Hadoop基础知识培训
Hadoop基础知识培训课件
1 HDFS简
介
HDFS(HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM)，是一个分布式文件系统。它 是谷歌的GFS提出之后出现的一种用户级文件系统。有一定的容错性， 能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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3 HDFS 之漫画读写
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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4 HDFS 之漫画容错
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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HADOOP生态系统
·发展目标
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
（2）交互式场景（5s~1m）：这种场景通常能要求必须支持SQL，则可行系统有： Cloudera Impala、Apache Drill、Shark等；
（3）非交互式场景（1m~1h）：通常运行时间较长，处理数据量较大，对容错性和扩 展 性要求较高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等；
简介： 江西电信Hadoop批 处理平 台共由62台PC服务器 构成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节点 6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper)
Hadoop大数据处理入门指南
Hadoop大数据处理入门指南第一章：大数据概述1.1 什么是大数据大数据指的是数据量庞大、种类多样、处理速度快的数据集合。
随着互联网的普及和信息化的发展，大数据愈发普遍，这些数据包括来自社交媒体、传感器、日志文件等多个来源。
1.2 大数据的挑战大数据的处理面临着四个主要挑战，即数据量庞大、数据多样性、数据处理速度和数据价值挖掘。
第二章：Hadoop概述2.1 Hadoop的定义Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，提供了可靠性、可扩展性和分布式计算的特性。
2.2 Hadoop的架构Hadoop的架构由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成。
HDFS用于存储和管理大数据集，MapReduce用于处理和分析这些数据。
第三章：Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统简介Hadoop生态系统由多个组件组成，包括Hive、HBase、Pig、Spark等工具和技术，用于进一步扩展Hadoop的功能和应用范围。
3.2 HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用SQL语言查询和分析大数据集。
它提供了类似于关系数据库的功能，简化了大数据处理的复杂性。
3.3 HBaseHBase是一个分布式、可扩展且高性能的数据库，用于存储和查询海量结构化数据。
它具有快速随机读写功能，适用于需要实时访问大数据集的应用。
3.4 PigPig是一个用于大数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本的语言Pig Latin来处理结构化和半结构化数据。
3.5 SparkSpark是一个快速、通用的集群计算系统，用于大规模数据处理。
它支持多种编程语言，并提供了高级API，以便于进行复杂数据分析和机器学习算法。
第四章：Hadoop的安装与配置4.1 下载与安装在本节中，将介绍如何从官方网站下载Hadoop，并进行详细的安装说明。
4.2 配置Hadoop集群探讨如何配置Hadoop集群，包括修改配置文件，设置环境变量和网络连接等。
Hadoop入门培训—光环大数据培训
16年老品牌，上市IT培训机构
官方网站：/
Hadoop生态系统和Google架构比较
• 技术架构的比较
– 并行计算模型：MapReduce->MapReduce – 分布式文件系统：HDFS->GFS – 数据结构化管理组件：Hbase->BigTable – 分布式锁服务Zookeeper->Chubby
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一、Hadoop简介
• Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会 开发。 • 2006年2月从Nutch项目中分离出来,正式成为Apache顶 级项目之一。 • 作者:Doug Cutting • 官方网站 • 产品Logo
Map/Reduce HDFS Other FS
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谁在用Hadoop
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问:为什么要用Hadoop?
