Hadoop快速入门
Hadoop集群配置与数据处理入门
Hadoop集群配置与数据处理入门1. 引言Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和存储。
在本文中，我们将介绍Hadoop集群的配置和数据处理的基本概念与入门知识。
2. Hadoop集群配置2.1 硬件要求架设Hadoop集群需要一定的硬件资源支持。
通常，集群中包含主节点和若干个从节点。
主节点负责整个集群的管理，而从节点负责执行具体的计算任务。
在硬件要求方面，主节点需要具备较高的计算能力和存储空间。
从节点需要具备较低的计算能力和存储空间，但数量较多。
此外，网络带宽也是一个关键因素。
较高的网络带宽可以加快数据的传输速度，提升集群的效率。
2.2 软件要求Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要确保每台主机都安装了适当版本的Java。
其次，需要安装Hadoop分发版本，如Apache Hadoop或Cloudera等。
针对集群管理，可以选择安装Hadoop的主节点管理工具，如Apache Ambari或Cloudera Manager。
这些工具可以帮助用户轻松管理集群的配置和状态。
2.3 配置文件Hadoop集群部署需要配置多个文件。
其中，最重要的是核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml。
core-site.xml配置Hadoop的核心参数，如文件系统和输入输出配置等；hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统；yarn-site.xml配置Hadoop资源管理器和任务调度器相关的参数。
3. 数据处理入门3.1 数据存储与处理Hadoop的核心之一是分布式文件系统(HDFS)，它是Hadoop集群的文件系统，能够在集群中存储海量数据。
用户可以通过Hadoop的命令行工具或API进行文件的读取、写入和删除操作。
3.2 数据处理模型MapReduce是Hadoop的编程模型。
它将大规模的数据集拆分成小的数据块，并分配给集群中的多个计算节点进行并行处理。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
Hadoop基础知识培训
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总 结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天 然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户 为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数 据快速的并行处理。 为了实现这个目标， 我们需要竟可能多的 机器同时工作。
• Cient会和名称节点达 成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要 拷贝数据的3个数据节 点列表。然后Client将 会把每块数据直接写 入数据节点中（通常 是TCP 协议）。名称 节点只负责提供数据 的位置和数据在族群 中的去处（文件系统 元数据）。
• 第二个和第三个数据 节点运输在同一个机 架中，这样他们之间 的传输就获得了高带 宽和低延时。只到这 个数据块被成功的写 入3个节点中，下一 个就才会开始。
• 如果名称节点死亡， 二级名称节点保留的 文件可用于恢复名称 节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又 冲当与他们主节点通信的守护进程。守护 进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于 名称节点。
Hadoop高级培训教程 第2章 HDFS API开发指南
2.1 Java接口
通过FileSystem API实例文件查询
文件模式 * 匹配0或多个字符 ？ 匹配1个字符 [ab] 匹配a,b集合中的一个字符 [^ab] 匹配非a,b集合中的一个字符 [a-b] 匹配a到b范围的字符 [^a-b] 匹配非a到b范围的字符 {a,b} 匹配a或b中的表达式 \c 匹配元字符c PathFilter对象 public interface PathFilter { boolean accept(Path path) }
something like: gcc above_sample.c I${HADOOP_HOME}/src/c++/libhdfs L${HADOOP_HOME}/libhdfs -lhdfs -o above_sample
2.2 C/C++接口
Thread safe
Concurrency and Hadoop FS "handles" - the hadoop FS implementation includes a FS handle cache which caches based on the URI of the namenode along with the user connecting. So, all calls to hdfsConnect will return the same handle but calls to hdfsConnectAsUser with
2.1 Java接口
通过FileSystem API创建目录 publish boolean mkdirs(Path p) throws IOException
大数据Hadoop入门第四十讲 Oozie 案例
类型
异步 同步 同步 同步 异步 异步
Workflow编辑规则
workflow任务主要由job.properties、workflow.xml和其他动作需要的资源文 件三部分组成，其中job.properties中定义workflow作业的配置信息， workflow.xml定义作业的执行工作流。workflow.xml文件是一个有定义规则的 xml文件。
workflow.xml配置规则详见:..\文档\workflow.template.xml job.properties配置参考：..\文档\job.template.properties
Workflow案例
1. 定义fs动作，在hdfs文件系统上进行文件操作。 2. 定义fs动作，判断文件夹存在，就删除，如果不存在，不进行任何操作。 3. 定义shell动作，在服务器的tmp目录下创建一个文件夹。 4. 定义hive动作，执行sql脚本，将数据导入到hive中的表中。 5. 定义mapreduce动作，执行mapreduce任务。 6. 定义java动作，执行java代码 执行命令：oozie job -oozie http://hh:11000/oozie -config xxx/job.properties run
