nutch+hadoop集群总结磊磊版
Hadoop学习总结
Hadoop学习总结HDFS相关HDFS写数据的流程⾸先由客户端向NameNode服务发起写数据请求NameNode收到请求后会进⾏基本验证验证类容包括对请求上传的路径进⾏合法验证对请求的⽤户进⾏权限验证验证没有问题后，NameNode会响应客户端允许上传接下来客户端会对⽂件按照blocksize⼤⼩进⾏切块，切完后依次以块为单位上传此时客户端会请求上传第⼀个块信息服务端接到上传请求后会依据HDFS默认机架感知原理，返回3台存放数据块副本的DataNode机器客户端收到机器列表后会依据⽹络拓扑原理找到其中⼀台机器进⾏传输通道的建⽴然后依次和三台机器进⾏串⾏连接这样的连接主要是为了减轻客户端本地IO的压⼒当通道建⽴成功后，客户端会通过HDFS的FSOutputStream流对象进⾏数据传输数据传输的最⼩单位为packet传输过程中每台DataNode服务器串⾏连接，依次将数据传递最后⼀个数据块被传输完成后相当于⼀次写⼊结束，如果还有数据块要传输，那就接着传输第⼆个数据块HDFS读数据的流程和写数据⼀样，由客户端向NameNode发出请求NameNode收到请求后会进⾏⽂件下载路径的合法性以及权限验证如果验证没问题，就会给客户端返回⽬标⽂件的元数据信息信息中包含⽬标⽂件数据块对应的DataNode的位置信息然后客户端根据具体的DataNode位置信息结合就近原则⽹络拓扑原理找到离⾃⼰最近的⼀台服务器对数据进⾏访问和下载最后通过HDFS提供的FSInputStream对象将数据读取到本地如果有多个块信息就会请求多次DataNode直到⽬标⽂件的全部数据被下载HDFS的架构及每个服务的作⽤HDFS是Ｈadoop架构中负责完成数据分布式存储管理的⽂件系统⾮⾼可⽤集群⼯作时会启动三个服务，分别是NameNode、DataNode以及SecondaryNameNode其中NameNode是HDFS的中⼼服务，主要维护管理⽂件系统中的⽂件的元数据信息DataNode主要负责存储⽂件的真实数据块信息DataNode的数据块信息中也包含⼀些关于当前数据块的元数据信息，如检验值，数据长度，时间戳等在⾮⾼可⽤HDFS集群中，NameNode和DataNode可以理解为是⼀对多的关系⼆者在集群中也要保存通信，通常默认3秒钟会检测⼀下⼼跳最后SecondaryNameNode的⼯作很单⼀，就是为了给NameNode的元数据映像⽂件和编辑⽇志进⾏合并，并⾃⼰也保留⼀份元数据信息，以防NameNode元数据丢失后有恢复的保障HDFS中如何实现元数据的维护NameNode的元数据信息是通过fsimage⽂件 + edits编辑⽇志来维护的当NameNode启动的时候fsimage⽂件和edits编辑⽇志的内容会被加载到内存中进⾏合并形成最新的元数据信息当我们对元数据进⾏操作的时候，考虑到直接修改⽂件的低效性，⽽不会直接修改fsimage⽂件⽽是会往edits编辑⽇志⽂件中追加操作记录当满⾜⼀定条件时，会让Secondary NameNode来完成fsimage⽂件和edits编辑⽇志⽂件的合并Secondary NameNode⾸先会让NameNode停⽌对正在使⽤的edits编辑⽇志⽂件的使⽤，并重新⽣成⼀个新的edits编辑⽇志⽂件接着把NameNode的fsimage⽂件和已停⽌的edits⽂件拷贝到本地在内存中将edits编辑⽇志⽂件的操作记录合并到fsimage⽂件中形成⼀个最新的fsimage⽂件最后会将这个最新的fsimage⽂件推送给NameNode并⾃⼰也备份⼀份NN和DN的关系，以及DN的⼯作流程从数据结构上看，就是⼀对多的关系⼀个HDFS集群中只能有⼀个NameNode⽤于维护元数据信息，同时会有多个DataNode⽤于存储真实的数据块当HDFS集群启动的时候，会⾸先进⼊到安全模式下在安全模式下我们只能对数据进⾏读取不能进⾏任何写操作此时集群的每⼀台DataNode会向NameNode注册⾃⼰注册成功后DataNode会上报⾃⼰的数据块详细信息当数据块汇报满⾜最⼩副本条件后，会⾃动退出安全模式此后DataNode和NameNode每三秒会通信⼀次，如果NameNode检测到DataNode没有响应，会继续检测⼀直到10分30秒后还没有检测到，就确定当前的DataNode不可⽤MapReduce相关⼿写MR的⼤概流程和规范MR程序的结构可以分为3部分，⼀是程序的执⾏⼊⼝，通常简称为驱动类驱动类主要编写MR作业的提交流程以及⾃定义的⼀些配置项⼆是Map阶段核⼼类，需要⾃定义并继承Mappper类，重写Mapper中的map⽅法在map⽅法中编写⾃⼰的业务逻辑代码将数据处理后利⽤context上下⽂对象的写出落盘三是Reduce阶段的核⼼类，同时也需要继承Hadoop提供的Reducer类并重写reduce⽅法在reduce⽅法中编写⾃⼰的业务逻辑代码，处理完数据后通过context上下⽂对象将数据写出，这也就是最终的结果⽂件如何实现Hadoop的序列化，Hadoop的序列化和Java的序列化有什么区别⾸先，序列化是把内存中的Java对象转化成⼆进制字节码，反序列化是将⼆进制字节码转化成Java对象通常我们在对Java对象进⾏磁盘持久化写⼊或将Java对象作为数据进⾏⽹络传输的时候需要进⾏序列化相反如果要将数据从磁盘读出并转化成Java对象需要进⾏反序列化实现Hadoop中的序列化需要让JavaBean对象实现Writable接⼝，并重写wirte()⽅法和readFields()⽅法其中wirte()是序列化⽅法，readFields()⽅法是反序列化⽅法Hadoop序列化和Java序列化的区别在于，java序列化更重量级Java序列化后的结果不仅仅⽣成⼆进制字节码⽂件，同时还会针对当前Java对象⽣成对应的检验信息以及集成体系结构这样的话，⽆形中我们需要维护更多的数据但是Hadoop序列化不会产⽣除了Java对象内部属性外的任何信息，整体内容更加简洁紧凑，读写速度相应也会提升很多，这也符合⼤数据的处理背景MR程序的执⾏流程MR程序执⾏先从InputFormat类说起，由InputFormat负责数据读⼊，并在内部实现切⽚每个切⽚的数据对应⽣成⼀个MapTask任务MapTask中按照⽂件的⾏逐⾏数据进⾏处理，每⼀⾏数据会调⽤⼀次我们⾃定义的Mapper类的map⽅法map⽅法内部实现具体的业务逻辑，处理完数据会通过context对象将数据写出到磁盘，接下来ReduceTask会开始执⾏⾸先ReduceTask会将MapTask处理完的数据结果拷贝过来每组相同key的values会调⽤⼀次我们⾃定义Reducer类的reduce⽅法当数据处理完成后，会通过context对象将数据结果写出到磁盘上InputFormat负责数据写份时候要进⾏切⽚，为什么切⽚⼤⼩默认是128M⾸先切⽚⼤⼩是可以通过修改配置参数来改变的，但默认情况下是和切块blocksize⼤⼩⼀致这样做的⽬的就是为了在读取数据的时候正好能⼀次性读取⼀个块的数据，避免了在集群环境下发⽣跨机器读取的情况如果跨机器读取会造成额外的⽹络IO，不利于MR程序执⾏效率的提升描述⼀下切⽚的逻辑MR中的切⽚是发⽣在数据读⼊的阶段中，所以我们要关注InputFormat的实现通过追溯源码，在InputFormat这个抽象类中有⼀个getSplits()，这个⽅法就是实现切⽚的具体逻辑⾸先关注两个变量，分别是minSize和maxSize，默认情况minSize = 1,maxSize = Long.MAX_VALUE源码中声明了⼀个集合List splits = new