Hadoop生态圈笔记
hadoop生态圈处理数据的流程
hadoop生态圈处理数据的流程Hadoop生态圈处理数据的流程一、引言Hadoop生态圈是目前最为流行的大数据处理平台之一，它由一系列开源工具和框架组成，可以高效地处理大规模数据。
本文将介绍Hadoop生态圈处理数据的流程。
二、数据采集数据采集是数据处理的第一步，Hadoop生态圈提供了多种方式来采集数据。
其中，最常用的方式是通过Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据。
数据可以从各种来源采集，例如传感器、网站日志、数据库等。
三、数据存储数据存储是Hadoop生态圈的核心组件之一，它使用HDFS来存储数据。
HDFS将数据分割成多个块，并在集群中的多个节点上进行备份，以提高数据的容错性和可靠性。
此外，Hadoop还支持其他存储组件，如HBase和Hive，用于不同类型的数据存储需求。
四、数据处理数据处理是Hadoop生态圈的重要环节，它使用MapReduce来实现分布式计算。
MapReduce将数据分成若干个小任务，并在分布式集群中并行执行，最后将结果合并输出。
通过MapReduce，可以高效地处理大规模数据，并实现各种复杂的数据分析和挖掘操作。
五、数据查询与分析Hadoop生态圈提供了多种工具和框架来进行数据查询和分析。
其中，最常用的是Hive和Pig。
Hive提供了类似于SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上，并进行复杂的查询和分析。
Pig则提供了一种类似于脚本的语言，可以用于数据的提取、转换和加载等操作。
六、数据可视化数据可视化是将处理后的数据以图形化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
Hadoop生态圈提供了多种工具和框架来实现数据可视化，如Tableau和D3.js等。
这些工具可以将数据转化为直观、易于理解的图表和图形，帮助用户更好地理解和分析数据。
七、数据存储与管理在数据处理过程中，需要对数据进行存储和管理。
Hadoop生态圈提供了多种存储和管理工具，如HBase和ZooKeeper等。
01第一章 初识Hadoop大数据技术
第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。
本章的主要内容如下。
（1）大数据技术概述。
（2）Google的三篇论文及其思想。
（3）Hadoop概述。
（4）Hadoop生态圈。
（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。
1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。
19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。
Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。
据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。
2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。
图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。
2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。
19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
Hadoop 生态系统介绍
Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。
Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。
接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。
一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。
HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。
MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。
二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。
Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。
三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。
HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。
四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。
Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。
五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。
Hadoop题库(第1-3-8章)