该动作调用一个java类的main方法
异步
该动作会调用一个Pig作业
异步
该动作会运行一个mapreduce作业，可以是java的 mapreduce作业，也可以是streaming作业和pipe作业等。
该动作运行定义一个在HDFS上执行的命令(delete、mkdir、 move和chmod等)序列
异步 同步
Workflow工作流扩展action
大数据Hadoop入门第三十八讲 Oozie简介
Oozie bundle介绍
随着业务的发展，会产生越来越多的coordinator，coordinator的数量太多会 导致管理oozie的作业越来越困难，所以可以将多个coordinator作业组合成一个 bundle页面进行统一管理，简化oozie的业务管理。
Oozie 执行流程
1. 编写工作流配置文件workflow.xml、coordinator.xml以及bundle.xml。 2. 编写job环境配置信息job.properties 3. 将依赖的jar包放到lib文件夹中 4. 将上述三个步骤产生的文件/文件夹全部上传到hdfs的一个文件夹中，比如上 传到hdfs://hh:8020/oozie/flow/test1中 5. 在linux当前目录中执行: oozie job -oozie http://hh:11000/oozie config ./test1/job.properties -run
workflow的输出作为后一个workflow的输入，也可以定义workflow的触发条件， 来做定时触发。
3. bundle：对一堆coordinator的抽象。
Oozie workflow介绍1
Oozie工作流主要有两大类节点构成，分别为控制节点(control flow node)和执 行节点(action node)。其中控制节点定义flow的走向，执行节点定义具体的执行 动作。
Hadoop快速入门
第三十八讲 Oozie简介
Oozie起源
通过Hadoop中的组合任务方式可以将多个MR任务组合在一起来执行，但是随 着job的越来越多，逻辑越来越复杂，使用Hadoop自带的方式就变的不太现实。 所以在2012年的时候，Oozie作为一个孵化项目在Apache中诞生，随着时间的 推移，Oozie在Hadoop生态圈的重要性也就越来越重了。通过Oozie我们可以将 多个MR任务组合到一个逻辑单元中，从而完成更加大型的任务。现在Oozie除 了支持MR任务外，还支持Java、Hive、email、shell等操作。
hadoop大数据技术基础 python版
Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。
Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。
而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。
本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。
Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。
2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。
这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。
3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。
集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。
二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。
通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。
2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。
这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。
Hadoop核心概念及入门
Hadoop核⼼概念及⼊门HadoopHadoop背景什么是HADOOPHADOOP是apache旗下的⼀套开源软件平台HADOOP提供利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理,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HADOOP产⽣背景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。
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。
Nutch的开发⼈员完成了相应的开源实现HDFS和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在⼤数据、云计算中的位置和关系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。
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”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⽣态圈以及各组成部分的简介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：⽇志数据采集框架分布式系统概述注：由于⼤数据技术领域的各类技术框架基本上都是分布式系统，因此，理解hadoop、storm、spark等技术框架，都需要具备基本的分布式系统概念什么是分布式分布式系统是由⼀组通过⽹络进⾏通信、为了完成共同的任务⽽协调⼯作的计算机节点组成的系统。
Hadoop及Mapreduce入门 PPT课件
• Yahoo！： 4000 nodes (2*4cpu boxes w 4*1TB disk & 16GB RAM)
• More on /hadoop/PoweredBy
Goals of HDFS
• 大数据集存储 – 10K nodes, 100 million files, 10 PB
}
/** * Called once at the end of the task. */
protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {}
}
Job Setup