ArrayList()，⽤于装载将来的切⽚对象并返回接下来根据提交的job信息获取到当前要进⾏切⽚的⽂件详情⾸先判断当前⽂件是否可以进⾏切分，这⼀步主要考虑到⼀些不⽀持切分的压缩⽂件不能进⾏切⽚操作，否则就破坏了数据的完整性如果当前⽂件可以切⽚的话，就要计算切⽚的⼤⼩切⽚的⼤⼩⼀共需要三个因⼦，分别是minSize、maxSize、blocksize最后通过Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize))，计算逻辑获取到切⽚的⼤⼩默认情况下切⽚⼤⼩和数据块⼤⼩⼀致如果想要改变切⽚的⼤⼩可以通过修改mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize（把切⽚调⼤）、mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize（把切⽚调⼩）两个参数实现获取到切⽚⼤⼩后继续往下执⾏，在最终完成切⽚之前还有⼀个关键判断就是判断剩余⽂件是否要进⾏切⽚CombineTextInputFormat机制是怎么实现的CombineTextInoutFormat是InputFormat的⼀个实现类，主要⽤于解决⼩⽂件场景⼤概思路是先在Job提交中指定使⽤InputFormat的实现类为CombineTextInputFormat接下来的切⽚过程中会先把当前⽂件的⼤⼩和设置的切⽚的最⼤值进⾏⽐较如果⼩于最⼤值，就单独划分成⼀块如果⼤于切⽚的最⼤值并⼩于两倍的切⽚的最⼤值，就把当前⽂件⼀分为⼆划分成两块以此类推逐个对⽂件进⾏处理，这个过程称之为虚拟过程最后⽣成真正的切⽚的时候，根据虚拟好的⽂件进⾏合并只要合并后⽂件⼤⼩不超过最开始设置好的切⽚的最⼤值那就继续追加合并直到达到设置好的切⽚的最⼤值此时就会产⽣⼀个切⽚，对应⽣成⼀个MapTaskShuffle机制流程当MapTask执⾏完map()⽅法后通过context对象写数据的时候开始执⾏shuffle过程⾸先数据先从map端写⼊到环形缓冲区内写出的数据会根据分区规则进⼊到指定的分区，并且同时在内存中进⾏区内排序环形缓冲区默认⼤⼩为100M当数据写⼊的容量达到缓冲区⼤⼩的80%，数据开始向磁盘溢写如果数据很多的情况下，可能发⽣N次溢写这样在磁盘上就会产⽣多个溢写⽂件，并保证每个溢写⽂件中区内是有序的到此shuffle过程在Map端就完成了接着Map端输出的数据会作为Reduce端的数数据再次进⾏汇总操作此时ReduceTask任务会把每⼀个MapTask中计算完的相同的分区的数据拷贝到ReduceTask的内存中，如果内存放不下，开始写⼊磁盘再接着就是对数据进⾏归并排序，排序完还要根据相同的key进⾏分组将来⼀组相同的key对应的values调⽤⼀次reduce⽅法，如果有多个分区就会产⽣多个ReduceTask来处理，处理的逻辑都⼀样MR程序中由谁来决定分区的数量，哪个阶段环节会开始往分区中写数据在Job提交的时候可以设置ReduceTask的数量ReduceTask的数量决定分区的编号默认有多少ReduceTask任务就会产⽣多少个分区在Map阶段的map⽅法中通过context.wirte()往外写数据的时候其实就是在往指定的分区中写数据了阐述MR中实现分区的思路默认情况下不指定分区数量就会有⼀个分区如果要指定分区，可以通过在Job提交的时候指定ReduceTask的数量来指定分区的数量从Map端处理完数据后，数据就会被溢写到指定的分区中决定kv数据究竟写到哪个分区中是通过Hadoop提供的Partitioner对象控制的Partitioner对象默认实现HashPartitioner类它的规则就是⽤当前写出数据的key和ReduceTask的数量做取余操作，得到的结果就是当前数据要写⼊的分区的编号除此之外，我们也可以⾃定义分区器对象需要继承Hadoop提供的Partitioner对象，然后重写getPartitioner()⽅法在该⽅法中根据⾃⼰的业务实现分区编号的返回最后再将我们⾃定义的分区器对象设置到Job提交的代码中覆盖默认的分区规则Hadoop中实现排序的两种⽅案分别是什么第⼀种⽅式是直接让参与⽐较的对象实现WritableComparable接⼝并指定泛型接下来实现CompareTo()⽅法，在该⽅法中实现⽐较规则即可第⼆种⽅式是⾃定义⽐较器对象，需要继承WritableComparator类，重写它的compare⽅法在构造器中调⽤⽗类对当前的要参与⽐较的对象进⾏实例化当前要参与⽐较的对象必须要实现WritableComparable接⼝最后在Job提交代码中将⾃定义的⽐较器对象设置到Job中就可以了编写MR的时候什么情况下使⽤Combiner，实现的具体流程是什么Combiner在MR中是⼀个可选流程，通常也是⼀种优化⼿段当我们执⾏完Map阶段的计算后数据量⽐较⼤，kv组合过多这样在Reduce阶段执⾏的时候会造成拷贝⼤量的数据以及汇总更多的数据为了减轻Reduce的压⼒，此时可以选择在Map阶段进⾏Combiner操作，将⼀些汇总⼯作提前进⾏OutputFormat⾃定义实现流程OutputFormat是MR中最后⼀个流程，它主要负责数据最终结果的写出如果对最终输出结果⽂件的名称或者输出路径有个性化需求，就可以通过⾃定义OutputFormat来实现⾸先⾃定义⼀个OutputFormat类，然后继承OutputFormat重写OutputFormat的getRecordWriter()⽅法，在该⽅法中返回RecordWriter对象由于RecordWriter是Hadoop内部对象，如果我们想实现⾃⼰的逻辑，还得⾃定义⼀个RecordWriter类，然后继承RecordWriter类重写该类中的write()⽅法和close()⽅法MR实现MapJoin的思路，MapJoin的局限性是什么Mapjoin解决了数据倾斜给Reduce阶段带来的问题⾸先MapJoin的前提就是我们需要join的两个⽂件⼀个是⼤⽂件，⼀个是⼩⽂件在此前提下，我们可以将⼩的⽂件提前缓存到内存中，然后让Map端直接处理⼤⽂件每处理⼀⾏数据就根据当前的关联字段到内存中获取想要的数据，然后将结果写出。
Hadoop实训总结1000字
Hadoop实训总结1000字最近学习了hadoop这个框架，把自己的理解总结如下：1、hadoop通过一个jobtracker分派任务到一系列tasktracker来运行，tasktracker同时向jobtracker返回任务运行结果。
jobtracker对作业的输入数据进行分片，然后为每个分片创建一个map任务，同时创建一定数量的reduce任务，并指派空闲的tasktracker 来执行这些任务。
tasktracker从jobtracker处获取任务jar包以及分片的输入数据，然后新建jvm来执行，并定期反馈执行进度情况。
2、map任务就是进行原始数据的提取工作，提取数据后进行sufflix 排序，排序后的数据作为reduce的输入，然后经过reduce的统计计算得到最后结果。
3、hdfs对数据进行分块，然后存储在datanote里，datanote向namenode报告自己存储的文件块，客户端通过访问namenode来得知构成文件的各个数据块的具体存放datanote，进而从datanote中读取整个文件。
4、hadoop作业的输入数据必须在作业执行前是固定的，然后才能进行数据的分片，所以不能胜任增量的流式数据处理作业。
5、mapreduce本身需要编写java代码，优化起来也比较复杂，而pig可以让用户通过脚本语句Latin来操作数据，并将脚本语句转换成mapreduce来在hadoop中执行，pig并不要求被操作的数据满足关系数据库模式。
6、hive构建于hadoop的数据仓库，能够对存储在HDFS中的数据增加元数据，从而提供SQL风格的数据操作，再将操作翻译成mapreduce来在hadoop中执行。
hive与pig的主要区别是hive能提供SQL风格数据库表操作，而pig使用自定义的Latin脚本来直接操作数据，pig更轻量。
7、hbase是一个按列存储的分布式数据库，它的表不满足关系数据库模式且不支持SQL查询，可以将数据存储在HDFS上。
Nutch-1.2+Hadoop-0.20.2集群的分布式爬取
Hadoop-0.20.2+ Nutch-1.2+Tomcat-7——分布式搜索配置随着nutch的发展，各模块逐渐独立性增强，我从2.1到1.6装过来，也没有实现整个完整的功能。
今天装一下nutch1.2，这应该是最后一个有war文件的稳定版本。
1. 准备工作下载apache-nutch-1.2-bin.zip、apache-tomcat-7.0.39.tar.gz、hadoop-0.20.2.tar.gz。
将下载的hadoop-0.20.2.tar.gz解压到/opt文件夹下。
将下载的apache-nutch-1.2-bin.zip解压到/opt文件夹下。
