CLOUD 云计算进阶（十）－大数据 、 Hadoop 、 Hadoop安装与配置 、 HDFS

CLOUD 005大数据 、 Hadoop 、 Hadoop安装与配置 、 HDFS

一　 什么是大数据
<了解背景>
1 随着计算机技术发展，互联网普及，信息积累到了一个庞大底部，信息增长也在不断加快，物联网，互联网建设加快，信息更是爆炸增长，造成收集，检索，统计这些信息越发困难必须使用新技术来解决这些问题而此时，Hadoop 迎雨而上

2 是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息

二　大数据能做什么
1 企业组织利用相关数据分析帮助他们降低成本，提高效率，开发出新产品，做出更明智的业务决策
2 把数据集合后进行分析得出信息和数据的关系性，用来察觉商业趋势，判定研究质量，避免疾病扩散，打击犯罪或者即时交通路况
3 大规模并行处理数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，云计算和可扩展的存储系统

三　Hadoop

1大数据特性

5V特性
Volume ->大体量
Variety ->多样性
Velocity ->时效性
Value ->大价值
Veracity ->准确性

2 什么是Hadoop
Hadoop是一种分析和处理海量数据的软件平台
是一款开源软件,使用JAVA开发
可以提供一个分布式基础架构
Hadoop的特点
高可靠性
高可扩展性
高效性
高容错性
低成本

阿法狗:
云计算->大数据->人工智能

Hadoop
一Hadoop历史起源

Google 时代 ->谷歌时代
Google 2003
GFS可扩展的分布式文件系统,用于大型的,分布式的,对大量数据进行访问的应用

Mapreduce
Mapduce 是针对分布式并行计算的一套编程模型,有map 和reduce组成,map是映射,把指令分发到多个worker,reduce是规约,把worker计算出的结果合并

Bigtable
Bigtable是存储结构化数据
Bigtable建立在GFS,scheduler,lock service和Mapreduce上
每个table都是一个多维的稀疏图

三大马车:GFS Mapreduce bigtable

YaHoo 时代 ->雅虎时代
GFS -> HDFS
Mapreduce -> Mapreduce
Bigtable -> Hbase

Hadoop 常用组件
HDFS -> hadoop分布式文件系统(核心组件)
Mapreduce-> 分布式计算框架(核心组件)
Yarn ->集群资源管理系统(核心组件)
Zookeeper ->分布式协作服务
Hbase ->分布式列存数据库
Hive ->基于Hadoop的数据仓库
Sqoop ->数据同步工具
Pig ->基于hadoop的数据流系统
Mahout ->数据挖掘算法库
Flume ->日志收集工具

一 Hadoop 架构
1 Hadoop 核心组件

2 Hadoop 生态系统

3 HDFS角色

Client
1 切分文件
2访问HDFS
3与 Namenode交互,获取文件位置信息
4 Datanode交互,读入写入数据

Datanode
数据存储节点,存储实际数据
汇报存储信息给namanode

Namenode
Master节点,管理HDFS的名称空间和数据映射,
处理所有客户端请求
配置副本策略

Secondary namenode
备份冗余,定期合并fsedits和fsimage,推送给namenode
紧急情况,可以辅助恢复namenoded
但是并非namenode热备

Block
每块默认128MB大小
每块可以多个副本

二 MapReduce 结构

Jobtracker
Master 节点只有一个
管理所有作业,任务监控,错误处理
分解任务为一系列 ,分派给taktracker

Tasktracker
Slave节点,一般是多台
运行Map task 和 Reduce task
与Job tracker 交互,汇报任务状态

Map task
解析每条数据记录,传递给用户编写的Map并且执行,输出结果写入本地磁盘
如果为map-only作业,直接写入HDFS

Reducer task
从Map task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行

三 YarN结构

Yarn是Hadoop的一个通用的资源管理系统

Yarn角色
Resourcemanager
处理客户端请求
启动/监控applicationmanager
监控nodemanager
资源分配与调度

Nodemanager
单个节点上的资源管理
处理来自resourcemanager的命令
处理来自applicationMaster的命令

Applicationmaster
数据切分
为应用程序申请资源,分配给内部用户
任务监控与容错

Container
封装了cpu,内存
多维资源吗及环境变量，启动命令等任务运行相关的信息资源分配与调度

Client
用户与Yarn交互的客户端程序
提交应用程序,监控应用状态,杀死应用程序

核心思想:
将jobtracker 和tasktracker进行分离,有以下几大组件
1 Resource manager 一个全局的资源管理器
2 Nodemanager每个节点代理
3 Application 表示每个应用
4每一个applicationMaster有多个container在Nodemanager上运行

四 Hadoop安装与配置

模式:
1 单机
2 伪分布式
伪分布式安装和完全分布式类似，区别是所有角色装在一套机器上，使用本地磁盘，一般生产环境都会使用完全分布式

3 完全分布式

Hadoop文件格式
Hadoop-env.sh
JAVA_HOME
HADOOP_CONF_DIR
XML文件配置格式
　
关键字
变量值
描述

一 搭建单机模式
(一般用于学习测试hadoop,统计词频)
获取软件：http://hadoop.apache.org

1 装包
Yum -y install
Java-1.8.0-openjdk-devel
/linux-soft/04/hadoop/
Tar -zvcf hadoop-2.7.7.tar.gz
Mv hadoop-2.7.7 /usr/local/hadoop

2 配置
rpm -ql java-1.8.0-openjdk
cd ./etc/hadoop/

vim hadoop-env.sh

mkdir /usr/local/hadoop/ooxx abc
cp /etc/passwd/* /usr/local/hadoop/ooxx/

./bin/hadoop jar
3 验证大数据分析

share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar wordcount ooxx abc

二 完全分布式
环境准备

基础环境准备
新开启三台虚拟机
禁用selinux
SELINUX=disabled

警用 firewalled
Systemctl stop firewlled

装包java-1.8.0-openjdk-devel
配置dns vim /etc/hosts
验证 java -version jps
配置ssh 信任关系 ssh-keygen sssh-copy-id

一 配置文件

Cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
Vim core.site.xml ->(模板在官方文档) ->hadoop.apacje.org/docs/

fs.defaultFS hdfs://nn01:9000 hadoop.tmp.dir /var/hadoop

Vim hdfs.site.xml

dfs.namenode.http-address -> namenode 地址声明 nn01:50070 dfs.namenode.secondary.http-address -> 小秘 nn01:50090 dfs.replication ->副本 2

HDFS完全分布式配置
1 在本机创建/var/hadoop
Mkdir /var/hadoop

2 在namenode格式化操作
./bin/hadoop namenode -format

必须看到以上成功信息才算成功

3 启动集群
./sbin/start-dfs.sh

4 验证集群

[root@nn01 hadoop]# jps
1872 Jps　　　
1763 SecondaryNameNode　　－＞小秘
1580 NameNode　　　　　　　－＞领导

[root@node1 ~]# jps
23184 Jps
23111 DataNode

5 终极验证
Bin/hdfs dfsadmin -report
可以看到有三个集群的信息　node1 node2 node3