hadoop概述及集群搭建
hadoop核心组件概述及hadoop集群的搭建
hadoop核⼼组件概述及hadoop集群的搭建什么是hadoop？ Hadoop 是 Apache 旗下的⼀个⽤ java 语⾔实现开源软件框架，是⼀个开发和运⾏处理⼤规模数据的软件平台。
允许使⽤简单的编程模型在⼤量计算机集群上对⼤型数据集进⾏分布式处理。
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。
狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架，它的核⼼组件有：1. hdfs（分布式⽂件系统）（负责⽂件读写）2. yarn（运算资源调度系统）(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)3. MapReduce（分布式运算编程框架）扩展：关于hdfs集群： hdfs集群有⼀个name node(名称节点)，类似zookeeper的leader(领导者)，namenode记录了⽤户上传的⼀些⽂件分别在哪些DataNode上，记录了⽂件的源信息(就是记录了⽂件的名称和实际对应的物理地址)，name node有⼀个公共端⼝默认是9000，这个端⼝是针对客户端访问的时候的，其他的⼩弟(跟随者)叫data node，namenode和datanode会通过rpc进⾏远程通讯。
Yarn集群： yarn集群⾥的⼩弟叫做node manager，MapReduce程序发给node manager来启动，MapReduce读数据的时候去找hdfs(datanode)去读。
(注：hdfs集群和yarn集群最好放在同⼀台机器⾥)，yarn集群的⽼⼤主节点resource manager负责资源调度，应(最好)单独放在⼀台机器。
⼴义上来说，hadoop通常指更⼴泛的概念--------hadoop⽣态圈。
当下的 Hadoop 已经成长为⼀个庞⼤的体系，随着⽣态系统的成长，新出现的项⽬越来越多，其中不乏⼀些⾮ Apache 主管的项⽬，这些项⽬对 HADOOP 是很好的补充或者更⾼层的抽象。
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的大数据处理平台搭建与部署
基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据处理平台的搭建与部署对于企业和组织来说至关重要，而Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其搭建与部署显得尤为重要。
本文将介绍基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署的相关内容。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够高效地处理大规模数据。
它由Apache基金会开发，提供了一个可靠、可扩展的分布式系统基础架构，使用户能够在集群中使用简单的编程模型进行计算。
三、大数据处理平台搭建准备工作在搭建基于Hadoop的大数据处理平台之前，需要进行一些准备工作： 1. 硬件准备：选择合适的服务器硬件，包括计算节点、存储节点等。
2. 操作系统选择：通常选择Linux系统作为Hadoop集群的操作系统。
3. Java环境配置：Hadoop是基于Java开发的，需要安装和配置Java环境。
4. 网络配置：确保集群内各节点之间可以相互通信。
四、Hadoop集群搭建步骤1. 下载Hadoop从Apache官网下载最新版本的Hadoop压缩包，并解压到指定目录。
2. 配置Hadoop环境变量设置Hadoop的环境变量，包括JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。
3. 配置Hadoop集群编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等，配置各个节点的角色和参数。
4. 启动Hadoop集群通过启动脚本启动Hadoop集群，可以使用start-all.sh脚本启动所有节点。
五、大数据处理平台部署1. 数据采集与清洗在搭建好Hadoop集群后，首先需要进行数据采集与清洗工作。
通过Flume等工具实现数据从不同来源的采集，并进行清洗和预处理。
2. 数据存储与管理Hadoop提供了分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，同时可以使用HBase等数据库管理工具对数据进行管理。
hadoop基本架构和工作原理
hadoop基本架构和工作原理Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。
它能够使用廉价的硬件来搭建集群，同时还提供了高度可靠性和容错性。
Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。
1. Hadoop CommonHadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。
Hadoop集群的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。
2. HDFSHadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。
它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集群中的多个节点间分布式存储。
HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。
HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。
3. MapReduceHadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。
它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。
在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。
总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。