public static void main(String[] args) throws Exception { String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(new Configuration(), "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class);
• Meta-data记录了 – 文件列表信息 – 每个文件的块列表 – 每个块对应的DataNode – 文件属性，如创建时间、创建者、几份副本等
• Transaction Log (EditLog ) –记录了文件系统的每个变化，如创建文件、删除文件、修改文 件的副本数等 – EditLog会被合并为FsImage并存入磁盘
hadoop的基本使用
hadoop的基本使用Hadoop的基本使用Hadoop是一种开源的分布式计算系统和数据处理框架，具有可靠性、高可扩展性和容错性等特点。
它能够处理大规模数据集，并能够在集群中进行并行计算。
本文将逐步介绍Hadoop的基本使用。
一、Hadoop的安装在开始使用Hadoop之前，首先需要进行安装。
以下是Hadoop的安装步骤：1. 下载Hadoop：首先，从Hadoop的官方网站（2. 配置环境变量：接下来，需要将Hadoop的安装目录添加到系统的环境变量中。
编辑~/.bashrc文件（或其他相应的文件），并添加以下行：export HADOOP_HOME=/path/to/hadoopexport PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin3. 配置Hadoop：Hadoop的配置文件位于Hadoop的安装目录下的`etc/hadoop`文件夹中。
其中，最重要的配置文件是hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
根据具体需求，可以在这些配置文件中进行各种参数的设置。
4. 启动Hadoop集群：在完成配置后，可以启动Hadoop集群。
运行以下命令以启动Hadoop集群：start-all.sh二、Hadoop的基本概念在开始使用Hadoop之前，了解一些Hadoop的基本概念是非常重要的。
以下是一些重要的概念：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，用于存储和管理大规模数据。
它是一个可扩展的、容错的文件系统，能够在多个计算机节点上存储数据。
2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，用于并行计算和处理大规模数据。
它由两个主要的阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段将输入数据切分为一系列键值对，并运行在集群中的多个节点上。
Reduce阶段将Map阶段的输出结果进行合并和计算。
hadoop入门教程
ubuntu 下安装配置hadoop 1.0.4第一次搞hadoop，折腾我2天，功夫不负有心人，终于搞好了，现在来分享下，我的环境操作系统：wmv虚拟机中的ubuntu12.04hadoop版本：hadoop-1.0.4(听说是稳定版就下了)eclipse版本：eclipse-jee-indigo-SR2-win321.先安装好jdk，然后配置好jdk的环境变量，在这里我就不累赘了！网上多的是2.安装ssh这个也不用说了2.把hadoop-1.0.4.tar.gz拖到虚拟机中，解压,比如: /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/ (有的还单独建了个用户,为了舍去不必要的麻烦我都是用root用户来操作的)3.修改hadoop-1.0.4/conf 下面的core-site.xml文件，如下：<configuration><property><name></name><value>hdfs://192.168.116.128:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/wys/Documents/tmp</value></property></configuration>192.168.116.128这个是虚拟机中ubuntu的ip,听说用localhost，127.0.0.1都不行，我没试过，直接写上ip地址了tmp是预先创建的一个目录4.修改hadoop-env.sh把export JAVA_HOME=xxxxxx 这行的#号去掉，写上jdk的目录路径5.修改hdfs-site.xml如下：<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property></configuration>说明：为了以后用eclipse开发出现各种问题，就把权限关了！6.修改mapred-site.xml<configuration><property><name>mapred.job.tracker</name><value>192.168.116.128:9001</value></property></configuration>这里我也用了本机ip7.启动hadoop为了方便启动，我就把hadoop配置到了环境变量(配置完记得重启)：export HADOOP_HOME=/home/wys/Documents/hadoop-1.0.4export JAVA_HOME=/home/wys/Documents/jdk1.6.0_24export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jreexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin把这个复制到/etc/profile 文件中HADOOP_HOME JAVA_HOME根据实际情况而定！重启之后格式化分布式文件系统：hadoop namenode -format接着启动hadoop：start-all.sh成功后会看到一下信息：starting namenode, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-namenode-ubuntu.outlocalhost: starting datanode, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-datanode-ubu ntu.outlocalhost: starting secondarynamenode, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-secondarynam enode-ubuntu.outstarting jobtracker, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-jobtracker-ubu ntu.outlocalhost: starting tasktracker, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-tasktracker-ub untu.out现在就可以在浏览器中输入地址：http://192.168.116.128:50030http://192.168.116.128:50070均可以查看到一些信息假如这个http://192.168.116.128:50070地址无法访问是因为hadoop.tmp.dir 这个没指定文件夹至此hadoop已安装配置完成！