题库（第一、三、八章）第一章单选题1、大数据的数据量现在已经达到了哪个级别？（ C ）A、GBB、TBC、PBD、ZB2、2003年，Google公司发表了主要讲解海量数据的可靠存储方法的论文是？（ A ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”3、2004年，Google公司发表了主要讲解海量数据的高效计算方法的论文是？（ B ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”4、2006年，Google公司发表了用来处理海量数据的一种非关系型数据库的论文是?（ C ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”5、对于GFS架构，下面哪个说法是错误的？（A）A、GFS Master节点管理所有的文件系统所有数据块。
B、GFS存储的文件都被分割成固定大小的块，每个块都会被复制到多个块服务器上（可靠性）。
块的冗余度默认为3。
黑马程序员hadoop笔记
黑马程序员hadoop笔记Hadoop是当前最流行的大数据处理框架之一，具备高可靠性、高扩展性和高效性等特点。
本文将全面介绍Hadoop的相关内容，包括其基本概念、架构设计、应用场景以及使用方法等。
1. Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算平台，其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架组成。
HDFS采用主从架构，支持海量数据的分布式存储和处理；MapReduce则是一种分布式计算模型，提供了高效的数据处理能力。
2. Hadoop的架构设计Hadoop采用了分布式存储和计算的架构设计，主要包括主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode）组成。
主节点负责管理整个系统的元数据信息，存储在内存中，而工作节点则负责存储和计算任务的执行。
3. Hadoop的应用场景Hadoop广泛应用于大规模数据处理和分析领域。
它可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
常见的应用场景包括日志分析、推荐系统、搜索引擎和数据仓库等。
4. Hadoop的使用方法使用Hadoop进行数据处理通常需要编写MapReduce程序，它由Mapper和Reducer两个组件组成。
Mapper负责将输入数据切分成若干键值对，然后执行相应的逻辑处理；Reducer负责对Mapper的输出结果进行归纳和聚合。
在编写MapReduce程序时，我们需要定义数据的输入和输出路径，并指定Mapper和Reducer的逻辑处理方式。
通过Hadoop提供的命令行工具和API，可以方便地操作Hadoop集群，提交任务并监控任务的执行状态。
本文对Hadoop的概念、架构设计、常见应用场景和使用方法进行了简要介绍。
Hadoop作为一种强大的大数据处理框架，具备高可靠性和高扩展性，适用于处理大规模数据和复杂计算任务。
通过深入学习和掌握Hadoop的知识，我们可以更好地应对现实中的数据挑战，并开展相关的数据分析和应用开发工作。
大数据基础-题库带答案
大数据基础-题库带答案1、通过互联网，查找和了解大数据的产生过程。
答案：2、通过互联网，查找和了解大数据的应用场景（领域）。
答案：3、通过互联网，查找和了解大数据研究的意义。
答案：4、通过互联网查找hadoop集群的组成,根据上课的讲解绘制Hadoop 生态系统的思维导图或者关系图，并简要说明Hadoop生态系统中每一部分的功能。
答案：5、什么是虚拟机，它的作用是什么？答案：6、简述启动和关闭Hadoop集群的方法。
答案：7、简述 HDFS 中 NameNode 和 DataNode 的作用。
答案：8、下面哪个命令可以用于创建HDFS目录/hdfstest/testA、hdfs dfs -mkdir /hdfstest/testB、hdfs dfs -get /hdfstest/testC、hdfs dfs -cat /hdfstest/testD、hdfs dfs -rmdir /hdfstest/test答案： A9、下列哪个命令可以下载HDFS文件/hdfstest/test.txtA、hdfs dfs -put /hdfstest/test.txtB、hdfs dfs -get /hdfstest/test.txtC、hdfs dfs -download /hdfstest/test.txtD、hdfs dfs -move /hdfstest/test.txt答案：B10、删除HDFS上的文件使用的命令是hadoop fs -delete文件名答案：错误11、复制HDFS上的文件可以使用命令hdfs dfs -cp答案：正确12、在HDFS上查看文件内容使用命令hdfs dfs -cat答案：正确13、简述配置windows下Hadoop环境的基本步骤。
答案：14、MapReduce是Hadoop最核心的组件之一。
答案：正确15、MapReduce是一种分布式计算模型。
答案：正确16、MapReduce应用程序一定要用Java来编写。
hadoop的生态体系及各组件的用途
hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。
通过流式数据访问，它提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。
MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。
3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。
它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。
4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。
