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Hadoop版本的关键特性调研报高 Apache Hadoop

Apache版本衍化

Apache Hadoop版本分为两代，我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop 称为Hadoop 2.0。第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最后演化成1.0.x，变成了稳定版，而0.21.x和0.22.x则NameNode HA 等新的重大特性。第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x，2.x增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性。经过上面的大体解释，大家可能明白了Hadoop以重大特性区分各个版本的，总结起来，用于区分Hadoop版本的特性有以下几个：

(1)Append 支持文件追加功能，如果想使用HBase，需要这个特性。

(2)RAID 在保证数据可靠的前提下，通过引入校验码较少数据块数目.

(3)Symlink支持HDFS文件链接

(4)Security Hadoop安全。

需要注意的是，Hadoop 2.0主要由Yahoo独立出来的hortonworks公司主持开发。

2013年10月，Hadoop 2.0发布。关键特性包括：

a)YARN

YARN是“Yet Another Resource Negotiator”的简称，它是Hadoop 2.0引入的一个全新的通用资源管理系统，可在其之上运行各种应用程序和框架，比如MapReduce、Tez、Storm等，它的引入使得各种应用运行在一个集群中成为可能。YARN是在MRv1基础上衍化而来的，是MapReduce发展到一定程度的必然产物，它的出现使得Hadoop计算类应用进入平台化时代，我的博客中包含大量介绍YARN的文章，有兴趣的读者可阅读：https://www.wendangku.net/doc/8b4981613.html,/category/mapreduce-nextgen/

b)HDFS单点故障得以解决

Hadoop 2.2.0同时解决了NameNode单点故障问题和内存受限问题，其中，单点故障是通过主备NameNode切换实现的，这是一种古老的解决服务单点故障的方案，主备NameNode之间通过一个共享存储同步元数据信息，因此共享存储系统的选择称为关键，

而Hadoop则提供了NFS、QJM和Bookeeper三种可选的共享存储系统，具体可阅读我的这篇文章：Hadoop 2.0单点故障问题方案总结。

c)HDFS Federation

前面提到HDFS 的NameNode存在内存受限问题，该问题也在2.2.0版本中得到了解决。这是通过HDFS Federation实现的，它允许一个HDFS集群中存在多个NameNode，每个NameNode分管一部分目录，而不同NameNode之间彼此独立，共享所有DataNode 的存储资源，注意，NameNode Federation中的每个NameNode仍存在单点问题，需为每个NameNode提供一个backup以解决单点故障问题。

d)HDFS快照

HDFS快照是指HDFS文件系统（或者子系统）在某一时刻的只读镜像，它的出现使得管理员可定时为重要文件或目录做快照，以防止数据误删、丢失等。具体可阅读：Snapshots for HDFS（使用说明），Support for RW/RO snapshots in HDFS。

通过NFSv3访问HDFS

NFS允许用户像访问本地文件系统一样访问远程文件系统，而将NFS引入HDFS后，用户可像读写本地文件一样读写HDFS上的文件，大大简化了HDFS使用，这是通过引入一个NFS gateway服务实现的，该服务能将NFS协议转换为HDFS访问协议，具体如下图所示。有兴趣的读者可阅读：Support NFSv3 interface to HDFS，以及相关设计文档：HDFS NFS Gateway。

e)支持Windows操作系统

在2.2.0版本之前，Hadoop仅支持Linux操作系统，而Windows仅作为实验平台使用。从2.2.0开始，Hadoop开始支持Windows操作系统，具体可阅读我之前写的一篇文章：Hadoop For Windows。

f)兼容1.x上运行的MapReduce应用程序与Hadoop生态系统其他系统进行了充分的集成测试

除了HDFS、MapReduce和YARN这三个核心系统外，Hadoop生态系统还包括Hbase、Hive、Pig等系统，这些系统底层依赖于Hadoop内核，而相比于Hadoop 1.0，Hadoop 2.0的最大变化出现在内核（HDFS、MapReduce和YARN），但与生态系统中其他系统进行集成测试是必需的。

除了以上特性外，Apache官方还给出了两个特殊说明：

（1）HDFS变化：HDFS的symlinks（类似于Linux中的软连接）被将移到了2.3.0

版本中

（2）YARN/MapReduce注意事项：管理员在NodeManager上设置ShuffleHandler service时，要采用“mapreduce_shuffle”，而非之前的“mapreduce.shuffle”作为属性值

新版本不仅增强了核心平台的大量功能，同时还修复了大量bug。新版本对HDFS 做了两个非常重要的增强：（1）、支持异构的存储层次；（2）、通过数据节点为存储在HDFS 中的数据提供了内存缓存功能。