它充当的角色是一个调度员，它会将不同的任务分发到集群中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。
Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。
TaskTracker是每个集群节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。
Hadoop技术的基础原理和实践
Hadoop技术的基础原理和实践近年来，随着数据规模的不断增大，传统的关系型数据库已经无法满足海量数据的处理需求，因此大数据技术逐渐成为了当下最为热门的技术领域之一。
而作为大数据技术的代表之一，Hadoop技术已经逐渐成为了企业所必备的技术之一。
本文将介绍Hadoop技术的基础原理和实践。
一、Hadoop技术概述Hadoop是一种分布式的数据处理框架，其最重要的特点是可横向扩展。
Hadoop有两个核心组件：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（简称HDFS）和分布式计算框架MapReduce。
HDFS是Hadoop的核心数据存储系统，它使用分布式文件系统的概念来存储海量数据。
Hadoop的HDFS将数据分布到不同的节点上存储，保证了数据的备份和容错能力。
另外一个核心组件MapReduce是一个实现分布式计算的框架，它能将大量的数据分成若干个小的数据块，然后在多台计算机上并行处理。
这种处理方式能有效地提高数据处理的效率以及减少资源消耗。
二、Hadoop技术的基本原理1.数据存储Hadoop的数据存储可以使用HDFS进行分布式存储。
HDFS将数据分为若干块，每个数据块默认为128MB。
HDFS将这些数据块分别分布到各个数据节点中存储，保证了数据的可靠性和安全性。
2.数据处理Hadoop使用MapReduce来实现数据处理。
其工作流程如下：① Map阶段Map阶段是指将原始数据进行切割和转化，转化成可供Reduce 处理的中间结果。
通常需要在Map阶段定义具体的Map函数来描述数据的输入、映射和输出。
② Reduce阶段Reduce阶段是指对Map的输出结果进行处理的阶段。
Reduce 函数能够对Map函数的输出进行整合来生成最终结果。
3.分布式计算Hadoop的分布式计算能力是通过Hadoop集群中各个节点之间的协调和通信来实现的。
在Hadoop中每个任务都会由一个或多个Worker节点运行，他们可以分别处理不同的数据块，之后再将结果汇总到一起。
hardoop教学大纲
hardoop教学大纲Hadoop教学大纲随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，成为了处理海量数据的重要工具。
对于学习Hadoop的人来说，掌握其核心概念和技术是非常重要的。
本文将围绕Hadoop教学大纲展开，帮助读者了解Hadoop的基本知识和应用。
一、Hadoop概述1.1 Hadoop的起源和发展1.2 Hadoop的特点和优势1.3 Hadoop在大数据处理中的应用场景二、Hadoop核心组件2.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS）2.1.1 HDFS的架构和工作原理2.1.2 HDFS的数据读写和容错机制2.2 Hadoop分布式计算框架（MapReduce）2.2.1 MapReduce的基本原理和编程模型2.2.2 MapReduce的任务调度和数据处理流程2.3 Hadoop集群管理器（YARN）2.3.1 YARN的架构和功能2.3.2 YARN的资源调度和作业管理三、Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统的概述3.2 Hadoop的相关工具和组件3.2.1 Hadoop的数据导入和导出工具3.2.2 Hadoop的数据存储和查询工具3.2.3 Hadoop的数据处理和分析工具四、Hadoop的安装和配置4.1 Hadoop的安装环境和前期准备4.2 Hadoop的安装步骤和配置文件4.3 Hadoop集群的搭建和管理五、Hadoop应用开发5.1 Hadoop编程模型和API介绍5.2 Hadoop的数据输入和输出格式5.3 Hadoop的开发工具和调试技巧5.4 Hadoop的性能调优和优化策略六、Hadoop的实际应用6.1 Hadoop在互联网行业的应用案例6.2 Hadoop在金融行业的应用案例6.3 Hadoop在医疗行业的应用案例6.4 Hadoop在其他领域的应用前景七、Hadoop的未来发展7.1 Hadoop的发展趋势和挑战7.2 Hadoop与人工智能的结合7.3 Hadoop在边缘计算中的应用7.4 Hadoop生态系统的扩展和创新总结：通过本文对Hadoop教学大纲的论述，我们可以了解到Hadoop的概述、核心组件、生态系统、安装配置、应用开发以及实际应用等方面的知识。
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。
- 1 -。
Hadoop 搭建
（与程序设计有关）
课程名称：云计算技术提高
实验题目：Hadoop搭建
Xx xx：0000000000
x x:xx
x x：
xxxx
2021年5月21日
实验目的及要求：
开源分布式计算架构Hadoop的搭建
软硬件环境：
Vmware一台计算机
算法或原理分析（实验内容）：
Hadoop是Apache基金会旗下一个开源的分布式存储和分析计算平台，使用Java语言开发，具有很好的跨平台性，可以运行在商用（廉价）硬件上，用户无需了解分布式底层细节，就可以开发分布式程序，充分使用集群的高速计算和存储。
三．Hadoop的安装
1.安装并配置环境变量
进入官网进行下载hadoop-2.7.5, 将压缩包在/usr目录下解压利用tar -zxvf Hadoop-2.7.5.tar.gz命令。同样进入 vi /etc/profile 文件，设置相应的HADOOP_HOME、PATH在hadoop相应的绝对路径。
4.建立ssh无密码访问
二．JDK安装
1.下载JDK
利用yum list java-1.8*查看镜像列表；并利用yum install java-1.8.0-openjdk* -y安装
2.配置环境变量
