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Hadoop——快速入门

作者:互联网

大数据不得不提到最有用的利器Hadoop,本文最快的方式让你上手Hadoop,hadoop快速入门,并且有一个感性的认识,也可以当做步骤的快速索引,本文解决以下问题:

理解Hadoop是什么

  1. HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台

  2. HADOOP提供的功能:利用服务器集群,根据用户的自定义业务逻辑,对海量数据进行分布式处理

  3. HADOOP的核心组件有

    • HDFS(分布式文件系统)
    • YARN(运算资源调度系统)
    • MAPREDUCE(分布式运算编程框架)
    • 广义上来说,HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈
  4. 为什么会有Hadoop呢?

    1. HADOOP最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
    2. 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案
      • 分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储
      • 分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题。
    3. Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS MAPREDUCE,并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP,到2008年1月,HADOOP成为Apache顶级项目,迎来了它的快速发展期。

Hadoop用于做什么以及怎么用

Hadoop用于做什么

  1. 云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等业务模式,把强大的计算能力提供给终端用户。
  2. 现阶段,云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术
  3. 而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一,并不等同于PaaS,更不等同于云计算本身。

Hadoop怎么用

  1. 上面提过其实HADOOP是一个很大的生态圈,既然是生态圈就有很多重要的组件:

    • HDFS:分布式文件系统
    • MAPREDUCE:分布式运算程序开发框架
    • HIVE:基于大数据技术(文件系统+运算框架)的SQL数据仓库工具
    • HBASE:基于HADOOP的分布式海量数据库
    • ZOOKEEPER:分布式协调服务基础组件
    • Mahout:基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库
    • Oozie:工作流调度框架
    • Sqoop:数据导入导出工具
    • Flume:日志数据采集框架
      (上述的使用方法以后会慢慢补上去,挖个坑)
  2. Hadoop的集群搭建

    说道Hadoop的集群搭建,就是将所需要的核心组件搭建起来,Hadoop集群包含两个重要集群:HDFS集群YARN集群

    • HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有NameNode / DataNode

    • YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager

    注意:那mapreduce是什么呢?它其实是一个应用程序开发包,主要负责业务逻辑开发。

本集群搭建案例,以5节点为例进行搭建,角色分配如下:

 

 > hdp-node-01    NameNode SecondaryNameNode(HDFS)
 >
 > hdp-node-02    ResourceManager (YARN)
 >
 > hdp-node-03    DataNode    NodeManager   (HDFS)
 >
 > hdp-node-04    DataNode    NodeManager   (HDFS)
 >
 > hdp-node-05    DataNode    NodeManage    r(HDFS)

部署图如下:

 

集群搭建案例

因为模拟可以使用模拟器,模拟五台linux服务器,细节忽略。
Hadoop 安装部署,保证每台的linux均有Hadoop的安装包:

启动集群

在终端中执行:

 

#初始化HDFS
bin/hadoop  namenode  -format

#启动HDFS
bin/start-dfs.sh

#启动YARN
bin/start-yarn.sh

测试

1、上传文件到HDFS

从本地上传一个文本文件到hdfs的/wordcount/input目录下

终端代码:

 

[HADOOP@hdp-node-01 ~]$ HADOOP fs -mkdir -p /wordcount/input
[HADOOP@hdp-node-01 ~]$ HADOOP fs -put /home/HADOOP/somewords.txt  /wordcount/input

2、运行一个mapreduce程序

在HADOOP安装目录下,运行一个示例mr程序:

 

cd $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/
hadoop jar mapredcue-example-2.6.1.jar wordcount /wordcount/input  /wordcount/output 

注意:example是hadoop自带的程序用于测试是否搭建成功

Hadoop的数据处理流程

典型的BI系统流程图如下:

 

BI系统流程图

如图所示,虽然所用技术也许会有不同,但是流程基本如图所示:

  1. 数据采集:定制开发采集程序,或使用开源框架FLUME

  2. 数据预处理:定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

  3. 数据仓库技术:基于hadoop之上的Hive

  4. 数据导出:基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

  5. 数据可视化:定制开发web程序或使用kettle等产品

  6. 整个过程的流程调度:hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品



作者:慕久久
链接:https://www.jianshu.com/p/94844ec599bf
来源:简书
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标签:HDFS,入门,hdp,hadoop,Hadoop,集群,快速,HADOOP
来源: https://blog.csdn.net/wang386476890/article/details/117730543