Hadoop初探

Posted 2020-11-06 linbobo

本文转自：https://blog.csdn.net/column/details/14334.html

前言

Hadoop是什么？ 用百科上的话说：“Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。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进行高速运算和存储。” 可能有些抽象，这个问题可以在一步步学习Hadoop的各种知识以后再回过头来重新看待。

Hadoop大家族

Hadoop不是一个单一的项目，经过10年的发展，Hadoop已经成为了一个拥有近20个产品的庞大家族。 其中最核心的包括以下9个产品，并且我们将按照下面的顺序一步步学习。

Hadoop：是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构 Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具 Pig：基于Hadoop的大规模数据分析工具 Zookeeper：是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务 HBase：是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群 Mahout：基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架 Sqoop：是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（mysql ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 Cassandra：:是一套开源分布式NoSQL数据库系统 Flume：是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统，可用于日志数据收集，日志数据处理，日志数据传输。

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好，接下来开始正式学习Hadoop。

1 环境搭建

Hadoop安装有如下三种方式：

单机模式：安装简单，几乎不用作任何配置，但仅限于调试用途； 伪分布模式：在单节点上同时启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、 Secondary Namenode等5个进程，模拟分布式运行的各个节点； 完全分布式模式：正常的Hadoop集群，由多个各司其职的节点构成

接下来，我们进行伪分布式环境的搭建。

操作系统：Ubuntu 16.04 LTS JDK: JDK1.8 Hadoop:2.6.0

S1 创建hadoop用户

首先切换到root用户

1 su root

创建用户,设置密码，并为其分配管理员权限

useradd -m hadoop -s /bin/bash
passwd hadoop
adduser hadoop sudo

创建成功后注销当前用户，使用hadoop用户重新登入。

S2 更新apt

后续需要使用apt进行软件的安装，在这里先更新一下apt,执行如下命令：

sudo apt-get update

S3 安装vim

安装用于修改文件的vim

sudo apt-get install vim

S4 安装SSH

安装SSH用于远程登陆控制。 ubuntu默认安装了SSH client,我们需要安装SSH server,使用如下命令：

sudo apt-get install openssh-server

使用如下命令即可登入本机

ssh localhost

S5 安装JDK

首先在官网下载jdk1.8安装包，我下载的是： jdk-8u111-linux-x64.tar.gz 在usr/lib目录下新建jvm文件夹并授权：

cd /user/lib
sudo mkdir jvm
sudo chown hadoop ./jvm
sudo chmod -R 777 ./jvm

将下载的安装包拷贝到jvm目录下。 在jvm目录下，执行下面命令进行解压,并重命名

sudo tar zxvf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz
sudo mv jdk1.8.0_111 java

继续在jvm目录下执行下面命令进入vim编辑器，按”I”进入编辑模式，

vim ~/.bashrc

光标移到最前面，输入下面内容（必须写到开头，写在末尾在后边会出现找不到java_home的情况）：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib;${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

先按ESC键，然后按shift+zz保存退出,回到命令行模式输入下面命令使修改生效

source ~/.bashrc

这样就配置完了，可以使用下面命令验证是否安装成功。

echo ￥JAVA_HOME
java -version
$JAVA_HOME/bin/java -version

S6 安装Hadoop2

在http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 页面下载hadoop-2.6.0.tar.gz和hadoop-2.6.0.tar.gz.mds

新建hadoop文件并授权

cd /usr/local
sudo mkdir hadoop
sudo chown hadoop ./hadoop
sudo chmod -R 777 ./hadoop

将下载好的文件拷贝到该目录下 执行下面命令（我也不清楚干嘛用）

cat /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0.tar.gz.mds|grep \'MD5\'
md5sum /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0.tar.gz|tr "a-z" "A-Z"

