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手把手教你hadoop入门_hadoop学习

作者：空白诗007 | 2024-06-24 08:01:33

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hadoop学习

◆ 分布式系统和集群

◆ Hadoop框架概论

◆ HDFS文件系统

分布式

⚫ 概念

分布式是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现总体中的不同业务，做不同的事情

⚫ 单机模式

用户交互系统

商品搜索系统

后台管理系统

该模式可以形象的比喻为：一个餐厅的厨房只有一个人，这个人既要买菜、又要切菜、还要炒菜，效率很低！

⚫ 分布式模式

用户交互系统

商品搜索系统

该模式可以形象的比喻为：一个餐厅的厨房有三个人，一个人买菜、一个人切菜、一个人炒菜，效率提高了

集群

后台管理系统

⚫ 概念

用户交互系统

所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干台计算机

联合起来工作 ( 服务 ) ，可以是并行的，也可以是做备份。

分布式的基础架构

数量多 ，在现实生活中往往带来的不是提升，而是：混乱。

同学们思考一下，众多的服务器一起工作，是如何高效、不出问题呢？

大数据体系中，分布式的调度主要有2类架构模式：

• 去中心化模式

• 中心化模式

去中心化模式

去中心化模式，没有明确的中心。

众多服务器之间基于 特定规则 进行同步协调。

中心化模式

主从模式

大数据框架，大多数的基础架构上，都是符合： 中心化模式的 。

即：有一个中心节点（服务器）来统筹其它服务器的工作，统一指挥，统一调派，避免混乱。

这种模式，也被称之为： 一主多从模式，简称主从模式（Master And Slaves）

我们学习的Hadoop框架，就是一个典型的主从模式（中心化模式）架构的技术框架。

总结

分布式和集群区别?