借助于HDFS对异构存储层次的支持，我们将能够在同一个Hadoop集群上使用不同的存储类型。此外我们还可以使用不同的存储媒介——例如商业磁盘、企业级磁盘、SSD 或者内存等——更好地权衡成本和收益。如果你想更详细地了解与该增强相关的信息，那么可以访问这里。类似地，在新版本中我们还能使用Hadoop集群中的可用内存集中地缓存并管理数据节点内存中的数据集。MapReduce、Hive、Pig等类似的应用程序将能够申请内存进行缓存，然后直接从数据节点的地址空间中读取内容，通过完全避免磁盘操作极大地提高扫描效率。Hive现在正在为ORC文件实现一个非常有效的零复制读取路径，该功能就使用了这项新技术。

在YARN方面，令我们非常兴奋的事情是资源管理器自动故障转移功能已经进入尾声，虽然在2.3.0这个版本中该功能还没有被发布，但是极有可能会包含在Hadoop-2.4中。此外，2.3.0版本还对YARN做了一些关键的运维方面的增强，例如更好的日志、错误处理和诊断等。

MapReduce的一个关键增强MAPREDUCE-4421。借助于该功能我们已经不再需要在每一台机器上安装MapReduce二进制程序，仅仅需要通过YARN分布式缓存将一个MapReduce包复制到HDFS中就可以了。当然，新版本还包含大量的bug修复以及其他方面的增强。例如：

（1）YarnClientImpl类中的异步轮询操作引入了超时；

（2）修复了RMFatalEventDispatcher没有记录事件原因的问题；

（3）HA配置不会影响节点管理器的RPC地址；

（4）RM Web UI和REST API统一使用YarnApplicationState；

（5）在RpcResponseHeader中包含RPC错误信息，而不是将其分开发送；

（6）向jetty/httpserver中添加了请求日志；

（7）修复了将dfs.checksum.type定义为NULL之后写文件和hflush会抛出

https://www.wendangku.net/doc/8b4981613.html,ng.ArrayIndexOutOfBoundsException的问题。

2014年4月，Hadoop 2.4.0发布。关键特性包括：

（1）HDFS支持访问控制列表（ACLs,Access Control Lists）；

（2）原生支持HDFS滚动升级；

（3）HDFS FSImage用到了 protocol-buffers，从而可以平滑地升级；

(4）HDFS完全支持HTTPS；

（5）YARN ResourceManager支持自动故障转移，解决了YARN ResourceManager 的单点故障；

（6）对YARN的Application History Server和 pplication Timeline Server 上的新应用加强了支持；

（7）通过抢占使得YARN Capacity Scheduler支持强SLAs协议；

安全对于Hadoop来说至关重要，所以在Hadoop 2.4.0版本中对HDFS的所有访问（包括WebHDFS, HsFTP甚至是web-interfaces）都支持了HTTPS。在Hadoop 2.4.0解决了ResourceManager的单点故障。这样会在集群中存在两个ResourceManager，其中一个处于Active；另一个处于standby。当Active的出现故障，这样Hadoop可以自动平滑地切换到另外一个ResourceManager，这个新的ResourceManager将会自动的重启那些提交的applications。在下一阶段，Hadoop将会增加一个热standby（add a hot standby），这个standby可以继续从故障点运行的应用程序，以保存任何已经完成的工作。

2014年8月，Hadoop 2.5.0发布。关键特性包括：

1. Common

a) 使用HTTP代理服务器时认证改进。当通过代理服务器使用WebHDFS时这是非常有用的。

b) 增加了一个新的Hadoop指标监控sink，允许直接写到Graphite。

c) Hadoop文件系统兼容相关的规范工作。

2. HDFS

a) 支持 POSIX风格的扩展文件系统。更多细节查看Extended Attributes in HDFS 文档。

b) 支持离线image浏览，客户端现在可以通过WebHDFS的API浏览一个fsimage。

c) NFS网关得到大量可支持性的改进和bug修复。Hadoop portmapper不在需要运行网关，网关现在可以拒绝没有权限的端口的连接。

d) SecondaryNameNode, JournalNode, and DataNode 的web UI已经使用HTML5和JS美化。

3. YARN

a) YARN的REST API现在支持写/修改操作。用户可以用REST API提交和杀死应用程序。

b) 时间线存储到YARN，用来存储一个应用通用的和特殊的信息，支持Kerberos 认证。

c) 公平调度器支持动态分层用户队列，运行时，用户队列在任一指定的父队列中被动态的创建。

2014年11月，Hadoop 2.6.0发布。关键特性包括：

1. Common

Hadoop Key Management Server（KMS）是一个基于HadoopKeyProvider API编写的密钥管理服务器。他提供了一个client和一个server组件，client和server之间基于HTTP协议使用REST API通信。Client是一个KeyProvider的实现，使用KMS HTTP REST API与KMS交互。KMS和它的client有内置的安全机制，支持HTTP SPNEGO Kerberos 认证和HTTPS安全传输。KMS是一个Java Web应用程序，运行在与Hadoop发行版绑定在一起的预先配置好的Tomcat服务器上。

