Hadoop基础知识培训课件
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Hadoop基础知识培训
挖掘算法(Mahout) 搜索(Solr) Sqoop 数据仓库(Hive) 数据库(Hbase) 批处理(Pig) MapReduce Tez Spark Storm
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。
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。
22hadoop讲解PPT课件
HADOOP 讲解
Mapreduce hadoop hive三者关系
Hadoop 是2005 Google MapReduce的一个Java 实现。
MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布 到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如 同java程 序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会 解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处 理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的 模式
MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。
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++
一、概论
作为Hadoop程序员，他要做的事情就是： 1、定义Mapper，处理输入的Key-Value对，输出中间结果。 2、定义Reducer，可选，对中间结果进行规约，输出最终结果。 3、定义InputFormat 和OutputFormat，可选，InputFormat将每行输入文件的内 容转换为Java类供Mapper函数使用，不定义时默认为String。 4、定义main函数，在里面定义一个Job并运行它。
“移动计算比移动数据更划算”
一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时 候更是如此。因为这样就能降低网络阻塞的影响，提高系统数据的吞吐量。将计 算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。HDFS为应用提供了 将它们自己移动到数据附近的接口。
异构软硬件平台间的可移植性
流式数据访问
运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数 据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交 互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高 吞吐量。 POSIX （表示可移植操作系统接口）标准设置的很多硬性约束对 HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键 方面对POSIX的语义做了一些修改。
Mapreduce hadoop hive三者关系
Hadoop 是2005 Google MapReduce的一个Java 实现。
MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布 到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如 同java程 序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会 解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处 理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的 模式
MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers组成。
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++
一、概论
作为Hadoop程序员，他要做的事情就是： 1、定义Mapper，处理输入的Key-Value对，输出中间结果。 2、定义Reducer，可选，对中间结果进行规约，输出最终结果。 3、定义InputFormat 和OutputFormat，可选，InputFormat将每行输入文件的内 容转换为Java类供Mapper函数使用，不定义时默认为String。 4、定义main函数，在里面定义一个Job并运行它。
“移动计算比移动数据更划算”
一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，在数据达到海量级别的时 候更是如此。因为这样就能降低网络阻塞的影响，提高系统数据的吞吐量。将计 算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好。HDFS为应用提供了 将它们自己移动到数据附近的接口。
异构软硬件平台间的可移植性
流式数据访问
运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数 据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交 互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高 吞吐量。 POSIX （表示可移植操作系统接口）标准设置的很多硬性约束对 HDFS应用系统不是必需的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键 方面对POSIX的语义做了一些修改。
《hadoop培训》PPT课件
Blocksize指数据尾 加上数据尾部之后 补齐的长度，多用 于64M边界处的数据 段,大于或等于 Datasize
Data/Tails
Garbage data
垃圾数据，用于补齐 数据到64M边界用。 以保证每一个分块被 map读取时都能读到 完整的data。在非 64M边界处，该段长 度为0，否则为恰好 补齐64M的长度
Page 13
Streaming编程框架
自定义Streaming支持的文件内数据结构
Datasize 指 本数据的数 据尾总长 度，(不包括 头部)
One data One data One data One … data … … … … … … … … … … … … One data
16bit uuid/date Key/Head 4bit Datasize Sdata 4bit Blocksize Sblock 231bit the rest of head data
Page 16
Байду номын сангаас
Streaming编程框架
子程序的调试方法
数据的准备，可使用fetchdata_hdp.jar工具从hdfs上下载到文件中 的一块作为调试程序的输入文件分块 调试环境的准备，将提交任务时的命令行作为调试命令行，提交 任务时上传的文件作为资源文件放在执行目录下 IDE的选择： linux下使用gdb或者codelite windows下使用visual studio，调试过程和普通的C++/C程序一致
提交任务过程：用户与JobTracker交互，提交任务资源和配置 运行任务过程：JobTracker将队列中的tasks按调度算法分配给各 tasktracker的空闲槽，tasktracker随后就运行之并监视汇报tasks 的运行情况。
Hadoop基础知识培训
精品课件
企业信息化部
HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
精品课件
企业信息化部
·发展目 标
HADOOP生态系统
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
本
和文件对应关系，以及block和datanote的对应关系
概
念
Datanode：负责存储数据，数据以block的形式存在
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
企业信息化部
精品课件
3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
精品课件
企业信息化部
3 HDFS 之漫画读写（续）
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
精品课件
企业信息化部
物理上的Hadoop集群
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
精品课件
企业信息化部
逻辑部署的Hadoop集群
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
精品课件
企业信息化部
江西电信物理部署的Hadoop集群
简介： 江西电信Hadoop批处 理平 台共由62台PC服务器构 成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节 点6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper) 数据节点56台
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
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·发展目 标
HADOOP生态系统