5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。
6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。
7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。
此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。
HBase 中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
Hadoop生态中的大数据处理与分析
Hadoop生态中的大数据处理与分析第一章介绍Hadoop生态Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源Java框架，用于处理大数据。
Hadoop生态系统是由许多不同的组件组成的，包括Hadoop文件系统（HDFS）、MapReduce、Hive、Pig、HBase等。
每个组件都有不同的目的和特点。
Hadoop生态系统为大数据处理提供了一整套完备的工具。
在Hadoop生态系统中，MapReduce是最常用的一项工具，它提供了分布式的数据处理功能。
在大数据处理中，MapReduce通常用于将大量数据分解为不同的小块，并在不同的节点间并行运算和处理。
第二章大数据的处理与分析大数据处理和分析是指处理大量数据并提取有用信息的过程。
大数据处理和分析可以帮助企业了解其业务、排除风险和改进业务决策。
但是，对于大数据的处理和分析来说，非结构化数据和半结构化数据是一个巨大的挑战。
这时候Hadoop生态系统可以帮助企业解决这个问题。
Hadoop生态系统的组件，如Hive、Pig、Spark和Storm等可以处理非常大的数据集，并提供高效的并行计算。
这些工具可以从海量的数据中提取有用的信息。
Hive和Pig可以将非结构化数据转换成结构化数据，并通过SQL查询进行分析。
Spark和Storm可以通过Stream Processing技术进行数据分析和处理。
Hadoop生态系统可以帮助企业在分析和处理大数据时提高效率并节省成本。
第三章 Hadoop生态系统的组件1. Hadoop文件系统(HDFS)HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件，用于存储和管理大量数据。
在HDFS中，数据被分解为多个块，并分布在不同的服务器上，使得数据存储和处理更加高效。
HDFS提供了高可靠性、高可用性和高扩展性。
HDFS可以容错处理所有的节点故障，同时支持横向扩展。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop生态系统中最常用的一项组件，用于分布式计算。
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。
1+X大数据平台运维初级复习题(附答案)
1+X大数据平台运维初级复习题（附答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、配置 Hadoop 环境变量修改（）文件。
A、vi /etc/hostsB、vi /etc/profileC、vi ~/input/dataD、vi /etc/profiles正确答案：B2、下列命令中(在 zookeeper 安装文件夹的 bin 目录下执行)，哪项是停止 ZooKeeper 的正确命令A、start-stop.shB、start-all.shC、zkServer.sh stopD、zkServer.sh start正确答案：C3、Hadoop配置文件中,hadoop-site.xml显示覆盖hadoop-default.xml 里的内容。
在版本0.20中,hadoop-site.xml被分离成三个XML文件,不包括A、hdfs-site.xmlB、core-site.xmlC、mapred-site.xmlD、conf-site.xml正确答案：D4、Hbase 的主要作用是（）A、是一个分布式的、面向列的开源数据库B、是一种编程模型，用于大规模数据集（大于 1TB）的并行运算C、是 Hadoop 集群当中的资源管理系统模块D、将要储存的文件分散在不同的硬盘上，并记录他们的位置正确答案：A5、关于 Hadoop 单机模式和伪分布式模式的说法，正确的是（）A、两者都起守护进程，且守护进程运行在一台机器上B、单机模式不使用 HDFS，但加载守护进程C、两者都不与守护进程交互，避免复杂性D、后者比前者增加了 HDFS 输入输出以及可检查内存使用情况正确答案：D6、hadoop 平台下检查 h3cu 目录的健康状态采用（）命令A、hadoop fs -lsr /h3cuB、list /h3cuC、find /h3cuD、hdfs fsck /h3cu正确答案：A7、下列命令中(在zookeeper 安装文件夹的 bin 目录下执行)，哪项是停止 ZooKeeper 的正确命令（）A、start-stop.shB、zkServer.sh startC、start-all.shD、zkServer.sh stop正确答案：D8、Client在HDFS上进行文件写入时,namenode根据文件大小和配置情况,返回部分datanode信息,谁负责将文件划分为多个Block,根据DataNode的地址信息,按顺序写入到每一个DataNode块A、ClientB、NamenodeC、DatanodeD、Secondary namenode正确答案：A9、HBase依靠()存储底层数据。
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生态圈各个组件简介
Hadoop⽣态圈各个组件简介Hadoop是⼀个能够对⼤量数据进⾏分布式处理的软件框架。
