hadoop入门学习资料大全
Hadoop 初步学习文档
Hadoop初步学习文档1 Hadoop简介Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架。
它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序。
Hadoop是根据Google 公司发表的MapReduce和Google文件系统的论文自行实现而成。
1.1Hadoop基本构成Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
hadoop的集群是基于master/slave 模式Hadoop基本运行结构图如下：其中master和slave1、slave2、slave3、slave4分别为五台主机，NameNode、DataNode等为运行在主机上的进程。
进程的作用如下：（一）NameNode是HDFS的守护程序，负责记录文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块分别被存到那些数据节点上，主要功能是对内存及I/O进行集中管理（是个单点，发生故障将使集群崩溃）（二）DataNode这个后台程序负责把HDFS数据块读写到本地的文件系统，当客户端要读写某个数据时候，先由NameNode告诉客户端去哪个DataNode进行具体的读/写操作，然后客户端直接与这个DataNode服务器上的后台程序进行通讯，并且对相关的数据块进行读/写操作。
（三）SecondaryNameNode：是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序，就像NameNode 一样，每个集群都有一个Secondary NameNode，不接收或记录任何实时的数据变化，但是，他会与NameNode进行通信，以便定期的保存HDFS元数据的快照，如果Name发生问题，SecondaryNameNode可以及时的作为备用NameNode。
（四）JobTracker：用来连接应用程序与Hadoop，用户代码提交到集群以后，由JobTracker 决定那个文件将被处理，并且为不同的task分配节点，同时，他还监控所有运行的task一旦某个task失败了JobTacker就会自动重新开启task。
大数据hadoop基础
大数据hadoop基础目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。
因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
基础概念大数据的本质一、数据的存储：分布式文件系统(分布式存储)二、数据的计算：分部署计算基础知识学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础学习路线(1)Java基础和Linux基础(2)Hadoop的学习：体系结构、原理、编程第一阶段：HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库)第二阶段：数据分析引擎-> Hive、Pig数据采集引擎-> Sqoop、Flume第三阶段：HUE：Web管理工具ZooKeeper：实现Hadoop的HA Oozie：工作流引擎(3)Spark的学习第一阶段：Scala编程语言第二阶段：Spark Core -> 基于内存、数据的计算第三阶段：Spark SQL -> 类似于mysql 的sql语句第四阶段：Spark Streaming ->进行流式计算：比如：自来水厂(4)Apache Storm 类似：Spark Streaming ->进行流式计算NoSQL：Redis基于内存的数据库HDFS分布式文件系统解决以下问题：•硬盘不够大：多几块硬盘，理论上可以无限大•数据不够安全：冗余度，hdfs默认冗余为3 ，用水平复制提高效率，传输按照数据库为单位：Hadoop1.x 64M，Hadoop2.x 128MMapReduce基础编程模型：把一个大任务拆分成小任务，再进行汇总•MR任务：Job = Map + ReduceMap的输出是Reduce的输入、MR的输入和输出都是在HDFSMapReduce数据流程分析：•Map的输出是Reduce的输入，Reduce的输入是Map的集合HBase什么是BigTable? 把所有的数据保存到一张表中，采用冗余---> 好处：提高效率•因为有了bigtable的思想：NoSQL：HBase数据库•HBase基于Hadoop的HDFS的•描述HBase的表结构核心思想是：利用空间换效率。
Hadoop基础知识培训
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总 结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天 然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户 为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数 据快速的并行处理。 为了实现这个目标， 我们需要竟可能多的 机器同时工作。
• Cient会和名称节点达 成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要 拷贝数据的3个数据节 点列表。然后Client将 会把每块数据直接写 入数据节点中（通常 是TCP 协议）。名称 节点只负责提供数据 的位置和数据在族群 中的去处（文件系统 元数据）。