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
本
和文件对应关系，以及block和datanote的对应关系
概
念
Datanode：负责存储数据，数据以block的形式存在
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写（续）
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物理上的Hadoop集群
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逻辑部署的Hadoop集群
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江西电信物理部署的Hadoop集群
简介： 江西电信Hadoop批处 理平 台共由62台PC服务器构 成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节 点6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper) 数据节点56台
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
hadoop入门介绍PPT学习课件
8
Hadoop如何满足新需求
满足高可扩展性 -Hadoop把一个大作业分解为多个相对小的任务， 分配给 多个节点处理，通过增加节点来线性的提高系统的负载容量 ； -MapReduce的各个任务之间不需要通信（Shared nothing 架构 ），对于大作业增加处理任务的节点可以线性 的提高作业的作业处理速度。
30
Thank You
31
17
分布式存储系统HDFS
18
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
19
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件读取
HDFS客户端
1 打开 3 读取
客户端JVM
6 关闭
分布式计算
FSData InputStream
4 读取
2 获取数据块的位置
名称节点 NameNode
5 读取
数据节点 DataNode
9
Hadoop如何满足新需求
满足数据一致性、组件可恢复性等容错需求 -如果一个节点出现了故障，master会检测到故障并把 工作重新分配到系统中别的节点上，重启任务不需要与 负责处理其他部分数据的节点进行交互； -如果故障的节点重启并修复了故障，它会自动加回系 统中并被分配给新任务； -如果一个节点出现了对任务处理慢的状况，master 会 在另一个节点上为同一个任务启动另一个执行实例，先 完成的哪个实例的结果被使用。
负责集群资源的统一管理和调度
分布式计算框架MapReduce
具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
13
分布式存储系统HDFS
HDFS特点 ：
良好的扩展性 高容错性 适合PB级以上海量数据的存储
基本原理：
将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上 将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化 可将HDFS看成一个容量巨大、具有高容错性的磁盘
Hadoop如何满足新需求
满足高可扩展性 -Hadoop把一个大作业分解为多个相对小的任务， 分配给 多个节点处理，通过增加节点来线性的提高系统的负载容量 ； -MapReduce的各个任务之间不需要通信（Shared nothing 架构 ），对于大作业增加处理任务的节点可以线性 的提高作业的作业处理速度。
30
Thank You
31
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分布式存储系统HDFS
18
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
19
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件读取
HDFS客户端
1 打开 3 读取
客户端JVM
6 关闭
分布式计算
FSData InputStream
4 读取
2 获取数据块的位置
名称节点 NameNode
5 读取
数据节点 DataNode
9
Hadoop如何满足新需求
满足数据一致性、组件可恢复性等容错需求 -如果一个节点出现了故障，master会检测到故障并把 工作重新分配到系统中别的节点上，重启任务不需要与 负责处理其他部分数据的节点进行交互； -如果故障的节点重启并修复了故障，它会自动加回系 统中并被分配给新任务； -如果一个节点出现了对任务处理慢的状况，master 会 在另一个节点上为同一个任务启动另一个执行实例，先 完成的哪个实例的结果被使用。
负责集群资源的统一管理和调度
分布式计算框架MapReduce
具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
13
分布式存储系统HDFS
HDFS特点 ：
良好的扩展性 高容错性 适合PB级以上海量数据的存储
基本原理：
将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上 将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化 可将HDFS看成一个容量巨大、具有高容错性的磁盘
《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置
19
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
20
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
21
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
22
Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
23
Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
24
Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
25
Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称 节点和数据节点位于不同机 器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>
Hadoop基础知识培训 ppt课件
适合海量的，但是同时也是简单的操作，具备低延时的数 据返回，比如说key-value的操作，是生产环境对外访问可 行的方式
海量数据存储的驱使，具备动态扩展系统容量的需求
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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企业信息化部 35
Hadoop常用组件——Hive简介
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一 张数据库表，并提供完整的类sql查询功能，可以将类sql语句转换为 MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速 实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数 据仓库的统计分析。
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企业信息化部 31
HBase 简介（续）
• 大：一个表可以有上亿行，上百万列
• 面向列：面向列(族)的存储和权限控制， 列(族)独立检索
• 稀疏：对于为空的列，并不占用存储空 间，因此，表可以设计的非常稀疏
• 多版本：每条记录中的数据可以有多个 版本
• 无类型：存在HBase中的数据都是字符 串，无其他类型
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企业信息化部 16
3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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企业信息化部 17
3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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企业信息化部 18
4 HDFS 之漫画容错
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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企业信息化部 19
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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企业信息化部 33
2 HBase 体系结构
海量数据存储的驱使，具备动态扩展系统容量的需求
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企业信息化部 35
Hadoop常用组件——Hive简介
