实现类似https://www.360docs.net/doc/e62020829.html,的协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是！在Yahoo！的40%的Hadoop作业是用pig运行的，包括垃圾邮件的识别和过滤，还有用户特征建模。（2012年8月25新更新，天猫的推荐系统是hive，少量尝试mahout！） 下面举例说明： 设想一下这样的应用场景. 我有一个100M 的数据库备份的sql 文件.我现在想在不导入到数据库的情况下直接用grep操作通过正则过滤出我想要的内容。例如：某个表中含有相同关键字的记录那么有几种方式,一种是直接用linux的命令 grep 还有一种就是通过编程来读取文件,然后对每行数据进行正则匹配得到结果好了现在是100M 的数据库备份.上述两种方法都可以轻松应对. 那么如果是1G , 1T 甚至 1PB 的数据呢 ,上面2种方法还能行得通吗？答案是不能.毕竟单台服务器的性能总有其上限.那么对于这种超大数据文件怎么得到我们想要的结果呢？有种方法就是分布式计算, 分布式计算的核心就在于利用分布式算法把运行在单台机器上的程序扩展到多台机器上并行运行.从而使数据处理能力成倍增加.但是这种分布式计算一般对编程人员要求很高,而且对服务器也有要求.导致了成本变得非常高. Haddop 就是为了解决这个问题诞生的.Haddop 可以很轻易的把很多linux的廉价pc 组成分布式结点,然后编程人员也不需要知道分布式算法之类,只需要根据mapreduce的规则定义好接口方法,剩下的就交给Haddop. 它会自动把相关的计算分布到各个结点上去,然后得出结果. 例如上述的例子： Hadoop 要做的事首先把 1PB的数据文件导入到 HDFS中, 然后编程人员定义好 map和reduce, 也就是把文件的行定义为key,每行的内容定义为value , 然后进行正则匹配,匹配成功则把结果通过reduce聚合起来返回.Hadoop 就会把这个程序分布到N 个结点去并行的操作.
Hadoop云计算平台搭建规划方案.docx
Hadoop 云计算平台搭建方案 一、平台搭建概述 总体思路 针对于电网企业在营销服务领域展开的大数据分析处理，搭建Hadoop 云计算平台进行海量数据存储，并作深层次加工、处理，挖掘出无法简单直观便可得到的新的模式，为电力企业 的决策提供指导。平台采用作为海量数据存储和分析工具，将其部署在 4 个物理计算机节点上，搭建 Hadoop 集群，其中 1 个节点作为master 节点，其余 3 个作为 slave 节点。为了获取更好的稳定性，平台搭建在Linux 系统（）环境下。 软件列表 软件描述版本 VMware Workstation 虚拟化软件 VMware Workstation 操作系统 JDK Java 的软件开发工具包 开源的云计算基础框架 分布式数据存储系统 可靠协调系统 数据迁移工具 平台搭建总流程和节点信息一览表 在平台搭建前，给出实现的总流程图和节点信息一览表，从而对平台搭建过程和各节点信息有一个全局的认识，平台搭建总流程如下图所示。 创建虚拟机master ，完成 JDK、 Hadoop等应用的安装和配置 对虚拟机master 进行克隆，得到的 虚拟机分别作为slave1 、 slave2 和 完成 Zookeeper 、 HBase等其它分布 式服务的部署，搭建Hadoop 集群 运行并测试Hadoop 集群系统
各节点信息如下表所示： 机器名master slave1 slave2 slave3IP地址用户名充当角色 、 Namenode 、 Datanode 、 Datanode 、 Datanode 二、基础平台的搭建步骤 此次大数据存储和处理平台的搭建，需要虚拟机软件 VMware Workstation 创建虚拟机的配置大部分是相同的，所以利用 4 台物理节点来部署Hadoop平台环境。我们使用4 台虚拟机，承载平台搭建工作。另外，由于对 4 台 VMware Workstation的克隆功能，可以减少部署 的工作量。 安装虚拟机软件VMware Workstation 首先在 4 台 PC机器上均安装虚拟化软件VMware Workstation，并输入相应的序列号。 在master 节点上安装 Linux 系统 Ubuntu 在设定为 master PC节点上首先安装 Linux 系统（版本为），在安装过程中为提高后期安装 软件的兼容性和稳定性，在系统语言上选择英语。创建用户名为“hadoop ”的普通用户，设 置统一的密码。安装完成后将系统的terminal命令窗口调出来，以便使用。 同时，为实现虚拟机的Ubuntu 系统与本机的Windows 系统之间方便快捷的文字复制粘贴以 及物理主机系统与虚拟机系统相互拖放文件进行共享，需要安装VMare Tools 工具，具体操作如下： 启动虚拟机，进入 Ubuntu 系统，在 VM菜单栏“虚拟机 (M) ”的下拉菜单点击“安装VMare Tools(T) ”后，会弹出一个“ VMare Tools ”文件夹，里面包含VMare Tools的安装包，将该安装包拷贝到 /home/hadoop目录下，输入命令进行解压安装： tar xzvf此时在/home/hadoop/目录下产生 vmware-tools-distrib文件夹，进入该目录，通过在terminal 终端输入相应命令，运行脚本： cd/home/hadoop/vmware-tools-distrib $JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH ocal/share/',but failed:No such file or directory (gedit:2949):Gtk-WARNING**:Attempting to store changes into `/root/.local/share/',but failed:Failed to create file'/root/.local/share/':No such file or directory (gedit:2949):Gtk-WARNING**:Attempting to set the permissionsof `/root/.local/share/', but failed: No such file or directory 解决方法：只需直接在终端中输入命令：sudo mkdir-p/root/.local/share/，创建警告信息中所提示的目录即可。 若无视警告重启ubuntu 后将会出现以下情况：输入密码无法进入系统，一直处于输入密码 后又跳转回输入密码的界面。此时的解决方法是：在输入密码界面同时按下alt+ctrl+F2 进入 ubuntu 命令模式，并使用root用户及对应密码登陆系统，然后键入：/usr/bin/vi /etc/profile打开 etc/profile文件，找到最近在末尾加上的hadoop 配置文件，按 delete
云计算开源框架Hadoop介绍
云计算开源框架Hadoop介绍 目录 云计算开源框架Hadoop介绍 (1) 什么是Hadoop？ (1) 为什么要选择Hadoop？ (4) 使用场景 (4) 环境 (5) 部署考虑 (5) 实施步骤 (5) Hadoop中的命令（Command）总结 (8) Hadoop基本流程 (8) 日志分析业务场景和代码范例 (10) Hadoop集群测试 (15) 随想 (16) 什么是Hadoop？ Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。 MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。回到大学时期，教授上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。其实我一直认为Hadoop的卡通图标不应该是一个小象，应该是蚂蚁，分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机，纵向扩展的曲线始终敌不过横向扩展的斜线。任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。
Hadoop云计算平台搭建方案
Hadoop云计算平台搭建方案 一、平台搭建概述 总体思路 针对于电网企业在营销服务领域展开的大数据分析处理，搭建Hadoop云计算平台进行海量数据存储，并作深层次加工、处理，挖掘出无法简单直观便可得到的新的模式，为电力企业的决策提供指导。平台采用作为海量数据存储和分析工具，将其部署在4个物理计算机节点上，搭建Hadoop集群，其中1个节点作为master节点，其余3个作为slave节点。为了获取更好的稳定性，平台搭建在Linux系统（）环境下。 软件列表 平台搭建总流程和节点信息一览表 在平台搭建前，给出实现的总流程图和节点信息一览表，从而对平台搭建过程和各节点信息有一个全局的认识，平台搭建总流程如下图所示。
各节点信息如下表所示： 二、基础平台的搭建步骤 此次大数据存储和处理平台的搭建，需要4台物理节点来部署Hadoop平台环境。我们使用 虚拟机软件VMware Workstation创建4台虚拟机，承载平台搭建工作。另外，由于对4台 虚拟机的配置大部分是相同的，所以利用VMware Workstation的克隆功能，可以减少部署 的工作量。 安装虚拟机软件VMware Workstation 首先在4台PC机器上均安装虚拟化软件VMware Workstation，并输入相应的序列号。 在master节点上安装Linux系统Ubuntu 在设定为master PC节点上首先安装Linux系统（版本为），在安装过程中为提高后期安装 软件的兼容性和稳定性，在系统语言上选择英语。创建用户名为“hadoop”的普通用户，设 置统一的密码。安装完成后将系统的terminal命令窗口调出来，以便使用。 同时，为实现虚拟机的Ubuntu系统与本机的Windows系统之间方便快捷的文字复制粘贴以 及物理主机系统与虚拟机系统相互拖放文件进行共享，需要安装VMare Tools工具，具体操 作如下： 启动虚拟机，进入Ubuntu系统，在VM菜单栏“虚拟机(M)”的下拉菜单点击“安装VMare Tools(T)”后，会弹出一个“VMare Tools”文件夹，里面包含VMare Tools的安装包，将 该安装包拷贝到/home/hadoop目录下，输入命令进行解压安装：tar xzvf 此时在 /home/hadoop/目录下产生vmware-tools-distrib文件夹，进入该目录，通过在terminal 终端输入相应命令，运行脚本： cd /home/hadoop/vmware-tools-distrib $JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH ocal/share/', but failed: No such file or directory (gedit:2949): Gtk-WARNING **: Attempting to store changes into `/root/.local/share/', but failed: Failed to create file '/root/.local/share/': No such file or directory (gedit:2949): Gtk-WARNING **: Attempting to set the permissions of `/root/.local/share/', but failed: No such file or directory 解决方法：只需直接在终端中输入命令：sudo mkdir -p /root/.local/share/ ，创建 警告信息中所提示的目录即可。 若无视警告重启ubuntu后将会出现以下情况：输入密码无法进入系统，一直处于输入密码 后又跳转回输入密码的界面。此时的解决方法是：在输入密码界面同时按下alt+ctrl+F2 进入ubuntu命令模式，并使用root用户及对应密码登陆系统，然后键入：/usr/bin/vi /etc/profile打开etc/profile文件，找到最近在末尾加上的hadoop配置文件，按delete
Hadoop Mapreduce云计算 技术手册
Hadoop云计算技术手册 作者:zbwd中国云计算论坛 Email:xjtuzb@https://www.360docs.net/doc/e62020829.html, GTCRC@XJTU
序言 Hadoop是一个开源的分布式并行计算平台，它主要由MapReduce的算法执行和一个分布式的文件系统等两部分组成。 Hadoop起源于Doug Cutting大牛领导开发的Nutch搜索引擎项目的子项目。现在是Apache软件基金会管理的开源项目。 本文主要介绍Hadoop及相关技术，从Hadoop的起源开始讲述，主要涵盖了MapReduce算法思想，基本框架，运行流程和编程粒度等内容，以期给入门者提供一个关于Hadoop的技术简介和研究参考。关于Hadoop的安装指南和编程范例并不在本文叙述范围内，有需要者请参考其它资料。 因笔者水平实在太有限了，文中如有疏漏错误请不吝指出，万分感谢。 本人资料多数来源于互联网的技术文档，附录列出引文列表，特此致谢原文作者。最后，发自内心、无与伦比地感谢Google、Apache软件基金会和Doug Cutting 带给我们如此简约、优雅的技术。 OK，让我们开始吧！去寻找那神奇的小飞象。
目录 ?引言——Hadoop从何而来 ?算法思想——Hadoop是怎么思考的?基本架构——Hadoop是如何构成的?运行流程——Hadoop是如何工作的?任务粒度——Hadoop是如何并行的?参考文献
1.引言——Hadoop从何而来 自从Google工程师Jeffrey Dean提出MapReduce编程思想，MapReduce便在Google的各种Web应用中释放着魔力。然而，也许出于技术保密的目的，Google 公司并没有透露其MapReduce的实现细节。 幸运的是，Doug Cutting开发的Hadoop作为MapReduce开源实现，让MapReduce这么平易近人地走到了我们面前。2006年1月，Doug Cutting因其在开源项目Nutch和Lucene的卓越表现受邀加入Yahoo公司，专职在Hadoop项目上进行开发。现在，Doug Cutting大牛已经加盟Cloudera（一家从事Hadoop 产品商业化及技术支持的公司）。 注：Hadoop名称的来历——Hadoop原本是小Doug Cutting的大象玩具。 作为Google MapReduce技术的开源实现，Hadoop理所当然地借鉴了Google 的Google File System文件系统、MapReduce并行算法以及BigTable。因此，Hadoop也是一个能够分布式处理大规模海量数据的软件框架，这一点不足为奇。当然，这一切都是在可靠、高效、可扩展的基础上。Hadoop的可靠性——因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理。Hadoop的高效性——在MapReduce
Hadoop云计算平台搭建最详细过程共
H a d o o p云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位版本:
并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二．Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： ——master，namenode，jobtracker——master（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名） 实验环境搭建平台如图七所示： 图七hadoop集群实验平台 并且，Hadoop要求集群上每台的用户账户名和密码相同。具体安装步骤如下：1.下载和安装JDK,版本为 （1）JDK的安装目录为/usr/lib/jvm，创建此文件夹，在终端输入命令：mkdir/usr/lib/jvm （2）权限不够的话重新改下用户密码就可以了，命令:sudopasswd,之后重