将下载的apache-tomcat-7.0.39.tar.gz解压到/opt文件夹下。
2. 配置hadoop-0.20.2(1) 编辑conf/hadoop-env.sh，最后添加export JAVA_HOME=/opt/java-7-sunexport HADOOP_HEAPSIZE=1000exportHADOOP_CLASSPATH=.:/opt/nutch-1.2/lib:/opt/hadoop-0.20.2export NUTCH_HOME=/opt/nutch-1.2/lib(2) 编辑/etc/profile，添加#Hadoopexport HADOOP_HOME=/opt/hadoop-0.20.2export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin(3) 编辑conf/core-site.xml<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration><property><name></name><value>hdfs://m2:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/hadoop-0.20.2/tempdata/var</value></property><property><name>hadoop.native.lib</name><value>true</value><description>Should native hadoop libraries, if present, beused.</description></property></configuration>(4) 编辑conf/hdfs-site.xml<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration><property><name>.dir</name><value>/opt/hadoop-0.20.2/tempdata/name1,/opt/hadoop-1.0.4/tempdata /name2</value> #hadoop的name目录路径<description> </description><property><name>dfs.data.dir</name><value>/opt/hadoop-0.20.2/tempdata/data1,/opt/hadoop-1.0.4/tempdata/ data2</value><description> </description></property><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property></configuration>(5) 编辑conf/mapred-site.xml<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>mapred.job.tracker</name><value>m2:9001</value></property><property><name>mapred.local.dir</name><value>/opt/hadoop-0.20.2/tempdata/var</value></property><name>pression.type</name><value>BLOCK</value><description>If the job outputs are to compressed as SequenceFiles,how shouldthey be compressed? Should be one of NONE, RECORD or BLOCK.</description></property><property><name>press</name><value>true</value><description>Should the job outputs be compressed?</description></property><property><name>press.map.output</name><value>true</value></property>(6) 将conf/master和conf/slave文件写好。
hadoop集群搭建实训报告
实训项目名称：搭建Hadoop集群项目目标：通过实际操作，学生将能够搭建一个基本的Hadoop集群，理解分布式计算的概念和Hadoop生态系统的基本组件。
项目步骤：1. 准备工作介绍Hadoop和分布式计算的基本概念。
确保学生已经安装了虚拟机或者物理机器，并了解基本的Linux命令。
下载Hadoop二进制文件和相关依赖。
2. 单节点Hadoop安装在一台机器上安装Hadoop，并配置单节点伪分布式模式。
创建Hadoop用户，设置环境变量，编辑Hadoop配置文件。
启动Hadoop服务，检查运行状态。
3. Hadoop集群搭建选择另外两台或更多机器作为集群节点，确保网络互通。
在每个节点上安装Hadoop，并配置集群节点。
编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。
配置SSH无密码登录，以便节点之间能够相互通信。
4. Hadoop集群启动启动Hadoop集群的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。
检查集群状态，确保所有节点都正常运行。
5. Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作使用Hadoop命令行工具上传、下载、删除文件。
查看HDFS文件系统状态和报告。
理解HDFS的数据分布和容错机制。
6. Hadoop MapReduce任务运行编写一个简单的MapReduce程序，用于分析示例数据集。
提交MapReduce作业，观察作业的执行过程和结果。
了解MapReduce的工作原理和任务分配。
7. 数据备份和故障恢复模拟某一节点的故障，观察Hadoop集群如何自动进行数据备份和故障恢复。
8. 性能调优（可选）介绍Hadoop性能调优的基本概念，如调整副本数、调整块大小等。
尝试调整一些性能参数，观察性能改善情况。
9. 报告撰写撰写实训报告，包括项目的目标、步骤、问题解决方法、实验结果和总结。
基于Hadoop的Nutch分布式网络爬虫的研究9.2
基于Hadoop的Nutch分布式主题主题网络爬虫的研究施磊磊，施化吉，朱玉婷(江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏镇江212013)摘要：针对Nutch分布式主题爬虫的爬取效率和爬取的准确度问题，本文提出了改进的主题判断和预测模型来提高下载网页的主题相关度和网页的质量，同时引入改进的PageRank 算法来计算链接主题网页的优先级，并搭建Hadoop分布式集群环境，以MapReduce分布式计算模型以达到高效率的分布式爬取，然后利用HBase、Zookeeper和Memcached来达到高效率的分布式存储，最后通过实验验证了Nutch分布式主题爬虫的高效性、准确性、扩展性和可靠性。