答：都是数据惹的祸: (1).海量数据存储 用Mysql?Oracle?各种水平、垂直扩展？ (2).海量数据计算 用性能卓越的单台机器？ (3).上述问题的容错性
对于Reduce的输入为: <Bye,1> <Goodbye,1> <Hadoop,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hello,1> <World,1> <word,1>
整个map的输出是： < Hello,1> < World, 1> < Bye, 1> < World, 1> < Hello, 1> < Hadoop, 1> < Goodbye, 1> <Hadoop,1> Reduce的输出为 < Bye, 1> < Goodbye, 1> < Hadoop, 2> < Hello, 2> < World, 2>
《hadoop培训》PPT课件
Blocksize指数据尾 加上数据尾部之后 补齐的长度，多用 于64M边界处的数据 段,大于或等于 Datasize
Data/Tails
Garbage data
垃圾数据，用于补齐 数据到64M边界用。 以保证每一个分块被 map读取时都能读到 完整的data。在非 64M边界处，该段长 度为0，否则为恰好 补齐64M的长度
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Streaming编程框架
自定义Streaming支持的文件内数据结构
Datasize 指 本数据的数 据尾总长 度，(不包括 头部)
One data One data One data One … data … … … … … … … … … … … … One data
16bit uuid/date Key/Head 4bit Datasize Sdata 4bit Blocksize Sblock 231bit the rest of head data
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Байду номын сангаас
Streaming编程框架
子程序的调试方法
数据的准备，可使用fetchdata_hdp.jar工具从hdfs上下载到文件中 的一块作为调试程序的输入文件分块 调试环境的准备，将提交任务时的命令行作为调试命令行，提交 任务时上传的文件作为资源文件放在执行目录下 IDE的选择： linux下使用gdb或者codelite windows下使用visual studio，调试过程和普通的C++/C程序一致
提交任务过程：用户与JobTracker交互，提交任务资源和配置 运行任务过程：JobTracker将队列中的tasks按调度算法分配给各 tasktracker的空闲槽，tasktracker随后就运行之并监视汇报tasks 的运行情况。
《Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训》
Hadoop大数据解决方案平台技术培训1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程，而是分析问题，解决问题的方法！管理思维提升之旅！（备注：具体案例，会根据客户行业和要求做调整）知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。
课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。
蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。
让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。
报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club 定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。
报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。
培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。
成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。
一．市场营销岗位及营销新知识系列课程《狼性销售团队建立与激励》《卓越房地产营销实战》《卓越客户服务及实战》《海外市场客服及实务》《互联网时代下的品牌引爆》《迎销－大数据时代营销思维与实战》《电子商务与网络营销-企业电商实战全攻略》《电子商务品牌成功之路－塑造高情商（EQ）品牌》《精准营销实战训练营》《卓越营销实战－企业成功源于成功的营销策划》《关系营销-卓越营销实战之打造双赢客户》《赢销大客户的策略与技巧》《如何做好金牌店长—提升业绩十项技能实训》二．财务岗位及财务技能知识系列《财务报表阅读与分析》《财务分析实务与风险管理》《非财务人员财务管理实务课程》《有效应收账款与信用管理控制》《总经理的财务课程》《财务体系人员的营销管理》《全面预算管理》《全面质量成本管理及实务》《内部控制实务与风险管理实务》《投融资项目分析与决策》《融资策略与实务》《税务管理与策划与实务》《房地产预算管理与成本控制》《房地产成本精细化管理》《工厂成本控制与价值管理》三．通用管理技能知识系列《TTT实战训练营》《目标管理与绩效考核》《沟通与阳光心态管理》《跨部门沟通与团队协作》《压力与情绪化管理》《EXCEL.PPT在企业管理中的高效运用》《艺术沟通与高效执行力》《如何提升管理者领导力及实务》《新任部门主管及经理管理技能全效提升训练营》《中高层管理能力提升训练》《绩效管理与薪酬设计》。
hadoop开发实战培训课件
hadoop开发实战培训
1
连接
MapReduce能够执行大型数据集间的Join操作 除了写MapReduce程序，其他更高级的框架也可以实现，如
