HADOOP大数据平台系统思路流程图
《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲
《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
01第一章 初识Hadoop大数据技术
第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。
本章的主要内容如下。
（1）大数据技术概述。
（2）Google的三篇论文及其思想。
（3）Hadoop概述。
（4）Hadoop生态圈。
（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。
1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。
19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。
Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。
据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。
2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。
图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。
2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。
19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据处理之 Hadoop 原理与应用介绍
Input
Input Data：
A DD BB A BB A
Map Task Map
Map
0,A 1,DD
A,1 DD,1
Reduce Task
Shuffle & Sort
Reduce
map, sort, combiner, partition, spill, merge
copy partition data A,[1, 1, 1]
1、问题：
有如下数据，字段内容分别为：url,catePath0,catePath1,catePath2,unitparams
https:///confluence 0 1 8 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":9,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":19.951,"color":"red1"}},"email":" amy@only_for_json_udf_","owner":"amy1"} /leejun2005/blog/83058 0 1 23 {"store":{"fruit":[{"weight":1,"type":"apple"},{"weight":2,"type":"pear"}],"bicycle":{"price":19.951,"color":"red1"}},"email":"
Chapter2-大数据技术原理与应用-第二章-大数据处理架构Hadoop-pdf
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
2.1 概述
• • • • 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4 Hadoop简介 Hadoop发展简史 Hadoop的特性 Hadoop的应用现状
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
2.3.4 安装单机Hadoop
Hadoop版本：1.2.1 下载地址：/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/ 实验步骤： 解压缩hadoop-1.2.1.tar.gz 修改hadoop-env.sh 查看hadoop版本信息：./hadoop version 运行hadoop实例
大数据工具资料收集之hadoop
1基本介绍1.1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档案系统的论文自行实作而成。
Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。
它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分割成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行。
此外，Hadoop还提供了分布式文件系统，用以存储所有计算节点的数据，这为整个集群带来了非常高的带宽。
MapReduce和分布式文件系统的设计，使得整个框架能够自动处理节点故障。
它使应用程序与成千上万的独立计算的电脑和PB级的数据。
现在普遍认为整个Apache Hadoop“平台”包括Hadoop内核、MapReduce、Hadoop分布式文件系统（HDFS）以及一些相关项目，有Apache Hive和Apache HBase等等。
1.2主要功能组件∙HDFS： Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。
HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。
而且它提供高吞吐量（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。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
∙MapReduce：并行计算框架，MapReduce是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。
基于Hadoop构建大数据云平台(DAAS)
Hadoop和虚拟化的差异点
虚拟化技术
CPU资源
V1
内存资源
V2 Vn
硬盘资源
切分
硬盘资源
虚拟化技术
服务器
内存资源 CPU资源 服务器
服务器
聚合
专注于企业级大数据 4200台主机
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
VPS VPS
VPS VPS
小型机 cpu
小型机 cpu
数据移动
计算瓶颈 带宽瓶颈
存储阵列
磁盘IO瓶颈
基于共享存储和高性能计算的架构。 大型机和小型机的差别 存储阵列和普通硬盘的差别 IO,稳定性。
专注于企业级大数据
Hadoop MapReduce 提供存储和计算扩展能力
交换机 R
交换机
➢计算能力和机器数量成正比
➢IO能力和机器数量成正比
R Reduce
cpu M 服务器
cpu M
服务器
cpu M 服务器
cpu M
服务器
cpu M 服务器
cpu
MM AP 数据移动 服务器
计算瓶颈 带宽瓶颈
HDFS 存储 存储 存储 存储 存储 存储
磁盘IO瓶颈
横向扩展(scale-out)
➢移动计算而非移动数据; ➢化整为零(128m),分片处理; ➢计算和存储资源池花 ➢并行IO,本地化计算,降低网络通专注信于;企业级大数据
近线区 非结构化
归档区 文件形
OLTP交易 数据库
实时,低价 值日志数 据
Serach, OLAP分析 视频/文本数据
大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop
mapred-site.xml <configuration>
伪分布式模式 • Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件
分布式模式 • 多个节点构成集群环境来运行Hadoop
Hadoop的安装
Hadoop基本安装配置主要包括以下几个步骤：
第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最 后演化成1.0.x，变成了稳定版，而0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新的 重大特性