Eclipse 连接hadoop开发程序入门前面一遍博文介绍了如何安装配置hadoop地址：/wqs1010/article/details/8486040这里就来介绍一下用eclipse如何连接hadoop开发由于我用的是虚拟机中的系统来做测试，多少有点不正确，还请谅解！1.首先要下载eclipse hadoop插件我用的是hadoop 1.0.4的版本,这里有个已经做好了的版本下载地址：hadoop-eclipse-plugin-1.0.4.jar下载下来直接把jar文件放到eclipse/plugins/文件夹中,然后重启eclipse2.之后会到看到如下图：然后设置下右边的hadoop根目录没有的话说明插件没安装成功！3.切换到Map/Reduce视图：下面有个黄色的大象：4.右击新建一个hadoop地址把红框的都填下：Location name : 这个随便写个Map/Reduce host port: 这2个是要根据conf/mapred-site.xml这个来定的DFS Master port：这个是对应你conf/core-site.xml这个文件中这个属性的值右边的Advanced parameters就不用改了！完成后再看工程视图：一步一步展开DFS Locations当出现ConnectException异常时，只要检查下你写的地址跟端口是否跟hadoop配置文件中一样即可！5.连接成功之后类似这个样子：6.新建一个MapReduce Project把\hadoop-1.0.4\src\examples\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java复制到你的工程7.在eclipse里，创建远程目录命名为wordCount，建完之后刷新就可以看到了8.然后从本地上传一个word.txt文件word.txt内容：java c++ python cjava c++ javascripthelloworld hadoopmapreduce java hadoop hbase当出现node.SafeModeException: 异常，这时就要把hadoop安全模式关闭, 命令：hadoop dfsadmin –safemode leave9.上传之后run as WordCount.java 记得带上参数,用空格隔开这个时候会出现Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-wys\mapred\staging\wys1479426331\.stagingto 0700 异常，是因为没有权限，网上说替换hadoop-core-xx.jar包中的org.apache.hadoop.fs.FileUtil.class文件，除此之外我还没找到其他的方法了！文件地址：FileUtil10.替换之后刷新工程，再次执行WordCount.java文件当控制台打印下面这些说明已经执行成功！再看DFS Locations下面会多出来一个文件夹和2个文件，打开part-r-00000文件这个就是你想要的：恭喜你，此时大功告成！。
尚学堂Hadoop入门教程(一)如何使用Hadoop分析数据
北京尚学堂提供Hadoop从这里开始!和我一起学习下使用Hadoop的基本知识，下文将以Hadoop Tutorial为主体带大家走一遍如何使用Hadoop分析数据!这个专题将描述用户在使用Hadoop MapReduce(下文缩写成MR)框架过程中面对的最重要的东西。
Mapreduce由client APIs和运行时(runtime)环境组成。
其中client APIs用来编写MR程序，运行时环境提供MR运行的环境。
API有2个版本，也就是我们通常说的老api和新api。
运行时有两个版本：MRv1和MRv2。
该教程将会基于老api和MRv1。
其中:老api在org.apache.hadoop.mapred包中,新api在 org.apache.hadoop.mapreduce中。
前提首先请确认已经正确安装、配置了CDH，并且正常运行。
MR概览Hadoop MapReduce 是一个开源的计算框架，运行在其上的应用通常可在拥有几千个节点的集群上并行处理海量数据（可以使P级的数据集）。
MR作业通常将数据集切分为独立的chunk，这些chunk以并行的方式被map tasks处理。
MR框架对map的输出进行排序，然后将这些输出作为输入给reduce tasks处理。
典型的方式是作业的输入和最终输出都存储在分布式文件系统(HDFS)上。
通常部署时计算节点也是存储节点，MR框架和HDFS运行在同一个集群上。
这样的配置允许框架在集群的节点上有效的调度任务，当然待分析的数据已经在集群上存在，这也导致了集群内部会产生高聚合带宽现象（通常我们在集群规划部署时就需要注意这样一个特点）。
MapReduce框架由一个Jobracker（通常简称JT）和数个TaskTracker（TT）组成（在cdh4中如果使用了Jobtracker HA特性，则会有2个Jobtracer，其中只有一个为active，另一个作为standby处于inactive状态）。
大数据Hadoop入门第三十七讲 Hue简介
第三十七讲 Hue简介
Hue简介
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而 来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通 过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析 处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。
HDFS Hue应用案例
1. 操作HDFS文件数据
HBase Hue应用案例
1. HBase元数据操作(表的创建、删除等) 2. 表数据操作
HBase Hive应用案例
1. Metastore元数据操作(表的创建、删除等) 2. 表数据操作
Hue特性2