Pig、Hive或Cascading等 连接操作的具体实现取决于数据集的规模及分区方式 连接操作如果有mapper执行，则称为“map端连接” 如果由reducer端执行，则称为“reduce端连接” 数据的组织方式决定了采用map端还是reduce端连接
hadoop开发实战培训
2
Map端连接
Map端连接会在数据到达map函数之前就执行连接操作
各map的输入数据必须先分区并且以特定方式排序
各个输入数据集被划分成相同数量的分区，并按相同的key排序 （连接键）
同一个键的所有记录会放在同一个分区中
Map端的连接操作可以连接多个作业的输出，前提是这些 reducer数量相同，键相同、并且输出文件是不可切分的
hadoop开发实战培训
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实例：Reduce端连接
输出示例：
hadoop开发实战培训
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Reduce端连接
Reduce端连接不要求输入数据集符合特定结构，因而reduce 端连接比map端连接更为常用
因为两个数据集要经过shuffle过程，所以reduce端连接的效率 要低一些
基本思路
➢ Mapper为各个记录标记源
➢ 使用连接键作为map输出键，使键相同的记录放在同一reducer 中
利用org.apache.hadoop.mapred.join包中的 CompositeInputFormat类来运行一个map端连接
org.apache.hadoop.examples.Join是一个通用的执行map端 连接的命令行程序
Hadoop大数据分析入门教程
Hadoop大数据分析入门教程第一章理解大数据分析的重要性随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据以前所未有的速度和规模增长，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以帮助企业做出更准确的决策和预测未来的趋势。
然而，由于数据量庞大、种类繁多以及处理和分析难度大的特点，如何高效地处理和分析这些大数据成为了亟待解决的问题。
第二章 Hadoop简介及其核心组件Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据分析领域。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
HDFS具有高度容错性和可靠性的特点，适合存储海量的数据。
而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以并行处理、分析和计算海量数据。
第三章 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有一些其他重要的组件，构成了完整的Hadoop生态系统。
例如，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责协调和调度集群上的计算任务。
Hadoop Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库的查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
此外，还有Hadoop HBase、Hadoop Pig等组件，提供了更丰富的功能和更高层次的抽象。
第四章如何搭建Hadoop集群要使用Hadoop进行大数据分析，首先需要搭建一个Hadoop集群。
一个Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，它们相互协作完成数据存储和计算任务。
搭建Hadoop集群可以采用几种不同的方式，比如本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
这些模式的不同在于节点的数量和部署方式，根据实际情况选择适合的模式。
hadoop入门介绍PPT学习课件
Hadoop如何满足新需求
满足高可扩展性 -Hadoop把一个大作业分解为多个相对小的任务， 分配给 多个节点处理，通过增加节点来线性的提高系统的负载容量 ； -MapReduce的各个任务之间不需要通信（Shared nothing 架构 ），对于大作业增加处理任务的节点可以线性 的提高作业的作业处理速度。
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Thank You
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分布式存储系统HDFS
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分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
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分布式存储系统HDFS
Hdfs文件读取
HDFS客户端
1 打开 3 读取
客户端JVM
6 关闭
分布式计算
FSData InputStream
4 读取
2 获取数据块的位置
名称节点 NameNode
5 读取
数据节点 DataNode
9
Hadoop如何满足新需求
满足数据一致性、组件可恢复性等容错需求 -如果一个节点出现了故障，master会检测到故障并把 工作重新分配到系统中别的节点上，重启任务不需要与 负责处理其他部分数据的节点进行交互； -如果故障的节点重启并修复了故障，它会自动加回系 统中并被分配给新任务； -如果一个节点出现了对任务处理慢的状况，master 会 在另一个节点上为同一个任务启动另一个执行实例，先 完成的哪个实例的结果被使用。
负责集群资源的统一管理和调度
分布式计算框架MapReduce
具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
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分布式存储系统HDFS