关键词：主题爬虫；Hadoop集群； Nutch； MapReduceResearch on Nutch distributed web crawlersubject oriented.SHI Lei-lei ， SHI Hua-ji ， ZHU Yu-tin(School of Computer Science and Telecommunication Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China)Abstract：For crawling crawling efficiency and accuracy problems Nutch crawler distributed topic, this paper proposes an improved model to predict and judge topics to improve the quality of downloaded pages and pages of the topic, while the introduction of the improved PageRank algorithm to calculate the link priorities and build Hadoop distributed cluster environment to MapReduce distributed computing model in order to achieve efficient crawling topic pages, preferably through experimental verification of the efficiency of the subject reptiles, scalability and reliability.Keywords：topic crawler；Hadoop cluster；Nutch；MapReduce1 引言Nutch是一个开源的垂直搜索引擎，它使用Java语言开发，具有跨平台应用的优点，Nutch作为主题网络爬虫和lucene的结合，功能上极其强悍，每个月数以亿计的网页爬取量，网页搜索的高速，开源的功能剖析都是我们选择研究它的关键因素。
hadoop期末考试总结
hadoop期末考试总结Hadoop是当前最常用的大数据处理框架之一，经常在企业中被使用进行大规模数据处理和分析。
在本次期末考试中，我们主要学习了Hadoop的基本概念、架构和使用方法。
下面是我对期末考试内容的总结和个人感悟。
一、Hadoop的基本概念和架构1.1 Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够对大规模数据进行分布式存储和处理。
它包括了Hadoop Distributed File System（HDFS）用于分布式存储数据，以及MapReduce用于分布式处理数据。
1.2 Hadoop的架构Hadoop的架构包括了以下几个核心组件：- NameNode：负责管理HDFS中的文件和目录，以及存储文件的元数据。
- DataNode：负责存储文件数据和处理文件的读写操作。
- JobTracker：负责调度和监控MapReduce任务。
- TaskTracker：负责执行MapReduce任务的子任务。
- Secondary NameNode：负责定期备份NameNode的元数据。
- Hadoop客户端：负责与Hadoop集群交互，提交和监控作业。
二、Hadoop的使用方法2.1 Hadoop的安装和配置在期末考试中，我们需要熟悉Hadoop的安装和配置方法。
包括了下载Hadoop的安装包，设置环境变量，修改配置文件等步骤。
在安装和配置过程中，需要注意一些常见问题和注意事项，如操作系统的版本兼容性、文件系统的权限设置等。
2.2 Hadoop的常用命令期末考试中，我们需要掌握Hadoop的常用命令，包括了文件和目录的操作命令、HDFS上数据的上传和下载命令、MapReduce作业的提交和监控命令等。
熟练掌握这些命令对于在实际工作中使用Hadoop非常重要。
2.3 编写和执行MapReduce程序在期末考试中，我们需要学习编写和执行MapReduce程序。
我们需要了解MapReduce的编程模型和基本原理，掌握MapReduce程序的开发流程和调试方法。
hadoop实训个人总结与收获
Hadoop实训个人总结与收获引言Hadoop作为大数据处理的核心技术之一，在当前的数据驱动时代扮演了至关重要的角色。
通过参加Hadoop实训，我全面、深入地学习了Hadoop的核心概念、架构和使用方法，并通过实际操作加深了对Hadoop的理解和实践能力。
本文将对我在Hadoop实训中的重要观点、关键发现和进一步思考进行总结。
重要观点Hadoop的核心概念在实训中，我深入学习了Hadoop的核心概念，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce编程模型和YARN资源管理器。
这些核心概念是构建大规模数据处理系统的基础。
HDFS作为一个高容错性的分布式文件系统，可以将大规模数据存储在多个节点上，实现数据的可靠性和高可用性。
MapReduce编程模型则为并行处理大规模数据提供了一个简单而有效的框架，通过将任务分解为多个Map和Reduce阶段，实现了高效的数据处理和计算。
YARN资源管理器则实现了对集群资源的高效调度和分配，提供了更好的资源利用率。
Hadoop生态系统Hadoop不仅仅是一个单独的分布式计算框架，还构建了一个完整的生态系统，涵盖了各种数据处理和存储技术。
在实训中，我接触了一些Hadoop生态系统的重要组件，如HBase、Hive、Sqoop和Flume等。
这些组件分别承担了数据存储、数据仓库、数据导入和数据流等不同的角色。
通过熟悉这些组件的使用方法，我进一步掌握了构建大数据处理系统的能力。
大数据处理的挑战与解决方案实训中，我也认识到了大数据处理所面临的挑战，如数据规模庞大、数据类型多样、数据质量参差不齐等。
面对这些挑战，我们需要采取相应的解决方案。
在Hadoop 中，可以通过横向扩展集群来应对数据规模扩大的需求，通过数据预处理和清洗来提高数据质量，通过多样化的基于Hadoop的工具来处理不同类型的数据。
关键发现分布式计算的优势通过实训，我深刻认识到分布式计算的优势。
分布式计算充分利用了集群中多台计算机的计算能力，将任务分解成多个子任务并行处理，从而显著提高了计算速度和效率。
hadoop集群搭建实验心得
hadoop集群搭建实验心得
Hadoop是一个分布式存储和计算框架，它能够处理大数据集和高并发访问请求。
在实际应用中，我们经常需要搭建Hadoop集群来进行数据处理和分析。
在本次实验中，我成功地搭建了一个Hadoop 集群，并深入了解了其工作原理和配置方法。
首先，我了解了Hadoop集群的基本架构，并熟悉了其各个组件的作用。
在搭建集群过程中，我按照官方文档逐步操作，包括安装并配置Java、Hadoop和SSH等软件环境，以及设置节点间的通信和数据传输。
在实验过程中，我不断调试和优化配置，确保集群的稳定和性能。
通过实验，我了解了Hadoop集群的优缺点和应用场景，以及如何利用Hadoop进行数据处理和分析。
我还学习了Hadoop生态系统中的其他工具和框架，例如Hive、Pig和Spark等，这些工具能够更好地支持数据分析和机器学习等应用。
总的来说，通过本次实验，我深入了解了Hadoop集群的搭建和配置方法，并了解了其应用和发展前景。
我相信这些经验和知识将对我未来的工作和学习有所帮助。
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Hadoop知识点总结
Hadoop知识点总结Hadoop知识点总结1.什么是hadoop?hadoop是⼀个开源软件框架，⽤于存储⼤量数据，并发处理/查询在具有多个商⽤硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。
总之Hadoop包括⼀下内容：HDFS(Hadoop分布式⽂件系统)：允许以⼀种分布式和冗余的⽅式存储⼤量数据。
例如：1GB(即1024MB)⽂本⽂件可以拆分为16*128MB⽂件，并存储在Hadoop集群中的8个不同节点上。
每个分裂可以复制三次，以实现容错，以便如果⼀个节点出现错误的话，也有备份。
HDFS适⽤于顺序的"⼀次写⼊，多次读取"的类型访问。
MapReduce:⼀个计算框架。
它以分布式和并⾏的⽅式处理⼤量的数据，当你对所有年龄>18的⽤户在上述1GB⽂件上执⾏查询时，将会有"8个映射"函数并⾏运⾏，以在其128MB拆分⽂件中提取年龄>18的⽤户，然后"reduce"函数将将会运⾏以将所有单独的输出组合成单个最终结果。
YARN(⼜⼀资源定位器)：⽤于作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop⽣态系统，拥有15多种框架和⼯具，如Sqoop,Flume,Kafka,Pig,Hive,Spark,Impala等以便将数据摄⼊HDFS，在HDFS中转移数据(即变换、丰富、聚合等)，并查询来⾃HDFS的数据⽤于商业智能和分析。