集群

分布式：分布式的主要工作是分解任务，将职能拆解，多个人在一起做不同的事

集群：集群主要是将同一个业务，部署在多个服务器上，多个人在一起做同样的事

Hadoop是哪种分布式架构模式？

主从模式（中心化模式）的架构

Hadoop介绍

Hadoop是Apache软件基金会下的顶级开源项目，用以提供：

• 分布式数据存储

• 分布式数据计算

• 分布式资源调度

为一体的整体解决方案。

Apache Hadoop是典型的分布式软件框架，可以部署在1台乃至成千上万台服务器节点上协同工作。

个人或企业可以借助Hadoop构建大规模服务器集群，完成海量数据的存储和计算。

Hadoop的功能

近10年来，大数据技术体系一词一直和Hadoop是划上等号的，提起大数据技术基本就是在提及Hadoop。

通常意义上，Hadoop是一个整体，其内部还会细分为三个功能组件，分别是：

HDFS组件

HDFS是Hadoop内的分布式存储组件

可以构建分布式文件系统用于数据存储

MapReduce组件

MapReduce是Hadoop内分布式计算

组件。提供编程接口供用户开发分布式

计算程序

YARN组件

YARN是Hadoop内分布式资源调度组

件。

可供用户整体调度大规模集群的资源使

用。

Hadoop

所以，我们会说Hadoop是一个集合了：存储、计算、资源调度为一体的大数据分布式框架

Hadoop框架内容

⚫ 狭义解释

Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：

➢ HDFS （分布式文件系统）：解决海量数据存储

➢ MAPREDUCE （分布式运算编程框架）：解决海量数据计算

➢ YARN （作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度

⚫ 广义解释

广义上来说， Hadoop 通常是指一个更广泛的概念 —— Hadoop生态圈。

Hadoop框架内容

⚫ 狭义解释

Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：

➢ HDFS （分布式文件系统）：解决海量数据存储

➢ MAPREDUCE （分布式运算编程框架）：解决海量数据计算

➢ YARN （作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度

⚫ 广义解释

广义上来说， Hadoop 通常是指一个更广泛的概念 —— Hadoop生态圈。

Hadoop框架内容

⚫ 狭义解释

Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：

➢ HDFS （分布式文件系统）：解决海量数据存储

➢ MAPREDUCE （分布式运算编程框架）：解决海量数据计算

➢ YARN （作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度

⚫ 广义解释

广义上来说， Hadoop 通常是指一个更广泛的概念 —— Hadoop生态圈。

Hadoop入门 ◆ 分布式系统和集群

◆ Hadoop框架概论

◆ HDFS文件系统 分布式

⚫ 概念

分布式是指将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现总体中的不同业务，做不同的事情

⚫ 单机模式

用户交互系统

商品搜索系统

后台管理系统

该模式可以形象的比喻为：一个餐厅的厨房只有一个人，这个人既要买菜、又要切菜、还要炒菜，效率很低！ 分布式

后台管理系统

⚫ 分布式模式

用户交互系统

商品搜索系统

网络

该模式可以形象的比喻为：一个餐厅的厨房有三个人，一个人买菜、一个人切菜、一个人炒菜，效率提高了！集群

后台管理系统

⚫ 概念

用户交互系统

商品搜索系统

网络

所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干台计算机

联合起来工作 ( 服务 ) ，可以是并行的，也可以是做备份。

网络

负载均衡 分布式的基础架构

数量多 ，在现实生活中往往带来的不是提升，而是：混乱。

同学们思考一下，众多的服务器一起工作，是如何高效、不出问题呢？

大数据体系中，分布式的调度主要有2类架构模式：

• 去中心化模式

• 中心化模式 去中心化模式

无（去）中心化模式

服务器

听我的

去中心化模式，没有明确的中心。

众多服务器之间基于 特定规则 进行同步协调。 中心化模式

中心化模式

服务器

大 ... 大哥

都闭嘴

以后都听我调度

大 ... 大哥

好的

你觉得哪一种更好？ 主从模式

大数据框架，大多数的基础架构上，都是符合： 中心化模式的 。

即：有一个中心节点（服务器）来统筹其它服务器的工作，统一指挥，统一调派，避免混乱。

这种模式，也被称之为： 一主多从模式，简称主从模式（Master And Slaves）

我们学习的Hadoop框架，就是一个典型的主从模式（中心化模式）架构的技术框架。

Master （主）

Slaves （从）

Slaves （从）总结

总结

分布式和集群区别?