HDFS特点 ：
良好的扩展性 高容错性 适合PB级以上海量数据的存储
基本原理：
将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上 将数据切分、容错、负载均衡等功能透明化 可将HDFS看成一个容量巨大、具有高容错性的磁盘
Hadoop基础培训教程
Hadoop基础培训教程Hadoop是一个开源的分布式系统框架，旨在解决处理大规模数据集的计算问题。
它是由Apache软件基金会开发，基于Java语言编写的，让用户能够使用一台集群来处理大量的数据。
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。
HDFS是分布式文件系统，负责文件存储和数据的读写。
而MapReduce则是计算模型，负责对大规模数据进行分析和处理。
对于Hadoop初学者来说，为了更好地理解它的运作原理，学习Hadoop基础知识非常必要。
下面我们就来介绍一下基于Cloudera企业版的Hadoop基础培训教程。
第一单元：介绍Hadoop及其生态系统本单元通过简单的介绍，让学员对Hadoop及其生态系统的组成有一个基本的认识，深入了解Hadoop的重要性和他对数据处理有何帮助。
第二单元：Hadoop的安装这一单元的学习主要集中于Hadoop的安装。
在这个单元中，你将学习如何安装Hadoop和所有需要的依赖项（如Java、SSH等）。
第三单元：Hadoop的概念和结构这个单元是关于Hadoop的基本概念和结构的介绍。
你将学习如何理解Hadoop中常用到的词汇，例如：NameNode、DataNode、JobTracker和TaskTracker等，以及结构中的各个部分。
第四单元：Hadoop的分布式存储系统（HDFS）在这个单元中，你将学习分布式存储系统(HDFS)的基本原理和工作方式。
同时，你还将学习如何在Hadoop集群上存储和读取数据。
第五单元：Hadoop MapReduce数据处理这是学习Hadoop最关键的部分之一。
在本单元中，你将学习如何使用MapReduce处理数据，从而实现基于Hadoop的大规模数据分析和处理。
第六单元：Hadoop的集成在本单元中，你将学习如何将Hadoop集成到你的应用程序中，以便实现大数据分析。
第七单元：Hadoop的优化和管理在这个单元中，你将学习如何优化和管理Hadoop集群的性能，包括了资源和任务管理、容错处理等内容。
hadoop复习资料大全
hadoop复习资料大全Hadoop复习资料大全在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了一种宝贵的资源。
然而，要处理和分析海量的数据并从中获取有用的信息是一项复杂而困难的任务。
这就是为什么Hadoop这样的大数据处理框架变得如此重要和流行的原因之一。
作为一个开源的分布式系统，Hadoop提供了一种可靠和高效地处理大规模数据的方法。
对于那些希望深入了解和掌握Hadoop的人来说，复习资料是必不可少的。
一、Hadoop的基础知识要理解Hadoop的工作原理和基本概念，首先需要掌握一些基础知识。
这包括Hadoop的核心组件，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。
此外，还需要了解Hadoop的架构，包括主节点（NameNode）和从节点（DataNode）之间的交互方式。
二、Hadoop生态系统除了核心组件外，Hadoop还有一个庞大而丰富的生态系统。
这个生态系统包括各种工具和技术，用于处理和分析大规模数据。
其中一些工具包括Hive、Pig、HBase和Sqoop等。
每个工具都有其独特的功能和用途，掌握它们可以帮助我们更好地利用Hadoop的能力。
三、Hadoop的安装和配置要使用Hadoop，首先需要将其安装和配置在自己的机器上。
这可能是一个有些复杂的过程，因为Hadoop有很多配置选项和参数需要设置。
因此，掌握正确的安装和配置过程是非常重要的。
有很多在线教程和指南可以帮助你完成这个过程，你可以找到一些详细的步骤和说明。
四、Hadoop的性能调优一旦你安装和配置好了Hadoop，接下来就是优化它的性能。
Hadoop的性能调优是一个复杂的过程，需要细致的分析和调整。
这包括调整Hadoop的配置参数，优化数据存储和访问方式，以及使用适当的算法和技术来处理数据。
了解这些技巧和技术可以帮助你更好地利用Hadoop的潜力。
五、Hadoop的安全性和故障恢复在处理大规模数据时，安全性和故障恢复是非常重要的考虑因素。
了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识
了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识第一章：大数据处理的背景和挑战随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为了当代社会的核心资源。
然而，大数据的处理与分析带来了巨大的挑战，主要包括数据的规模庞大、数据的多样性以及数据的高速增长。
传统的数据处理技术已经无法满足这些挑战，因此需要新的处理框架来应对这些问题。
第二章：Hadoop框架的概述Hadoop是一种开源的、分布式的数据处理框架。
其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。
HDFS是一个可靠性高、可扩展性强的分布式文件系统，用于存储大数据；而MapReduce则是一种并行计算模型，用于对大数据进行处理和分析。
第三章：Hadoop的基本原理和架构Hadoop的基本原理是将大数据分割成小数据块，并在多台服务器上进行分布式存储和计算。
Hadoop的架构包含一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。
主节点负责管理数据的存储和计算任务的分配，而从节点则负责具体的数据存储和计算。
第四章：Hadoop生态系统Hadoop生态系统是指与Hadoop框架相互配合的一系列开源软件工具和平台。