某些⼯具(如Pig和Hive)是MapReduce上的抽象层，⽽Spark和Impala等其他⼯具则是来⾃MapReduce的改进架构/设计，⽤于显著提⾼延迟以⽀持近实时和实时处理2.为什么组织从传统的数据仓库⼯具转移到基于Hadoop⽣态系统的智能数据中⼼？1.现有数据基础设施：主要使⽤存储在⾼端和昂贵硬件中的"structured data，结构化数据"主要处理为ETL批处理作业，⽤于将数据提取到RDBMS和数据仓库系统中进⾏数据挖掘，分析和报告，以进⾏关键业务决策主要处理以千兆字节到兆字节为单位的数据量2.基于Hadoop的更加智能的数据基础设施，其中：结构化(例如RDBMS)，⾮结构化(例如images,PDF,docs)和半结构化(例如logs,XMLs)的数据可以以可扩展和容错的⽅式存储在⽐较便宜的商⽤机器中数据可以存储诸如Spark和Impala之类的⼯具以低延迟的能⼒查询可以存储以兆兆字节到千兆字节为单位的较⼤数据量3.基于Hadoop的数据中⼼的好处是什么？随着数据量和复杂性的增加，提⾼量整体服务⽔平协议。
hadoop学习心得
hadoop学习心得Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
在学习Hadoop的过程中，我深刻体味到了它的强大功能和灵便性。
以下是我对Hadoop学习的心得体味。
首先，Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS是一个可靠性高、可扩展性好的分布式文件系统，它将大规模数据集分散存储在多个计算节点上，实现了数据的冗余备份和高效的并行读写。
MapReduce是一种编程模型，用于将大规模数据集分解为小的数据块，并在分布式计算集群上进行并行处理。
通过将计算任务分发到不同的计算节点上，MapReduce能够高效地处理大规模数据集。
其次，Hadoop生态系统提供了许多与Hadoop集成的工具和框架，如Hive、Pig、HBase和Spark等。
这些工具和框架扩展了Hadoop的功能，使得我们能够更方便地进行数据分析和处理。
例如，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言，使得我们能够以简单的方式进行数据查询和分析。
Pig是一个用于数据分析的高级编程语言，它提供了一套简化的操作符，使得我们能够更轻松地进行数据转换和处理。
HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，它提供了高速的随机读写能力，适合于存储海量的结构化数据。
Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，并能够在内存中高效地进行数据处理。
再次，通过实践和项目应用，我发现Hadoop在大数据处理方面具有许多优势。
首先，Hadoop能够处理海量的数据，能够轻松地处理TB级别甚至PB级别的数据集。
其次，Hadoop具有高可靠性和容错性。
由于数据存储在多个计算节点上，并且备份了多个副本，即使某个节点发生故障，数据仍然可靠地保留在其他节点上。
此外，Hadoop还具有高扩展性和高性能。
我们可以根据需求增加计算节点的数量，从而实现更高的计算能力和处理速度。
hadoop实训报告
hadoop实训报告Hadoop 实训报告一、实训背景随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
Hadoop 作为一个开源的分布式计算框架，能够有效地处理海量数据，因此在数据处理和分析领域得到了广泛的应用。
为了深入了解和掌握 Hadoop 技术，提高自己的大数据处理能力，我参加了本次 Hadoop 实训。
二、实训目的1、熟悉 Hadoop 生态系统的核心组件，包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理框架）等。
2、掌握 Hadoop 集群的搭建和配置方法，能够独立完成集群的部署。
3、学会使用 Hadoop 进行数据的存储、处理和分析，能够编写MapReduce 程序解决实际问题。
4、培养团队合作精神和解决问题的能力，提高自己在大数据领域的实践能力和综合素质。
三、实训环境1、操作系统：CentOS 762、 Hadoop 版本：Hadoop 3213、 Java 版本：JDK 184、开发工具：Eclipse、IntelliJ IDEA四、实训内容（一）Hadoop 集群搭建1、准备工作安装 CentOS 76 操作系统，配置网络、主机名等。
安装 Java 环境，配置 JAVA_HOME 环境变量。
2、安装 Hadoop下载 Hadoop 321 安装包，并解压到指定目录。
配置 Hadoop 环境变量，包括 HADOOP_HOME、PATH 等。
3、配置 Hadoop 集群修改 coresitexml、hdfssitexml、mapredsitexml、yarnsitexml 等配置文件，设置 namenode、datanode、resourcemanager、nodemanager 等相关参数。
启动 Hadoop 集群，包括 namenode 格式化、启动 HDFS、启动YARN 等。
（二）HDFS 操作1、文件上传与下载使用 hadoop fs put 命令将本地文件上传到 HDFS 中。
施磊磊的双周汇报书面版11
双周汇报这两周一直在考虑海量数据的存储问题，看了很多的小论文和大论文，也看了我自己的研究方向的大论文，从里面总结出了一下值得研究的方面，在nutch 的存储方面还是有待改善的，nutch本身的功能很强大，每个月的爬取信息量相当的巨大。
所以这个开元的搜索引擎很值得我现在去研究，阅读过这个开元搜索引擎的源代码，大体意思没问题，在中文分词的源代码方面进行过相关的修改，改过两种中文分词的效果，感觉改过的肯定比没改的好很多。
但是很多的中文分词器的插件并不是非常的完善，还有很多的地方需要我们去修改，特别是针对某些领域的分词，想我现在的研究是垂直搜索引擎就是针对专门的主题进行的分词。
先讲一下nutch吧，Nutch是一个开源的搜索引擎，它使用Java语言开发，具有跨平台应用的优点，Nutch作为网络爬虫和lucene的结合，功能上极其强悍，每个月数以亿计的网页爬取量，网页搜索的高速，开源的功能剖析都是我们选择它的关键因素。
此外基于 Solr的索引和检索功能、Memcached分布式缓存系统、基于Hadoop的MapReduce编程模型和分布式文件系统HDFS，都可以让我们用户可以快速高效地实现运行在数百台乃至数千数万台计算机上，能够在短时间内完成海量数据的计算与分析。
这个是数据存储的背景知识，感觉现在这个方面很火，海量数据的分析、计算、存储的问题很多，怎样高效的进行存储、分析或是计算。
很多的研究者提出很多的方案出来供大家进行更加深入的研究。
但是，随着科学技术的不断发展，网络上信息的规模正在以指数趋势上升。
整个互联网每天都会产生海量的数据，所以Nutch分布式网络爬虫每天爬取到的数据量日益剧增，怎样高效地对爬取到的海量数据进行存储已经成为人们越来越关注的问题。
传统的基于单机或者集中式的数据管理模式已经不适合海量数据的存储。
这个是云计算的一部分，开元的云计算架构平台也是很重要的方面。
暑假里进行了相关的配置和安装，对于这一部分的原理，我也在图书馆看过很多的书籍，大概的原理是了解了，对于很细节的东西还需要仔细的研究，也有很多的研究者提出了关于这方面的改进的方案，我看了感觉还不错。
Hadoop集群配置（最全面总结）
Hadoop集群配置（最全⾯总结）通常，集群⾥的⼀台机器被指定为 NameNode，另⼀台不同的机器被指定为JobTracker。
这些机器是masters。
余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。
这些机器是slaves\1 先决条件1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop2. Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发⾏的Java版本。