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一 张数据库表，并提供完整的类sql查询功能，可以将类sql语句转换为 MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速 实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数 据仓库的统计分析。
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HBase 简介（续）
• 大：一个表可以有上亿行，上百万列
• 面向列：面向列(族)的存储和权限控制， 列(族)独立检索
• 稀疏：对于为空的列，并不占用存储空 间，因此，表可以设计的非常稀疏
• 多版本：每条记录中的数据可以有多个 版本
• 无类型：存在HBase中的数据都是字符 串，无其他类型
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3 HDFS 之漫画读写
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4 HDFS 之漫画容错
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2 HBase 体系结构
《hadoop培训》课件
Hadoop的数据类型和处理模型
总结词
介绍Hadoop支持的数据类型和处理模型，如 MapReduce、Hive、Pig等。
详细描述
Hadoop支持多种数据类型和处理模型，其中最核心的 是MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于处 理大规模数据集。它可以将数据集拆分成多个小数据集 ，并在多个节点上并行处理，最后将结果汇总得到最终 结果。除了MapReduce外，Hadoop还支持其他数据处 理工具，如Hive、Pig等。这些工具提供了更高级别的抽 象，使得用户可以更加方便地进行数据分析和处理。
案例三：推荐系统实现
数据来源
用户行为数据、物品属性数据等 。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架 对数据进行处理，提取用户和物 品的特征，生成分析所需的数据 集。
分析方法
利用机器学习、深度学习等技术 ，构建推荐算法模型，如协同过 滤、基于内容的推荐等。
总结词
通过Hadoop处理大规模用户数 据和物品数据，构建推荐算法模 型，实现个性化推荐。
应用场景
根据分析结果，优化系统性能、加强安全 防护、提高系统的可用性和安全性。
数据来源
各类服务器、网络设备、应用系统的日志 数据。
分析方法
利用日志分析技术，监控系统的性能指标 、安全事件等，及时发现和解决潜在的问 题。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架对日志 数据进行处理，提取关键信息，生成分析 所需的数据集。
置等。
Hadoop文件系统（HDFS）
要分布式文件系统（HDFS）的特点、架构 和操作方式。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件 之一，它为Hadoop提供了大容量数据的存储和处理能力 。HDFS采用主从架构，由一个NameNode和多个 DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的元数据 ，而DataNode负责存储实际的数据。在操作方式上， HDFS提供了基于命令行的接口和编程接口（如Java API） ，方便用户进行数据存储、访问和管理。
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12
1 HDFS简
介
HDFS(HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM)，是一个分布式文件系统。它 是谷歌的GFS提出之后出现的一种用户级文件系统。有一定的容错性， 能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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3 HDFS 之漫画读写
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4 HDFS 之漫画容错
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5
HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
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HADOOP生态系统
·发展目标
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
（2）交互式场景（5s~1m）：这种场景通常能要求必须支持SQL，则可行系统有： Cloudera Impala、Apache Drill、Shark等；
（3）非交互式场景（1m~1h）：通常运行时间较长，处理数据量较大，对容错性和扩 展 性要求较高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等；
简介： 江西电信Hadoop批 处理平 台共由62台PC服务器 构成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节点 6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper)
2014年中国电信大数据技术与应用培训
Hadoop基础知识培训
江西电信大数据支撑团队
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主要内容
· 第一篇 Hadoop综述 ·第二篇 HDFS 分布式文件系统 · 第三篇 MapReduce 分布式计算框架 ·第四篇 常用Hadoop组件介绍
弹性 Hadoop通过增加集群节点，可以线性扩展以处理更大的数据集； 同时在负载下降时，也可减少节 点，以便高效使用资源。
健壮 Hadoop设计之初，将故障检测和自动恢复作为设计目标，可以 从容处理通用计算平台上出现的硬件失效情况。
简单 Hadoop允许用户快速编写出高效的并行分布式代码。
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yHDFS的高容错性、高伸缩性等优点，允许用户将Hadoop部署 在廉价的硬件上，构建分布 式系统。
yMapReduce分布式计算框架允许用户在不了解分布式底层细节 的情况下开发并行、分布的 应用程序，利用大规模计算资源，解 决传统高性能单机无法解决的大数据处理问题
Hadoop Nutch
Lucene
高性能全文 索引工具包
高性能搜索 引擎工具包
对应Cloudera公司的CDH3u5 版本演进
对应Cloudera 公司的CDH4
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Hadoop的特点 Hadoop运用于海量数据处理，主要有如下几个优势：
方便 Hadoop可以运行在一般商业机器(X86服务器)构成的大型集群 上
数据节点56台
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第二篇HDFS
一： HDFS简介 二： HDFS 架构 三： 漫画HDFS之读写机制 四： 漫画HDFS之容错性 五： 漫画HDFS之复制策略
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2 HDFS 架构
Block：大文件的存储会被分割为多个block进行存储。默认64MB，每一个 blok会在多个datanode上存储多份副本，默认3份
基
Namenode：主要负责存储一些metadata信息，主要包括文件目录、block
（4）批处理场景（1h+）：通常运行时间很长，处理数据量很大，对容错性和扩展性要 求 很高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等。
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HADOOP厂商 Hadoop处于近时间的大数据革命的风暴眼，在Hadoop取得成功的同时也促使主 流市场对其稳定性、成熟的管理，丰富的SQL环境等提出更高要求，于是Hadoop 厂商通过技术创新各显神通。
本
和文件对应关系，以及block和datanote的对应关系
概
念
Datanode：负责存储数据，数据以block的形式存在
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写（续）
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物理上的Hadoop集群
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逻辑部署的Hadoop集群
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江西电信物理部署的Hadoop集群
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企业信息化部
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第一篇Hadoop综述
： 什么是Hadoop ： Hadoop生态系统 ： Hadoop的厂商 ： Hadoop的部署
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3
企业信息化部
3
Hadoop是什么?