2. Tracing

HDFS-5274增加了追踪通过HDFS的请求的功能，此功能使用了开源的库，HTrace。大家可以看一下HTrace，功能很强大，Cloudera开源出来的。

3. HDFS

a) Transparent Encryption，HDFS实现了一个透明的，端到端的加密方式。一旦配置了加密，从HDFS读出数据解密和写入数据加密的过程对用户应用程序代码带来说都是透明的。加密过程是端到端的，这意味着数据只能在客户端被加密解密。HDFS从来不存储，也不访问未加密的数据和数据加密密钥。这样满足了加密过程的两个典型的需求：at-rest encryption（静态加密，也就是说，数据持久化在像硬盘这样的媒介上），in-transit encryption（在途加密，例如，当数据在网络中传输的时候）。

b) Storage SSD&& Memory。ArchivalStorage（档案存储器）是将计算能力与不断增长的存储能力分离。拥有高密度低成本的存储但是计算能力较低的节点将变得可用，可以在集群中做冷存储。增加更多的节点作为冷存储可以提高集群的存储能力，跟集群的计算能力无关。

4. MapReduce

这一部分主要是一些bug的修复和改进。增加了两个新的新特，在2.5.2里已经有所描述了。这里在简单看一下。

a) ResourceManger Restart

b) 允许AM发送历史事件信息到timeline server。

5. YARN

a) NodeManager Restart：这个特性可以使NodeManager在不丢失运行在节点中的活动的container的情况下重新启动。

b) Docker Container Executor：DockerContainer Executor（DCE）允许YARN NodeManager在Docker container中启动YARN container。用户可以指定他们想用来运行YARN container的Docker的镜像。这些container提供了一个可以自定义的软件环境，用户的代码可以运行在其中，与NodeManager运行的环境隔离。这些运行用户代码的container可以包含应用程序需要的特定的库，它们可以拥有与NodeManager不同版本的Perl，Python甚至是Java。事实上，这些container可以运行与NodeManager 所在的OS不同版本的Linux。尽管YARN container必须定义运行Job所需的所有的环境和库，但是NodeManager中的所有的东西都不会共享。

Docer为YARN提供了一致和隔离两种模式，一致模式下，所有的YARN container 将拥有相同的软件环境，在隔离模式下，不管物理机器安装了什么都不干扰。

2015年7月，Hadoop 2.7.0发布。关键特性包括：

https://www.wendangku.net/doc/8b4981613.html,mon

支持Windows Azure Storage，BLOB作为Hadoop中的文件系统。

Hadoop HDFS

a) 支持文件截断（file truncate）；

b) 支持每个存储类型配额(Support for quotas per storage type);

c) 支持可变长度的块文件

2. YARN

1、YARN安全模块可插拔

a)YARN的本地化资源可以自动共享，全局缓存（测试版）

Hadoop MapReduce

b)能够限制运行的Map/Reduce作业的任务

c)为非常的大Job（有许多输出文件）加快了FileOutputCommitter。

2. HDFS

a) 支持文件截断（file truncate）；

b) 支持每个存储类型配额(Support for quotas per storage type);

c) 支持可变长度的块文件

2. MAPREDUCE

a) 能够限制运行的Map/Reduce作业的任务

b) 为非常的大Job（有许多输出文件）加快了FileOutputCommitter。

2015年7月，Hadoop 2.7.1发布。关键特性包括：

本版本属于稳定版本，是自Hadoop 2.6.0以来又一个稳定版，同时也是Hadoop 2.7.x版本线的第一个稳定版本，也是 2.7版本线的维护版本，变化不大，主要是修复了一些比较严重的Bug（其中修复了131个Bugs和patches）

6.参考文献

Hadoop官方网站https://www.wendangku.net/doc/8b4981613.html,/

《Hadoop核心技术》翟周伟

CSDN Hadoop技术社区

过往记忆的博客https://www.wendangku.net/doc/8b4981613.html,/

Hadoop快速入门

?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法

o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync

Hadoop最全面试题整理(附目录)