8. 支持Oozie编辑器，可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coordinator和 Bundle
9. 支持HBase浏览器，能够可视化数据、查询数据、修改HBase表 10. 支持Metastore浏览器，可以访问Hive的元数据，以及HCatalog 11. 支持Job浏览器，能够访问MapReduce Job（MR1/MR2-YARN） 12. 支持Job设计器，能够创建MapReduce/Streaming/Java Job 13. 支持Sqoop 2编辑器和仪表板（Dashboard） 14. 支持ZooKeeper浏览器和编辑器 15. 支持MySql、PostGresql、Sqlite和Oracle数据库查询编辑器
Hue特性1
1. 默认基于轻量级sqlite数据库管理会话数据，用户认证和授权，可以自定义 为MySQL、Postgresql，以及Oracle
2. 基于文件浏览器（File Browser）访问HDFS 3. 基于Hive编辑器来开发和运行Hive查询 4. 支持基于Solr进行搜索的应用，并提供可视化的数据视图，以及仪表板（ Dashboard） 5. 支持基于Impala的应用进行交互式查询 6. 支持Spark编辑器和仪表板（Dashboard） 7. 支持Pig编辑器，并能够提交脚本任务
02_尚硅谷大数据技术之Hadoop（入门）
02_尚硅⾕⼤数据技术之Hadoop（⼊门）尚硅⾕⼤数据技术之 Hadoop（⼊门）（作者：尚硅⾕⼤数据研发部）版本：V3.3第 1 章 Hadoop 概述1.1 Hadoop 是什么1） Hadoop是⼀个由Apache基⾦会所开发的分布式系统基础架构。
2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
3）⼴义上来说，Hadoop通常是指⼀个更⼴泛的概念——Hadoop⽣态圈。
1.2 Hadoop 发展历史（了解）1）Hadoop创始⼈Doug Cutting，为了实现与Google类似的全⽂搜索功能，他在Lucene框架基础上进⾏优化升级，查询引擎和索引引擎。
2）2001年年底Lucene成为Apache基⾦会的⼀个⼦项⽬。
3）对于海量数据的场景，Lucene框架⾯对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。
4）学习和模仿Google解决这些问题的办法：微型版Nutch。
5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在⼤数据⽅⾯的三篇论⽂）GFS --->HDFSMap-Reduce --->MRBigTable --->HBase6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等⼈⽤了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的⼦项⽬ Nutch的⼀部分正式引⼊Apache基⾦会。
8）2006 年 3 ⽉份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳⼊到 Hadoop 项⽬中，Hadoop就此正式诞⽣，标志着⼤数据时代来临。
9）名字来源于Doug Cutting⼉⼦的玩具⼤象1.3 Hadoop 三⼤发⾏版本（了解）Hadoop 三⼤发⾏版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
hadoop安装指南(非常详细,包成功)
➢3.10.2.进程➢JpsMaster节点：namenode/tasktracker（如果Master不兼做Slave, 不会出现datanode/TasktrackerSlave节点：datanode/Tasktracker说明：JobTracker 对应于NameNodeTaskTracker 对应于DataNodeDataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的mapreduce中几个主要概念，mapreduce整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker与TaskTracker。
1、JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker创建每个Task（即MapTask和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行2、JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。
一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上。
3、TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。
TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。
TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上3.10.3.文件系统HDFS⏹查看文件系统根目录：Hadoop fs–ls /。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop基础操作教案
一、Hadoop简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop的定义和发展历程(2) 掌握Hadoop的核心组件及其作用(3) 理解Hadoop在大数据领域的应用场景2. 教学内容(1) Hadoop的定义和发展历程(2) Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN(3) Hadoop的应用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 引入话题：大数据与Hadoop(2) 讲解Hadoop的定义和发展历程(3) 介绍Hadoop的核心组件及其作用(4) 分析Hadoop的应用场景(5) 总结本节课的重点内容二、HDFS操作1. 教学目标(1) 掌握HDFS的基本概念和架构(2) 学会使用HDFS客户端进行文件操作(3) 了解HDFS的配置和优化方法2. 教学内容(1) HDFS的基本概念和架构(2) HDFS客户端的使用方法(3) HDFS的配置和优化方法3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HDFS的基本概念和架构(2) 演示HDFS客户端的使用方法(3) 介绍HDFS的配置和优化方法(4) 进行实操练习(5) 总结本节课的重点内容三、MapReduce编程模型1. 