3. 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。
2 实验环境搭建2.1 准备⼯作操作系统：Ubuntu部署：Vmvare在vmvare安装好⼀台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。
说明：保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，这样⼏个虚拟机和主机之间可以相互通信。
为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，虚拟机连接设置为桥连。
准备机器：⼀台master，若⼲台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如：10.64.56.76 node1（master）10.64.56.77 node2 （slave1）10.64.56.78 node3 （slave2）主机信息:机器名 IP地址作⽤Node110.64.56.76NameNode、JobTrackerNode210.64.56.77DataNode、TaskTrackerNode310.64.56.78DataNode、TaskTracker为保证环境⼀致先安装好JDK和ssh：2.2 安装JDK#安装JDK$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3这个安装，java执⾏⽂件⾃动添加到/usr/bin/⽬录。
验证 shell命令：java -version 看是否与你的版本号⼀致。
施磊磊 江苏大学硕士论文开题报告--基于Hadoop和HBase的Nutch分布式垂直搜索引擎的研究
Nutch垂直搜索引擎
国内外研究现状
按照信息搜集方法和服务提供方式的不同，搜 索引擎分类：
目录式搜索引擎 全文搜索引擎 元搜索引擎
按照体系结构的不同，搜索引擎的分类：
集中式搜索引擎 分布式搜索引擎
国内外研究现状
张伟的垂直搜索引擎设计与实现一文中对爬虫工具Heritrix 进 行了很深入的研究，就其提供的扩展接口给出了具体的实现 模式，同时对该模式下如何减少无效网页的冗余进行了研究， 实现网页内容抓取的可控性。 刘朋的基于Lucene的垂直搜索引擎关键技术的研究应用一文 中根掘PageRank算法的思想，结合基于文本内容的启发式策 略和基于Web超链分析的策略二者之间的优点，提出了一种 新的主题爬行策略。
垂直搜索引擎中信息重复度比通用搜索引擎更低。 垂直搜索引擎索结果的准确性比通用搜索引擎更高。 垂直搜索引擎相对于通用搜索引擎覆盖率更高。 垂直搜索引擎相对于通用搜索引擎信息的时效性更高。
垂直搜索引擎架构
Nutch垂直搜索引擎
Nutch是一个免费的开源搜索引擎，它使用了Java语言进行开发， 具有跨平台应用的优点。 Nutch作为网络爬虫和lucene的结合，功能上来说极其强悍。 基于Hadoop的MapReduce分布式编程模型和HDFS分布式文件系 统。
研究目标及内容
研究目标
面向中药领域的网络爬虫算法的定制与优化 Nutch网页排序算法的改进
1.
2.
3.
Hadoop分布式集群环境的搭建与配置
分布式数据库HBase和分布式文件系统HDFS的结合
4.
研究目标及内容
hadoop学习总结
Client1 Client2
Name Node
Secondary Name Node
5
4
13 Data Node
5
8
1
4
Data Node
5
4
......
2
3
Data Node
HDFS 的 NameNode 和 DataNode 是和文件存储关系比较大的两个角色。NameNode
是 HDFS 系 统 中 的 管 理 者 ， DataNode 是 HDFS 中 保 存 数 据 的 节 点 。 下 面 我 结 合
Share Knowledge Share Happiness 打开视界，打开世界
我总觉得诗人和旅行者天生有共同的特质：他们一直在追寻着灵魂的升华。在这一过程中， 他们眼里可能看到了人间百态或者是人间天堂，基于此，才有诗之深情之切。这种感知生命 深度的起源，在于视界！
生命的维度远不止时间一维而已，一个多月之前距离现在已经有 30 多天的距离。如果我 们只看年龄，那么我真的比过去大了一个多月。但是，如果把知识这个维度引入生命，那么 一切都会产生奇妙的‘化学反应’。
3
工欲善其事必先利其器
Share Knowledge Share Happiness
Map/Reduce 程序来讲解文件存储在 HDFS 中，如何被运用的过程。
1.1 文件在 HDFS 的存储
我们将文件名为 test.txt（大小为 192MB）文件数据存放在 HDFS 的 http：//localhost： 9010/user/sn/testdata 文件夹下 这时，HDFS 根据 test.txt 的大小和 HDFS 默认的数据快的大小（64MB）进行分片，HDFS 将 test.txt 文件分成 3 片。我们假设这三片的名称为 1,2,3. 我们假设我们的集群有四台机器，一台机器为 master，其他三台为 slave. Master 上的 NameNode 上保存着 Test.txt 的元数据信息，3 台 slave 上保存着 Test.txt 的具体数据信息。 具体如下图所示：
hadoop集群搭建实验心得
hadoop集群搭建实验心得
在学习大数据技术的过程中，hadoop集群搭建是必不可少的环节之一。
我在最近完成了hadoop集群搭建的实验，下面分享一下我的心得体会。
首先，要准备好必要的硬件设备。
一般情况下，hadoop集群的搭建需要至少三台服务器，其中一台用作master节点，另外两台用作slave节点。
在硬件配置上，建议至少每台服务器都有8GB以上的内存，硬盘空间也要充足。
其次，要选择合适的hadoop版本，并进行安装。
在选择hadoop 版本时，要考虑到自己的操作系统和需要的功能。
一般建议选择稳定版本，并且尽量选择与自己操作系统对应的版本。
在安装过程中，要按照官方文档或者教程进行操作，不要随意更改配置。
接下来，需要进行hadoop集群的配置。
这包括了master节点和slave节点的配置，还有各个节点之间的网络配置。
在配置过程中，要仔细阅读官方文档或者教程，了解各个配置项的作用和影响。
此外，还需要注意一些细节问题，比如防火墙和ssh等。
最后，要进行hadoop集群的测试和调试。
这包括了对hadoop的基本操作和功能进行测试，比如上传和下载文件，运行hadoop示例程序等。
在测试过程中，要注意查看日志和错误信息，并及时进行调试和修改。
总之，hadoop集群搭建是一项复杂而重要的工作，需要耐心和细心。
只有在认真学习和实践的基础上，才能够建立起一个稳定、高
效的hadoop集群。
hadoop安装与配置总结与心得
hadoop安装与配置总结与心得安装与配置Hadoop是一个相对复杂的任务，但如果按照正确的步骤进行，可以顺利完成。
以下是我在安装与配置Hadoop 过程中的总结与心得：1. 首先，确保你已经满足Hadoop的系统要求，并且已经安装了Java环境和SSH。
2. 下载Hadoop的压缩包，并解压到你想要安装的目录下。
例如，解压到/opt/hadoop目录下。
3. 配置Hadoop的环境变量。
打开你的.bashrc文件（或者.bash_profile文件），并添加以下内容：```shellexport HADOOP_HOME=/opt/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin```保存文件后，执行source命令使其生效。
4. 配置Hadoop的核心文件。
打开Hadoop的配置文件core-site.xml，并添加以下内容：```xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>```5. 配置Hadoop的HDFS文件系统。