Hadoop面试题目及答案(附目录) 选择题 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的block 默认保存几份？ a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定 答案A 默认3 份 3.下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 答案D 分析：hadoop 的集群是基于master/slave 模式，namenode 和jobtracker 属于master，datanode 和tasktracker 属于slave，master 只有一个，而slave 有多个SecondaryNameNode 内存需求和NameNode 在一个数量级上，所以通常secondaryNameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker 和TaskTracker JobTracker 对应于NameNode，TaskTracker 对应于DataNode，DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的，JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。mapreduce 中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker 与TaskTracker。 1、JobClient 会在用户端通过JobClient 类将应用已经配置参数打包成jar 文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker 创建每一个Task（即MapTask 和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker 服务中去执行。 2、JobTracker 是一个master 服务，软件启动之后JobTracker 接收Job，负责调度Job 的每一个子任务task 运行于TaskTracker 上，并监控它们，如果发现有失败的task 就重新运行它。一般情况应该把JobTracker 部署在单独的机器上。 3、TaskTracker 是运行在多个节点上的slaver 服务。TaskTracker 主动与JobTracker 通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。TaskTracker 都需要运行在HDFS 的DataNode 上。 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 答案C Doug cutting 5. HDFS 默认Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 答案：B 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络c)磁盘IO d)内存 答案：C 磁盘 首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的pc 机，取代小型机及大型机。小型机和大型机

hadoop基本操作指令

Hadoop基本操作指令 假设Hadoop的安装目录HADOOP_HOME为/home/admin/hadoop，默认认为Hadoop环境已经由运维人员配置好直接可以使用 启动与关闭 启动Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/stop-all.sh 文件操作 Hadoop使用的是HDFS，能够实现的功能和我们使用的磁盘系统类似。并且支持通配符，如*。 查看文件列表 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron 这样，我们就找到了hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件了。 我们也可以列出hdfs中/user/admin/aaron目录下的所有文件（包括子目录下的文件）。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -lsr /user/admin/aaron 创建文件目录 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下再新建一个叫做newDir的新目录。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -mkdir /user/admin/aaron/newDir 删除文件 删除hdfs中/user/admin/aaron目录下一个名叫needDelete的文件 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -rm /user/admin/aaron/needDelete 删除hdfs中/user/admin/aaron目录以及该目录下的所有文件

Hadoop集群程序设计与开发教学大纲

《Hadoop集群程序设计与开发》教学 大纲 课程名称：Hadoop集群程序设计与开发 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时 总学分：4.0学分 一、课程的性质 本课程是为大数据技术类相关专业学生开设的课程。大数据技术蓬勃发展，基于开源技术的Hadoop在行业中应用广泛。Hadoop开源免费、社区活跃，框架具备分布式存储和计算的核心功能，并且有企业成功的案例（如如淘宝、百度等）。本课程首先通过企业项目发展历程介绍了大数据与云计算的概念并将Hadoop在这二个领域中的作用与地位进行阐述。通过Hadoop源码片断与理论及实操结合的模式介绍Hadoop分布式存储框架HDFS与分布式计算框架MapReduce的用法。对于HDFS不能很好支持小条目读取的缺陷，引入HBase 框架进行应用说明。对于MapReduce框架对于项目专业人员的技能要求门槛高，复杂业务开发周期较长的问题引入了Hive框架进行应用说明。Hadoop与HBase和Hive结合进行项目中大数据的存取与统计计算在企业中的运用越来越广泛，学习Hadoop框架已然是进入大数据行业所必不可少的一步。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生对Hadoop框架有一个全面的理解，课程内容主要包括了Hadoop基本原理与架构、集群安装配置、HDFS应用、HDFS I/O操作、MapReduce工作原理与应用编程、HBase基本应用、Hive基本应用，关键知识点配置Hadoop源码片断和实操案例进行辅助。涉及的知识点简要精到，实践操作性强。

三、教学内容及学时安排

四、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 出勤（10%）+ 平时作业与课堂练习（30%）+ 课程设计（60%）。 五、教材与参考资料

Hadoop 学习笔记

Hadoop 在Hadoop上运行MapReduce命令 实验jar：WordCount.jar 运行代码：root/……/hadoop/bin/hadoop jar jar包名称使用的包名称input(输入地址) output(输出地址) 生成测试文件：echo -e "aa\tbb \tcc\nbb\tcc\tdd" > ceshi.txt 输入地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input 输出地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output 将测试文件转入输入文件夹：Hadoop fs -put ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt 运行如下代码：hadoop jar /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/WordCount.jar WordCount /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output Hadoop架构 1、HDFS架构 2、MapReduce架构 HDFS架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 文件系统接口，给用户调用 2、NameNode --- 管理HDFS的目录树和相关的的文件元数据信息以及监控DataNode的状 态。信息以“fsimage”及“editlog”两个文件形势存放 3、DataNode --- 负责实际的数据存储，并将数据定期汇报给NameNode。每个节点上都 安装一个DataNode 4、Secondary NameNode --- 定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode （存储基本单位为block） MapReduce架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 提交MapReduce 程序并可查看作业运行状态 2、JobTracker --- 资源监控和作业调度 3、TaskTracker --- 向JobTracker汇报作业运行情况和资源使用情况（周期性），并同时接 收命令执行操作 4、Task --- (1)Map Task (2)Reduce Task ——均有TaskTracker启动 MapReduce处理单位为split，是一个逻辑概念 split的多少决定了Map Task的数目，每个split交由一个Map Task处理 Hadoop MapReduce作业流程及生命周期 一共5个步骤 1、作业提交及初始化。JobClient将作业相关上传到HDFS上，然后通过RPC通知JobTracker，

