Linux下Hadoop的介绍_linux hadoop是什么文件

hadoop官网：http://hadoop.apache.org/

 

 

一、初始Hadoop

1、Hadoop是什么？

 

Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价硬件设备组成的集群上运行应用程序，并为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System），Mapreduce和Hbase，他们分别是Google云计算核心技术GFS，Mapreduce和Bigtable的开源实现。

 

2、Hadoop中涉及到的内容

 

• hadoop：由java语言开发的开源的分布式计算平台。可提供PB（100万G）存储。hadoop是可靠的，高效的，可伸缩的。
• hadoop假设计算元素和存储会失败，维护多个副本，确保针对失败的节点重分布处理。文件以块的方式存储。
• hadoop最核心的是hdfs和mapreduce，hdfs为海量存储提供存储。mapreduce为海量数据提供计算。mapreduce分为jobtrackers和taskreduce组成。
• hadoop集群包含一个master和若干个slave角色。master称为namenode节点，slave为datanode节点。
• hdfs命令

hdfs namenode -format:格式化hdfs文件系统
start-all.sh:启动集群
jps:查看节点进程
查看master统计信息和hdfs存储信息：http：//masterip:50070
hadoop fs -普通命令:管理hdfs文件命令
hdfs dfsadmin -report:查看节点状态信息
hdfs dfsadmin -safemode enter|leave|get 开启|关闭|查看 安全模式,在安全模式下只可查看不可写入

 

3、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。

1. 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。
2. Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具
3. Pig：基于Hadoop的大规模数据分析工具
4. 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
5. 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
6. Mahout：基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架
7. 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。
8. Cassandra：是一套开源分布式NoSQL数据库系统
9. 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。

 

4、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/ResourceManager（其中JobTracker是（hadoop的2版本中的叫法；ResourceManager是hadoop的3版本中的叫法）、TaskTracker/NodeManager（其中TaskTracker是（hadoop的2版本中的叫法；NodeManager是hadoop的3版本中的叫法）、 Secondary Namenode等5个进程，模拟分布式运行的各个节点；

• NameNode：主节点，负责管理文件存储的名称节点
• DateNode：数据节点，负责具体的文件存储节点。
• JobTracker/ResourceManager：负责Hadoop的Job任务分发和管理。
• TaskTracker/NodeManager：负责在单个节点上执行MapReduce任务。
• SecondaryNameNode：随时用来编辑日志，完成向NameNode之间的合并。

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

 

二、 Hadoop基础知识介绍

 

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、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）hadoop的体系结构就像下面的图。

 

3、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。

 

<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。

1. 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。
2. 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，secondary  namenode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secondary namenode充当namenode的作用。

 

4、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。