集群

分布式：分布式的主要工作是分解任务，将职能拆解，多个人在一起做不同的事

集群：集群主要是将同一个业务，部署在多个服务器上，多个人在一起做同样的事

Hadoop是哪种分布式架构模式？

主从模式（中心化模式）的架构 ◆ 分布式系统和集群

◆ Hadoop框架概论

◆ HDFS文件系统 学习目标

Learning Objectives

1. 了解Apache Hadoop框架

2. 了解Hadoop的发展 Hadoop介绍

Hadoop是Apache软件基金会下的顶级开源项目，用以提供：

• 分布式数据存储

• 分布式数据计算

• 分布式资源调度

为一体的整体解决方案。

Apache Hadoop是典型的分布式软件框架，可以部署在1台乃至成千上万台服务器节点上协同工作。

个人或企业可以借助Hadoop构建大规模服务器集群，完成海量数据的存储和计算。 Hadoop的功能

近10年来，大数据技术体系一词一直和Hadoop是划上等号的，提起大数据技术基本就是在提及Hadoop。

通常意义上，Hadoop是一个整体，其内部还会细分为三个功能组件，分别是：

HDFS组件

HDFS是Hadoop内的分布式存储组件

可以构建分布式文件系统用于数据存储

MapReduce组件

MapReduce是Hadoop内分布式计算

组件。提供编程接口供用户开发分布式

计算程序

YARN组件

YARN是Hadoop内分布式资源调度组

件。

可供用户整体调度大规模集群的资源使

用。

Hadoop

所以，我们会说Hadoop是一个集合了：存储、计算、资源调度为一体的大数据分布式框架 Hadoop框架内容

⚫ 狭义解释

Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有：

➢ HDFS （分布式文件系统）：解决海量数据存储

➢ MAPREDUCE （分布式运算编程框架）：解决海量数据计算

➢ YARN （作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度

⚫ 广义解释

广义上来说， Hadoop 通常是指一个更广泛的概念 —— Hadoop生态圈。 Hadoop发展

⚫ Hadoop创始人： Doug Cutting

⚫ Hadoop起源于Apache Lucene子项目：Nutch

Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎。

遇到瓶颈：如何解决数十亿网页的存储和索引问题

⚫ Google三篇论文

《The Google file system》：谷歌分布式文件系统GFS

《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》：谷歌分布式计算框架MapReduce

《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》：谷歌结构化数据存储系统开源搜索引擎框架雏形诞生

2002

基于Google论文的内容，使用

Java完成了Hadoop框架的初版

开发

2006

Google发布了《GFS》

《MapReduce》相关分布式存

储和计算论文

0 3 - 0 4

创始人Doug Cutting加入雅虎

公司，在雅虎的支持下继续开发

Hadoop项目

2006

Hadoop贡献给Apache软件基

金会，成为Apache旗下顶级开

源项目

2008

从2008年开源以来到现在，

Hadoop已更新到3.x版本，成为

市面上知名的大数据框架

至今

Hadoop发展 Hadoop版本

⚫ 发行版

Hadoop发行版本分为开源社区版和商业版。

➢ 开源社区版 : 指由 Apache 软件基金会维护的版本，是官方维护的版本体系 , 版本丰富，兼容性稍差。

➢ 商业版 : 指由第三方商业公司在社区版 Hadoop 基础上进行了一些修改、整合以及各个服务组件兼容性测试

而发行的版本，比较著名的有 cloudera 的 CDH 等。

⚫ 三大版本

➢ 1.x 版本系列： hadoop 的第二代开源版本，该版本基本已被淘汰

➢ 2.x 版本系列：架构产生重大变化，引入了 Yarn 平台等许多新特性 , 是现在使用的主流版本。

➢ 3.x 版本系列 : 该版本是最新版本。开源社区版

商业发行版

Apache开源社区发行

也是官方发行版本

优点：更新迭代快

缺点：兼容稳定性不周

商业公司发行

基于Apache开源协议

某些服务需要收费

优点：稳定兼容好

缺点：收费版本更新慢

原生Hadoop体系

商业公司二次封装

Hadoop发行版本 Hadoop发行版本

开源社区版本

• Apache 软件基金会（Apache Software Foundation，简称ASF）是专门支持开源项目的一个非盈利性组织。

URL: http://hadoop.apache.org/

商业发行版本

• CDH （Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop） Cloudera公司出品，目前使用最多的商业版

• HDP（Hortonworks Data Platform），Hortonworks公司出品，目前被Cloudera收购

• 星环，国产商业版，星环公司出品，在国内政企使用较多 Hadoop架构

⚫ Hadoop架构模块 Hadoop架构

⚫ Hadoop2.x架构内部模型-HDFS和Yarn

➢ HDFS 模块：

NameNode ：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据

SecondaryNameNode ：主要能用于 hadoop 当中元数据信息的辅助管理

DataNode ：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

➢ 数据计算核心模块：

ResourceManager ：接收用户的计算请求任务，

并负责集群的资源分配

NodeManager ：负责执行主节点分配的任务 Hadoop架构

⚫ Hadoop2.x架构模型-MapReduce Hadoop架构

⚫ Hadoop模块之间的关系

➢ MapReduce计算需要的数据和产生的结果需要HDFS来进行存储

➢ MapReduce的运行需要由 Yarn 集群来提供资源调度。总结

总结

1. 什么是 Hadoop

Hadoop 是开源的技术框架，提供分布式存储、计算、资源

调度的解决方案

2. Hadoop 的发展

• 创始人 Doug Cutting

• 基于 Nutch 搜索项目发展

• 发展受到 Google 三篇著名的论文影响

3. Hadoop 的版本

• Apache 开源社区版（原生版本）

• Cloudera 等商业公司自行封装的商业版 Hadoop集群搭建

⚫ 集群简介

HADOOP集群具体来说包含两个集群： HDFS 集群和 YARN 集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。

➢ HDFS集群

NameNode 、 DataNode 、 SecondaryNameNode

➢ YARN集群

ResourceManager 、 NodeManager Hadoop集群搭建

⚫ 集群搭建方式

⚫ Standalone mode （单机模式）

单机模式， 1 个机器上运行 HDFS 的 NameNode 和 DataNode 、 YARN 的 ResourceManger 和 NodeManager ，主要用于学

习和调试。

⚫ Cluster mode （集群模式）

集群模式主要用于生产环境部署。会使用 N 台主机组成一个 Hadoop 集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署

在不同的机器上。 Hadoop集群搭建

⚫ 大数据集群方案-单机模式

主机

组件

node1

(192.168.52.161)

HDFS 框架

NameNode

是

Secondary

Namenode

是

DataNode

是

Yarn 框架

ResourceManager

是

NodeManager

是

注意，在单机模式下，要求 Windows 系统运行内存至少也是 8G ！ Hadoop集群搭建

主机组件

node1

(192.168.88.161)

node2

(192.168.88.162)

node3

(192.168.88.163)

HDFS 框架

NameNode

是

否

Secondary

Namenode

否

是

否

DataNode

是

Yarn 框架

ResourceManager

是

否

NodeManager

是

⚫ 大数据集群方案-集群模式

本套课程已经搭建好 Hadoop 所有的开发环境，集群模式方案如下 :