hadoop常用命令

启动Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoopdfs –ls [文件目录] eg: hadoopdfs –ls /user/wangkai.pt 2、打开某个已存在文件 hadoopdfs –cat [file_path] eg:hadoopdfs -cat /user/wangkai.pt/data.txt 3、将本地文件存储至hadoop hadoopfs –put [本地地址] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/file.txt /user/t (file.txt是文件名) 4、将本地文件夹存储至hadoop hadoopfs –put [本地目录] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/dir_name /user/t (dir_name是文件夹名) 5、将hadoop上某个文件down至本地已有目录下hadoopfs -get [文件目录] [本地目录] hadoopfs –get /user/t/ok.txt /home/t 6、删除hadoop上指定文件 hadoopfs –rm [文件地址] hadoopfs –rm /user/t/ok.txt 7、删除hadoop上指定文件夹（包含子目录等）hadoopfs –rm [目录地址] hadoopfs –rmr /user/t

8、在hadoop指定目录内创建新目录 hadoopfs –mkdir /user/t 9、在hadoop指定目录下新建一个空文件 使用touchz命令： hadoop fs -touchz /user/new.txt 10、将hadoop上某个文件重命名 使用mv命令： hadoop fs –mv /user/test.txt /user/ok.txt （将test.txt重命名为ok.txt） 11、将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同时down至本地hadoopdfs –getmerge /user /home/t 12、将正在运行的hadoop作业kill掉 hadoop job –kill [job-id] 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoopfs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoopfs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output-dir 这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。 4、关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看 $ bin/hadoop job -history all output-dir 5、格式化一个新的分布式文件系统： $ bin/hadoopnamenode -format 6、在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS： $ bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。 7、在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce： $ bin/start-mapred.sh bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。 8、在分配的NameNode上，执行下面的命令停止HDFS： $ bin/stop-dfs.sh

hadoop平台搭建-入门详细教程(含视频)

Hadoop平台搭建说明 1.Hadoop节点规划 本次安装规划使用三个节点，每个节点都使用centos系统。 三个节点的hostname分别规划为：centoshadoop1、centoshadoop2、centoshadoop3（此处为本教程参数，可根据实际环境情况修改） 三个节点的ip地址分别规划为：192.168.65.57、192.168.65.58、192.168.65.59（此处为本教程参数，根据实际环境情况修改） 2.平台搭建使用的软件 下载如下软件 操作系统安装包：Centos6.3_x64 Jdk安装包：jdk-6u37-linux-x64.bin Hadoop安装包：hadoop-1.1.2.tar.gz 3.安装centos操作系统 安装三个节点的操作系统，安装过程省略。 4.配置centoshadoop1节点 4.1.修改节点hostname [root@localhost ~]# vi /etc/sysconfig/network HOSTNAME=centoshadoop1 [root@localhost ~]# vi /etc/hosts …… 192.168.65.57 centoshadoop1 192.168.65.58 centoshadoop2 192.168.65.59 centoshadoop3 [root@localhost ~]#reboot

4.2.关闭iptables防火墙 [root@centoshadoop1~]#service iptables stop 注意每次操作系统重启后都要操作 4.3.建立无ssh密码登陆 生成签名文件 [root@centoshadoop1~]#cd /root [root@centoshadoop1~]#ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa [root@centoshadoop1~]#cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys [root@centoshadoop1~]# 测试本地SSH无密码登录 [root@centoshadoop1~]#sshcentoshadoop1 4.4.安装jdk 上传jdk-6u37-linux-x64.bin到/root目录下 [root@centoshadoop1~]#chmod 777 jdk-6u37-linux-x64.bin [root@centoshadoop1~]#./jdk-6u37-linux-x64.bin [root@centoshadoop1~]#ll 查看生成jdk-6u37-linux-x64目录 4.5.安装hadoop软件 上传hadoop-1.1.2.tar.gz到/root目录下 [root@centoshadoop1~]#tar -zvxfhadoop-1.1.2.tar.gz [root@centoshadoop1~]#ll 查看生成hadoop-1.1.2目录 [root@centoshadoop1~]#vi/conf/core-site.xml https://www.wendangku.net/doc/8b4981613.html, hdfs://192.168.65.57:9000

