大数据笔记汇总

### Hadoop 入门 #### 1.4 Hadoop简介 **1.4.1 前言** Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它最初由Apache基金会开发，并逐渐成为大数据处理领域的重要工具之一。Hadoop的核心是两个组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。 **1.4.2 Hadoop的应用场景** Hadoop被广泛应用于各种大数据处理场景中，包括但不限于： - **数据分析**：如日志分析、市场趋势分析等。 - **搜索引擎**：处理网页爬虫数据，构建索引。 - **科学计算**：进行大规模的数据模拟和实验。 - **机器学习**：训练大规模的机器学习模型。 - **数据仓库**：构建企业级的数据仓库系统。 **1.5 Hadoop集群部署安装** 部署Hadoop集群通常涉及以下几个步骤： 1. **环境准备**：包括操作系统的选择、硬件配置、网络设置等。 2. **单机安装**：在每台服务器上安装Java环境，并配置Hadoop环境变量。 3. **配置文件修改**：根据集群需求修改`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`等配置文件。 4. **格式化HDFS**：通过`hdfs namenode -format`命令初始化HDFS文件系统。 5. **启动服务**：启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等服务。 6. **验证集群**：通过Hadoop自带的测试脚本或Web界面验证集群是否正常运行。 ### HDFS **2.1 HDFS的Shell操作** HDFS提供了丰富的命令行工具，用于管理文件系统的各个方面，例如： - `hadoop fs -ls /`: 列出根目录下的所有文件和目录。 - `hadoop fs -put localfile /`: 将本地文件上传到HDFS。 - `hadoop fs -get /remotefile .`: 从HDFS下载文件到本地。 - `hadoop fs -rm /remotefile`: 删除HDFS上的文件。 **2.2 HDFS的概念和特性** HDFS的主要特点包括： - **高容错性**：自动复制数据块到多个节点，确保数据安全。 - **可扩展性**：能够支持成千上万台服务器组成的集群。 - **大规模数据集**：适合存储TB甚至PB级别的数据。 - **简单的接口**：提供简单的文件接口，易于使用。 **2.3 HDFS的Java操作** 除了Shell命令外，Hadoop还提供了Java API来操作HDFS。这使得开发者可以直接在Java程序中读写文件，实现更复杂的逻辑。 **2.4 HDFS的工作机制** HDFS主要由三类节点组成：NameNode、DataNode和Secondary NameNode。其中，NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问；DataNode负责存储实际的数据块；Secondary NameNode帮助NameNode执行周期性的合并操作。 **2.5 NameNode工作机制** NameNode是HDFS的核心组件之一，其主要职责包括： - 维护文件系统的命名空间。 - 管理文件块映射信息。 - 接收客户端的文件系统操作请求。 **2.6 DataNode工作机制** DataNode是数据的实际存储节点，它的主要功能包括： - 存储数据块。 - 向NameNode报告存储状态。 - 执行客户端或NameNode发起的数据块创建、删除等指令。 **2.7 一些补充** 为了提高性能和可靠性，HDFS采用了多种技术手段，比如： - 数据块的副本机制。 - 心跳机制，用于监控DataNode的状态。 - 客户端缓存机制，减少与NameNode的交互次数。 ### 深入HDFS源码 **3.1 HDFS读数据流程** 当客户端请求读取文件时，HDFS会经历以下步骤： 1. 客户端向NameNode请求文件元数据。 2. NameNode返回包含文件块信息的列表。 3. 客户端直接与DataNode通信，读取数据块。 4. 如果客户端读取过程中断开连接，可以从最近的DataNode继续读取。 **3.2 HDFS写数据流程** 写入过程与读取类似，但顺序相反： 1. 客户端向NameNode请求写入新文件。 2. NameNode返回可用的DataNode列表。 3. 客户端将数据块写入DataNode。 4. 写入成功后，客户端通知NameNode更新文件系统的元数据。 **3.3 Hadoop的RPC框架** Hadoop利用RPC框架实现各个组件之间的通信。