[大数据]物联网与大数据技术-3

一.Hadoop简介

1.Hadoop介绍

Hadoop是由Apache旗下的开源的分布式计算平台，它可以运行在计算机集群之上，提供可靠的、可扩展的分布计算功能。
Hadoop的核心是分布式文件系统（HDFS）和并行编程框架MapReduce。

2.Hadoop诞生的关键论文

谷歌的三篇论文促进了Hadoop相关技术的发展，因此Doug Cutting开发了Hadoop，被成为“Hadoop之父”。

• 《The Google File System》

Hadoop的HDFS就是基于谷歌的GFS

• 《MapReduce：Simplified Data Process on Large Clusters》

MapReduce是一个分布式计算模型，是典型的“分治思想”。

• 《Bigtable：A Distributed Storage System for Structured Data》

Bigtable是一个管理 大规模结构化数据 而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千台服务器。
值得注意的是，Bigtable不是关系型数据库，但是却沿用了很多关系型数据库的术语。

二.Hadoop发展史

1. 2002年-2004年，以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及Bigtable。
2. 2006年1月，Doug Cutting 加入Yahoo，领导Hadoop的开发。Doug以他儿子的玩具飞象作为了Hadoop的图标，如下。
   

三.Hadoop特点

简称“四高一低”

• 高容错性
  Hadoop文件系统对数据进行了备份，且具有纠错和恢复机制。当服务器故障导致数据出错可以恢复，并继续运行。
• 高扩展性
  利用了计算机集群存储和计算，计算机集群可以任意增加计算机，极大地提高了算力。
• 高效性
• 高可靠性
• 低成本
  可以运行在廉价的商用服务器上

四.Hadoop结构组成

1.HDFS

1. HDFS（Hadoop Distributed File System 分布式文件系统）对外部客户机而言，就像一个传统的分级文件系统，可以创建、删除、移动或重命名文件
   等。
2. HDFS体系结构

组成有Client、NameNode（Active、Stanby状态）、DataNode

3. HDFS写入数据的流程

4. HDFS读取数据的流程

5. HDFS的三个最常见的故障是:
   • 名字节点故障
   • 数据节点故障
   • 网络断开

2.MapReduce

1. MapReduce介绍MapReduce是Hadoop系统的核心组件，由Google的MapReduce系统经过演变而来，主要解决海量大数据计算的，也是众多分布式计算模型中比较流行的一种，可以单独使用，一般配合HDFS一起使用。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。
2. 体系结构
   
3. 体系结构的组成
   • MapReduce主要包含四个组成部分,分别为Client、ResourceManager(JobTracker)、NodeManager(TaskTracker), MRAppMaster。
   • Client：用户可通过Client提供一些接口查看作业的运行状态
   • ResourceManager：向Workers分发应用和配置，负责资源监控和作业调度，向Client提供状态和诊断信息。
   • NodeManager：会周期性地通过Heartbeat将本节点上资源(CPU, 内存，磁盘，网络)的使用情况和任务的运行进度汇报给ResourceManager，同时接收ResourceManager发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等）。
   • MRAppMaster: 按应用分配，用于和ResourceManager协商资源，和NodeManager执行并监督任务。

3.Task执行过程

• Map Task先将对应的split 迭代解析成一个个key/value 对，依次调用用户自定义的map() 函数进行处理，最终将临时结果存放到本地磁盘上, 其中临时数据被分成若干个partition，每个partition被一个Reduce Task 处理。
  
• Reduce Task执行过程分为三个阶段
  • Shuffle阶段：从远程节点上读取Map Task中间结
    果。
  • Sort阶段：按照key对key/value 对进行排序。
  • Reduce阶段:依次读取< key，value list>，调用用
    户自定义的reduce() 函数处理，并将最终结果存到
    HDFS上。