其中包括HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据流处理）、Sqoop（数据导入导出工具）等。
这些工具和平台用于提供更多的功能和灵活性，以满足不同的数据处理需求。
第五章：Hadoop集群的搭建与配置搭建和配置Hadoop集群是使用Hadoop进行大数据处理的前提。
首先，需要选择合适的硬件设备和操作系统，并进行相应的网络和环境配置。
其次，需要安装Java环境和Hadoop软件，并进行相关的配置和参数调整。
最后，需要启动Hadoop集群，并监控和管理集群的运行状态。
第六章：Hadoop的数据存储与文件管理Hadoop通过HDFS实现数据的分布式存储和管理。
HDFS将数据切分成小的块，并通过复制技术实现数据的高可靠性和容错能力。
hadoop培训(一)
实例
• 写MapReduce程序的步骤： 1.把问题转化为MapReduce模型 2.设置运行的参数 3.写map类hat your hao Bao 1 1 2 2 1 1 1 1
例子：统计单词个数 Hello my name is hao bao What is your name
MapReduce 引擎
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运 算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”，和他们的主要思想，都 是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。 他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程 序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函 数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（ 化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组 。
读文件过程
写文件的过程
HDFS文件操作
格式为：hadoop fs -cmd <args> cmd的命名通常与unix对应的命令名相同。例如，文件列表命令： hadoop fs -ls 1、添加目录和文件 HDFS有一个默认的工作目录 /user/$USER，其中$USER是你的登录用户名。不过目录不会自 动建立，我们现在用mkdir建立它，我使用的是chen作为用户名。 hadoop fs -mkdir /user/haobao (hadoop的mkdir命令会自动创建父目录，类似于带-p的unix 命令) hadoop fs -put example.txt . 最后一个参数是句点，相当于放入了默认的工作目录 当你把文件放入HDFS上后，你就可以运行Hadoop程序来处理它。 2、检索文件 get命令与put命令相反，它从HDFS复制文件回到本地文件系统。 hadoop fs -get example.txt . 复制到本地的当前工作目录中。 另一种是显示数据,用cat hadoop fs -cat example.txt 3、删除文件 rm命令 hadoop fs -rm example.txt 也可以用来删除空目录
hadoop大数据培训零基础学习hadoop-北京尚学堂
北京尚学堂提供问题导读：1.hadoop编程需要哪些基础？2.hadoop编程需要注意哪些问题？3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分？4.如何远程连接eclipse，可能会遇到什么问题？5.如何编译hadoop源码？阅读此篇文章，需要些基础下面两篇文章尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程/2015/down_0526/41.html尚学堂云计算极限班-云计算培训/html/cloud/如果看过的话，看这篇不成问题，此篇讲hadoop编程篇。
hadoop编程，hadoop是一个Java框架，同时也是编程的一次革命，使得传统开发运行程序由单台客户端（单台电脑）转换为可以由多个客户端运行（多台机器）运行，使得任务得以分解，这大大提高了效率。
hadoop既然是一个Java框架，因为我们必须要懂Java，网上有大量的资料，所以学习Java不是件难事。
但是学到什么程度，可能是我们零基础同学所关心的。
语言很多情况下都是相通的，如果你是学生，还处于打基础的阶段，那么难度对于你来说还是不小的。
1.初学者要求必须有理论基础，并且能够完成一个小项目，最起码能够完成几个小例子，例如图书馆里等。
初学者基本的要求：（1）懂什么是对象、接口、继续、多态（2）必须熟悉Java语法（3）掌握一定的常用包（4）会使用maven下载代码（5）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目传统程序员，因为具有丰富的编程经验，因此只要能够掌握开发工具：（1）会使用maven下载代码（2）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目（3）简单熟悉Java语法上面的只是基础，如果想开发hadoop，还需要懂得下面内容（1）会编译hadoop（2）会使用hadoop-eclipse-plugin插件，远程连接集群（3）会运行hadoop程序。
上面列出大概的内容，下面我们具体说一些需要学习的内容。
无论是传统开发人员还是学生，零基础下面都是需要掌握的：我们就需要进入开发了。
hadoop学习内容
1、Hadoop产生背景
2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、国内外Hadoop应用案例介绍
4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍
5、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
6、Hadoop核心MapReduce例子说明
二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程
