Hadoop基础教程，核心概念与实践要点有哪些？-杰瑞科技汇

Hadoop基础教程

第一章：初识Hadoop
（图片来源网络，侵删）
- 1 什么是大数据？
- 2 Hadoop的定义与起源
- 3 Hadoop的核心思想：分而治之
- 4 Hadoop生态系统概览
- 5 Hadoop的应用场景
- 6 本章小结
第二章：Hadoop核心架构
- 1 Hadoop三大核心组件
- 2 HDFS (Hadoop Distributed File System)
  - 2.1 设计目标与架构
  - 2.2 NameNode 与 DataNode
  - 2.3 数据块、副本与机架感知
  - 2.4 HDFS的读写流程
- 3 YARN (Yet Another Resource Negotiator)
  - 3.1 设计目标与架构
  - 3.2 ResourceManager 与 NodeManager
  - 3.3 ApplicationMaster
  - 3.4 YARN的工作流程
- 4 MapReduce
  - 4.1 核心思想：分而治之
  - 4.2 Map阶段与Reduce阶段
  - 4.3 一个简单的WordCount实例
- 5 Hadoop生态系统组件
  - 5.1 数据采集：Flume, Sqoop
  - 5.2 数据仓库：Hive
  - 5.3 数据查询：HBase, Impala
  - 5.4 资源调度与工作流：Oozie
  - 5.5 机器学习：Mahout, Spark
- 6 本章小结
第三章：Hadoop环境搭建
- 1 环境准备
  - 1.1 硬件与操作系统要求
  - 1.2 软件依赖 (Java, SSH)
  - 1.3 网络配置
- 2 Hadoop安装模式
  - 2.1 单机模式
  - 2.2 伪分布式模式
  - 2.3 完全分布式模式
- 3 伪分布式环境搭建详细步骤
  - 3.1 下载与解压
  - 3.2 配置环境变量
  - 3.3 修改核心配置文件 (core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml, mapred-site.xml)
  - 3.4 格式化HDFS
  - 3.5 启动与验证集群
- 4 本章小结
第四章：HDFS操作实践
- 1 HDFS Shell命令
  - 1.1 文件与目录操作 (ls, mkdir, rm, mv)
  - 1.2 文件上传与下载 (put, get)
  - 1.3 查看文件内容 (cat, text)
  - 1.4 查看磁盘使用情况 (df, du)
- 2 通过Java API操作HDFS
  - 2.1 搭建Java开发环境
  - 2.2 读取HDFS文件
  - 2.3 写入HDFS文件
- 3 本章小结
第五章：MapReduce编程实践
（图片来源网络，侵删）
- 1 开发环境准备 (IDEA/Eclipse)
- 2 编写第一个MapReduce程序：WordCount
  - 2.1 Mapper类设计
  - 2.2 Reducer类设计
  - 2.3 Driver主程序
  - 2.4 打包与提交任务
- 3 运行与调试MapReduce程序
  - 3.1 使用hadoop jar命令提交
  - 3.2 查看任务日志
- 4 本章小结
第六章：Hadoop生态系统入门
- 1 Hive：数据仓库工具
  - 1.1 Hive是什么？
  - 1.2 Hive的架构与HiveQL
  - 1.3 一个简单的HiveQL查询示例
- 2 HBase：NoSQL数据库
  - 2.1 HBase是什么？（面向列、高可用）
  - 2.2 HBase的数据模型
  - 2.3 HBase与HDFS的关系
- 3 Sqoop：数据迁移工具
  - 3.1 Sqoop的作用
  - 3.2 从MySQL导入数据到HDFS
- 4 本章小结
第七章：Hadoop高级与优化
- 1 Hadoop性能优化概述
- 2 MapReduce性能优化
  - 2.1 Combiner (合并器)
  - 2.2 Partitioner (分区器)
  - 2.3 输入输出格式
- 3 HDFS性能优化
  - 3.1 合理的块大小
  - 3.2 副本策略
- 4 YARN资源调度优化
- 5 本章小结
第八章：总结与展望
- 1 Hadoop学习路径回顾
- 2 Hadoop的局限性
- 3 大数据技术演进：从Hadoop到Spark
- 4 持续学习资源

第一章：初识Hadoop

1 什么是大数据？

大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具进行采集、存储、管理和分析的数据集合，其核心特征通常用 4V 来描述：

