HADOOP基础介绍
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
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。
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基本架构和工作原理
hadoop基本架构和工作原理Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。
它能够使用廉价的硬件来搭建集群，同时还提供了高度可靠性和容错性。
Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。
1. Hadoop CommonHadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。
Hadoop集群的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。
2. HDFSHadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。
它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集群中的多个节点间分布式存储。
HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。
HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。
3. MapReduceHadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。
它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。
在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。
总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。
它充当的角色是一个调度员，它会将不同的任务分发到集群中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。
Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。
TaskTracker是每个集群节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。
Hadoop技术的基础原理和实践
Hadoop技术的基础原理和实践近年来，随着数据规模的不断增大，传统的关系型数据库已经无法满足海量数据的处理需求，因此大数据技术逐渐成为了当下最为热门的技术领域之一。
而作为大数据技术的代表之一，Hadoop技术已经逐渐成为了企业所必备的技术之一。
本文将介绍Hadoop技术的基础原理和实践。
一、Hadoop技术概述Hadoop是一种分布式的数据处理框架，其最重要的特点是可横向扩展。
Hadoop有两个核心组件：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（简称HDFS）和分布式计算框架MapReduce。
HDFS是Hadoop的核心数据存储系统，它使用分布式文件系统的概念来存储海量数据。
Hadoop的HDFS将数据分布到不同的节点上存储，保证了数据的备份和容错能力。
另外一个核心组件MapReduce是一个实现分布式计算的框架，它能将大量的数据分成若干个小的数据块，然后在多台计算机上并行处理。
这种处理方式能有效地提高数据处理的效率以及减少资源消耗。
二、Hadoop技术的基本原理1.数据存储Hadoop的数据存储可以使用HDFS进行分布式存储。
HDFS将数据分为若干块，每个数据块默认为128MB。
HDFS将这些数据块分别分布到各个数据节点中存储，保证了数据的可靠性和安全性。
2.数据处理Hadoop使用MapReduce来实现数据处理。
其工作流程如下：① Map阶段Map阶段是指将原始数据进行切割和转化，转化成可供Reduce 处理的中间结果。
通常需要在Map阶段定义具体的Map函数来描述数据的输入、映射和输出。
② Reduce阶段Reduce阶段是指对Map的输出结果进行处理的阶段。
Reduce 函数能够对Map函数的输出进行整合来生成最终结果。
3.分布式计算Hadoop的分布式计算能力是通过Hadoop集群中各个节点之间的协调和通信来实现的。
在Hadoop中每个任务都会由一个或多个Worker节点运行，他们可以分别处理不同的数据块，之后再将结果汇总到一起。
hadoop大数据技术基础 python版
Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。
Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。
而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。
2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。
这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。
3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。
集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。
二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。
通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。
2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。
这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。
《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>
(完整版)hadoop认识总结
一、对hadoop的基本认识Hadoop是一个分布式系统基础技术框架，由Apache基金会所开发。
利用hadoop，软件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，从而达到充分利用集群的威力高速运算和存储的目的。
Hadoop是根据google的三大论文作为基础而研发的，google的三大论文分别是：MapReduce、GFS和BigTable。
因此，hadoop也因此被称为是google技术的山寨版。
不过这种“山寨版”却成了当下大数据处理技术的国际标准（因为它是世界上唯一一个做得相对完善而又开源的框架）。
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，其实它的本质就是一种“分治法”的思想，把一个巨大的任务分割成许许多多的小任务单元，最后再将每个小任务单元的结果汇总，并求得最终结果。
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。
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。
多任务、并行计算、云计算，这些词汇并不是新名词，在hadoop出现之前，甚至在google出现之前，就已经出现过分布式系统和分布式程序，hadoop 新就新在它解决了分布式系统复杂的底层细节，程序员可以在不了解底层分布式细节的情况下编写高效的分布式程序，hadoop服务会自动将任务分配给不同的计算机节点，由这些节点计算最后汇总并处理计算结果。
- 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)。
Hadoop生态系统
Hadoop与云计算
一般认为，云计算由三层构成IAAS、PAAS、SAAS
IAAS：基础设施即服务，典型的有Amazon EC2、openstack、 cloudstack、rackspace等
PAAS：平台即服务，典型的有Google AppEngine、Hadoop
Hadoop生态系统
HDFS—— Hadoop生态圈的基本组成部分是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。 HDFS是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次， 读取多次。HDFS为HBase等工具提供了基础。 MapReduce—— Hadoop的主要执行框架是MapReduce，它是一个分布式、并行 处理的编程模 型。MapReduce把任务分为map(映射)阶段和reduce(化简)。开发 人员使用存储在HDFS中数据（可实现快速存储），编写Hadoop的 MapReduce任 务。由于MapReduce工作原理的特性， Hadoop能以并行的方式访问数据，从而 实现快速访问数据。 Hbase——HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/ 写大量数据。HBase使用Zookeeper进行管理，确保所有组件都正常运行。
Spark ——为了提高MapReduce的计算效率，ห้องสมุดไป่ตู้克利开发了spark，spark可看做基 于内存的MapReduce实现，此外，伯克利还在Spark基础上包了一层SQL，产生了 一个新的类似Hive的系统Shark.