第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0， 是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x，2.x 增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性
Pig是一个用于大数据分析的工具，包括了一个数据分析语言和其运行环 境。Pig的特点是其结构设计支持真正的并行化处理，因此适合应用于大数 据处理环境。
Ambari是一个用于安装、管理、监控hadoop集群的web界面工具。目前已 支持包括MapReduce、HDFS、HBase在内的几乎所有hadoop组件的管理。
◦ 10年后，摩尔在IEEE国际电子组件大会上将他的语言修正为半导体芯片上集成的晶体管和电阻的 数量将每两年增加1倍。
大数据平台聚类分析系统的设计与实现
DCWTechnology Analysis技术分析93数字通信世界2024.021 大数据平台聚类分析系统架构设计1.1 功能架构设计用户聚类分析系统功能架构设计首先是创建聚类任务，根据相对应的核心条件（比如圈人条件以及调度频率等），待聚类任务运行完毕后创建clu s t e r level 数据便能够予以可视化呈现。
之后在可视化呈现的基础上通过人工予以再次标注，并予以再次聚合计算，如此便可生成tribe level 指标数据并用于用户分析。
如图1所示[1]。
1.2 技术架构设计（1）前端展示：具备与用户进行交互的功能。
用户通过该页面登录进入该聚类分析系统，之后用户进行的创建聚类任务、查看聚类结果等相关操作行为均在该模块范围内[2]。
（2）后端调度：该模块的核心职责是响应前端传输至此的全部请求，同时和数据库、HDFS 、Hive大数据平台聚类分析系统的设计与实现孙雪峰（首都经济贸易大学密云分校，北京 101500）摘要：互联网领域蕴含着海量的数据信息，且这些信息呈现出多样性以及复杂性，总体而言，可以大致将这些数据划分成用户行为数据和内容数据，科学精细地分析处理这些数据，是强化用户分群治理效率、内容分类研究以及实现精细化运营的重要手段。
但现阶段尚无一站式的大数据聚类分析系统可供人们使用，因此，文章详细分析和阐述了基于大数据平台的聚类分析系统设计与实现，以此为相关工作人员提供参考。
关键词：大数据；聚类分析；系统设计；系统实现doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.02.031中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）02-0093-03Design and Implementation of Cluster Analysis System for Big Data PlatformSUN Xuefeng(Capital University of Economics and Trade, Miyun Branch, Beijing 101500, China)Abstract: The internet field contains a vast amount of data information, which presents diversity and complexity. Overall, this data can be roughly divided into user behavior data and content data, and scientifically and meticulously analyzed and processed. It is an important means to strengthen the efficiency of user group governance, research on content classification, and achieve refined operations. However, at present, there is no one-stop big data clustering analysis system available for the public to use. Therefore, this article conducts research on this topic, analyzes and elaborates in detail on the design and implementation of clustering analysis systems based on big data platforms, in order to provide reference for relevant staff.Key words: big data; cluster analysis; system design; system implementation作者简介：孙雪峰（1980-），男，北京人，讲师，博士研究生，研究方向为计算机应用技术专业、计算机网络与应用技术、新媒体与网络传播。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
执行hadoop -get命令，将运行结 果从HDFS中下载到服务器上 hadoop集群中HDFS 系统中结果文件
通过mapReduce在集群中运 行处结果输出到文件中去 hadoop集群 中HDFS系统
执行hadoop -put命令， 将文件添加到HDFS中
kettle将文件上传 到linux上去 hadoop集群中 nameNode节 点服务器
关系型数据库与hadoop集群数据交换流程图
kettle读取文件中数据 到mysql数据库中去
kettle所在的 windows本 地结果文件 kettle下载结果文件到 本地windows中
kettle将数据输出.txt文件中去 关系型数据库 数据库
.txt格式的数 据文件（不要 头部列名）
hadoop集群中 nameNode节点 服务器结果文件
通过sql实现读取、查询、操作数据
具 或 现 sq 数 据 oop 全 量 工具 、 增 （建 量 导 议使 入 和 用） 导 出 ，应
该
通过创建表时配置映射实现hbase与hive中数据实时同步
可
hbase表中数据是存储到hadoop集群中的hdfs上
通过命令可以实现HDFS中原有数 据文件与hive表中数据的交互 hive工具
存储hive的元数据信息 mysql数据库
t le
工
上传下载 数据文件
， 用） 议使 导出 建 具（ 导入和 p工 跟 qo o 、增来 s 具或 全量 工 t le 现数据 ke t 通过 可以实 应该
通过kettle实现数据文件交互
过
通
数据目录
业务处理数据输出 结果到文件
ke t
hadoopMapReduc e nameNode 通过命令可以实现本地数据文 件与hive表中数据的交互
web项目与hadoop大数据平台结合思路流程图
通过jdbc方式连接，实现大数据统计分析定时查询 通过jdbc方式连接， 实现大数据实时查询 通过类sql操作hbase中表 Phoenix工具 注意： 如果使用此方式，注意 了解通过Phoenix创建 hbase表和视图的优点 缺点，再决定使用创建 表还是视图 通过java代码读取、查询、操作hbase 表中数据，实现大数据实时查询
关系型数据库
linux中存储文件 hadoop集群 管理节点、分发 读取数据文件 存储数据的文件
dataNode hive表中数据实际存储在hdfs 中的dataNode中
通过kettle工具或sqoop工具（建议使用），应该可以实现数据全量、增量导入hive表中和导出
流程说明： 黑色文字：代表过程确定可以实现； 蓝色文字：代表过程可以实现，但暂时还没有亲自尝试； 红色文字：代表过程理论上可以实现，但实际上可能会有问题，暂时还没有亲自尝试
Байду номын сангаас
平台项目系统
hmaster 管理 hbase表信息同步到z k z k管理hbase集群
leader 管理
hbase集群
z ookeeper集群
sqlDeveloper 客户端
统计分析sql
开发人员进行SQL 统计分析数据
hRegionServer
follower 连接hiveServer
以
实
通过hbaseMapReduce实现 读取hadoop集群中文件数 据到hbase表中去