注意，在集群模式下，要求 Windows 系统运行内存至少是 16G ！ Hadoop集群使用

⚫ Hadoop启动和关闭-单节点模式

➢ 1 、启动虚拟机

在资料中已经提供好了单台虚拟机，

为 node1(192.168.52.161)

➢ 2 、使用 Termius 连接虚拟机

➢ 3 、集群一键启动和关闭

• 一键启动大数据环境

/onekey/my-start-all.sh

• 一键关闭大数据环境

/onekey/my-stop-all.sh Hadoop集群使用

⚫ Hadoop页面访问-集群模式

➢ 4 、查看启动进程 -jps

[root@node1 bin]# jps

2976 RunJar

2881 JobHistoryServer

2692 NodeManager

2262 DataNode

2583 ResourceManager

2123 NameNode

2413 SecondaryNameNode

13726 Jps

2975 RunJar Hadoop集群使用

⚫ Hadoop页面访问-集群模式

➢ 5 、查看 HDFS 页面

一旦Hadoop集群启动并运行，可以通过web-ui进行集群查看，如下所述：

查看NameNode页面地址: http://192.168.52.161:50070 Hadoop集群使用

⚫ Hadoop页面访问-集群模式

➢ 6 、查看 YARN 页面

http://192.168.52.161:8088 Hadoop集群使用

⚫ Hadoop页面访问-集群模式

➢ 7 、查看已经 finished 的 mapreduce 运行日志

http://192.168.52.161:19888 Hadoop集群使用

⚫ 官方MapReduce示例

在 Hadoop 的安装包中，官方提供了 MapReduce 程序的示例 examples ，以便快速上手体验 MapReduce 。

该示例是使用 java 语言编写的，被打包成为了一个 jar 文件。

/export/server/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce Hadoop集群使用

⚫ 评估圆周率π（PI）

MapReduce 程序评估一下圆周率的值，执行中可以去 YARN 页面上观察程序的执行的情况。

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar pi x y

第一个参数 pi ：表示 MapReduce 程序执行圆周率计算；

第二个参数 x ：用于指定 map 阶段运行的任务次数，并发度，举例 :x=10

第三个参数 y ：用于指定每个 map 任务取样的个数，举例 : x=50 。 Hadoop集群使用

⚫ 单词词频统计WordCount

WordCount 算是大数据统计分析领域的经典需求了，相当于编程语言的 HelloWorld 。统计文本数据中，

相同单词出现的总次数。用 SQL 的角度来理解的话，相当于根据单词进行 group by 分组，相同的单词

分为一组，然后每个组内进行 count 聚合统计。

已知 word.txt 文件内容如下 , 计算每个单词出现的次数

zhangsan lisi wangwu zhangsan

zhaoliu lisi wangwu zhaoliu

xiaohong xiaoming hanmeimei lilei

zhaoliu lilei hanmeimei lilei Hadoop集群使用

⚫ 单词词频统计WordCount ◆ 分布式系统和集群

◆ Hadoop框架概论

◆ HDFS文件系统 ⚫ 在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为

分布式文件系统。

⚫

HDFS （ Hadoop Distributed File System ）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目 . Hadoop 非常适于存储大型

数据 ( 比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统 . HDFS 使用多台计算机存储文件 , 并且提供统一的访问接口 ,

像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统 .

⚫

分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据

时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。

HDFS的概述 HDFS的特点

⚫ HDFS 文件系统可存储超大文件，时效性稍差。

⚫ HDFS 具有硬件故障检测和自动快速恢复功能。

⚫ HDFS 为数据存储提供很强的扩展能力。

⚫ HDFS 存储一般为一次写入，多次读取，只支持追加写入，不支持随机修改。

⚫ HDFS 可在普通廉价的机器上运行。 HDFS的架构

⚫ HDFS 采用 Master/Slave 架构

⚫ 一个 HDFS 集群有两个重要的角色，分别是 Namenode 和 Datanode 。

⚫ HDFS 的四个基本组件 : HDFS Client 、 NameNode 、 DataNode 和 Secondary NameNode 。 HDFS的架构

