/webhdfs/v1/tmp/httpfs_uhadoop.txt?op=DELETE&user.name=root" ### 2.4 MapReduce Job 以terasort为例,说明如何提交一个MapReduce Job ## • 生成官方terasort input数据集 hadoop jar /home/hadoop/hadoop-examples.jar teragen

# Hadoop 概述 ## 本章内容提要 • Hadoop 的组件 • HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的需求。当涉及数据时，企业中最大的需求 模块。和其他软件栈一样，这些支持文件是一款成功实现的必要条件。而众所周知的文件系统，Hadoop 分布式文件系统，或者说 HDFS，则是 Hadoop 的核心，然而它并不会威胁到你的预算。如果要分析一组数据，你可以使用 MapReduce 中包含的编程逻辑，它提供了在 Hadoop 群集上横跨多台服务器的可扩展性。为实现资源管理，可考虑将 Hadoop YARN 加入到软件栈中，它是面向大数据应用程序的分布式操作系统。 ZooKeeper 绍了用于读取数据的工具，下一步便是用 MapReduce 来处理它。 #### 1.1.3 MapReduce 是什么 MapReduce 是 Hadoop 的一个编程组件，用于处理和读取大型数据集。MapReduce 算法赋予了 Hadoop 并行化处理数据的能力。简而言之，MapReduce 用于将大量数据浓缩为有意义的统计分析结果。MapReduce 可以执行批处理作业，即能在处理过程中多次读取大量数据来产生所需的结果。

YARN ■ MapReduce • Hadoop的未来发展方向 ## Hadoop的历史  ## Hadoop生态系统 数据仓库SQL 机器/深度学习 Batch 任务 流处理 搜索 计算引擎MapReduce 计算引擎Spark 文件存储层 HDFS ## Hadoop 3介绍 • Common JDK 8+ 升级 ■ Classpath隔离 ☑ Shell脚本的重构 • HDFS • YARN • MapReduce ## Classpath隔离 • HADOOP-11656, HDFS-6200 问题：依赖性地狱(Dependency Hell)，版本冲突 解决方案：客户端(client-side • HDFS ■ 纠错码(Erasure Coding) ■ 多个Standby Namenode Datanode内部balance工具 云计算平台的支持 • YARN • MapReduce ## HDFS纠错码(Erasure Coding) ## • 一个简单的例子 |X|Y|X ⊕ Y| |---|---|---| |0|0|0| |0|1|1| |1|0|1| |1|1|0|

向当前节点HDFS写数据 1）测试内容：向 HDFS 集群写 10 个 128M 的文件 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles [atguiqu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop- 更多 Java – 大数据 – 前端 – python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 ## 尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册） 3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3 exec time sec: 20.83 ## 2 ）删除测试生成数据 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean 3）测试结

學術分析結果。調查對象為日、美1萬多人。由於日本國內有許多人相信「A型人做事認真」、「B型人以自我為中心」等血型性格診斷，造 M-MIYA.NET ### Hadoop 1.x 架構 - MapReduce (MRv1) ## 只有一個 JobTracker（Master），可是要管理多個 TaskTracker（Slave）！ 1. Submit Job 2. JT 分派 Task 給 TT bd1d0aa13eb56/p10_1.jpg) ### Hadoop 1.x 架構與限制 ## 比較基本的模組： • Hadoop HDFS (Storage) • Hadoop MapReduce (Computing Engine + Resource Management + Job Scheduling / Monitoring + ...) ## 比較明顯的限制： • 每個 是架構瓶頸，Concurrent Task 大概是 40,000 上下 • HDFS 只能有一個 Namespace，沒辦法分開管控 /sales\ /accounting\ ... • 只能執行 MapReduce Job · ... 弱弱的問一下：台灣有多少企業 Cluster 有這麼大？Task 有這麼多？ ## Java 2014 TW ## 人心不足蛇吞象 Hadoop 的體質（Batch

python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 ## Hadoop发展历史 6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。 7）2005 年 Hadoop 作为 Lucene 的子项目 Nutch 的一部分正式引入 Apache 基金会。 [Image](/uploads/documents/2/7/e/4/27e4356c1f5e2bb3e1e2aef1145f7159/p4_5.jpg) ## Hadoop优势（4高） 尚硅谷 3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。 单台服务器工作 Hadoop101 计算任务 集群工作 Hadoop102 计算子任务 Hadoop103 计算子任务 Hadoop1.x、2.x、3.x区别 MapReduce （计算+资源调度） MapReduce（计算） Yarn（资源调度） HDFS（数据存储） HDFS（数据存储） Common（辅助工具） Common（辅助工具） Hadoop1\.x组成 Hadoop2.x组成 在 Hadoop1.x 时代，Hadoop 中的 MapReduce 同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。