（图片来源网络，侵删）

Volume (大量)：数据量巨大，从TB级别到PB、EB级别。
Velocity (高速)：数据生成和处理速度非常快，如实时流数据。
Variety (多样)：数据类型繁多，包括结构化数据（如数据库表）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图片、视频）。
Value (低价值密度)：数据价值密度低，需要通过强大的技术手段进行挖掘才能产生价值。

2 Hadoop的定义与起源

Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，它诞生于2006年，由Doug Cutting和Mike Cafarella创建，灵感来源于Google发表的几篇关于GFS（Google File System）和MapReduce的论文，最初是为了解决Nutch搜索引擎的海量网页索引问题。

3 Hadoop的核心思想：分而治之

Hadoop的设计哲学是“分而治之”（Divide and Conquer），它将一个巨大的计算任务分解成许多小的子任务，然后将这些子任务分配到集群中的多个节点上并行处理，最后将结果汇总，得到最终结果，这使得Hadoop能够高效地处理海量数据。

4 Hadoop生态系统概览

Hadoop不仅仅是一个框架,它已经发展成为一个庞大的生态系统，包含了许多解决不同问题的组件：

存储层：HDFS
资源管理层：YARN
计算层：MapReduce, Spark, Flink
数据仓库：Hive
NoSQL数据库：HBase
数据同步：Sqoop, Flume
调度工具：Oozie, Azkaban
机器学习库：Mahout, Spark MLlib

5 Hadoop的应用场景

Hadoop广泛应用于互联网、金融、零售、医疗、政府等多个领域，典型场景包括：

用户行为分析：如电商网站的用户点击流分析、商品推荐。
日志处理：分析服务器日志、应用日志，用于系统监控和安全审计。
数据仓库：作为传统数据仓库的补充，存储海量历史数据。
搜索引擎：Nutch搜索引擎就是基于Hadoop构建的。
图像/视频处理：对海量图片或视频进行内容分析和索引。

第二章：Hadoop核心架构

1 Hadoop三大核心组件

Hadoop的核心架构由三个主要部分组成,它们协同工作，共同构成了一个强大的分布式计算平台。

HDFS (Hadoop Distributed File System)：分布式文件系统，负责数据的存储。
YARN (Yet Another Resource Negotiator)：资源管理器，负责集群资源（CPU、内存）的调度和管理。
MapReduce：分布式计算框架，负责在HDFS上的数据进行并行计算。

2 HDFS (Hadoop Distributed File System)

2.1 设计目标与架构

HDFS是为运行在廉价硬件上的大型数据集而设计的,它具有高容错性、高吞吐量的特点。其架构主要由两个角色构成：

NameNode (主节点)：集群的“管家”，它不存储实际的数据文件，而是存储文件的元数据，如文件名、目录结构、文件块列表、副本位置等，NameNode是HDFS的单点故障点。
DataNode (从节点)：集群的“仓库”，它负责存储实际的数据块，DataNode会定期向NameNode汇报自己存储的数据块信息。

2.2 数据块、副本与机架感知

数据块：HDFS将大文件切分成固定大小的块，默认大小为128MB（Hadoop 2.x及以后），文件存储为一系列的数据块，而不是连续的字节流，这使得文件可以大于任何单个磁盘的容量。
副本：为了数据安全，每个数据块默认会有3个副本，这些副本会被存储到集群中不同的DataNode上，以防止单个节点故障导致数据丢失。
机架感知：HDFS会尽量将副本放置在不同的机架上，以防止整个机架断电或网络故障导致数据不可用，同时也能提高数据的读取效率。

2.3 HDFS的读写流程

写入流程：
1. 客户端向NameNode请求上传文件。
2. NameNode检查目标文件是否已存在、权限是否足够，然后返回一个可用的DataNode列表（包含3个节点）。
3. 客户端将数据流式式地写入第一个DataNode,第一个DataNode接收数据后，会将一部分数据传给第二个DataNode，第二个再传给第三个，形成“管道”。
4. 当所有DataNode都确认写入成功后,会向客户端和NameNode返回确认信息。
读取流程：
1. 客户端向NameNode请求读取文件。
2. NameNode返回文件的元数据,包括数据块的位置列表（会优先选择离客户端最近的副本）。
3. 客户端从DataNode获取数据块,如果读取失败，客户端会尝试从另一个副本读取。

3 YARN (Yet Another Resource Negotiator)

3.1 设计目标与架构

YARN是Hadoop的资源管理器,它将资源管理和任务调度/监控的功能分离开来，使得多种计算框架（如MapReduce, Spark, Flink）可以运行在同一个Hadoop集群上，其架构如下：