hadoop

MapReduce与Spark相比，有哪些异同点 1、基本原理上： a) MapReduce：基于磁盘的大数据批量处理系统 b) Spark：基于RDD（弹性分布式数据集）数据处理，显式的将RDD数据存储到磁盘和内存中。 2、模型上： a) MapReduce：可以处理超大规模的数据，适合日志分析挖掘等较少的迭代的长任务需求；结合了数据的分布式的计算。 b) Spark：适合数据的挖掘，机器学习等多伦迭代式计算任务 4、hadoop解决了什么问题 此处尽量通俗浅显地描述（先通过实际场景举例来引导：实际场景，海量日志如何处理，海量网页数据如何处理） hdfs 解决了海量数据的分布式存储，高可靠，易扩展，高吞吐量 mapreduce 解决了海量数据的分析处理，通用性强，易开发，健壮性 6、hadoop生态系统 分层次讲解----> 最底层平台hdfs yarn mapreduce spark ---- > 应用层hbase hive pig sparkSQL nutch ----> 工具类zookeeper flume HDFS默认Block大小是128MB 不同于普通文件系统的是，HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间 Remote Procedure Call RPC——远程过程调用协议，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在

OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。 ?RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息的到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。 hadoop的整个体系结构就是构建在RPC之上的(见org.apache.hadoop.ipc)。 序列化概念 ?序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。 Hadoop序列化的特点 ?序列化格式特点： ?紧凑：高效使用存储空间。 ?快速：读写数据的额外开销小

Hadoop中DataNode的启动过程详解

本文的目的在于详细记录2.4.1版本下hadoop的DataNode的启动过程，作此记录，也为以后回过头看DataNode留下方便。本文的思路是结合DataNode的代码，来分析他的启动过程。 说明，限于篇幅，对文章中引用的代码都只留了关键部分。 DataNode同NameNode都一样，是一个java进程，所以从main方法开始，看代码： ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 public class DataNode extends Configured implements InterDatanodeProtocol, ClientDatanodeProtocol, DataNodeMXBean { public static void main(String args[]) { secureMain(args, null); } public static void secureMain(String args[], SecureResources resources) { DataNode datanode = createDataNode(args, null, resources); } public static DataNode createDataNode(String args[], Configuration conf, SecureResources resources) throws IOException { DataNode dn = instantiateDataNode(args, conf, resources); if (dn != null) { dn.runDatanodeDaemon(); } return dn; } public static DataNode instantiateDataNode(String args [], Configuration conf, SecureResources resources) throws IOException { return makeInstance(dataLocations, conf, resources); } static DataNode makeInstance(Collection dataDirs, Configuration conf, SecureResources resources) throws IOException { return new DataNode(conf, locations, resources);

hadoop.集群搭建详解

hadoop2.2.0集群搭建 PS：apache提供的hadoop-2.2.0的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，所以如果在64位的操作上安装 hadoop-2.2.0就需要重新在64操作系统上重新编译 1.准备工作:(参考伪分布式搭建) 1.1修改Linux主机名 1.2修改IP 1.3修改主机名和IP的映射关系 1.4关闭防火墙 1.5ssh免登陆 1.6.安装JDK，配置环境变量等 2.集群规划：

PS： 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active 状态， 另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务， 而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode 的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。 hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中， 主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息， 一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。 通常配置奇数个JournalNode

这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC （DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂 掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态3.安装步骤： 3.1.安装配置zooekeeper集群 3.1.1解压 tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /cloud/ 3.1.2修改配置 cd /cloud/zookeeper-3.4.5/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg 修改：dataDir=/cloud/zookeeper-3.4.5/tmp 在最后添加： server.1=hadoop01:2888:3888 server.2=hadoop02:2888:3888 server.3=hadoop03:2888:3888 保存退出 然后创建一个tmp文件夹

hadoop基本概念

hadoop基本概念 一、hadoop基本概念 hadoop包括两个核心组成： HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据 MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。 整个HDFS三个重要角色：NameNode、DataNode和Client。NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中，这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。DataNode是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。 二、hadoop运行机制 关于hadoop的运行机制，这里由于笔者还没真正弄透彻，只是知道一个大致的处理思想。下面就贴几张比较形象的图片：HDFS： 文件写入： Client向NameNode发起文件写入的请求。

Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)

Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位Ubuntu12.04.4 JDK版本:jdk-7u51-linux-x64.tar.gz