据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率（ROI）。 ## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 配Hadoop后都会得到高性能、高度可扩展的数据集成平台。 事实上，MapReduce的设计宗旨并非是对海量数据进行高性能处理，而是为了实现细粒度的容错。这种差异可能会使整体性能和有效性降低一个数量级乃至更多。 Hadoop Yet Another Resource Negotiator(YARN) 纳入了MapReduce的资源管理功能，并将它们内置其中，这样需要在Hadoop群集间动态执行 本机Hadoop应用程序来实现，而且不会影响MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为产品路线图的一部分。 开始集成之旅以前，请务必了解MapReduce的性能限制，以及数据集成供应商在解决这类问题方面的差异。请在“Themis: An I/O-Efficient MapReduce”一文中了解更多信息，文中对该主题进行了详细讨论：http://bit

2 1.1 系统概述 ..... 2 1.2 环境概述 ..... 2 1.3 HADOOP 软件简介 ..... 2 1.4 HDFS 架构原理 ..... 2 1.5 MAPREDUCE 介绍 ..... 3 1.6 YARN 介绍 ..... 4 2 HADOOP 软件适配 ..... 4 2.1 解压 HADOOP 软件 ..... 4 2.2 配置文件修改 放宽了（relax）POSIX 的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 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，而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。 ### 1.4 HDFS 架构原理 HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File ### 1.5 MapReduce 介绍 MapReduce 是一种计算模型，该模型可以将大型数据处理任务分解成很多单个的、可以在服务器集群中并行执行的任务，而这些任务的计算结果可以合并在一起来计算最终的结果。简而言之，Hadoop Mapreduce 是一个易于编程并且能在大型集群（上千节点）快速地并行得处理大量数据的软件框架，以可靠，容错的方式部署在商用机器上。MapReduce 这个术语来自两个基本的数据转换操作：map

ts/9/8/b/3/98b3d2ca5ab52d44cfe0bd9d7d1dfbef/p16_9.jpg) “Greenplum能够让企业在两个方面同时达到最满意的效果：供程序员使用的MapReduce以及供数据库管理使用的SQL。”  可以比以往更快地获取查询结果 - 在数据增长的同时确保高性能分析 ## Greenplum ## 统一的分析处理功能 - 为数据仓库、市场、ELT、文本挖掘、统计运算提供统一的平台 - 可以使用SQL、MapReduce、R等在所有层次上对任何数据进行并行分析 ## Greenplum数据引擎体系 MPP （海量并行处理） “完全不共享” 体系 并行查询规划和调度 网络互连  ## MapReduce ![Image

计算和 IO 吞吐上不能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google 的两篇著名论文发表后引起业界的关注，一篇是关于 GFS 分布式文件系统，另外一篇是关于 MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网行业特别是搜索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 ![Image](/uploads/documents/3/b/9/4/3b9493d73fc9 以太网）组建的X86集群在整体上提供的计算能力已大幅高于传统SMP主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好的成长性。 问题来了，在 X86 集群上实现自动的并行计算，无论是后来的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分布式计算思想，Greenplum 实现了基于数据库的分布式数据存储和 再进一步看，Master-Slave 架构在业界的大数据分布式计算和云计算体系中被广泛应用，大家可以看到，现在主流分布式系统都是采用 Master-Slave 架构，包括：Hadoop FS、Hbase、MapReduce、Storm、Mesos……无一例外都是 Master-Slave 架构。相反，采用 MultipleActive Master 的软件系统，需要消耗更多资源和机制来保证元数据一致性和全局事务