1、 Client

⚫ 就是客户端。

⚫ 文件切分。文件上传 HDFS 的时候， Client 将文件切分成一个一个的 Block ，然后进行存储

⚫ 与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。

⚫ 与 DataNode 交互，读取或者写入数据。

⚫ Client 提供一些命令来管理和访问 HDFS ，比如启动或者关闭 HDFS 。 HDFS的架构

2、 NameNode

⚫ 就是 master，它是一个主管、管理者。

⚫ 管理 HDFS 元数据（文件路径，文件的大小，文件的名字，文件权限，文件的 block 切片信息 …. ）。

⚫ 配置副本策略。

⚫ 处理客户端读写请求。 HDFS的架构

3 、 DataNode

⚫ 就是 Slave 。 NameNode 下达命令， DataNode 执行实际的操作。

⚫ 存储实际的数据块。

⚫ 执行数据块的读 / 写操作。

⚫ 定时向 namenode 汇报 block 信息。 HDFS的架构

4 、 Secondary NameNode

⚫ 并非 NameNode 的热备。当 NameNode 挂掉的时候，它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。

⚫ 辅助 NameNode ，分担其工作量。

⚫ 在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode 。 HDFS的副本机制

⚫ HDFS被设计成能够在一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。它将每个文件存储成一系列的数据块，这个数据块

被称为block，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。

⚫ hdfs 默认文件 :https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.4/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml

⚫ 为了容错，文件的所有block都会有副本。每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。

⚫ hadoop 当中, 文件的 block 块大小默认是 128M（134217728字节）。

a.txt

300M

block1

block2

block3

Namenode

DataNode

128M

44M

128M

文件切分

文件存储 HDFS的Shell命令

⚫ Shell命令介绍

➢ 安装好 hadoop 环境之后，可以执行 hdfs 相关的 shell 命令对 hdfs 文件系统进行操作，比如文件的创建、删除、修改文

件权限等。

➢ 对 HDFS 的操作命令类似于 Linux 的 shell 对文件的操作，如 ls 、 mkdir 、 rm 等。

Hadoop提供了文件系统的 shell 命令使用格式如下：

hadoop fs <args>

或者

hdfs dfs <args> HDFS的Shell命令

⚫ ls命令

-ls

格式： hadoop fs -ls URI

作用：类似于 Linux 的 ls 命令，显示文件列表

hadoop fs -ls / # 显示文件列表

hadoop fs –ls -R / # 递归显示文件列表 HDFS的Shell命令

⚫ mkdir命令

格式： hadoop fs –mkdir [-p] <paths>

作用 : 以 <paths> 中的 URI 作为参数，创建目录。使用 -p 参数可以递归创建目

录

应用 :

hadoop fs -mkdir /dir1

hadoop fs -mkdir -p /aaa/bbb/ccc HDFS的Shell命令

⚫ mv命令

格式：

hadoop fs -mv <src> <dst>

作用：

将 hdfs 上的文件从原路径 src 移动到目标路径 dst, 该命令不能夸文件系统

应用：

hadoop fs -mv /dir1/1.txt /dir2 HDFS的Shell命令

⚫ rm命令

格式：

hadoop fs -rm [-r] [-skipTrash] URI [URI 。。。 ]

作用：

删除参数指定的文件和目录，参数可以有多个，删除目录需要加 -r 参数

如果指定 -skipTrash 选项，那么在回收站可用的情况下，该选项将跳过回收站而直接删除文件；

否则，在回收站可用时，在 HDFS Shell 中执行此命令，会将文件暂时放到回收站中。

应用 :

hadoop fs -rm /initial-setup-ks.cfg # 删除文件

hadoop fs -rm -r /dir2 # 删除目录 HDFS的Shell命令

⚫ cp命令

格式 :

hadoop fs -cp <src> <dst>

作用：

将文件拷贝到目标路径中

应用：

hadoop fs -cp /dir1/1.txt /dir2 HDFS的Shell命令

⚫ cat命令

格式 :

hadoop fs -cat <filepath>

作用：

将参数所指示的文件内容输出到控制台

应用：

hadoop fs -cat /dir1/1.txt HDFS的Shell命令

⚫ put命令

格式：

hadoop fs -put <localsrc > ... <dst>

作用：

将单个的源文件或者多个源文件 srcs 从本地文件系统上传到目标文件系统中。

应用：

hadoop fs -put /root/1.txt /dir1 # 上传文件

hadoop fs –put /root/dir2 / # 上传目录 HDFS的Shell命令

⚫ get命令

格式 :

hadoop fs -get <src> <localdst>

作用：

将 HDFS 文件拷贝到本地文件系统。

应用 :

hadoop fs -get /initial-setup-ks.cfg /opt 总结

总结

1. 了解hdfs的架构

2. 掌握hdfs的shell命令

hdfs文件系统

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