3、数据模型
4、系统架构
5、HBase上的MapReduce
6、表的设计
七、HBase集群及其管理
1、集群的搭建过程讲解
2、集群的监控
3、集群的管理
八、HBase客户端
1、HBase Shell以及演示
2、Java客户端以及代码演示
九、Hive
1、数仓库基础知识
2、Hive定义
3、Hive体系结构简介
1、分布式文件系统DFS简介
2、HDFS的系统组成介绍
3、HDFS的组成部分详解
4、副本存放策略及路由规则
5、命令行接口
6、Java接口
7、客户端与HDFS的数据流讲解
8、HDFS的可用性（HA）
三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程
1、如何理解map、reduce计算模型
2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程
4、MapReduce优化
5、编程实战
五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程
1、Hadoop集群的搭建
2、Hadoop集群的监控
3、Hadoop集群的管理
4、集群下运行MapReduce程序
六、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库
《hadoop培训》课件
Hadoop的数据类型和处理模型
总结词
介绍Hadoop支持的数据类型和处理模型，如 MapReduce、Hive、Pig等。
详细描述
Hadoop支持多种数据类型和处理模型，其中最核心的 是MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于处 理大规模数据集。它可以将数据集拆分成多个小数据集 ，并在多个节点上并行处理，最后将结果汇总得到最终 结果。除了MapReduce外，Hadoop还支持其他数据处 理工具，如Hive、Pig等。这些工具提供了更高级别的抽 象，使得用户可以更加方便地进行数据分析和处理。
案例三：推荐系统实现
数据来源
用户行为数据、物品属性数据等 。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架 对数据进行处理，提取用户和物 品的特征，生成分析所需的数据 集。
分析方法
利用机器学习、深度学习等技术 ，构建推荐算法模型，如协同过 滤、基于内容的推荐等。
总结词
通过Hadoop处理大规模用户数 据和物品数据，构建推荐算法模 型，实现个性化推荐。
应用场景
根据分析结果，优化系统性能、加强安全 防护、提高系统的可用性和安全性。
数据来源
各类服务器、网络设备、应用系统的日志 数据。
分析方法
利用日志分析技术，监控系统的性能指标 、安全事件等，及时发现和解决潜在的问 题。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架对日志 数据进行处理，提取关键信息，生成分析 所需的数据集。
置等。
Hadoop文件系统（HDFS）
要分布式文件系统（HDFS）的特点、架构 和操作方式。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件 之一，它为Hadoop提供了大容量数据的存储和处理能力 。HDFS采用主从架构，由一个NameNode和多个 DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的元数据 ，而DataNode负责存储实际的数据。在操作方式上， HDFS提供了基于命令行的接口和编程接口（如Java API） ，方便用户进行数据存储、访问和管理。
Hadoop基础培训教程
Hadoop基础培训教程Hadoop是目前最为流行的大数据处理框架之一，其中包含了许多核心概念和组件，每个概念和组件都有其特定的任务和功能。
为了更好地掌握Hadoop这一框架，进行一些基础培训显得尤为重要。
本文将介绍基础培训教程中必须掌握的基本知识。
本文首先将介绍Hadoop的基本结构和组件，然后讨论如何安装和配置Hadoop，最后将介绍如何使用Hadoop运行MapReduce作业。
1. Hadoop基本结构和组件Hadoop计算机集群由一个主节点和多个从节点组成，主节点又称为名字节点（NameNode），从节点又称为数据节点（DataNode）。
主节点管理文件系统元数据，例如文件名、文件大小和文件位置。
数据节点包含处理数据块的任务，也可以执行MapReduce作业。
另外一个重要的组件是YARN（Yet Another Resource Negotiator，又称为MapReduce 2.0），它是一个用于分布式计算的资源调度和管理系统，可用于运行各种复杂的分布式应用程序。
MapReduce是一种通用的数据处理方法，也是Hadoop 生态系统的核心部分之一，它提供了分布式数据处理的编程接口和底层库。
2. Hadoop的安装和配置Hadoop的安装与配置需要一些基本的操作，其中包括设置环境变量、创建Hadoop用户、配置Hadoop的核心组件等。
要成功安装Hadoop，您需要在计算机上安装Java Development Kit（JDK）。
您还需要在Hadoop安装目录中创建一个用户，以使Hadoop拥有其余操作系统上的足够权限。
接下来，您需要使用Hadoop配置文件指定要用于存储Hadoop数据的目录、集群节点等。
配置Hadoop的核心组件包括配置hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等文件。
其中，hadoop-env.sh包括JAVA_HOME变量的设置、hdfs-site.xml包含了HDFS配置、core-site.xml包含了Hadoop的核心配置，mapred-site.xml包含了MapReduce配置。
hadoop基础知识
hadoop基础知识Hadoop基础知识Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据和执行并行计算任务。