教学目标(1) 理解MapReduce的编程模型和原理(2) 掌握MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 了解MapReduce的优缺点和适用场景2. 教学内容(1) MapReduce的编程模型和原理(2) MapReduce的基本操作和编程步骤(3) MapReduce的优缺点和适用场景3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解MapReduce的编程模型和原理(2) 介绍MapReduce的基本操作和编程步骤(3) 分析MapReduce的优缺点和适用场景(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容四、YARN架构与资源管理1. 教学目标(1) 理解YARN的架构和功能(2) 掌握YARN的资源管理和调度机制(3) 了解YARN的应用场景和优势2. 教学内容(1) YARN的架构和功能(2) YARN的资源管理和调度机制(3) YARN的应用场景和优势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解YARN的架构和功能(2) 介绍YARN的资源管理和调度机制(3) 分析YARN的应用场景和优势(4) 进行案例实操(5) 总结本节课的重点内容五、Hadoop生态系统简介1. 教学目标(1) 了解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 掌握Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 理解Hadoop生态系统的发展趋势2. 教学内容(1) Hadoop生态系统的概念和组成(2) Hadoop生态系统中常用组件：Hive、HBase、Pig、Sqoop、Flume(3) Hadoop生态系统的发展趋势3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hadoop生态系统的概念和组成(2) 介绍Hadoop生态系统中常用组件的功能和应用场景(3) 分析Hadoop生态系统的发展趋势(六、Hive大数据处理平台1. 教学目标(1) 理解Hive的概念和架构(2) 掌握Hive的基本操作和数据处理能力(3) 了解Hive的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Hive的概念和架构(2) Hive的基本操作：表的创建、数据的导入和导出(3) Hive的数据处理能力：查询、统计、分析(4) Hive的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Hive的概念和架构(2) 演示Hive的基本操作(3) 介绍Hive的数据处理能力(4) 分析Hive的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容七、HBase分布式数据库1. 教学目标(1) 理解HBase的概念和架构(2) 掌握HBase的基本操作和数据管理能力(3) 了解HBase的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) HBase的概念和架构(2) HBase的基本操作：表的创建、数据的增删改查(3) HBase的数据管理能力：数据一致性、并发控制、灾难恢复(4) HBase的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解HBase的概念和架构(2) 演示HBase的基本操作(3) 介绍HBase的数据管理能力(4) 分析HBase的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容八、Pig大数据脚本语言1. 教学目标(1) 理解Pig的概念和架构(2) 掌握Pig的基本操作和数据处理能力(3) 了解Pig的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Pig的概念和架构(2) Pig的基本操作：LOAD、STORE、FILTER(3) Pig的数据处理能力：数据转换、数据清洗、数据分析(4) Pig的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Pig的概念和架构(2) 演示Pig的基本操作(3) 介绍Pig的数据处理能力(4) 分析Pig的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容九、Sqoop数据迁移工具1. 教学目标(1) 理解Sqoop的概念和架构(2) 掌握Sqoop的基本操作和数据迁移能力(3) 了解Sqoop的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Sqoop的概念和架构(2) Sqoop的基本操作：导入、导出数据(3) Sqoop的数据迁移能力：关系数据库与Hadoop之间的数据迁移(4) Sqoop的应用场景和优缺点3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解Sqoop的概念和架构(2) 演示Sqoop的基本操作(3) 介绍Sqoop的数据迁移能力(4) 分析Sqoop的应用场景和优缺点(5) 进行实操练习(6) 总结本节课的重点内容十、Flume数据采集系统1. 教学目标(1) 理解Flume的概念和架构(2) 掌握Flume的基本操作和数据采集能力(3) 了解Flume的应用场景和优缺点2. 教学内容(1) Flume的概念和架构(2) Flume的基本操作：配置文件编写、组件部署(3) Flume的数据采集能力：日志数据十一、日志数据处理实战1. 教学目标(1) 理解日志数据处理的重要性(2) 掌握使用Hadoop生态系统工具处理日志数据的方法(3) 能够设计日志数据处理流程2. 教学内容(1) 日志数据的特点和处理需求(2) 使用Hadoop生态系统中的工具（如LogParser, Flume, Hive, Pig）处理日志数据(3) 案例分析：构建一个简单的日志数据分析流程3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解日志数据的特点和处理需求(2) 演示如何使用Hadoop生态系统工具处理日志数据(3) 通过案例分析，让学生设计一个简单的日志数据分析流程(4) 学生实操练习，应用所学知识处理实际日志数据(5) 总结本节课的重点内容，强调日志数据处理的最佳实践十二、大数据可视化分析1. 