具有可靠、⾼效、可伸缩的特点。
Hadoop的核⼼是HDFS和MapReduce,HDFS还包括YARN。
1.HDFS(hadoop分布式⽂件系统)是hadoop体系中数据存储管理的他是⼀个基础。
它是⼀个⾼度容错的的系统，能检测和应对硬件故障。
client:切分⽂件，访问HDFS，与之交互，获取⽂件位置信息，与DataNode交互，读取和写⼊数据。
namenode:master节点，在hadoop1.x中只有⼀个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。
DataNode：slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给namenode.secondary namenode:辅助namenode,分担其⼯作量：定期合并fsimage和fsedits,推送给namenode;紧急情况下和辅助恢复namenode,但其并⾮namenode的热备。
2.mapreduce(分布式计算框架)mapreduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算。
其中map对应数据集上的独⽴元素进⾏指定的操作，⽣成键-值对形式中间，reduce则对中间结果中相同的键的所有的值进⾏规约，以得到最终结果。
jobtracker：master节点，只有⼀个管理所有作业，任务/作业的监控，错误处理等，将任务分解成⼀系列任务，并分派给tasktracker. tacktracker:slave节点，运⾏map task和reducetask;并与jobtracker交互，汇报任务状态。
map task:解析每条数据记录，传递给⽤户编写的map()执⾏，将输出结果写⼊到本地磁盘（如果为map-only作业，则直接写⼊HDFS）。
reduce task:从map的执⾏结果中，远程读取输⼊数据，对数据进⾏排序，将数据分组传递给⽤户编写的reduce函数执⾏。
基于大数据的数据处理技术研究
基于大数据的数据处理技术研究近年来，随着社会和科技的不断发展，各种类型的数据不断产生，因此如何处理这些数据已成为一个重要的问题。
随着数据的快速增长，我们需要更加高效的方法来处理这些数据，并从中获取有价值的信息。
这时，基于大数据的数据处理技术的研究就显得尤为重要。
本文将从数据处理的需求出发，探讨基于大数据的数据处理技术。
一、大数据背景下数据处理的需求大数据时代带来了海量的数据，不仅数据量增大，而且数据类型和数据来源也日益多样化，如何准确、迅速地处理这些数据，成了各个行业关注的重点。
大数据处理的主要需求如下：1. 处理效率：显然，数据量巨大，需要极短的时间内完成数据的处理和分析。
2. 数据质量：随着数据的丰富和多样性，数据质量问题也相应增多。
如何从海量的数据中分辨出有用的信息，去掉噪声数据，是大数据处理的关键。
3. 数据挖掘：随着数据量的增大，大数据可以很好地用于数据挖掘。
大数据处理应该能够自动分析，挖掘出数据背后隐藏的规律和信息。
4. 可视化分析：大数据处理需要可视化、直观化的结果，以便人们快速理解和转化为决策。
这些需求决定了基于大数据的数据处理技术的方向和发展方向。
二、基于大数据的数据处理技术1. 分布式计算由于单台机器的计算能力有限，数据量过大时容易出现瓶颈，影响处理速度，因此分布式计算技术成为处理大数据的重要手段。
分布式计算拥有集群计算、云计算、Hadoop等技术支持，可以同时在多台计算机中分配数据处理任务，快速高效地完成数据处理任务。
2. 大数据处理框架大数据处理架构是指技术生态圈中一组相互关联的组件或技术，并且可以整合和组合以支持大规模分布式数据处理。
常见的大数据处理框架如下：⑴ Hadoop生态圈：Hadoop生态圈很长一段时间是大数据处理的主要框架，包含了Hadoop、Hive、Pig、Hbase、ZooKeeper、Mahout等多个项目。
⑵ Spark生态圈：Spark是一个快速通用、大规模数据处理系统。
Hadoop生态圈的技术架构解析
Hadoop生态圈的技术架构解析Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模数据集并且具有可靠性和可扩展性。
Hadoop生态圈是一个由众多基于Hadoop技术的开源项目组成的体系结构。
这些项目包括Hadoop 组件以及其他与Hadoop相关的组件，例如Apache Spark、Apache Storm、Apache Flink等。
这些组件提供了不同的功能和服务，使得Hadoop生态圈可以满足各种不同的需求。
Hadoop生态圈的技术架构可以分为以下几层：1.基础设施层基础设施层是Hadoop生态圈的底层技术架构。
这一层包括操作系统、集群管理器、分布式文件系统等。
在这一层中，Hadoop 的核心技术——分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）占据了重要位置。
HDFS是一种高度可靠、可扩展的分布式文件系统，它可以存储大规模数据集，通过将数据划分成多个块并存储在不同的机器上，实现数据的分布式存储和处理。
此外，Hadoop生态圈还使用了一些其他的分布式存储系统，例如Apache Cassandra、Apache HBase等。
这些系统提供了高可用性、可扩展性和高性能的数据存储和访问服务。
2.数据管理层数据管理层是Hadoop生态圈的中间层技术架构。
这一层提供了数据管理和数据处理的服务。
在这一层中，MapReduce框架是Hadoop生态圈最为重要的组件之一。
MapReduce框架是一种用于大规模数据处理的程序模型和软件框架，它可以将数据分解成多个小任务进行计算，并在分布式环境下执行。
MapReduce框架提供了自动管理任务调度、数据分片、容错等功能，可以处理大规模的数据集。
