大数据学习之Hadoop快速入门

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。
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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
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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

 

[root@hadoop1 ~]# useradd hadoop

 

我的系统默认自带的java环境如下

1.  
   [root@hadoop1 ~]# ll /usr/lib/jvm/
2.  
   total 12
3.  
   lrwxrwxrwx. 1 root root 26 oct 27 22:48 java -> /etc/alternatives/java_sdk
4.  
   lrwxrwxrwx. 1 root root 32 oct 27 22:48 java-1.6.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.6.0
5.  
   drwxr-xr-x. 7 root root 4096 oct 27 22:48 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.34.x86_64
6.  
   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
7.  
   lrwxrwxrwx. 1 root root 32 oct 27 22:44 java-1.7.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0
8.  
   lrwxrwxrwx. 1 root root 40 oct 27 22:44 java-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.7.0_openjdk
9.  
   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
10.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 32 oct 27 22:44 java-1.8.0 -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0
11.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 40 oct 27 22:44 java-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_1.8.0_openjdk
12.  
    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
13.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 34 oct 27 22:48 java-openjdk -> /etc/alternatives/java_sdk_openjdk
14.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 21 oct 27 22:44 jre -> /etc/alternatives/jre
15.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 27 oct 27 22:44 jre-1.6.0 -> /etc/alternatives/jre_1.6.0
16.  
    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
17.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 27 oct 27 22:44 jre-1.7.0 -> /etc/alternatives/jre_1.7.0
18.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 35 oct 27 22:44 jre-1.7.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.7.0_openjdk
19.  
    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
20.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 27 oct 27 22:44 jre-1.8.0 -> /etc/alternatives/jre_1.8.0
21.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 35 oct 27 22:44 jre-1.8.0-openjdk -> /etc/alternatives/jre_1.8.0_openjdk
22.  
    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
23.  
    lrwxrwxrwx. 1 root root 29 oct 27 22:44 jre-openjdk -> /etc/alternatives/jre_openjdk

[root@hadoop1 ~]# cat /home/hadoop/.bashrc 增加如下环境变量

1.  
   export java_home=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
2.  
   export classpath=.:$java_home/jre/lib/rt.jar:$java_home/lib/dt.jar:$java_home/lib/tools.jar
3.  
   export path=$path:$java_home/bin
4.  
   export hadoop_prefix=/opt/hadoop/current
5.  
   export hadoop_mapred_home=${hadoop_prefix}
6.  
   export hadoop_common_home=${hadoop_prefix}
7.  
   export hadoop_hdfs_home=${hadoop_prefix}
8.  
   export hadoop_yarn_home=${hadoop_prefix}
9.  
   export https_catalina_home=${hadoop_prefix}/share/hadoop/httpfs/tomcat
10.  
    export hadoop_conf_dir=/etc/hadoop/conf
11.  
    export yarn_conf_dir=/etc/hadoop/conf
12.  
    export https_config=/etc/hadoop/conf
13.  
    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

[root@hadoop1 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

[root@hadoop1 hadoop]# chown -r hadoop.hadoop hadoop-2.6.0-cdh5.8.2

[root@hadoop1 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

 

[root@hadoop1 etc]# cd /etc/hadoop/conf/

[root@hadoop1 conf]# vim core-site.xml 

1.  
   <configuration>
2.  
    
3.  
   <property>
4.  
   <name>fs.defaultfs</name>
5.  
   <value>hdfs://hadoop1</value>
6.  
   </property>
7.  
    
8.  
    
9.  
   </configuration>
10.  
     
11.  
    格式化namenode
12.  
    [root@hadoop1 conf]# cd /opt/hadoop/current/bin
13.  
    [root@hadoop1 bin]# hdfs namenode -format
14.  
     
15.  
    启动namenode服务
16.  
    [root@hadoop1 bin]# cd /opt/hadoop/current/sbin/
17.  
    [root@hadoop1 sbin]# ./hadoop-daemon.sh start namenode
18.  
    [hadoop@hadoop1 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