切换到/usr/local/hadoop目录,进行解压并重命名：

cd /usr/local/hadoop
sudo tar -zxf hadoop-2.6.0.tar.gz
sudo mv hadoop-2.6.0 hadoop2

hadoop解压后即可用，使用下面命令验证：

cd /usr/local/hadoop/hadoop2
./bin/hadoop version

S7 伪分布式配置

Hadoop的运行方式是以配置文件决定的。 文件位于/usr/local/hadoop/hadoop2/etc/hadoop/中，需要对core-site.xmlh和hdfs-site.xml文件进行修改。 先为用户授权：

cd /usr/local/hadoop
sudo chown hadoop ./hadoop2
sudo chmod -R 777 ./hadoop2

执行下面命令：

cd /usr/local/hadoop/hadoop2
gedit ./etc/hadoop/core-site.xml

修改为如下配置并保存：

<configuration>
        <property>
             <name>dfs.replication</name>
             <value>1</value>
        </property>
        <property>
             <name>dfs.namenode.name.dir</name>
             <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop2/tmp/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
             <name>dfs.datanode.data.dir</name>
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
        </property>
</configuration>

执行下面命令：

gedit ./etc/hadoop/hdfs-site.xml

修改为如下配置并保存：

<configuration>
        <property>
             <name>dfs.replication</name>
             <value>1</value>
        </property>
        <property>
             <name>dfs.namenode.name.dir</name>
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
             <name>dfs.datanode.data.dir</name>
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
        </property>
</configuration>

如果需要改为非分布式，再把修改的内容删掉即可。 执行下面命令进行namenode的格式化(hadoop2目录下执行)

./bin/hdfs namenode -format

看到Successfully formatted即为成功。 执行下面命令开去NameNode和DataNode的守护进程

./sbin/start-dfs.sh

按提示一步步操作，启动完成后使用下面命令验证：

jps

出现“NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”即表示启动成功。SecondaryNameNode没有启动的话请重新启动，其他两个没有启动的话检查之前的配置。 启动成功后，浏览器地址栏输入：localhost:50070可以查看NameNode和Datanode的信息。

2 Hadoop初探

把环境搭建好，心里就踏实了，接下来先了解一些必要的理论知识。

2.1 为什么用Hadoop?

任何事物的产生都有其必然性。 从2012年开始，大数据这个词被越来越多的提及，现在我们已经进入了大数据时代。在这个信息爆炸的时代，每天产生的数据量十分庞大。而大数据也不仅仅只是说数据多，大数据有四个特点： 数据量大，类型繁多，价值密度低，速度快时效高。 根据这几个特点，我们需要一个东西，具备以下功能：

1.可以存储大量数据

2.可以快速处理大量数据

3.可以从大量数据中进行分析

于是就产生了Hadoop这个模型：

 

看起来就像一个系统，HDFS和MapReduce是底层，Hive，Pig，Mathout，Zookeeper，Flume，Sqoop，HBase是基于底层系统的一些软件。 所以Hadoop核心中的核心是HDFS和MapReduce。

所以说： Hadoop就是一个用于处理大数据的计算框架，Hadoop具有分布式、可靠、可伸缩的特性。 分布式：Hadoop通过将文件和任务分配到众多的计算机节点上来提高效率。 可靠：由于是分布式的，所以其中一个或几个节点出现故障，并不会影响整个程序的运行。 可伸缩：任何一个节点的添加和删除都不会影响程序的运行。

2.2 单节点体系

实际应用中我们是使用一个有N多台计算机构成的集群(也可以使用多个创建多个虚拟机来模拟)来使用Hadoop的，如果仅仅只有一台计算机，那就失去了Hadoop存在的意义。 每台计算机，我们称之为一个节点，我们需要为每一个节点都配置Hadoop，通过上边的配置过程，我们可以知道，单节点(即每一台计算机)adoop的体系结构就像下面的图;

2.2 HDFS

HDFS全称是Hadoop Distribute file system ,即Hadoopp分布式文件系统。 现在的数据量已经达到了PB级（1PB=1024T）,对于单个硬盘来说，存储这个数量级的数据具有相当大的压力。所以很自然的我们就会想到将数据切割开来，存储到多个计算机中，由此诞生了分布式文件系统。 为了实现数据的可靠性安全性，HDFS会对每份数据创建副本，默认值是3，及默认情况下一份数据存储在三个不同的节点上，由此导致HDFS具有如下特点：