• 第二个和第三个数据 节点运输在同一个机 架中，这样他们之间 的传输就获得了高带 宽和低延时。只到这 个数据块被成功的写 入3个节点中，下一 个就才会开始。
• 如果名称节点死亡， 二级名称节点保留的 文件可用于恢复名称 节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又 冲当与他们主节点通信的守护进程。守护 进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于 名称节点。
hadoop 三大部件基础知识
hadoop 三大部件基础知识Hadoop是一个分布式计算框架，由三个主要部件组成：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）、Hadoop MapReduce和Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
HDFS是Hadoop的文件系统，它被设计为能够容纳大规模数据集，并且能够在廉价硬件上高效运行。
HDFS将数据划分为多个块，并将这些块分布在集群的不同节点上，以实现数据的可靠存储和高效读写。
HDFS还提供了高容错性和高可伸缩性，通过数据冗余和自动数据备份来保证数据的安全性。
MapReduce是Hadoop的计算模型，它能够并行地处理大规模数据集。
MapReduce将任务分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，数据被划分为多个小任务，并由集群中的不同节点并行处理。
在Reduce阶段，Map阶段的结果被整合和汇总。
MapReduce模型的优势在于能够充分利用大规模集群的计算能力，从而加速数据处理过程。
YARN是Hadoop的资源管理系统，它负责集群资源的调度和管理。
YARN将集群的计算资源划分为多个容器，每个容器都有一定的计算能力和内存资源。
YARN可以根据任务的需求，动态地分配和管理集群资源，以提高系统的利用率和性能。
YARN的灵活性和可扩展性使得Hadoop能够更好地适应不同类型的工作负载。
通过使用HDFS、MapReduce和YARN，Hadoop能够处理大规模的数据，并提供高效的分布式计算能力。
它已经被广泛应用于各个领域，包括搜索引擎、社交网络分析、数据挖掘等。
Hadoop的三大部件相互协作，共同构建了一个强大的分布式计算平台，为大数据处理提供了可靠和高效的解决方案。
无论是处理海量数据还是提供实时分析，Hadoop都是一个不可或缺的工具。
hadoop复习
算数据和计算任务
1.3 Hadoop 集群的启动过程
首先启动 hdfs start-dfs.sh
然后启动 yarn start-yarn.sh
最后启动 mr-jobhistory-daemo.sh start historyserver
1.4 Hadoop 启动成功的标志。
在 hadoop1 上 jps
Jps
DataNode
NameNode
在 hadoop2 上 jps
Jps
DataNode
ResourceManager
NodeManager
在 hadoop3 上 jpsLeabharlann JpsDataNode
JobHistoryServer
NodeManager
SecondaryNameNode
1.5 Master/Slave 架构的概念
MapReduce
1.7 HDFS 的存储原理、DataNode 与 NameNode 的概念
Hdfs 中最基本的存储单位就是数据块，DFS 上的文件被划分为块大小的多个分块，作为
Hadoop大数据处理入门指南
Hadoop大数据处理入门指南第一章：大数据概述1.1 什么是大数据大数据指的是数据量庞大、种类多样、处理速度快的数据集合。
随着互联网的普及和信息化的发展，大数据愈发普遍，这些数据包括来自社交媒体、传感器、日志文件等多个来源。
1.2 大数据的挑战大数据的处理面临着四个主要挑战，即数据量庞大、数据多样性、数据处理速度和数据价值挖掘。
第二章：Hadoop概述2.1 Hadoop的定义Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，提供了可靠性、可扩展性和分布式计算的特性。
2.2 Hadoop的架构Hadoop的架构由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成。
HDFS用于存储和管理大数据集，MapReduce用于处理和分析这些数据。
第三章：Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统简介Hadoop生态系统由多个组件组成，包括Hive、HBase、Pig、Spark等工具和技术，用于进一步扩展Hadoop的功能和应用范围。
3.2 HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用SQL语言查询和分析大数据集。
它提供了类似于关系数据库的功能，简化了大数据处理的复杂性。
3.3 HBaseHBase是一个分布式、可扩展且高性能的数据库，用于存储和查询海量结构化数据。
它具有快速随机读写功能，适用于需要实时访问大数据集的应用。
3.4 PigPig是一个用于大数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本的语言Pig Latin来处理结构化和半结构化数据。