利用vi /etc/profile文件配置环境，设置相应的JAVA_HOME、JRE_HOME、PATH、CLASSPATH的绝对路径。退出后，使用source /etc/profile使环境变量生效。利用java -version可以测试安装是否成功。
3.关闭防火墙并设置时间同步
通过命令firewall-cmd–state查看防火墙运行状态；利用systemctl stop firewalld.service关闭防火墙；最后使用systemctl disable firewalld.service禁止自启。利用yum install ntp下载相关组件，利用date命令测试
《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置
19
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
20
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
21
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
22
Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
23
Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
24
Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
25
Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称 节点和数据节点位于不同机 器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>
Hadoop集群的搭建方法与步骤
Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。
搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。
本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。
一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。
Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。
每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。
二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。
这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。
安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。
三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。
下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。
确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。
四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。
2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。
然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。
接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。
最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。
-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。
点击完成。
-->点击确定。
3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。
这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。
4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。
可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。
同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。
可以参照下图的/dev/sda1。
下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。
sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。
mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。
hadoop集群建设方案
hadoop集群建设方案如何构建一个Hadoop集群。
Hadoop集群的构建是一个复杂的过程，涉及到硬件设备的选择、网络连接的配置、软件环境的搭建等诸多方面。
本文将从集群规模、硬件设备、操作系统、网络连接、Hadoop软件的安装与配置等方面，一步一步地介绍如何构建一个Hadoop集群。
一、集群规模的确定在构建Hadoop集群之前，首先需要确定集群规模，即集群中节点的数量。
集群规模的确定需要考虑到数据量的大小、负载的情况以及可承受的成本等因素。
一般来说，至少需要3个节点才能构建一个功能完善的Hadoop 集群，其中一个作为主节点（NameNode），其余为从节点（DataNode）。
二、硬件设备的选择在选择硬件设备时，需要考虑到节点的计算性能、存储容量以及网络带宽等因素。
对于主节点，需要选择一台计算性能较高、内存较大的服务器，通常选择多核CPU和大容量内存。
对于从节点，可以选择较为经济实惠的服务器或者PC机，存储容量要满足数据存储的需求，同时要保证网络带宽的充足。
三、操作系统的配置在构建Hadoop集群之前，需要在每个节点上安装操作系统，并设置网络连接。
