Hadoop基础知识培训 PPT
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Hadoop基础知识培训
挖掘算法(Mahout) 搜索(Solr) Sqoop 数据仓库(Hive) 数据库(Hbase) 批处理(Pig) MapReduce Tez Spark Storm
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。
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基础知识培训课件
12
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
PPT学习交流
企业信息化部
16
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
PPT学习交流
企业信息化部
17
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
PPT学习交流
企业信息化部
18
4 HDFS 之漫画容错
PPT学习交流
企业信息化部
5
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
PPT学习交流
企业信息化部
6
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)
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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5
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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6
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技术介绍ppt课件
ppt课件.
18
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19
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4
目录
Hadoop是什么 Hadoop是如何运作的 Hadoop能做什么 大数据时代三架马车
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5
MapReduce
➢ 化大为小 ➢ 化繁为简
开发方式 ✓ 实现map函数 ✓ 实现reduce函数
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6
统计词频
➢ 方法一 写一个小程序遍历整个文件，统计每一个遇到的词的出现次数。
张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将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。
数据存储 Table
每个表对应HDFS上一个目录。 Partition
Hadoop技术介绍
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1
目录
Hadoop是什么 Hadoop是如何运作的 Hadoop能做什么 大数据时代三架马车
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2
前言
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3
Hadoop是由Apache基金会研发的开源 的分布式计算框架和分布式文件系统。是对 Google的MapReduce和GFS的开源实现。
对指定列根据列值进行分区，每个区一个目录。 Bucket
对指定列进行Hash分区，每个区一个目录。 External Table
对应HDFS一个目录路径，删除表，数据不会删除
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15
Hbase (Hadoop DataBase) HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。Hbase依托于Hadoop的HDFS
《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
Page 13
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
Page 16
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入门介绍PPT学习课件
8
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。
30
Thank You
31
17
分布式存储系统HDFS
18
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
19
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
13
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。
30
Thank You
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分布式存储系统HDFS
18
分布式存储系统HDFS
Hdfs文件写入
19
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
13
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》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基础知识培训 ppt课件
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
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
ppt课件
企业信息化部 35
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。
ppt课件
企业信息化部 31
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
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企业信息化部 16
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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企业信息化部 17
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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企业信息化部 18
4 HDFS 之漫画容错
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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企业信息化部 19
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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企业信息化部 33
2 HBase 体系结构
海量数据存储的驱使，具备动态扩展系统容量的需求
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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企业信息化部 35
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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企业信息化部 31
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
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企业信息化部 16
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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企业信息化部 17
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企业信息化部 19
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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企业信息化部 33
2 HBase 体系结构
《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入门基础PPT课件
MapReduce
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（归约）”，和它们的主要思想， 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。 它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 （归约）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。
8
HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储 系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的 分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能 力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系 数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的 是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5
MapReduce
<k1,value1> <k1,value1> <k1,value1> <k1,value1>
Mapper Mapper Mapper Mapper
<k2,value2> <k2,value2> <k2,value2> <k2,value2>
Reducer Reducer
Result
9
Hadoop 1.0
Zooke Hbase eper
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（归约）”，和它们的主要思想， 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。 它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 （归约）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。
8
HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储 系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的 分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能 力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系 数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的 是HBase基于列的而不是基于行的模式。
5
MapReduce
<k1,value1> <k1,value1> <k1,value1> <k1,value1>
Mapper Mapper Mapper Mapper
<k2,value2> <k2,value2> <k2,value2> <k2,value2>
Reducer Reducer
Result
9
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Zooke Hbase eper
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Hadoop是Apache下的一个开源分布式计算平台，以HDFS和MapReduce为核心，提供透明的分布式基础设施，具有高容错性、高伸缩性，可部署在廉价硬件上。Hadoop用于海量数据处理，优势在于方便、弹性、健壮和简单。其生态系统已发展为包含多个项目的软件生态系统，成为大数据处理的标准。Hadoop适用于实时、交互式、非交互式和批处理场景，各场景有不同的可行系统。物理上的Hadoop集群由多台服务器构成，逻辑部署包括主控节点、数据节点等。HDFS是Hadoop的分布式文件系统，提供高度容错性和高吞吐量的数据存储解决方案，大文件存储会被分割为多个blocபைடு நூலகம்。