Storm/S4 —— Hadoop在实时计算/流式计算领域（MapReduce假设输入数据是静 态的，处理过程中不能被修改，而流式计算则假设数据源是流动的，数据会源源 不断流入系统），一直比较落后，还好，Twitter开源的Storm和yahoo！开源的 S4弥补了这一缺点，Storm在淘宝，mediaV等公司得到广泛的应用。
Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management. Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets.
google的三大论文
Google的三篇论文 The Google File System
/archive/gfs.html
MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters http://re//archivpreduce.html
Zookeeper Failover Controller：监控NameNode健康状态， 并向Zookeeper注册NameNode; NameNode挂掉后，ZKFC为NameNode竞争锁，获得ZKFC 锁 的NameNode变为active
NameNode Federation
NameNode Federation
Hadoop能用在什么地方？
数据挖掘与商业智能，包括日志处理，点击流分析，相 似性分析，精准广告投放。 生物信息技术(基因分析)。 文件处理(例如，jpeg大小改修)。 web索引。
流量分析
用户细分特征建模 用户行为分析 趋势分析
3.Hadoop基本构成
Hadoop与云计算 Hadoop基础组件
处理客户端请求 启动/监控ApplicationMaster
监控NodeManager
资源分配与调度 单个节点上的资源管理 处理来自ResourceManager的命令 处理来自ApplicationMaster的命令
NodeManager
Container
对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变 量、启动命令等任务运行相关的信息
HDFS架构
HDFS架构
经典的master/slave architecture
Client:切分文件；通过命令行管理HDFS；与NameNode交互， 获取文件位臵信息；与DataNode交互，读取和写入数据。 NameNode:master节点，管理所有的存储在内存中的文件系 统元数据。这些元数据包括名字空间、访问控制信息、文件 和DataNode的映射信息、以及当前DataNode的位臵信息。 NameNode节点使用心跳信息周期地和每个DataNode服务器 通讯，发送指令到各个DataNode服务器并接收DataNode服 务器的状态信息。 DataNode: Slave节点，存储实际的数据；执行数据块的读写； 汇报存储信息给NameNode。
结合HA和Federation
5. YARN
YARN是什么
YARN基本架构
YARN原理 YARN三种资源调度器简介
YARN是什么
资源管理和调度系统
管理集群中的资源（类似于操作系统）
将资源分配给上层的应用程序
YARN基本架构
YARN基本架构
ResourceManager
NameNode HA
解决了HDFS1.0中的namenode单点故障问题 常用HA方案
基于NFS HA方案
基于QJM HA方案
基于Bookeeper HA方案 借助DRBD、HeartbeatHA实现主备切换 HA方案
基于QJM的高可用方案
基于QJM的高可用方案
1.希望达到的目标
了解hadoop生态系统
熟悉hadoop基本构成
熟悉HDFS分布式文件系统原理、特点及部署 了解YARN框架及常见的计算框架，mapreduce 熟悉hadoop测试环境搭建
2.Hadoop起源
hadoop是什么
Hadoop创始人Doug Cutting Google的三大论文 Hadoop能用在什么地方？
HDFS特点
高容错性 数据自动保存多个副本 副本丢失后，自动恢复 适合批处理 移动计算而非数据 数据位臵暴露给计算框架 适合大数据处理 GB、TB、甚至PB级数据 百万规模以上的文件数量 流式文件访问 一次性写入，多次读取 保证数据一致性 可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性 提供了容错和恢复机制
Hadoop是什么？
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平 台。以分布式文件系统（Hadoop Distributed File System， HDFS）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为 核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础 架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将 Hadoop部署在低廉的硬件上，形成分布式系统；MapReduce 分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统底层细节的情 况下开发并行应用程序。所以用户可以利用Hadoop轻松地组 织计算机资源，从而搭建自己的分布式计算平台，并且可以 充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。
SAAS：软件即服务，Google Apps
Hadoop基础组件
Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules.
Hadoop Distributed File System (HDFS™): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.
由Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个 基于Paxos算法实现的HDFS HA方案 QJM的基本原理就是用2N+1台JournalNode存储EditLog，每 次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写 成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有 N台机器挂掉，如果多于N台挂掉，这个算法就失效了。这个 原理是基于Paxos算法的，可以参考 /wiki/Paxos_(computer_science) 。 基于Zookeeper自动切换方案
Hadoop创始人Doug Cutting
Doug Cutting开创的开源软件-Lucene，用java书写代码， 实现与Google类似的全文搜索功能 ，它提供了全文检索 引擎的架构，包括完整的查询引擎和索引引擎 2003-2004年，Google公开了部分GFS和Mapreduce思想 的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间 实现了GFS和Mapreduce机制 Hadoop 于 2005 年秋天作为 Lucene的子项目 Nutch的 一部分正式引入Apache基金 会。2006 年 3 月份，MapReduce 和 Nutch Distributed File System (NDFS) 分别 被纳入称为 Hadoop 的项目中
Distributed File System
易于扩展的分布式文件系统 运行在大量普通廉价机器上，提供容错机制 为大量用户提供性能不错的文件存取服务
HDFS设计预期
系统由许多廉价的普通组件组成，组件失效是一种常态。
系统的工作负载主要由两种读操作组成：大规模的流式读取 和小规模的随机读取。 系统的工作负载包括许多大规模的、顺序的、数据追加方式 的写操作。 高性能的稳定网络带宽远比低延迟重要。我们的目标程序绝 大部分要求能够高速率的、大批量的处理数据，极少有程序 对单一的读写操作有严格的响应时间要求。