一般推荐选择Linux 操作系统，如CentOS、Ubuntu 等。
安装完成后，需要配置每个节点的域名解析、主机名以及网络连接，确保各个节点之间能够相互通信。
四、网络连接的配置在构建Hadoop集群过程中，节点之间需要进行网络连接的配置。
可以使用以太网、局域网或者云服务器等方式进行连接。
在网络连接的配置过程中，需要设置IP地址、子网掩码、网关等参数，确保各个节点之间的通信畅通。
五、Hadoop软件的安装与配置Hadoop软件的安装与配置是构建Hadoop集群的关键步骤。
在每个节点上，需要安装并配置Hadoop软件，包括Hadoop的核心组件和相关工具。
安装Hadoop软件可以通过源码编译安装或者使用预编译的二进制包安装。
安装完成后，还需要进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。
大数据--Hadoop集群环境搭建
⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。
它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。
通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。
Hadoop主要包含三个模块：HDFS模块：HDFS负责⼤数据的存储，通过将⼤⽂件分块后进⾏分布式存储⽅式，突破了服务器硬盘⼤⼩的限制，解决了单台机器⽆法存储⼤⽂件的问题，HDFS是个相对独⽴的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。
YARN模块：YARN是⼀个通⽤的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce⾥NameNode负载太⼤和其他问题⽽创建的⼀个框架。
YARN是个通⽤框架，不⽌可以运⾏MapReduce，还可以运⾏Spark、Storm等其他计算框架。
MapReduce模块：MapReduce是⼀个计算框架，它给出了⼀种数据处理的⽅式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。
它只适⽤于⼤数据的离线处理，对实时性要求很⾼的应⽤不适⽤。
多相关信息可以参考博客：。
本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。
注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。
⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。
hadoop介绍讲解
hadoop介绍讲解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式系统。
它的目标是处理大规模数据集。
Hadoop可以更好地利用一组连接的计算机和硬件来存储和处理海量数据集。
Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。
以下是hadoop的详细介绍。
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop的分布式文件系统。
HDFS将大量数据分成小块并在多个机器上进行存储，从而使数据更容易地管理和处理。
HDFS适合在大规模集群上存储和处理数据。
它被设计为高可靠性，高可用性，并且容错性强。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop中的计算框架。
它分为两个阶段：Map和Reduce。
Map阶段将数据分为不同的片段，并将这些片段映射到不同的机器上进行并行处理，Reduce阶段将结果从Map阶段中得到，并将其组合在一起生成最终的结果。
MapReduce框架根据数据的并行处理进行拆分，而输出结果则由Reduce阶段组装而成。
3. Hadoop生态系统Hadoop是一个开放的生态系统，其包含了许多与其相关的项目。
这些项目包括Hive，Pig，Spark等等。
Hive是一个SQL on Hadoop工具，用于将SQL语句转换为MapReduce作业。
Pig是另一个SQL on Hadoop工具，它是一个基于Pig Latin脚本语言的高级并行运算系统，可以用于处理大量数据。
Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它减少了MapReduce 的延迟并提供了更高的数据处理效率。
4. Hadoop的优点Hadoop是一个灵活的、可扩展的与成本优势的平台，它可以高效地处理大规模的数据集。
同时，它的开放式和Modular的体系结构使得其在大数据环境下无论是对数据的处理还是与其他开发者的协作都非常便利。
5. 总结Hadoop是一个很好的大数据处理工具，并且在行业中得到了广泛的应用。
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。
大数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1）
⼤数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1） 关于⼤数据，⼀看就懂，⼀懂就懵。
⼀、简介 Hadoop的平台搭建，设置为三种搭建⽅式，第⼀种是“单节点安装”，这种安装⽅式最为简单，但是并没有展⽰出Hadoop的技术优势，适合初学者快速搭建；第⼆种是“伪分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的核⼼组件，但是并没有真正展⽰出Hadoop的技术优势，不适⽤于开发，适合学习；第三种是“全分布式安装”，也叫做“分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的所有功能，适⽤于开发，提供了Hadoop的所有功能。
⼆、介绍Apache Hadoop 2.7.3 该系列⽂章使⽤Hadoop 2.7.3搭建的⼤数据平台，所以先简单介绍⼀下Hadoop 2.7.3。
既然是2.7.3版本，那就代表该版本是⼀个2.x.y发⾏版本中的⼀个次要版本，是基于2.7.2稳定版的⼀个维护版本，开发中不建议使⽤该版本，可以使⽤稳定版2.7.2或者稳定版2.7.4版本。