它由Apache基金会开发和维护，具有高可靠性、高扩展性和高容错性等优点。
本文将介绍Hadoop的基础知识，包括Hadoop的概述、核心组件以及其在大数据处理中的应用。
一、Hadoop概述Hadoop的核心目标是通过并行处理大规模数据集，将计算任务分布在多个计算节点上，从而实现更快速、高效的数据处理。
它采用了分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）来实现大规模数据的存储和处理。
Hadoop的分布式文件系统（HDFS）将大规模数据集分散存储在多个计算节点上，这些节点可以是廉价的商用计算机。
HDFS将数据划分成多个数据块，并将这些数据块复制到不同的计算节点上，以实现数据的冗余备份和容错性。
Hadoop的分布式计算框架（MapReduce）是一种用于处理大规模数据的编程模型。
它将计算任务分割成多个子任务，并将这些子任务分布在不同的计算节点上并行执行。
MapReduce框架将输入数据分成多个输入分片，并通过Map函数将每个分片映射成一系列键值对。
然后，通过Reduce函数对这些键值对进行合并和聚合，最后生成最二、Hadoop核心组件1. Hadoop Common：提供了Hadoop的基本工具和库，包括文件系统和输入输出操作等。
2. HDFS：Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
3. YARN：Hadoop的资源管理器，用于管理集群上的计算资源并调度任务。
4. MapReduce：Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理大规模数据。
5. Hadoop EcoSystem：Hadoop生态系统包括了许多与Hadoop相关的开源项目，如Hive、HBase、Spark等，用于扩展Hadoop的功能和应用范围。
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
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·发展目 标
HADOOP生态系统
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
本
和文件对应关系，以及block和datanote的对应关系
概
念
Datanode：负责存储数据，数据以block的形式存在
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写（续）
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物理上的Hadoop集群
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逻辑部署的Hadoop集群
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江西电信物理部署的Hadoop集群
简介： 江西电信Hadoop批处 理平 台共由62台PC服务器构 成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节 点6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper) 数据节点56台
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MapReduce优劣
• 通过MapReduce这个分布式处理框架，不仅能用于处理大规模数据， 而且能将很多繁琐的细节隐藏起来，比如，自动并行化、负载均衡和 灾备管理等，这样将极大地简化开发者工作
• MapReduce的伸缩性非常好，也就是说，每增加一台服务器，其就 能 将差不多的计算能力接入到集群中，而过去的大多数分布式处理框 架，在伸缩性方面都与MapReduce相差甚远。
适合海量的，但是同时也是简单的操作，具备低延时的数 据返回，比如说key-value的操作，是生产环境对外访问 可 行的方式
海量数据存储的驱使，具备动态扩展系统容量的需求
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Hadoop常用组件——Hive简介
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一 张数据库表，并提供完整的类sql查询功能，可以将类sql语句转换为 MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速 实 现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数 据仓 库的统计分析。
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第二篇HDFS
一： HDFS简介 二： HDFS 架构 三： 漫画HDFS之读写机制 四： 漫画HDFS之容错性 五： 漫画HDFS之复制策略
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1 HDFS简介
HDFS(HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM)，是一个分布式文件系统。它 是谷歌的GFS提出之后出现的一种用户级文件系统。有一定的容错性， 能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。 HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案
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第一篇Hadoop综述
： 什么是Hadoop ： Hadoop生态系统 ： Hadoop的厂商 ： Hadoop的部署
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Hadoop是什么?
