大数据Hadoop学习之快速入门方法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大数据Hadoop学习之快速入门方法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1、Hadoop生态概况

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构,用户可以在不了解分布式底层细节情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力来进行高速运算与存储,具有可靠、高效、可伸缩的特点

Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下

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2、HDFS

源自谷歌的GFS论文,发表于2013年10月,HDFS是GFS的克隆版,HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础,它是一个高度容错的系统,能检测和应对硬件故障

HDFS简化了文件一致性模型,通过流式数据访问,提供高吞吐量应用程序数据访问功能,适合带有大型数据集的应用程序,它提供了一次写入多次读取的机制,数据以块的形式,同时分布在集群不同物理机器

 

3、Mapreduce

源自于谷歌的MapReduce论文,用以进行大数据量的计算,它屏蔽了分布式计算框架细节,将计算抽象成map和reduce两部分

 

4、HBASE(分布式列存数据库)

源自谷歌的Bigtable论文,是一个建立在HDFS之上,面向列的针对结构化的数据可伸缩,高可靠,高性能分布式和面向列的动态模式数据库

 

5、zookeeper

解决分布式环境下数据管理问题,统一命名,状态同步,集群管理,配置同步等

 

6、HIVE

由Facebook开源,定义了一种类似sql查询语言,将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop上面执行

 

7、flume

日志收集工具

 

8、yarn分布式资源管理器

是下一代mapreduce,主要解决原始的Hadoop扩展性较差,不支持多种计算框架而提出的,架构如下

技术分享图片技术分享图片?9、spark

spark提供了一个更快更通用的数据处理平台,和Hadoop相比,spark可以让你的程序在内存中运行

 

10、kafka

分布式消息队列,主要用于处理活跃的流式数据

 

11、Hadoop伪分布式部署

目前而言,不收费的Hadoop版本主要有三个,都是国外厂商,分别是

1、Apache原始版本

2、CDH版本,对于国内用户而言,绝大多数选择该版本

3、HDP版本

 

这里我们选择CDH版本hadoop-2.6.0-cdh5.8.2.tar.gz,环境是centos7.1,jdk需要1.7.0_55以上

 

[[email protected] ~]# useradd hadoop

 

我的系统默认自带的java环境如下

[[email protected] ~]# ll /usr/lib/jvm/
total 12
lrwxrwxrwx. 1 root root   26 Oct 27 22:48 java -> /etc/alternatives/java_sdk
lrwxrwxrwx. 1 root root   32 Oct 27 22:48 java-1.6.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.6.0
drwxr-xr-x. 7 root root 4096 Oct 27 22:48 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root   34 Oct 27 22:48 java-1.6.0-openjdk.x86_64 -> java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root   32 Oct 27 22:44 java-1.7.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0
lrwxrwxrwx. 1 root root   40 Oct 27 22:44 java-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0_openjdk
drwxr-xr-x. 8 root root 4096 Oct 27 22:44 java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root   32 Oct 27 22:44 java-1.8.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0
lrwxrwxrwx. 1 root root   40 Oct 27 22:44 java-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0_openjdk
drwxr-xr-x. 7 root root 4096 Oct 27 22:44 java-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root   34 Oct 27 22:48 java-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_openjdk
lrwxrwxrwx. 1 root root   21 Oct 27 22:44 jre -> /etc/alternatives/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root   27 Oct 27 22:44 jre-1.6.0 -> /etc/alternatives/jre_1.6.0
lrwxrwxrwx. 1 root root   38 Oct 27 22:44 jre-1.6.0-openjdk.x86_64 -> java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root   27 Oct 27 22:44 jre-1.7.0 -> /etc/alternatives/jre_1.7.0
lrwxrwxrwx. 1 root root   35 Oct 27 22:44 jre-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.7.0_openjdk
lrwxrwxrwx. 1 root root   52 Oct 27 22:44 jre-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64 -> java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root   27 Oct 27 22:44 jre-1.8.0 -> /etc/alternatives/jre_1.8.0
lrwxrwxrwx. 1 root root   35 Oct 27 22:44 jre-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.8.0_openjdk
lrwxrwxrwx. 1 root root   48 Oct 27 22:44 jre-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64 -> java-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root   29 Oct 27 22:44 jre-openjdk -> /etc/alternatives/jre_openjdk
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[[email protected] ~]# cat /home/hadoop/.bashrc 增加如下环境变量

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export HADOOP_PREFIX=/opt/hadoop/current
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HTTPS_CATALINA_HOME=${HADOOP_PREFIX}/share/hadoop/httpfs/tomcat
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
export YARN_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
export HTTPS_CONFIG=/etc/hadoop/conf
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin
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我们将Hadoop安装在/opt/hadoop目录下面,建立如下软连接,配置文件放在/etc/hadoop/conf目录下面

[[email protected] hadoop]# ll current

lrwxrwxrwx 1 root root 21 Oct 29 11:02 current -> hadoop-2.6.0-cdh5.8.2

 

做好如下授权

[[email protected] hadoop]# chown -R hadoop.hadoop hadoop-2.6.0-cdh5.8.2

[[email protected] hadoop]# chown -R hadoop.hadoop /etc/hadoop/conf

 

CDH5新版本的Hadoop启动服务脚步位于$HADOOP_HOME/sbin目录下面,启动服务有如下

namenode

secondarynamenode

datanode

resourcemanger

nodemanager

这里以Hadoop用户来进行管理和启动Hadoop的各种服务

 

[[email protected] etc]# cd /etc/hadoop/conf/

[[email protected] conf]# vim core-site.xml 

<configuration>

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://hadoop1</value>
</property>


</configuration>

格式化namenode
[[email protected] conf]# cd /opt/hadoop/current/bin
[[email protected] bin]# hdfs namenode -format

启动namenode服务
[[email protected] bin]# cd /opt/hadoop/current/sbin/
[[email protected] sbin]# ./hadoop-daemon.sh start namenode
[[email protected] sbin]$ ./hadoop-daemon.sh start datanode
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查看服务启动情况

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namenode启动完成后,就可以通过web界面查看状态了,默认端口是50070,我们访问测试下

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以上是关于大数据Hadoop学习之快速入门方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

大数据入门学习之Hadoop技术优缺点

大数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台(2.1)

大数据快速入门教程之一:Hadoop

大数据学习之七——MapReduce简单代码实例

大数据学习之Hadoop生态圈

hadoop学习之HDFS