3.5 SparkSpark是一个快速、通用的集群计算系统，用于大规模数据处理。
它支持多种编程语言，并提供了高级API，以便于进行复杂数据分析和机器学习算法。
第四章：Hadoop的安装与配置4.1 下载与安装在本节中，将介绍如何从官方网站下载Hadoop，并进行详细的安装说明。
4.2 配置Hadoop集群探讨如何配置Hadoop集群，包括修改配置文件，设置环境变量和网络连接等。
Hadoop大数据处理简易教程
Hadoop大数据处理简易教程第一章：Hadoop概述Hadoop是一个开源的、可扩展的大数据处理框架，它的设计思想是将大规模数据分成多个块，之后分布式存储和处理这些块。
Hadoop解决了传统数据处理方法在处理大规模数据时遇到的瓶颈和性能问题。
本章将介绍Hadoop框架的基本概念和组件。
第二章：Hadoop核心组件Hadoop由两个核心组件组成，分别是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Hadoop MapReduce。
本章将详细介绍这两个组件的功能和工作原理，并给出相关的示例代码。
第三章：Hadoop生态系统Hadoop生态系统包括了一系列与Hadoop相关的工具和项目，如Hive、Pig、HBase等。
本章将依次介绍这些工具和项目，并解释它们在大数据处理中的作用和优势。
第四章：Hadoop集群部署搭建Hadoop集群是进行大数据处理的关键步骤。
本章将介绍Hadoop集群的搭建和配置，包括如何选择适合的硬件和操作系统、设置网络和安全参数等。
第五章：Hadoop作业调度和监控在一个大规模的Hadoop集群中，作业调度和监控是非常重要的，可以有效提高集群的利用率和性能。
本章将介绍如何使用Hadoop的作业调度和监控工具，如YARN和Hadoop Job Tracker。
第六章：Hadoop性能优化Hadoop的性能优化是提高大数据处理效率的关键。
本章将介绍一些常用的Hadoop性能优化技巧，如数据分区、压缩和并行执行等，并给出相应的实例和案例。
第七章：Hadoop问题排查与故障处理在使用Hadoop进行大数据处理的过程中，难免会遇到一些问题和故障。
本章将介绍常见的Hadoop问题和故障，并给出解决方案和排查方法，帮助读者快速定位和解决问题。
第八章：Hadoop应用实践Hadoop已经在各行各业得到了广泛应用，本章将介绍一些Hadoop在实际场景中的应用案例，如日志分析、推荐系统和图像处理等，以帮助读者更好地理解和运用Hadoop进行大数据处理。
Hadoop大数据分析入门教程
Hadoop大数据分析入门教程第一章理解大数据分析的重要性随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据以前所未有的速度和规模增长，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以帮助企业做出更准确的决策和预测未来的趋势。
然而，由于数据量庞大、种类繁多以及处理和分析难度大的特点，如何高效地处理和分析这些大数据成为了亟待解决的问题。
第二章 Hadoop简介及其核心组件Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据分析领域。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
HDFS具有高度容错性和可靠性的特点，适合存储海量的数据。
而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以并行处理、分析和计算海量数据。
第三章 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有一些其他重要的组件，构成了完整的Hadoop生态系统。
例如，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责协调和调度集群上的计算任务。
Hadoop Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库的查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
此外，还有Hadoop HBase、Hadoop Pig等组件，提供了更丰富的功能和更高层次的抽象。
第四章如何搭建Hadoop集群要使用Hadoop进行大数据分析，首先需要搭建一个Hadoop集群。
一个Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，它们相互协作完成数据存储和计算任务。
搭建Hadoop集群可以采用几种不同的方式，比如本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
这些模式的不同在于节点的数量和部署方式，根据实际情况选择适合的模式。
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Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力高速运算和存储。
简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。
而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助
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