除了MapReduce框架，Hadoop生态圈中还有其他一些数据管理和数据处理技术，例如Apache Pig、Apache Hive、Apache Sqoop等。
这些组件提供了从数据提取、清洗和转换到数据分析和报告等各个方面的服务。
大数据开发实习报告
大数据开发实习报告一、实习背景与目的随着互联网的快速发展和大数据技术的普及，越来越多的企业开始关注大数据的价值。
在这个背景下，我找到了一家大数据开发公司进行为期三个月的实习，以提高自己在大数据领域的开发能力和实践经验。
本次实习的主要目的是学习大数据技术的应用，掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架，并参与实际项目开发，为今后的职业发展打下坚实基础。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前，我自学了大数据相关的理论知识，包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等大数据处理框架的基本概念和原理。
同时，我还熟悉了Linux操作系统，掌握了基本的数据库操作命令。
2. 实习过程中的学习与实践实习过程中，我参与了公司的项目开发，主要负责数据采集、清洗、存储、分析和可视化等工作。
在项目开发过程中，我学到了以下几点：（1）熟悉Hadoop生态圈：通过实际操作，掌握了Hadoop的搭建、配置和优化方法，了解了MapReduce编程模型，并学会了如何使用HDFS进行大数据的存储和管理。
（2）掌握Spark技术：学习了Spark的基本概念和原理，掌握了Spark SQL、Spark Streaming等组件的使用方法，并通过实际项目锻炼了Spark编程能力。
（3）数据清洗与预处理：掌握了数据清洗的基本方法，如缺失值处理、异常值检测和处理、数据转换等。
在项目实践中，独立完成了数据清洗和预处理工作。
（4）数据分析和可视化：学习了数据分析的基本方法，如描述性统计、关联规则挖掘等。
掌握了可视化工具如ECharts、Tableau等，将分析结果以图表形式展示。
3. 实习成果通过实习，我成功完成了项目开发任务，为公司提供了有价值的数据分析报告。
同时，我的大数据开发能力和实践经验得到了很大提升，为今后的工作打下了坚实基础。
三、实习收获与体会1. 技术提升：通过实习，我掌握了大数据开发的核心技术，如Hadoop、Spark等，提高了自己的技术水平。
实训总结大数据分析报告
一、实训背景随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
为了提高我国大数据分析能力，培养具备大数据分析技能的专业人才，我校开展了大数据分析实训课程。
通过本次实训，旨在使学员掌握大数据分析的基本原理、方法和技术，提高实际应用能力。
二、实训目标1. 了解大数据分析的基本概念、原理和方法；2. 掌握大数据分析工具的使用，如Hadoop、Spark、Python等；3. 学会运用大数据分析技术解决实际问题；4. 提高学员的数据挖掘、数据可视化、数据清洗等方面的能力。
三、实训内容1. 大数据分析基本原理（1）大数据的定义及特点（2）大数据分析的基本流程（3）大数据分析的应用领域2. 大数据分析工具（1）Hadoop生态圈：HDFS、MapReduce、YARN等（2）Spark：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等（3）Python数据分析库：NumPy、Pandas、Matplotlib等3. 大数据分析实践（1）数据采集：从互联网、数据库等渠道获取数据（2）数据清洗：去除重复数据、缺失数据、异常数据等（3）数据预处理：数据转换、数据标准化等（4）数据分析：运用统计方法、机器学习方法等分析数据（5）数据可视化：使用图表、图形等展示数据分析结果四、实训过程1. 理论学习：学员通过课堂讲解、教材学习等方式，了解大数据分析的基本原理和方法。
2. 实践操作：学员在实验室环境下，使用Hadoop、Spark、Python等工具进行实际操作，完成数据采集、清洗、预处理、分析、可视化等任务。
3. 交流讨论：学员之间、学员与教师之间就实训过程中遇到的问题进行交流讨论，共同解决问题。
4. 实训报告撰写：学员根据实训过程，撰写实训报告，总结实训经验和收获。
五、实训成果1. 学员掌握了大数据分析的基本原理和方法，具备一定的数据分析能力。
2. 学员熟悉了Hadoop、Spark、Python等大数据分析工具的使用，能够运用这些工具解决实际问题。
实训数据及结果总结报告
随着我国经济的快速发展和科技的不断进步，大数据、人工智能等新兴技术逐渐成为各个行业发展的关键驱动力。
为了提升学生的实践能力和创新能力，我校信息工程学院于2023年开展了为期一个月的大数据技术实训课程。
本次实训旨在让学生通过实际操作，掌握大数据技术的基本原理、工具和方法，提高学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
二、实训目标1. 理解大数据技术的基本概念、原理和应用场景。
2. 掌握大数据处理和分析的基本工具，如Hadoop、Spark等。
3. 能够运用大数据技术解决实际问题，如数据采集、处理、存储和分析。
4. 提高学生的团队合作能力和沟通能力。
三、实训内容1. 大数据技术基础理论：介绍大数据的定义、特点、发展历程以及大数据技术的基本原理。
2. Hadoop生态圈：学习Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、HBase等基本组件和概念。
3. Spark技术：掌握Spark的架构、原理以及Spark SQL、Spark Streaming等高级功能。
