hadoop学习 大数据Hadoop快速入门教程
1、hadoop生态概况
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点
Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce,常用模块架构如下
2、HDFS
源自谷歌的GFS论文，发表于2013年10月，HDFS是GFS的克隆版，HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障
HDFS简化了文件一致性模型，通过流式数据访问，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，它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器
3、Mapreduce
源自于谷歌的MapReduce论文，用以进行大数据量的计算，它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分
4、HBASE（分布式列存数据库）
源自谷歌的Bigtable论文，是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化的数据可伸缩，高可靠，高性能分布式和面向列的动态模式数据库
5、zookeeper
解决分布式环境下数据管理问题，统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等
6、HIVE
由Facebook开源，定义了一种类似sql查询语言，将SQL转化为mapreduce任务在Hadoop上面执行
7、flume
日志收集工具
8、yarn分布式资源管理器
是下一代mapreduce，主要解决原始的Hadoop扩展性较差，不支持多种计算框架而提出的，架构如下
9、spark
spark提供了一个更快更通用的数据处理平台，和Hadoop相比，spark可以让你的程序在内存中运行
10、kafka
分布式消息队列，主要用于处理活跃的流式数据
11、Hadoop伪分布式部署
目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个，都是国外厂商，分别是
1、Apache原始版本
2、CDH版本，对于国内用户而言，绝大多数选择该版本
3、HDP版本
这里我们选择CDH版本hadoop-2.6.0-cdh5.8.2.tar.gz，环境是CentOS7.1，jdk需要1.7.0_55以上
[[email protected] ~]# useradd hadoop
我的系统默认自带的java环境如下
[[email protected] ~]# ll /usr/lib/jvm/
total 12
lrwxrwxrwx. 1 root root 26 Oct 27 22:48 java -> /etc/alternatives/java_sdk
lrwxrwxrwx. 1 root root 32 Oct 27 22:48 java-1.6.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.6.0
drwxr-xr-x. 7 root root 4096 Oct 27 22:48 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root 34 Oct 27 22:48 java-1.6.0-openjdk.x86_64 -> java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root 32 Oct 27 22:44 java-1.7.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0
lrwxrwxrwx. 1 root root 40 Oct 27 22:44 java-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0_openjdk
drwxr-xr-x. 8 root root 4096 Oct 27 22:44 java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root 32 Oct 27 22:44 java-1.8.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0
lrwxrwxrwx. 1 root root 40 Oct 27 22:44 java-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0_openjdk
drwxr-xr-x. 7 root root 4096 Oct 27 22:44 java-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64
lrwxrwxrwx. 1 root root 34 Oct 27 22:48 java-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_openjdk
lrwxrwxrwx. 1 root root 21 Oct 27 22:44 jre -> /etc/alternatives/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root 27 Oct 27 22:44 jre-1.6.0 -> /etc/alternatives/jre_1.6.0
lrwxrwxrwx. 1 root root 38 Oct 27 22:44 jre-1.6.0-openjdk.x86_64 -> java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root 27 Oct 27 22:44 jre-1.7.0 -> /etc/alternatives/jre_1.7.0
lrwxrwxrwx. 1 root root 35 Oct 27 22:44 jre-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.7.0_openjdk
lrwxrwxrwx. 1 root root 52 Oct 27 22:44 jre-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64 -> java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root 27 Oct 27 22:44 jre-1.8.0 -> /etc/alternatives/jre_1.8.0
lrwxrwxrwx. 1 root root 35 Oct 27 22:44 jre-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.8.0_openjdk
lrwxrwxrwx. 1 root root 48 Oct 27 22:44 jre-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64 -> java-1.8.0-openjdk-1.8.0.31-2.b13.el7.x86_64/jre
lrwxrwxrwx. 1 root root 29 Oct 27 22:44 jre-openjdk -> /etc/alternatives/jre_openjdk
[[email protected] ~]# cat /home/hadoop/.bashrc
增加如下环境变量
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export HADOOP_PREFIX=/opt/hadoop/current
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HTTPS_CATALINA_HOME=${HADOOP_PREFIX}/share/hadoop/httpfs/tomcat
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
export YARN_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
export HTTPS_CONFIG=/etc/hadoop/conf
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin
我们将Hadoop安装在/opt/hadoop目录下面，建立如下软连接，配置文件放在/etc/hadoop/conf目录下面
[[email protected] hadoop]# ll current
lrwxrwxrwx 1 root root 21 Oct 29 11:02 current -> hadoop-2.6.0-cdh5.8.2
做好如下授权
[[email protected] hadoop]# chown -R hadoop.hadoop hadoop-2.6.0-cdh5.8.2
[[email protected] hadoop]# chown -R hadoop.hadoop /etc/hadoop/conf
CDH5新版本的Hadoop启动服务脚步位于$HADOOP_HOME/sbin目录下面，启动服务有如下
namenode
secondarynamenode
datanode
resourcemanger
nodemanager
这里以Hadoop用户来进行管理和启动Hadoop的各种服务
[[email protected] etc]# cd /etc/hadoop/conf/
[[email protected] conf]# vim core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop1</value>
</property>
</configuration>
格式化namenode
[[email protected] conf]# cd /opt/hadoop/current/bin
[[email protected] bin]# hdfs namenode -format
启动namenode服务
[[email protected] bin]# cd /opt/hadoop/current/sbin/
[[email protected] sbin]# ./hadoop-daemon.sh start namenode
[[email protected] sbin]$ ./hadoop-daemon.sh start datanode
查看服务启动情况
namenode启动完成后，就可以通过web界面查看状态了，默认端口是50070，我们访问测试下
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