Hadoop是Apache基金会下的一个开源分布式计算平台，以分布式 文件 系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)为核心，为用户 提供了底层 细节透明的分布式基础设施。
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1 Hbase简介
•HBase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数 据库
•· 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，提供高可靠性、高性能、列 •存储、可伸缩、实时读写的数据库系统
·利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据
·利用Zookeeper作为协同服务
第四篇 Hadoop常用组件简介
：Hadoop常用组件——Hbase简介
： Hadoop常用组件——Hive简介
： Hadoop常用组件——Pig简介
：Hadoop常用组件——Zookeeper简介
：Hadoop常用组件——Sqoop简介
：Hadoop常用组件——Hue简介
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写
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4 HDFS 之漫画容错
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HBase 简介（续）
• 大：一个表可以有上亿行，上百万列 • 面向列：面向列(族)的存储和权限控制， 列(族)独立检索
• 稀疏：对于为空的列，并不占用存储空 间，因此，表可以设计的非常稀疏
• 多版本：每条记录中的数据可以有多个 版本
• 无类型：存在HBase中的数据都是字符 串，无其他类型
MapReduce 过程示例
• 对输入的文 文本 进本行进单行 词 单统词计 统计
2.分片后的数据申请Map资源,执行本地单词映射操作 3.通过交换将map生成的结果按照单词进行归并重组 4.重组后的结果，申请Reduce资源，进行单词的合并统计 5.对Reduce的结果进行记录合并生成输出文件
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高性能搜索
对应Cloudera公司的CDH3u5
高性能全文 引擎工具包
版本演进
索引工具包
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对应Cloudera 公司的CDH4
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Hadoop的特点
Hadoop运用于海量数据处理，主要有如下几个优势：
方便 Hadoop可以运行在一般商业机器(X86服务器)构成的大型集群 上
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2 HDFS 架构
Block：大文件的存储会被分割为多个block进行存储。默认64MB，每一个 blok会在多个datanode上存储多份副本，默认3份
基
Namenode：主要负责存储一些metadata信息，主要包括文件目录、block
弹性 Hadoop通过增加集群节点，可以线性扩展以处理更大的数据集； 同时在负载下降时，也可减 少节点，以便高效使用资源。
健壮 Hadoop设计之初，将故障检测和自动恢复作为设计目标，可以 从容处理通用计算平台上出现的硬件失效情况。
简单 Hadoop允许用户快速编写出高效的并行分布式代码。
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典型的MapReduce过程可以细分为Input(Split)、Mappers、(Shuffle/Partition/Sort)、 Reducers和Output等阶段
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1 MapReduce示例
1.输入端根据输入文本大小进行切片形成适合Map处理的数据片
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HBase与RDBMS对比
数据类型 数据操作 存储模式 数据保护 可伸缩性
HBase
只有字符串 简单的增删改查 基于列存储 更新后旧版本仍然会保留 轻易的进行增加节点，兼容性高
RDBMS
丰富的数据类型 各种各样的函数，表连接 基于表格结构和行存储 替换 需要中间层，牺牲功能
（4）批处理场景（1h+）：通常运行时间很长，处理数据量很大，对容错性和扩展性要 求很高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等。
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HADOOP厂商
Hadoop处于近时间的大数据革命的风暴眼，在Hadoop取得成功的同时也促使主 流 市场对其稳定性、成熟的管理，丰富的SQL环境等提出更高要求，于是Hadoop 厂 商通过技术创新各显神通。
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2 HBase 体系结构
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Hbase应用场景
成熟的数据分析主题，业务场景简单，不需要关系数据库 中很多特性，查询模式已经确定并且不易改变
传统的关系型数据库已经无法承受负荷，高速插入，有大 量读取清单的需求，并且有快速随机访问的需求
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