4. 大数据实战项目：通过实际项目，让学生动手实践，解决实际问题。
四、实训过程1. 理论学习：通过课堂讲解、阅读教材、在线学习等方式，使学生掌握大数据技术的基本理论知识。
2. 实践操作：在实验室环境中，学生使用虚拟机进行实践操作，学习使用Hadoop、Spark等工具。
3. 项目实战：学生分组，根据实际需求，选择项目进行实践，如电商数据分析、社交媒体分析等。
4. 成果展示：每个小组完成项目后，进行成果展示和答辩，其他小组进行评审。
1. 学生参与度：本次实训共有100名学生参加，出勤率达到98%。
2. 项目完成情况：共完成10个实战项目，其中9个项目达到预期目标。
3. 学生评价：学生对实训内容的满意度为90%，对实训效果的满意度为85%。
六、实训结果1. 理论知识掌握情况：通过实训，学生对大数据技术的基本概念、原理和应用场景有了深入的理解。
2. 实践操作能力：学生掌握了Hadoop、Spark等大数据处理和分析工具的使用方法，能够独立完成数据采集、处理、存储和分析等任务。
大数据行业实训总结报告
一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动我国经济社会发展的关键要素。
为满足市场需求，提升人才培养质量，我校开展了大数据行业实训课程。
通过为期一个月的实训，学生们对大数据行业有了更深入的了解，以下是对本次实训的总结报告。
二、实训背景1. 实训目的本次实训旨在培养学生对大数据行业的认识，提高学生的实践能力，为今后从事大数据相关工作奠定基础。
2. 实训内容本次实训主要包括以下内容：（1）大数据基础知识：介绍大数据的概念、特点、发展历程及行业应用。
（2）Hadoop生态圈技术：学习Hadoop、Hive、HBase、Spark等大数据处理技术。
（3）数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘、机器学习的基本原理和应用。
（4）大数据可视化：学习大数据可视化技术，如ECharts、D3.js等。
（5）大数据项目实践：以实际项目为背景，进行项目需求分析、设计、开发和实施。
三、实训过程1. 实训准备在实训开始前，教师对实训课程进行了详细规划，并为学生提供了实训教材和参考资料。
同时，学校为学生们配备了高性能服务器和开发环境，确保实训顺利进行。
2. 实训实施（1）理论教学：教师通过课堂讲解、案例分析等形式，使学生们掌握大数据基础知识。
（2）实践教学：在理论教学的基础上，教师指导学生们进行实践操作，让学生们熟练掌握Hadoop生态圈技术、数据挖掘与机器学习、大数据可视化等技术。
（3）项目实践：学生们分组进行项目实践，从需求分析、设计、开发到实施，全面锻炼学生的团队协作能力和项目实施能力。
四、实训成果1. 学生们掌握了大数据基础知识，对大数据行业有了更深入的了解。
2. 学生们熟练掌握了Hadoop生态圈技术、数据挖掘与机器学习、大数据可视化等技术。
3. 学生们在项目实践中提高了团队协作能力和项目实施能力。
4. 学生们对大数据行业的发展前景充满信心，为今后从事大数据相关工作奠定了基础。
五、实训总结1. 实训课程设置合理，教学内容丰富，能够满足学生们的学习需求。
搞懂Hadoop生态系统
01Hadoop概述Hadoop体系也是一个计算框架，在这个框架下，可以使用一种简单的编程模式，通过多台计算机构成的集群，分布式处理大数据集。
Hadoop是可扩展的，它可以方便地从单一服务器扩展到数千台服务器，每台服务器进行本地计算和存储。
除了依赖于硬件交付的高可用性，软件库本身也提供数据保护，并可以在应用层做失败处理，从而在计算机集群的顶层提供高可用服务。
Hadoop核心生态圈组件如图1所示。
图1Haddoop开源生态02Hadoop生态圈Hadoop包括以下4个基本模块。
1）Hadoop基础功能库：支持其他Hadoop模块的通用程序包。
2）HDFS：一个分布式文件系统，能够以高吞吐量访问应用中的数据。
3）YARN：一个作业调度和资源管理框架。
4）MapReduce：一个基于YARN的大数据并行处理程序。
除了基本模块，Hadoop还包括以下项目。
1）Ambari：基于Web，用于配置、管理和监控Hadoop集群。
支持HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog、HBase、ZooKeeper、Oozie、Pig和Sqoop。
Ambari还提供显示集群健康状况的仪表盘，如热点图等。
Ambari以图形化的方式查看MapReduce、Pig和Hive应用程序的运行情况，因此可以通过对用户友好的方式诊断应用的性能问题。
2）Avro：数据序列化系统。
3）Cassandra：可扩展的、无单点故障的NoSQL多主数据库。
4）Chukwa：用于大型分布式系统的数据采集系统。
5）HBase：可扩展的分布式数据库，支持大表的结构化数据存储。
6）Hive：数据仓库基础架构，提供数据汇总和命令行即席查询功能。
7）Mahout：可扩展的机器学习和数据挖掘库。
8）Pig：用于并行计算的高级数据流语言和执行框架。
9）Spark：可高速处理Hadoop数据的通用计算引擎。
Spark提供了一种简单而富有表达能力的编程模式，支持ETL、机器学习、数据流处理、图像计算等多种应用。
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Hadoop：分布式基础架构Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hdfs：hadoop分布式文件系统故障的检测和自动快速恢复，节点自检，数据恢复，保存多个副本，且提供容错机制，副本丢失或宕机自动恢复，默认存3份。
HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。