ResourceManager (RM)：全局的资源管理者，负责整个集群的资源分配和调度，它接收来自客户端的作业请求，并分配容器给应用程序。
NodeManager (NM)：每个工作节点上的代理，负责监控本节点的资源（CPU、内存）和任务，并向RM汇报，它负责启动和监控容器。
ApplicationMaster (AM)：每个应用程序都有一个自己的AM，它的职责是与RM协商资源，并与NM合作来执行和监控任务，AM是应用程序的“管家”。

3.4 YARN的工作流程

客户端向RM提交一个应用程序。
RM为该应用程序分配一个容器,并在其中启动AM。
AM向RM注册自己,然后根据需求向RM申请资源。
RM返回可用的容器列表给AM。
AM与相应的NM通信,要求NM在容器中启动任务。
NM启动任务,并监控其状态，同时向AM和RM汇报。
任务完成后,AM向RM注销，并释放所有容器。

4 MapReduce

4.1 核心思想：分而治之

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算，它将一个大任务分解成两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

4.2 Map阶段与Reduce阶段

Map阶段：处理输入数据，将其分解成一系列的<key, value>键值对，这个过程是并行的，每个输入块都会被一个Map任务处理。
Shuffle & Sort阶段：MapReduce框架自动执行，它将Map阶段输出的<key, value>对进行分区、排序和分组，确保所有相同key的<key, value>对被发送到同一个Reduce任务。
Reduce阶段：对分组后的数据进行聚合处理，输出最终的<key, value>结果。

4.3 一个简单的WordCount实例

这是MapReduce的“Hello, World!”程序，功能是统计文本中每个单词出现的次数。

Mapper：
- 输入：<行偏移量, 行内容>
- 处理：将一行内容按空格切分成单词，为每个单词输出<单词, 1>。
- 输出：<"hadoop", 1>, <"is", 1>, <"good", 1>, ...
Reducer：
- 输入：<单词, [1, 1, 1, ...]> (所有值为1的列表)
- 处理：对列表中的值进行求和。
- 输出：<"hadoop", 3>, <"is", 2>, ...

第三章：Hadoop环境搭建

1 环境准备

操作系统：Linux (推荐CentOS/Ubuntu)。
Java环境：Hadoop基于Java开发，需要安装JDK 1.8或更高版本。
SSH免密登录：Hadoop节点之间需要通过SSH进行通信，需要配置主节点到所有从节点的免密登录。

2 Hadoop安装模式

单机模式：所有组件运行在一个JVM进程中，仅用于开发和调试。
伪分布式模式：在单台机器上模拟Hadoop集群的各个角色，NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等都在同一台机器上以不同进程运行，这是学习和验证Hadoop功能的最佳模式。
完全分布式模式：在多台物理机器上搭建真正的Hadoop集群，用于生产环境。

3 伪分布式环境搭建详细步骤

下载与解压：从Apache Hadoop官网下载稳定版本的二进制包，并解压到指定目录。
配置环境变量：在~/.bashrc或/etc/profile中添加JAVA_HOME和HADOOP_HOME。

修改核心配置文件：

hadoop-env.sh：设置JAVA_HOME路径。

core-site.xml：配置HDFS的默认地址。

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml：配置HDFS的副本数和临时数据目录。

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/path/to/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/path/to/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml：配置YARN的相关参数。

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml：指定MapReduce运行在YARN上。

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

格式化HDFS：首次启动前，需要格式化NameNode，命令为hdfs namenode -format。
启动与验证集群：
- 启动HDFS：start-dfs.sh
- 启动YARN：start-yarn.sh
- 验证：使用jps命令，主节点上应看到NameNode, ResourceManager，从节点上应看到DataNode, NodeManager，也可以通过浏览器访问http://localhost:9870 (HDFS Web UI) 和 http://localhost:8088 (YARN Web UI)。

后续章节内容预览

第四章将详细介绍如何通过命令行和Java API与HDFS进行交互，这是日常操作和开发的基础。
第五章将通过经典的WordCount案例，带您亲手编写、运行和调试第一个MapReduce程序，深入理解其工作原理。
第六章将带您进入Hadoop的“朋友圈”，了解Hive如何让SQL用户查询HDFS数据，HBase如何提供高效的随机读写等。
第七章和第八章则着眼于提升和未来，探讨性能优化技巧，并介绍Hadoop在技术浪潮中的演进和未来的学习方向。

Hadoop基础教程，核心概念与实践要点有哪些？