相较于以前的版本，2.7.3主要功能和改进如下： 1、common： ①、使⽤HTTP代理服务器时的⾝份验证改进。
当使⽤代理服务器访问WebHDFS时，能发挥很好的作⽤。
②、⼀个新的Hadoop指标接收器，允许直接写⼊Graphite。
③、与Hadoop兼容⽂件系统（HCFS）相关的规范⼯作。
2、HDFS： ①、⽀持POSIX风格的⽂件系统扩展属性。
②、使⽤OfflineImageViewer，客户端现在可以通过WebHDFS API浏览fsimage。
③、NFS⽹关接收到⼀些可⽀持性改进和错误修复。
Hadoop端⼝映射程序不再需要运⾏⽹关，⽹关现在可以拒绝来⾃⾮特权端⼝的连接。
④、SecondaryNameNode，JournalNode和DataNode Web UI已经通过HTML5和Javascript进⾏了现代化改造。
3、yarn： ①、YARN的REST API现在⽀持写/修改操作。
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。
标准hadoop集群配置
标准hadoop集群配置Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，由Apache基金会开发。
它提供了一个可靠的、高性能的数据处理平台，可以在大规模的集群上进行数据存储和处理。
在实际应用中，搭建一个标准的Hadoop集群是非常重要的，本文将介绍如何进行标准的Hadoop集群配置。
1. 硬件要求。
在搭建Hadoop集群之前，首先需要考虑集群的硬件配置。
通常情况下，Hadoop集群包括主节点（NameNode、JobTracker）和从节点（DataNode、TaskTracker）。
对于主节点，建议配置至少16GB的内存和4核以上的CPU；对于从节点，建议配置至少8GB的内存和2核以上的CPU。
此外，建议使用至少3台服务器来搭建Hadoop集群，以确保高可用性和容错性。
2. 操作系统要求。
Hadoop可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和Mac OS。
然而，由于Hadoop是基于Java开发的，因此建议选择Linux作为Hadoop集群的操作系统。
在实际应用中，通常选择CentOS或者Ubuntu作为操作系统。
3. 网络配置。
在搭建Hadoop集群时，网络配置非常重要。
首先需要确保集群中的所有节点能够相互通信，建议使用静态IP地址来配置集群节点。
此外，还需要配置每台服务器的主机名和域名解析，以确保节点之间的通信畅通。
4. Hadoop安装和配置。
在硬件、操作系统和网络配置完成之后，接下来就是安装和配置Hadoop。
首先需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。
然后，根据官方文档的指导，配置Hadoop的各项参数，包括HDFS、MapReduce、YARN等。
在配置完成后，需要对Hadoop集群进行测试，确保各项功能正常运行。
5. 高可用性和容错性配置。
为了确保Hadoop集群的高可用性和容错性，需要对Hadoop集群进行一些额外的配置。
例如，可以配置NameNode的热备份（Secondary NameNode）来确保NameNode的高可用性；可以配置JobTracker的热备份（JobTracker HA）来确保JobTracker的高可用性；可以配置DataNode和TaskTracker的故障转移（Failover）来确保从节点的容错性。
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分布式存储
读取数据 写入数据文件 系统源自服务器A 服务器B 服务器C
分布式存储
3：到从节点直接读取数据
1：请求查看数据
2：返回数据 所在的节点信息
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml <configuration>
<property> <name></name> <value>yarn</value>
</property> </configuration>
我们经常听到的名词：
金融大数据 医疗大数据 智慧城市
数据正在一点一滴的改变着我们的生活。
大数据的典型应用场景
地图-实时路况 电商平台-推荐系统 贷款平台-个人征信系统
Part 04
hadoop的数据管理
hadoop的数据管理
hadoop的数据管理，主要包括hadoop的分布式文件系统HDFS、分布式数 据库HBase和数据仓库工具Hive的数据管理
验证集群是否启动成功
执行jps命令，能看到下面进程就说明启动成功
分布式集群环境搭建
集群规划
主节点：hadoop100 从节点：hadoop101、hadoop102 hadoop100 namenode、resourcemanager、secondarynamenode hadoop101 datanode、nodemanager hadoop102 datanode、nodemanager
第二种：单独启动hdfs【web端口50070】和yarn【web端口8088】的相关进程
启动：sbin/start-hdfs.sh sbin/start-yarn.sh 停止：sbin/stop-hdfs.sh sbin/stop-yarn.sh 每次重新启动集群的时候使用
第三种：单独启动某一个进程
价值性。这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比 例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型 的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、 人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识，并运用于农业、金融、 医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
yarn-site.xml
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property>
</configuration>
mapred-site.xml
Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算平台。 Hadoop是Apache Lucene创始人道格 卡丁(Doug Cutting)创建 的，Lucene是一个应用广泛的文本搜索系统库。Hadoop起源于开 源网络搜索引擎Apache Nutch，后者本身也是Lucene项目的一部 分。
大数据的发展前景
世界著名未来学家托夫勒曾说改变这个世界的力量有三种，暴力、知识、 金钱。而如今我们的世界正在被第四种力量改变，那就是大数据。
目前大数据已经广泛应用各种行业，在金融、互联网、电信、交通物流、 零售、医疗健康、人力资源、影视娱乐、广告营销、能源、政府决策、公 共服务、农业等领域都得到了较为深入的应用。
hadoop概述及集群搭建
目录
hadoop概述 hadoop1 vs hadoop2 架构对比 大数据的发展前景 hadoop的数据管理 hadoop环境搭建-【伪分布+集群】
前言-概念、名词科普
Apache基金会
是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织，软件行业的”红十字会”
Part 05
hadoop环境搭建
hadoop集群物理分布
单节点物理结构
伪分布环境搭建
准备linux环境【ip、java、hostname、hosts、iptables、chkconfig、ssh、免密码登录】
依赖环境
jdk1.8
下载地址：
官网下载地址：https:///dist/hadoop/common/hadoop-2.7.5/
slaves
localhost
格式化hdfs
bin/hdfs namenode -format 格式化操作不能重复执行。 如果一定要重复格式化，带参数-force即可。
详细启动脚本介绍
第一种：全部启动集群所有进程
启动：sbin/start-all.sh 停止：sbin/stop-all.sh
主节点 (服务器)
3：到从节点直接读取数据
从节点A 从节点B 从节点C
分布式计算
注意区别：移动数据 和 移动计算
数据节点
计算程序
数据节点
计算程序
数据节点
计算程序
第一阶段
汇总程序
第二阶段
hadoop版本介绍
目前，hadoop已经演变为大数据计算的代名词，形成了一套完善的大数据 计算的生态系统，所以针对hadoop也出现了很多版本
</configuration>
hdfs-site.xml
# 集群中1个从节点，所以这个副本参数只能设置为1。 <configuration>
<property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value>
</property> </configuration>
可靠性(Reliable):hadoop能够自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败 后能够自动地重新部署(redeploy)计算任务.
hadoop生态圈介绍
Part 02
hadoop1 v2 hadoop2
hadoop1 vs hadoop2架构对比
Part 03
大数据的发展前景
大数据的4V特征
hadoop组件介绍
hadoop是一个统称，目前hadoop主要包含三大组件
hdfs：是一个分布式存储框架，适合海量数据存储 mapreduce：是一个分布式计算框架，适合海量数据计算 yarn：是一个资源调度平台，负责给计算框架分配计算资源
Hadoop 2.x
MapReduce
Others
单节点资源的管理
mapreduce架构分析
mapreduce是一个编程模型，它是分布式运行的，由两个阶段组成：Map 和Reduce
Map阶段是一个独立的程序，有很多个节点同时运行，每个节点处理一部分数据。 Reduce阶段也是一个独立的程序，在这先把reduce理解为一个单独的聚合程序即可。
hadoop特点
扩容能力(Scalable)：能可靠(reliably)地存储和处理PB级别的数据。如果数 据量更大，存储不下了,再增加节点就可以了。
成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器集群来分发以及处理 数据.这些服务器集群可达数千个节点。
高效率(Efficient):通过分发计算程序,hadoop可以在数据所在节点上(本地)并 行地(parallel)处理他们,这使得处理非常的迅速
修改hosts、hostname、免密码登录
基本的配置可以参考伪分布安装 注意：针对免密码登录功能需要配置主节点可以免密登录到从节点【还需要保证主节点能够免密码登录自己】 注意：需要保证集群的各个节点时间同步 ntpdate -u
主节点，最多可以有2个：ResourceManager 从节点，有很多个: NodeManager
ResourceManager负责
集群资源的分配与调度 MapReduce、Storm、Spark、Flink等应用，必须实现ApplicationMaster接口，才能被
RM管理
NodeManager负责
一般认为，大数据主要具有以下四个方面的典型特征：规模性（Volume） 、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）,即所谓的“４ Ｖ”
规模性：大数据的特征首先就体现为“数量大”，存储单位从过去的GB到TB，直至 PB、EB。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
Apache hadoop
官方版本
Cloudera hadoop(CDH)
使用下载最多的版本，稳定，有商业支持(收费)，在Apache的基础上打上了一些patch。 推荐使用。
HortonWorks(HDP)
基于Apache的版本进行了集成，结合Ambari可以实现平台化快速安装部署。
yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8 export YARN_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/yarn
core-site.xml
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop100:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/data/hadoop_repo</value> </property>