1.高度的数据冗余**：这也是没有办法的事，要提高可靠性，冗余是必不可少的。

2.适合一次写入，多次读取：由于在写入数据的时候需要为数据创建副本，所以写入的成本很高，如果涉及到了高频率的IO写入，不适合使用Hadoop

3.适合存储大文件，不适合小文件：在HDFS中存在Block的概念，Block是HDFS的存储单元，默认是64M,很多企业已经调整为128M。在存储文件时，会把大文件分割开来存储在一个个的Block块中，一个Block块只会存储一个文件。所以如果存储的小文件过多将造成大量存储空间的浪费。

4.对硬件的要求低：可以运用于廉价的商业服务器上，不需要使用性能很高但昂贵的服务器。

2.2.1 NameNode,dataNode以及secondary namenode

HDFS集群是以Master-Slave模式运行的，其实也可以像nginx中那样说成是Master-worker，一个意思。主要涉及到两种节点，一是nameNode,即Master，另一个是大量的dataNode即worker. 下图是Apache官网关于NameNode和dataNode的关系图：

NameNode只有一个，负责维护整个文件系统的元数据，这里的元数据包含每个文件、文件位置以及这些文件及其所在的DataNode内的所有数据块的内存映射。 dataNode存在于每一个节点中，负责具体的工作，包括为读写请求提供服务以及按照NameNode的指令执行数据块创建、删除和复制。 客户端(client)代表用户与namenode和datanode交互来访问整个文件系统。客户端提供了一些列的文件系统接口，因此我们在编程时，几乎无须知道datanode和namenode，即可完成我们所需要的功能。 secondary NameNode 要了解secondary NameNode，首先需要先了解namenode的容错机制。 从上图可以看出，一个Hadoop集群中只要一个nameNode,一旦namenode出现故障，整个集群将会瘫痪，所以namenode必须要有良好的容错机制。 第一种方式是远程备份：即在namenode将数据写入磁盘时，同步在一个远程服务器上创建数据的副本。 第二种方式是使用辅助namenode即secondary namenode: 首先我们需要知道的是namenode将数据保存在了Namespace镜像和操作日志中，secondary namenode的主要作用是将这两个文件定期进行合并。 但是由于是定期执行，secondaryname并不能实时同步主namenode的数据，所以一旦namenode挂掉，不可避免的会造成数据丢失，所以稳妥的方式就是结合两种方法，当主namenode宕掉时，将secondary namenode的数据拷贝到secondary namenode，然后再让secondarynamenode充当namenode的作用。

2.3 MapReduce

MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，现在我们只做初步的了解。 MapReduce=Map+Reduce,即MapReduce分为Map的过程和Reduce的过程。这两个刚才都是需要我们通过程序来控制的。 先看下面这张图：

 

这张图是在网上找的。 如上图所示就是MapReduce处理的一个完整的过程。 Input:最左边是输入的过程，输入了图示的数据。 Split分片:mapreduce会根据输入的文件计算分片，每个分片对应与一个map任务。而分片的过程和HDFS密切相关，比如HDFS的一个block大小为64M,我们输入的三个文件分比为10M,65M,128M,这样的话第一个文件生成一个10M的分片，第二个文件生成一个64M的分片和一个1M的分片，第三个文件生生成两个64M的分片，这样的话就会一共生成5个分片。 Map:map阶段是由编程人员通过代码来控制的，图中所示的大概内容就是将字符串分割开来，作为键存储在map中，值的位置存储1，表示数量。 shuffle洗牌：洗牌阶段，由于之前生成map中存在很多键相同的map，在洗牌阶段将键相同的进行合并。 Reduce：reduce阶段也是有开发人员通过代码控制，本例中是将键相同的map的value值进行求和，得出最终的map 这样最后输出的数据就是每个字符串出现的次数。

总结

写到这里，这篇文章就基本上告一段落了，这篇文章主要包含两个内容： 1.在Ubuntu环境搭建伪分布式Hadoop环境。 2.关于Hadoop的一些简单的必要的理论知识，主要是HDFS和MapReduce

本文转自：https://blog.csdn.net/u012116457/article/details/53859594