并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二．Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： 192.168.100.90——master，namenode，jobtracker——master（主机名） 192.168.100.105——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） 192.168.100.106——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名）

hadoop API介绍

Hadoop API 使用介绍 2009-11-17 00:57 Hadoop API被分成（divide into）如下几种主要的包（package） org.apache.hadoop.conf 定义了系统参数的配置文件处理API。 org.apache.hadoop.fs 定义了抽象的文件系统API。 org.apache.hadoop.dfs Hadoop分布式文件系统（HDFS）模块的实现。 org.apache.hadoop.io 定义了通用的I/O API，用于针对网络，数据库，文件等数据 对象做读写操作； org.apache.hadoop.ipc 用于网络服务端和客户端的工具，封装了网络异步I/O的基 础模块。 org.apache.hadoop.mapred Hadoop分布式计算系统（MapReduce）模块的实现， 包括任务的分发调度等。 org.apache.hadoop.metrics 定义了用于性能统计信息的API，主要用于mapred和 dfs模块。 org.apache.hadoop.record 定义了针对记录的I/O API类以及一个记录描述语言翻译器，用于简化将记录序列化成语言中性的格式（language-neutral manner）。 org.apache.hadoop.tools 定义了一些通用的工具。 org.apache.hadoop.util 定义了一些公用的API。 MapReduce框架结构 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，它最初是由Google工程师设计并实现的，Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。其中对它的定义是，Map/Reduce是一个编程模型（programming model），是一个用于处理和生成大规模数据集（processing and generating large data sets）的相关的实现。用户定义一个map函数来处理一个key/value对以生成一批中间的key/value对，再定义一个reduce函数将所有这些中间的有着相同key的values合并起来。很多现实世界中的任务都可用这个模型来表达。 Hadoop的Map/Reduce框架也是基于这个原理实现的，下面简要介绍一下Map/Reduce 框架主要组成及相互的关系。

hadoop入门学习笔记

一.H adoop简介 1.1hadoop概述 课程总括: 1.掌握hadoop基本知识,进行hadoop的HDFS和MapReduce应用开发,搭建Hadoop集群 2.掌握Hbase基本知识,搭建Hbase集群,Hbase基本操作 3. Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储和计算平台. 分布式存储:数据分散存储在堕胎计算机上,但对于用户感受不到(通透性) 分布式计算:负载均衡,请求分发机制,跨操作系统. 1.2hadoop体系结构 Hadoop核心项目 1.HDFS:(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统(用户只管上传,而不用知道怎么存) 2.MapReduce:并行计算框架 HDFS的架构 主从结构: 1.主节点,只有一个namenode,负责: ①接受用户操作请求,是用户操作的入口 ②维护文件系统的目录结构,陈祚命名空间 2.从节点:有很多datanode,负责 ①存储文件 MapReduce的架构 主从结构: 1.主节点:只有一个JobTracker,负责 ①接收客户提交的计算任务 ②监控TaskTracker的执行 ③,把计算任务分配给TaskTracker执行,即任务调度 2..从节点:有很多个TaskTracker 执行JobTracker分配的计算任务 HDFS中namenode,datanode于MapReduce中JobTracker和TaskTracker的区别 1.HDFS是负责数据存储的,MapReduce是负责任务分发与处理的 https://www.wendangku.net/doc/8b4981613.html,node和jobTracker一般不配置在同一节点上.因为namenode是负责对外请求

hadoop常用命令

所有hadoop命令均由hadoop主目录下bin/hadoop脚本引发，部分在bin/hadoop 一、HADOOP的启动与关闭 sh ./sbin/start-all.sh --启动(注意启动环境，必须从hadoop主目录) sh ./sbin/stop-all.sh bin/Hadoopversion 查看版本http://localhost:50070(localhost也可是master的ip) jps //OS级查看hadoop进程 二、文件操作 Hadoop fs 选项(应用较广，包括本地文件系统)，推荐hdfs对应命令dfs bin/hdfs dfsadmin –report//查看节点运行状态 bin/hdfs dfs -mkdir /t2//在hdfs根目录创建子目录t2 bin/hdfs dfs -ls ///列出目录 bin/hdfs dfs -put /hadoop/hadoop/test4178.txt /t2 //上传本地文件到HDFS的T2 bin/hdfs dfs -get /t3/test2 /下载test2到本地根目录位置相反 bin/hdfs dfs -cat /t2/test2 //显示文件内容 bin/hadoop fs -put /hadoop/hadoop/test4178.txt /t2 //cp本地文件到HDFS的T2 bin/hdfs dfs -rmdir /t2//删除非空目录 bin/hdfs dfs -rm /t2/test2//删除文件， bin/hdfs dfs –rm -r /t2//删除目录及其下所有文件， bin/hadoop dfs -cat /ctom4178/test4178.txt 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output-dir 这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。 4、关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看 $ bin/hadoop job -history all output-dir 5、格式化一个新的分布式文件系统： $ bin/hadoop namenode -format 6、在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS： $ bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。 7、在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce： $ bin/start-mapred.sh bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。 8、在分配的NameNode上，执行下面的命令停止HDFS： $ bin/stop-dfs.sh

Hadoop集群程序设计与开发教学进度

学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop集群程序设计与开发授课学时64 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月