NameNote名称节点DataNote数据节点简介：如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。
分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。
NameNode：是Master节点，是大领导。
管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。
DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。
负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。
热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。
那么b马上运行代替a的工作。
冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。
那么b不能马上代替a工作。
但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。
fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。
）edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）namenode内存中存储的是=fsimage+edits。
SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage 和edits来进行合并，然后再发送给namenode。
减少namenode的工作量。
工作原理写操作：有一个文件FileA，100M大小。
Client将FileA写入到HDFS上。
HDFS按默认配置。
HDFS分布在三个机架上Rack1，Rack2，Rack3。
a. Client将FileA按64M分块。
分成两块，block1和Block2;b. Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。
c. NameNode节点，记录block信息。
并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。
Block1: host2,host1,host3Block2: host7,host8,host4原理：NameNode具有RackAware机架感知功能，这个可以配置。
若client为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，同client 的节点上；副本2，不同机架节点上；副本3，同第二个副本机架的另一个节点上；其他副本随机挑选。
若client不为DataNode节点，那存储block时，规则为：副本1，随机选择一个节点上；副本2，不同副本1，机架上；副本3，同副本2相同的另一个节点上；其他副本随机挑选。
d. client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。
流式写入过程，1>将64M的block1按64k的package划分;2>然后将第一个package发送给host2;3>host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；4>host1接收完第一个package后，发送给host3，同时接收host2发来的第二个package。
5>以此类推，如图所示，直到将block1发送完毕。
6>host2,host1,host3向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。
如图实线所示。
7>client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。
这样就真完成了。
如图黄色粗实线8>发送完block1后，再向host7，host8，host4发送block2，如图所示。
9>发送完block2后，host7,host8,host4向NameNode，host7向Client 发送通知，如图浅绿色实线所示。
10>client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。
这样就完毕了。
分析，通过写过程，我们可以了解到：①写1T文件，我们需要3T的存储，3T的网络流量贷款。
②在执行读或写的过程中，NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信，确定DataNode活着。
如果发现DataNode死掉了，就将死掉的DataNode上的数据，放到其他节点去。
读取时，要读其他节点去。
③挂掉一个节点，没关系，还有其他节点可以备份；甚至，挂掉某一个机架，也没关系；其他机架上，也有备份。
读操作：读操作就简单一些了，如图所示，client要从datanode上，读取FileA。
而FileA 由block1和block2组成。
那么，读操作流程为：a. client向namenode发送读请求。
b. namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。
block1:host2,host1,host3block2:host7,host8,host4c. block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。