打开Hadoop的配置文件hdfs-site.xml，并添加以下内容：```xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>```这里的dfs.replication属性指定了数据块的副本数量，可以根据实际情况进行调整。
6. 配置Hadoop的MapReduce框架。
nutch2+Hbase+Slor4浅谈--Nutch-2.2.1+Hbase-0.90.4+Slor-4.4.0+Hadoop-1.1.2
浅谈--Nutch-2.2.1+Hbase-0.90.4+Slor-4.4.0+Hadoop-1.1.2组合分布式搜索引擎集群搭建指南介绍Nutch 网络爬虫Hbase 分布式存储系统Solr 搜索服务器版本说明由于Nutch\Hbase\Solr他们都各自做在自己的版本修改,所以配置他们三者有不同的方法.这里也是参考网络文档做了他们最新版本的配置 Nutch版本(2.2.1) apache-nutch-2.2.1-src.tar.gz;由于改版本的Nutch默认的Hbase版本是0.90.4 所以这里就使用的hbase-0.90.4.tar.gz ;同时Nutch默认的Solr版本是3.4.0版本,但由于Solr4与三的版本变化比较大，所以这里我使用的是当前最新的4版本solr-4.4.0.tgz。
apache-nutch-2.2.1-src.tar.gzhbase-0.90.4.tar.gzsolr-4.4.0.tgz下载Nutch 首页/下载地址apache-nutch-2.2.1-src.tar.gzHbase 首页/下载地址hbase-0.90.4.tar.gzSolr 首页/solr/下载地址solr-4.4.0.tgz安装JDK参考：Linux安装JDK安装Hbase单机版的HBase由于Hbase是一个分布式的数据库，所以我们经常与Hadoop联系起来一起用。
可以参考（Hbase入门——安装），但我们在开放中其实未必有条件使用。
使用这里就可以不于hadoop一起使用，使用这里就直接安装单击版的Hbase。
来在官方的安装和使用/book/quickstart.html。
解压hbase-0.90.4.tar.gz先拷贝文件到/usr/local/目录下$ tar xfzhbase-0.90.4.tar.gz$ chmod -R777 hbase-0.90.4编辑 conf/hbase-site.xml在中添加如下内容。
施磊磊的双周汇报书面版5
双周汇报最近一直在研究nutch，版本是0.9 的，各项功能都是很齐全的，最后也是成功的实现了搜索引擎的一般功能，现在感觉在此基础之上要研究一下排序算法。
Nutch现在的发展的版本已经是蛮高的了，0.9的版本也是一个分界线，懂了最基本的功能以后就能实现更多的功能，现在界面能自己修改，和百度相比最重要的差别在于排序的算法方面的东西，这个nutch本身的算法并不是很好，只是类似于google的pagerank算法，看了很多的这方面的论文，改进的都是pagerank的算法，然后进行相关的实验就说是改进了该算法，我感觉这个很搞笑，只是和pagerank本身对比，我认为这个是没有什么可比性的，可以分析很多的论文，看看其他人用的的是什么样的排序算法，做了哪些方面的改进，然后效率提高了多少，也只有这样的实验或是对比才是让人感觉比较合乎逻辑的。
接下来我的重点就放在了排序算法的研究上，当然在其他的方面也是有很多值得我去改进的地方，每个搜索引擎的整体架构方面的算法很多，有很多值得我去完善的地方，下面先简要的介绍一下nutch的整体架构方面的知识点。
1、Apache NutchApache Nutch是一个用于网络搜索的开源框架，它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。
Nutch=lucene+hadoop+爬虫1.1、Nutch的组件结构WebDB:存储网页数据和连接信息Fetch lists:将WebDB所存储的连接分成多个组，来用于分布式检索Fetchers:检索Fetch list中的内容并下载到本地，共有两项输出：分别是连接的update信息和内容contentUpdates:更新WebDB的页面检索状态WebDB、updates、fetch lists和fetchers组成循环结构，不断运行下去，来确保所得到的Web镜像是最新的Content:界面内容，获取内容之后，Nutch便可以根据它来创建索引并执行查询操作Indexers:对目标Content创建索引，当索引内容较大时，可把索引划分成多个索引片段，然后分配给不同的seracher实现并行检索Searchers:实现查询功能的同时也会缓存contentWebservers:有两种角色：1处理用户的交互请求（Nutch Search Client）2从searchers中获取查询结果（HTTP Server）注：fetchers和searchers两个节点所对应的操作可放到分布式环境(hadoop)中去完成，这个方面的实践部分可以试一试，也就是这个分布式的环节使得这个nutch能够应用到我们现在的大数据时代。
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1.下载Nutch-1.6-src.tar.gz /apache/nutch/1.6/将Nutch-1.6-src.tar.gz复制到usr/目录下sudo cp /home/franklin/Documents/apache-nutch-1.6-src.tar.gz /usr/并解压sudo tar -zxf apache-nutch-1.6-src.tar.gz改变apache-nutch-1.6的权限sudo chown hadoop:hadoop apache-nutch-1.62.使用ant对nutch进行编译ant的安装:下载ant-1.9.0 /bindownload.cgi将apache-ant-1.9.0-bin.tar.gz复制到usr下sudo cp /home/franklin/Documents/apache-ant-1.9.0-bin.tar.gz /usr/ 解压之sudo tar -zxf apache-ant-1.9.0-bin.tar.gz配置ant的环境变量sudo gedit /etc/profile加入如下内容export ANT_HOME=/usr/apache-ant-1.9.0在PATH后添加:$ANT_HOME/bin验证ant是否配置成功ant -version出现如下提示即配置成功使用ant对nutch进行编译进入apache-nutch-1.6.0目录下,运行ant命令,就会根据build.xml对nutch进行编译（需要等一段时间，因为要通过网络下载）编译成功总共花了15分钟编译完后会在apache-nutch-1.6.0目录下看到一个runtime目录进入该目录会发现一个local目录和一个deploy目录，一个是本地模式，一个是分布式模式。
很重要的是每次修改配置文件都需要重新ant编译一下3.本地模式下运行nutch的爬虫进行爬取进入runtime/local/conf下配置nutch-site.xmlsudo gedit nutch-site.xml在configuration中加入如下内容：<property><name></name><value>My Nutch Spider</value></property>创建爬虫爬取的Url新建urls目录sudo mkdir urls在urls目录下新建seed.txtsudo touch seed.txt改变seed.txt的读写权限chmod 777 seed.txt写入爬取Urlsudo echo / > seed.txt设置爬取的规则进入apache-nutch-1.6.0/runtime/local/conf目录下sudo gedit regex-urlfilter.txt将这两行内容# accept anything else+.替换为 +^http://([a-z0-9]*\.)