Hadoop是Apache基金会下的一个开源分布式计算平台，以分布式 文 件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)为核心，为用户 提供了 底层细节透明的分布式基础设施。
1 HDFS简
介
HDFS(HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM)，是一个分布式文件系统。它 是谷歌的GFS提出之后出现的一种用户级文件系统。有一定的容错性， 能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案
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3 HDFS 之漫画读写
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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HADOOP生态系统
·发展目标
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
（2）交互式场景（5s~1m）：这种场景通常能要求必须支持SQL，则可行系统有： Cloudera Impala、Apache Drill、Shark等；
（3）非交互式场景（1m~1h）：通常运行时间较长，处理数据量较大，对容错性和扩 展 性要求较高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等；
简介： 江西电信Hadoop批 处理平 台共由62台PC服务器 构成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节点 6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper)
2014年中国电信大数据技术与应用培训
Hadoop基础知识培训
江西电信大数据支撑团队
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主要内容
· 第一篇 Hadoop综述 ·第二篇 HDFS 分布式文件系统 · 第三篇 MapReduce 分布式计算框架 ·第四篇 常用Hadoop组件介绍
弹性 Hadoop通过增加集群节点，可以线性扩展以处理更大的数据集； 同时在负载下降时，也可减少节 点，以便高效使用资源。
健壮 Hadoop设计之初，将故障检测和自动恢复作为设计目标，可以 从容处理通用计算平台上出现的硬件失效情况。
简单 Hadoop允许用户快速编写出高效的并行分布式代码。
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yHDFS的高容错性、高伸缩性等优点，允许用户将Hadoop部署 在廉价的硬件上，构建分布 式系统。
yMapReduce分布式计算框架允许用户在不了解分布式底层细节 的情况下开发并行、分布的 应用程序，利用大规模计算资源，解 决传统高性能单机无法解决的大数据处理问题
Hadoop Nutch
Lucene
高性能全文 索引工具包
高性能搜索 引擎工具包
对应Cloudera公司的CDH3u5 版本演进
对应Cloudera 公司的CDH4
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Hadoop的特点 Hadoop运用于海量数据处理，主要有如下几个优势：
方便 Hadoop可以运行在一般商业机器(X86服务器)构成的大型集群 上
数据节点56台
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第二篇HDFS
一： HDFS简介 二： HDFS 架构 三： 漫画HDFS之读写机制 四： 漫画HDFS之容错性 五： 漫画HDFS之复制策略
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2 HDFS 架构
Block：大文件的存储会被分割为多个block进行存储。默认64MB，每一个 blok会在多个datanode上存储多份副本，默认3份
基
Namenode：主要负责存储一些metadata信息，主要包括文件目录、block
（4）批处理场景（1h+）：通常运行时间很长，处理数据量很大，对容错性和扩展性要 求 很高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等。
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HADOOP厂商 Hadoop处于近时间的大数据革命的风暴眼，在Hadoop取得成功的同时也促使主 流市场对其稳定性、成熟的管理，丰富的SQL环境等提出更高要求，于是Hadoop 厂商通过技术创新各显神通。
本
和文件对应关系，以及block和datanote的对应关系
概
念
Datanode：负责存储数据，数据以block的形式存在
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写（续）
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物理上的Hadoop集群
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逻辑部署的Hadoop集群
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江西电信物理部署的Hadoop集群
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第一篇Hadoop综述
： 什么是Hadoop ： Hadoop生态系统 ： Hadoop的厂商 ： Hadoop的部署
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Hadoop是什么?
Hadoop是Apache基金会下的一个开源分布式计算平台，以分布式 文 件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)为核心，为用户 提供了 底层细节透明的分布式基础设施。