五.Hadoop环境搭建

1.配置Linux环境

• 首先，安装VMware虚拟机
• 在虚拟机中安装Linux环境（CentOs 7）

linux命令如下：

2.JDK安装和测试

• 执行“java –version”进行JDK测试，结果如下：
  

3.Hadoop安装和配置

----步骤如下:----

1. 解压hadoop压缩包
2. 配置Hadoop环境变量
3. 配置Yarn环境变量
4. 配置核心组件文件
5. 配置文件系统 6.
6. 配置yarn-site.xml
7. 配置MapReduce计算框架文件
8. 配置Master的slaves文件

六.Hadoop关键组件

1.Hadoop生态

Hadoop体系结构最底层的是HDFS，它存储了Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce引擎（计算模型），由 JobTrackers TaskTrackers 组成。除此之外，Hadoop体系结构还包括数据仓库Hive、数据流处理Pig、数据挖掘库Mahout和实时分布式数据库Hbase等。

2.组件介绍

• HBase

  • HBase 是Hadoop Database的简称，是一个高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
  • Hbase利用Hadoop中的HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop的MapReduce来处理Hbase中的海量数据，利用ZooKeeper作为协调工具。
    

• Hive

  • 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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，Hive在Hadoop之上提供了数据查询功能，主要解决非关系型数据查询问题。
    
    

• Redis

  • Redis是一种速度非常快的非关系数据库，支持存
    储的 value 类型相对更多，并且支持各种不同方式
    的排序，为了保存效率，数据都是缓存在内存中。
    
    

• Pig

  • Apache Pig是一个高级过程语言，适合于使用Hadoop和MapReduce平台来查询大型半结构化数据集。通过对分布式数据集进行类似SQL的查询，Pig可以简化Hadoop的使用
  • Pig在数据处理中的位置如下
    

• Mahout

  • Mahout简单来说就是一个提供可扩展的机器学习领域经典的算法库，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
  • Mahout实现了聚类、分类、频繁项集挖掘等项目。通过使用Apache Hadoop库，Mahout可以有效地扩展到Hadoop集群或者扩展到云中。
    
    

• ZooKeeper

  • ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高性能的分步式协调管理组件，并提供数据同步服务，这样所有提出请求的客户端就可以得到一致的数据。
  • 典型应用场景是数据发布/订阅、分步式协调/通知、集群管理等。
  • 主要有配置管理、名字服务、分布式锁和集群管理。配置管理指的是在一个地方修改了配置，那么对这个地方的配置感兴趣的所有的都可以获得变更，省去了手动拷贝配置的繁琐，还很好的保证了数据的可靠和一致性，同时它可以通过名字来获取资源或者服务的地址等信息，可以监控集群中机器的变化，实现了类似于心跳机制的功能。
  • Zookeeper的工作架构
    
    
    

• Kafka

  • Kafka是一个高吞吐量的分步式、基于发布/订阅的消息系统，可以处理消费者规模的网站中所有动作流数据。
  • Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理, 以及将数据实时备份到另一个数据中心。
  • Kafka可以有许多的生产者和消费者分享多个主题，将消息以topic为单位进行归纳；Kafka发布消息的程序称producer，也叫生产者，预订topics并消费消息的程序称为consumer，也叫消费者；当Kafka以集群的方式运行时，可以由一个服务或者多个服务组成，每个服务叫做一个broker，运行过程中producer通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息。
    
    

• Flume

  • Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。
    
    

• Sqoop

  • Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（例如MySQL 、Oracle 、Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。Sqoop专为大数据批量传输设计，能够分割数据集并创建Hadoop任务来处理每个区块。
    
    

• Ambari

  • Ambari是Hortonworks开源的Hadoop平台的管理软件，具备Hadoop组件的安装、管理、运维等基本功能，提供Web UI进行可视化的集群管理，简化了大数据平台的安装、使用难度。Ambari通过HDP将Hadoop的组件进行集成，通过栈的形式提供Service的组合使用。