RPC（Remote Procedure Call Protocol）是一种协议，允许一个程序调用另一个地址空间中的过程，就像调用本地子程序一样。 ### MapReduce入门 **4.1 为什么需要MapReduce** MapReduce是一种编程模型，用于简化并行处理大量数据集的任务。它具有以下优势： - **简单易用**：提供了一种直观的方式将数据处理任务分解为map和reduce阶段。 - **高容错性**：自动处理节点故障，确保任务的连续执行。 - **水平扩展**：可以轻松地增加更多的机器来处理更大的数据集。 **4.2 MapReduce程序运行演示** MapReduce程序的典型运行流程包括： 1. 分割原始数据集为小块。 2. Map任务并行处理这些小块。 3. 将中间结果按照key进行分区和排序。 4. Reduce任务并行处理每个分区的数据。 5. 最终输出结果。 **4.3 MapReduce编程规范** 编写MapReduce程序需要遵循一定的规则： - **Mapper**：将输入数据转换为键值对的形式。 - **Reducer**：对中间结果进行汇总处理。 - **Combiner**：可选组件，在Reduce阶段之前对中间结果进行局部聚合。 **4.4 WordCount示例编写** WordCount是最经典的MapReduce示例之一，用于统计文本文件中每个单词出现的次数。具体实现如下： 1. **Mapper**：读取文本文件的每一行，将其拆分成单词，并为每个单词生成键值对（单词，1）。 2. **Reducer**：接收键值对流，按单词分组，并计算每个单词的总出现次数。 **4.5 MapReduce程序提交运行模式及debug方法** MapReduce程序可以在不同的环境中运行： - **本地运行模式**：适用于调试和测试，所有的处理都在单个JVM中完成。 - **集群运行模式**：适用于生产环境，程序会在分布式环境中执行。 对于调试，可以通过以下方式进行： - **查看日志文件**：检查每个任务的输出信息。 - **使用YARN UI**：查看任务的执行状态和性能指标。 - **使用Debug工具**：如Hadoop自带的调试工具。 ### MapReduce高级特性 **5.1 Partitioner编程** Partitioner的作用是在Map和Reduce之间分配数据。通常，它会根据键值对的键来决定数据应该发送到哪个Reducer。 **5.2 MapReduce的排序** MapReduce提供了多种排序机制： - **Partial Sorting**：数据在各个Reducer内部进行局部排序。 - **Total Sorting**：所有数据在最终输出前进行全局排序。 - **Secondary Sorting**：基于键值对中的主键和次键进行排序。 **5.3 Shuffle详解** Shuffle是MapReduce中的一个关键过程，涉及到中间数据的传输、分区、排序等操作。Shuffle过程可以分为三个阶段： 1. **Map输出**：Map任务处理完数据后，将输出写入磁盘。 2. **合并和排序**：将多个小文件合并成较大的文件，并进行排序。 3. **Reduce拉取数据**：Reduce任务从Map任务所在的节点拉取数据，并进行进一步处理。 **5.4 MR程序Map任务数的规划机制** Map任务的数量直接影响到整个程序的执行效率。通常，Map任务的数量取决于输入文件的大小以及Hadoop的配置参数。 **5.5 MapReduce的Join算法** MapReduce支持多种Join操作，包括但不限于： - **Map-Side Join**：如果两个输入文件较小，可以将它们都加载到内存中进行Join操作。 - **Reduce-Side Join**：如果输入文件较大，则需要通过Reduce阶段进行Join。 **5.6 MapReduce的DistributedCache** DistributedCache允许在MapReduce任务中共享额外的文件，如词典文件或配置文件。这些文件会被分发到集群中的各个节点，供Map和Reduce任务使用。 ### Yarn集群 **7.1 Yarn产生的原因** 随着Hadoop的发展，单一的MapReduce框架无法满足日益增长的需求。YARN（Yet Another Resource Negotiator）应运而生，它作为Hadoop 2.0的核心组件，提供了资源管理和调度的功能。 **7.2 Yarn的架构** YARN主要由以下几个组件组成： - **ResourceManager**：集群资源管理器，负责整个集群的资源管理和调度。 - **NodeManager**：单个节点上的代理，负责管理容器、监控资源使用情况等。 - **ApplicationMaster**：负责协调和管理具体的应用程序。 **7.3 Yarn运行application的流程** YARN运行一个应用程序的流程大致如下： 1. **提交应用程序**：客户端提交应用程序及相关资源到ResourceManager。 2. **资源申请**：ApplicationMaster向ResourceManager申请资源。 3. **资源分配**：ResourceManager根据策略分配资源。 4. **任务执行**：NodeManager启动容器并执行任务。 **7.4 MapReduce程序向yarn提交执行的流程分析** MapReduce程序在YARN上的执行流程与普通MapReduce类似，但涉及到YARN的资源管理机制： 1. **提交应用程序**：提交MapReduce程序及其依赖到YARN。 2. **启动ApplicationMaster**：ApplicationMaster申请资源并启动Map和Reduce任务。 3. **任务执行**：NodeManager执行具体的Map和Reduce任务。 ### Zookeeper **8.1 Hadoop-SP问题及HA解决思路** Hadoop-SP问题指的是单点故障问题。为了解决这个问题，引入了ZooKeeper作为集群协调工具，实现Hadoop集群的高可用性。 **8.2 Zookeeper简介** ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于解决分布式系统中的常见问题，如命名服务、配置维护、集群管理等。 **8.3 Zookeeper集群搭建** 搭建ZooKeeper集群通常需要： 1. **环境准备**：选择合适的服务器，安装必要的软件。 2. **配置文件修改**：编辑`zoo.cfg`文件，指定服务器ID、端口等信息。 3. **启动服务**：在每台服务器上启动ZooKeeper服务。 **8.4 Zookeeper演示测试** ZooKeeper提供了客户端工具，用于测试集群的功能，如创建节点、获取数据等。 ### HBase基础 **10.1 Hbase数据库介绍** HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，基于Google的Bigtable论文设计。它利用Hadoop HDFS作为底层存储系统，提供了高可靠性和高性能的大规模数据存储能力。 **10.2 Hbase集群结构** HBase集群主要由以下几个组件构成： - **HMaster**：负责协调HBase集群中的各项活动。 - **RegionServer**：存储数据的服务器。 - **Region**：表被分割成的区域，每个Region包含多个列族。 **10.3 Hbase集群搭建** 搭建HBase集群需要经过以下步骤： 1. **环境准备**：确保所有服务器已经安装了Hadoop和Java环境。 2. **配置HBase**：修改`hbase-site.xml`等配置文件。 3. **格式化HBase**：初始化HBase的元数据表。 4. **启动服务**：启动HMaster和RegionServer服务。 **10.4 命令行演示** HBase提供了丰富的命令行工具，用于操作数据表，例如： - `create 'tablename', 'cf'`：创建表。 - `put 'tablename', 'rowkey', 'cf:qualifier', 'value'`：插入数据。 - `get 'tablename', 'rowkey'`：获取数据。 - `scan 'tablename'`：扫描表中的所有数据。 **10.5 Hbase代码开发** HBase提供了Java API，开发者可以通过编写Java程序来操作HBase表。主要包括： - **插入数据**：使用`Put`对象将数据写入表中。 - **获取数据**：使用`Get`对象获取指定的数据。 - **扫描数据**：使用`Scan`对象扫描表中的数据。 ### HBase高级应用 **11.1 Hbase应用案例看行键设计** HBase的应用案例中，行键的设计至关重要。一个好的行键设计能够显著提升数据访问的性能。例如： - **时间序列数据**：按照时间戳顺序设计行键，便于快速检索某个时间范围内的数据。 - **用户行为分析**：根据用户ID和行为类型组合设计行键，方便按用户或行为进行查询。 **11.2 Hbase和mapreduce结合** HBase和MapReduce可以结合使用，实现更高效的数据处理： - **从Hbase中读取数据写入HDFS**：使用HBase InputFormat读取数据，然后通过MapReduce程序处理后写入HDFS。 - **从HDFS中读取数据写入Hbase**：通过MapReduce程序处理HDFS中的数据，再使用HBase OutputFormat将结果写回HBase。 以上内容涵盖了从Hadoop的基础知识到高级应用的各个方面，希望能够帮助读者深入了解Hadoop生态系统的核心技术和实践方法。