教学目标(1) 理解大数据可视化的重要性(2) 掌握使用可视化工具进行大数据分析的方法(3) 能够设计有效的大数据可视化方案2. 教学内容(1) 大数据可视化的概念和作用(2) 常用的大数据可视化工具：Tableau, QlikView, D3.js等(3) 如何选择合适的可视化工具和设计原则3. 教学方法(1) 讲授(2) 实操演示(3) 案例分析(4) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据可视化的概念和作用(2) 演示常用的大数据可视化工具的使用方法(3) 分析如何选择合适的可视化工具和设计原则(4) 通过案例分析，让学生设计一个大数据可视化方案(5) 学生实操练习，应用所学知识创建可视化分析(6) 总结本节课的重点内容，强调大数据可视化的最佳实践十三、大数据安全与隐私保护1. 教学目标(1) 理解大数据安全的重要性(2) 掌握大数据安全和隐私保护的基本概念(3) 了解大数据安全与隐私保护的技术和策略2. 教学内容(1) 大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 大数据安全威胁和风险分析(3) 大数据安全和隐私保护技术和策略：加密、访问控制、匿名化等3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据安全与隐私保护的基本概念(2) 分析大数据安全威胁和风险(3) 介绍大数据安全和隐私保护技术和策略(4) 通过案例分析，让学生了解如何实施大数据安全与隐私保护(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据安全和隐私保护的最佳实践十四、大数据应用案例分析1. 教学目标(1) 理解大数据在不同行业的应用(2) 掌握大数据解决方案的设计思路(3) 能够分析大数据应用案例，提取经验教训2. 教学内容(1) 大数据在各行业的应用案例：金融、医疗、零售、物流等(2) 大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 分析大数据应用案例，提取经验教训3. 教学方法(1) 讲授(2) 案例分析(3) 互动讨论4. 教学步骤(1) 讲解大数据在各行业的应用案例(2) 分析大数据解决方案的设计思路和步骤(3) 通过案例分析，让学生提取大数据应用的经验教训(4) 学生实操练习，分析特定行业的大数据应用案例(5) 总结本节课的重点内容，强调大数据应用的最佳实践十五、大数据的未来趋势与职业规划1. 教学目标(1) 理解大数据发展的未来趋势(2) 掌握大数据行业职业规划的方向(3) 能够根据个人兴趣和能力规划大数据相关职业发展路径2. 教学内容(1) 大数据发展的未来趋势：技术、应用、产业等(2) 大数据行业职业规划的方向重点和难点解析本文主要介绍了Hadoop大数据开发基础教案，包括Hadoop基础操作、HDFS 操作、MapReduce编程模型、YARN架构与资源管理、Hadoop生态系统简介、Hive大数据处理平台、HBase分布式数据库、Pig大数据脚本语言、Sqoop数据迁移工具、Flume数据采集系统、日志数据处理实战、大数据可视化分析、大数据安全与隐私保护、大数据应用案例分析以及大数据的未来趋势与职业规划等十五个章节。
Hadoop基础入门指南
Hadoop基础入门指南Hadoop是一个基于Java的开源分布式计算平台，能够处理大规模数据存储和处理任务。
它是处理大数据的一种解决方案，被广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、社交媒体等。
本文将介绍Hadoop的基础知识，帮助初学者快速入门。
一、Hadoop的三大模块Hadoop有三个核心模块，分别是HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、和YARN。
1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）HDFS是Hadoop的存储模块，它可以存储大量的数据，并在多台机器之间进行分布式存储和数据备份。
HDFS将文件切割成固定大小的块，并复制多份副本，存储在不同的服务器上。
如果某个服务器宕机，数据仍然可以从其他服务器中获取，保障数据的安全。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop的计算模块，它可以对存储在HDFS上的大量数据进行分布式处理。
MapReduce模型将大数据集划分成小数据块，并行处理这些小数据块，最后将结果归并。
MapReduce模型包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段：将输入的大数据集划分成小数据块，并将每个数据块分配给不同的Map任务处理。
每个Map任务对数据块进行处理，并生成键值对，输出给Reduce任务。
Reduce阶段：对每个键值对进行归并排序，并将具有相同键的一组值传递给Reduce任务，进行汇总和计算。
3. YARNYARN是Hadoop的资源管理器，它负责分配和管理Hadoop集群中的计算资源。
YARN包含两个关键组件：ResourceManager和NodeManager。
ResourceManager：管理整个集群的资源，包括内存、CPU等。
NodeManager：运行在每个计算节点上，负责监控本地计算资源使用情况，并与ResourceManager通信以请求或释放资源。
二、Hadoop的安装与配置在开始使用Hadoop之前，需要进行安装和配置。
Hadoop集群搭建详细简明教程
Linux 操作系统安装
利用 vmware 安装 Linux 虚拟机，选择 CentOS 操作系统
搭建机器配置说明
本人机器是 thinkpadt410，i7 处理器，8G 内存，虚拟机配置为 2G 内存，大家可以 按照自己的机器做相应调整，但虚拟机内存至少要求 1G。
会出现虚拟机硬件清单，我们要修改的，主要关注“光驱”和“软驱”，如下图： 选择“软驱”，点击“remove”移除软驱：
选择光驱，选择 CentOS ISO 镜像，如下图： 最后点击“Close”，回到“硬件配置页面”，点击“Finsh”即可，如下图： 下图为创建all or upgrade an existing system”
执行 java –version 命令 会出现上图的现象。 从网站上下载 jdk1.6 包( jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin )上传到虚拟机上 修改权限：chmod u+x jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin 解压并安装: ./jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin (默认安装在/usr/java 中) 配置环境变量：vi /etc/profile 在该 profile 文件中最后添加：