一、课程教学目的 本课程以任务为导向的教学模式，较为全面地介绍了Hadoop大数据技术的相关知识。全书共9章，具体内容包括Hadoop在项目中的应用、Hadoop基础知识、Hadoop开发环境配置与搭建、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop的I/O操作、MapReduce编程基础、Hadoop 高级编程、HBase和Hive。本课程贴合企业真实需求，沿着实际项目的开发流程，在教与练中培养学生的实践能力。全篇倾向于理论与实践结合，基本每个关键的知识点都设有Hadoop 源码片断，通过应用练习和操作，帮助读者巩固所学的内容。通过创造了更加符合企业大数据应用真实场景，帮助广大学生提升对大数据专业的理解能力、操作能力和执行能力。 二、教学方法及手段 本课程采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过典型案例引入概念、原理和方法。在实践上，由教师讲解案例背景，提供简单思路。引导学生对案例进行针对性的分析，审理和讨论，扩展学生的思维，增加学生的兴趣。通过学生的讨论、自主实践和练习，提高学生的判断能力，专业能力和综合素质。 要求学生自主搭建Hadoop集群、完成章节任务、掌握基本理论和提升专业能力。在每章的任务教学中，可适当布置联系、组织讨论、引导提出扩展的解决方案，充分调动学生的主观能动性，锤炼学生的专业精神并提升动手能力，以达到本课程的培养目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 出勤（10%）+平时作业与课堂练习（30%）+ 课程设计（60%）。

配置Hadoop详细教程

VM下配置Hadoop详细教程 前言： Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要是由HDFS、MapReduce和Hbase组成，分别为Google集群系统GFS、MapReduce、BigTable的开源实现。具有扩容能力强，效率高，成本低，可靠性好等特点。配置前最好熟悉一下Linux常用命令的使用，遇到问题时善于利用收索引擎，本教程的Linux 版本选择比较常用的Ubuntu。 一、Hadoop安装 1.首先将hadoop-0.20. 2.tar.gz安装包拷贝到虚拟机中，放于/home/xiami/目录 下，用tar命令进行解压： [xiami@dw_mstr ~]$ tar -zvxf hadoop-0.20.2.tar.gz 2.默认的解压路径是在/home/xiami/hadoop-0.20.2下，接着再使用 sudo gedit /etc/profile命令将以下Hadoop的环境变量添加到profile文件中：export HADOOP_HOME=/home/xiami/hadoop-0.20.22 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 3.然后用source命令使profile文件立即生效： PS：JDK与Hadoop的PATH变量可整合为如下： export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH 二、Hadoop配置 Hadoop的主要配置都在/home/xiami/hadoop-0.20.2/conf目录下进行： 1.配置HDFS (1)修改hadoop-env.sh文件 1)在本文件里设置环境变量JAVA_HOME： export JAVA_HOME=/home/xiami/jdk1.6.0_21 2)并将变量JAVA_HOME与HADOOP_OPTS前面的注释符“#”去掉，使变量 生效：

hadoop超详细部署指导手册

Ubuntu终端Terminal常用快捷键暂停屏幕输出 快捷键功能 Tab 自动补全 Ctrl+a 光标移动到开始位置 Ctrl+e 光标移动到最末尾 Ctrl+k 删除此处至末尾的所有内容 Ctrl+u 删除此处至开始的所有内容 Ctrl+d 删除当前字符 Ctrl+h 删除当前字符前一个字符 Ctrl+w 删除此处到左边的单词 Ctrl+y 粘贴由Ctrl+u ，Ctrl+d ，Ctrl+w 删除的单词 Ctrl+l 相当于clear，即清屏 Ctrl+r 查找历史命令 Ctrl+b 向回移动光标 Ctrl+f 向前移动光标 Ctrl+t 将光标位置的字符和前一个字符进行位置交换 Ctrl+& 恢复ctrl+h 或者ctrl+d 或者ctrl+w 删除的内容 Ctrl+S 暂停屏幕输出 Ctrl+Q 继续屏幕输出 Ctrl+Left-Arrow 光标移动到上一个单词的词首 Ctrl+Right-Arrow 光标移动到下一个单词的词尾 Ctrl+p 向上显示缓存命令 Ctrl+n 向下显示缓存命令 Ctrl+d 关闭终端 Ctrl+xx 在EOL和当前光标位置移动 Ctrl+x@ 显示可能hostname补全 Ctrl+c 终止进程/命令 Shift +上或下终端上下滚动 Shift+PgUp/PgDn 终端上下翻页滚动 Ctrl+Shift+n 新终端 alt+F2 输入gnome-terminal打开终端 Shift+Ctrl+T 打开新的标签页 Shift+Ctrl+W 关闭标签页 Shift+Ctrl+C 复制 Shift+Ctrl+V 粘贴 Alt+数字切换至对应的标签页 Shift+Ctrl+N 打开新的终端窗口