而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取；上面例子中，client位于机架外，那么如果client位于机架内某个DataNode 上，例如,client是host6。
那么读取的时候，遵循的规律是：优选读取本机架上的数据。
MapReduce：并行计算框架Job Tracker,用于超大型数据集的并行运算。
Yarn：Y ARN总体上采用master/slave架构，如图1所示，其中，master被称为ResourceManager，slave被称为NodeManager，ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。
当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManger启动可以占用一定资源的Container。
由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上，并通过一定的隔离机制进行了资源隔离，因此它们之间不会相互影响。
HBase：一个分布式的、面向列的开源数据库JMX监控：从源码中可以看到json的获取可以带有http验证，另外还可以有一个参数叫qry。
这个参数的值就是在获取整个长JSON中每个"name"key所对应的名字。
也就是，可以用http://your_tasktracker:50060/jmx?qry=GarbageCollector,name=PS MarkSweep这种方式来获取关于JVM对内存垃圾回收的处理状态信息。
很简单不是吗？Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，将HQL查询语句转化为MapReduce 作业使用hivesql语句查询如何设置此语句所对的mr任务的jobname 还有默认jobname根据hiveql的生成规则仅只查找相应对应下的job信息就是要用hive jdbc 做一个页面那个页面的功能可以对job任务进行监控如同50030/jobtracker.jsp页面的功能。
一个hiveql语句可能执行多个mr的执行，它们之间有什么关联并且能被找到。
Zookeeper：一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件具体监控指标l CPU/MEM/LOAD的监控l ZK日志目录所在磁盘剩余空间监控l 单机连接数的峰值报警l 单机Watcher数的峰值报警l 节点自检：是指对集群中每个IP所在ZK节点上的PATH:/YINSHI.MONITOR.ALIVE.CHECK 定期进行三次如下流程: 节点连接–数据发布–修改通知–获取数据–数据对比, 在指定的延时内，三次流程均成功视为该节点处于正常状态。
Watch机制我这套系统就是基于方法一实现的。
更多的详情可以参考官方文档。
下面贴一下我们系统的图：这是系统的菜单功能，分别包含了Zookeeper集群配置、集群监控、报警设置以及系统设置等功能。
这里列出了Zookeeper的所有机器的简单概括。
点击IP可以进入到集群的简单概括，可以查看到集群是否运行正常等信息，如下图所示：下图是某一具体机器的所有客户端连接详情：下图是某一具体机器的所有监听目录的详情:这是某一具体机器的图形化监控图：Spark类Hadoop MapReduce的通用并行框架Spark 是在Scala 语言中实现的，它将Scala 用作其应用程序框架Kafka：分布式发布-订阅消息系统Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。
它主要用于处理活跃的流式数据。
开启JMX端口修改bin/kafka-server-start.sh，添加JMX_PORT参数，添加后样子如下if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; thenexport KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"export JMX_PORT="9999"fi通过Jconsole测试时候可以连接监控指标：•kafka.messages_in•.bytes_in•.bytes_out•.bytes_rejected•kafka.replication.isr_expands•kafka.replication.isr_shrinks•kafka.replication.leader_elections•kafka.replication.unclean_leader_elections•kafka.request.fetch.failed•kafka.request.fetch.time.99percentile•kafka.request.fetch.time.avg•kafka.request.handler.avg.idle.pct•kafka.request.metadata.time.99percentile•kafka.request.metadata.time.avg•kafka.request.offsets.time.99percentile•kafka.request.offsets.time.avg•kafka.request.produce.failed•kafka.request.produce.time.99percentile•kafka.request.produce.time.avg•kafka.request.update_metadata.time.99percentile•kafka.request.update_metadata.time.avgKafka Web Console：监控功能较为全面，可以预览消息，监控Offset、Lag 等信息，但存在bug，不建议在生产环境中使用。