选择“Skip”跳过，如下图：
选择“English”，next，如下图： 键盘选择默认，next，如下图：
选择默认，next，如下图：
输入主机名称，选择“CongfigureNetwork” 网络配置，如下图：
选中 system eth0 网卡，点击 edit，如下图：
选择网卡开机自动连接，其他不用配置（默认采用 DHCP 的方式获取 IP 地址）， 点击“Apply”，如下图：
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
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∙项目
∙维基
∙Hadoop 0.18文档
Last Published: 07/01/2009 00:38:20
文档
概述
快速入门
集群搭建
HDFS构架设计
HDFS使用指南
HDFS权限指南
HDFS配额管理指南
命令手册
FS Shell使用指南
DistCp使用指南
Map-Reduce教程
Hadoop本地库
Streaming
Hadoop Archives
Hadoop On Demand
API参考
API Changes
维基
常见问题
邮件列表
发行说明
变更日志
PDF
Hadoop快速入门
∙目的
∙先决条件
o支持平台
o所需软件
o安装软件
∙下载
∙运行Hadoop集群的准备工作
∙单机模式的操作方法
∙伪分布式模式的操作方法
o配置
o免密码ssh设置
o执行
∙完全分布式模式的操作方法
目的
这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。
先决条件
支持平台
∙GNU/Linux是产品开发和运行的平台。
Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。
∙Win32平台是作为开发平台支持的。
由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。
所需软件
Linux和Windows所需软件包括:
1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。
2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端
Hadoop守护进程。
Windows下的附加软件需求
1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。
安装软件
如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。
以Ubuntu Linux为例:
$ sudo apt-get install ssh
$ sudo apt-get install rsync
在Windows平台上，如果安装cygwin时未安装全部所需软件，则需启动cyqwin 安装管理器安装如下软件包：
∙openssh - Net类
下载
为了获取Hadoop的发行版，从Apache的某个镜像服务器上下载最近的稳定发行版。
运行Hadoop集群的准备工作
解压所下载的Hadoop发行版。
编辑 conf/hadoop-env.sh文件，至少需要将JAVA_HOME设置为Java安装根路径。
尝试如下命令：
$ bin/hadoop
将会显示hadoop脚本的使用文档。
现在你可以用以下三种支持的模式中的一种启动Hadoop集群：
∙单机模式
∙伪分布式模式
∙完全分布式模式
单机模式的操作方法
默认情况下，Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。
这对调试非常有帮助。
下面的实例将已解压的 conf 目录拷贝作为输入，查找并显示匹配给定正则表达式的条目。
输出写入到指定的output目录。
$ mkdir input
$ cp conf/*.xml input
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' $ cat output/*
伪分布式模式的操作方法
Hadoop可以在单节点上以所谓的伪分布式模式运行，此时每一个Hadoop守护进程都作为一个独立的Java进程运行。
配置
使用如下的 conf/hadoop-site.xml:
<configuration>
<property>
<name></name>
<value>localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
免密码ssh设置
现在确认能否不输入口令就用ssh登录localhost:
$ ssh localhost
如果不输入口令就无法用ssh登陆localhost，执行下面的命令：$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
执行
格式化一个新的分布式文件系统：
$ bin/hadoop namenode -format
启动Hadoop守护进程：
$ bin/start-all.sh
Hadoop守护进程的日志写入到 ${HADOOP_LOG_DIR} 目录 (默认是${HADOOP_HOME}/logs).
浏览NameNode和JobTracker的网络接口，它们的地址默认为：
∙NameNode - http://localhost:50070/
∙JobTracker - http://localhost:50030/
将输入文件拷贝到分布式文件系统：
$ bin/hadoop fs -put conf input
运行发行版提供的示例程序：
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
查看输出文件：
将输出文件从分布式文件系统拷贝到本地文件系统查看：
$ bin/hadoop fs -get output output
$ cat output/*
或者
在分布式文件系统上查看输出文件：
$ bin/hadoop fs -cat output/*
完成全部操作后，停止守护进程：
$ bin/stop-all.sh
完全分布式模式的操作方法
关于搭建完全分布式模式的，有实际意义的集群的资料可以在这里找到。
Java与JNI是Sun Microsystems, Inc.在美国以及其他国家地区的商标或注册商标。
Last Published: 07/01/2009 00:38:20
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