*/运行ant重新编译一下开始爬取进入apache-nutch-1.6.0/runtime/local 运行bin/nutch crawl /data/urls/seed.txt -dir crawl -depth 3 -topN 5爬取的过程中出现错误：这是由于上一次运行爬取命令生成了一个不完整的segments/20130434113019造成的，到相应目录下将该文件夹删除即可爬取完毕：在输出结果的文件夹中可以看见：crawldb/ linkdb/ segments/4.分布式模式下运行nutch爬虫进行爬取启动hadoop的所有节点bin/start-all.sh进入apache-nutch-1.6.0/conf下配置nutch-site.xmlsudo gedit nutch-site.xml在configuration中加入如下内容：<property><name></name><value>My Nutch Spider</value></property>将爬取的url复制到hadoop分布式文件系统中设置爬取规则:进入apache-nutch-1.6.0/conf目录下sudo gedit regex-urlfilter.txt将这两行内容# accept anything else+.替换为 +^http://([a-z0-9]*\.)*/运行ant重新编译一下开始爬取进入apache-nutch-1.6.0/runtime/deploy 运行bin/nutch crawl /data/urls/seed.txt -dir crawl -depth 3 -topN 5可以看到爬取任务被提交给hadoop的mapping和reducing通过50030端口可以看到jobtracker运行的状态运行完毕：爬取完毕后可以通过50070查看hadoop的分布式文件系统点击Browse the filesystem：可以看到分布式文件系统下的文件进入该目录下可以看到爬取输出的内容至此所有配置测试完毕。
配置Nutch与Hadoop集群Posted by Rui on May 15, 2011Leave a comment (0)Go to comments前言最近在学习使用开源web抓取工具Nutch, Nutch使用Lucene作为其全文检索引擎，使用Hadoop 提供分布式计算支持。
在这篇文章里我将记录下Nutch 1.2及Hadoop集群的配置方法，本文主要的参考资料来自Nutch官方Wiki中的相关文章《How to Setup Nutch(V1.1) and Hadoop》，地址：/nutch/NutchHadoopTutorial。
准备工作假设我们的集群由4台计算机组成，分别为：cluster01, cluster02, cluster03, cluster04. 将cluster01作为master节点，其它三台作为slave节点。
Nutch的抓取工作也将在cluster01上进行。
首先从官方网站上下载最新版本的Nutch-1.2二进制包，当然也可以直接下载源码自己进行编译工作。
不过为方便起见，我直接使用已编译的二进制包进行部署。
Nutch 已经集成了Hadoop，因此不需要单独下载Hadoop。
建立运行架构当我们在集群中所有的机器上部署完Nutch以后，我们需要通过运行master节点上的start-all.sh 脚本来启动整个集群。
因此必须在所有的机器上建立完全相同的目录结构来发布Nutch。
为了不使用root用户来运行Nutch。
首先在集群中所有的机器上创建nutch用户。
然后在每台机器nutch 用户的主目录/home/nutch下建立如下目录结构：/home/nutch/nutch (Nutch 安装目录)/home/nutch/filesystem （Hadoop文件系统目录）/home/nutch/local （存放用于搜索的本地文件目录）建立完目录结构后，用nutch用户登录到master节点，也就是cluster01上，将下载的Nutch 二进制包解压缩到nutch目录下，编辑hadoop运行环境变量配置文件：cd /home/nutch/nutch/confvim hadoop-env.sh填入以下配置信息：export HADOOP_HOME=/home/nutch/nutchexport JAVA_HOME=/path/to/javaexport HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logsexport HADOOP_SLAVES=${HADOOP_HOME}/conf/slaves接下来，在master节点上创建ssh密钥并将公钥复制到所有slave节点上，这样我们就能不用输入口令的情况下在master节点上用nutch用户ssh登录到slave节点。
cd /home/nutchssh-keygen -t rsa在之后所有询问的提示符时直接回车，直到完成创建密钥。
将生成的公钥另存为authorized_keys 文件。
cd /home/nutch/.sshcp id_rsa.pub authorized_keys用scp命令将authorized_keys文件复制到所有的slave节点上scp /home/nutch/.ssh/authorized_keys nutch@cluster02:/home/nutch/.ssh/authorized_keys 依次使用scp命令将公钥文件复制到cluster03及cluster04上。
可以在master上通过ssh nutch@cluster02来尝试登录cluster02检查密钥是否生效，如果不需要输入口令即可登录，则配置成功。
依次检查所有slave节点的登录状态。
当所有slave节点都配置完成。
我们将开始部署Nutch。
在单台机器上部署NutchNutch与Hadoop的配置文件在nutch/conf下，nutch的配置项可以查看nutch-default.xml，我们如果需要对某些配置项进行配置，可以将相应项目写在nutch-site.xml中，我们可以直接将nutch-default.xml另存为nutch-site.xmlcd /home/nutch/nutch/confcp nutch-default.xml nutch-site.xml需要注意，必须在nutch-site.xml中配置参数的值，这个参数是给抓取的站点识别的爬虫的名称，在http.robots.agents参数中必须将的值放在列表的第一项。
接下来对Hadoop进行配置，新版本中原来hadoop-site.xml配置文件中的内容将分别放在core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml中进行配置。
conf/core-site.xml参数让nutch识别所使用的文件系统，由于我们使用Hadoop，所以必须指向master节点或者hadoop的namenode。
然后配置hadoop的分布式文件系统conf/hdfs-site.xml需要注意的是dfs.replication参数，它的值不能多于集群中的节点数，我们的集群有4个节点，所以我们这里将它的值设为3。
conf/mapred-site.xml在启动hadoop服务器前必须对namenode进行格式化cd /home/nutchbin/hadoop namenode -format接下来，修改conf/master文件，将namenode配置进去vim conf/master内容只有一行，cluster01修改conf/slaves文件：vim conf/slaves将所有slave节点名写入，每个slave节点占一行cluster02cluster03cluster04下一步，在nutch工作目录下创建urls文件，在其中添加一个文本文件，该文本文件为nutch 抓取URL的种子列表mkdir /home/nutch/nutch/urlsvim /home/nutch/nutch/urls/urllist.txt我们先抓取nutch的主页作为测试，在urllist.txt文件中只加入一行配置Nutch抓取过程中的URL过滤规则可以通过编辑conf/crawl-urlfilter.txt文件来实现vim conf/crawl-urlfilter.txt将修改为至此，我们已在NameNode上部署完单个nutch的运行环境。