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Hadoop简明教程:从入门到实践

来源:www.changchsm.com 时间:2024-07-10 14:08:27 作者:因材教程网 浏览: [手机版]

  Hadoop是一个开源的分布式计算框架,可以处理大规模数据集原文www.changchsm.com。它是Apache基金会的顶级项目,被广泛应于大数据处理、数据挖掘、机器学习等领域。本文将从Hadoop的基础概念、架构、安装配置、编程口等方面介绍Hadoop的入门知识,并通过一个实例演示Hadoop的使

Hadoop简明教程:从入门到实践(1)

一、Hadoop的基础概念

  1. HDFS

  Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop的核心组件之一,它是一个高度可靠、高容错性的分布式文件系统,可以存储大量数据,并且能够自动将数据复制到多个节点上,以保证数据的可靠性和可性。

2. MapReduce

  MapReduce是Hadoop的另一个核心组件,它是一种分布式计算模型,可以将大规模数据集分成若干个小的数据块,然后分别在不同的节点上进行计算,最后将计算结果合并起来。MapReduce模型包括两个主要的步骤:Map和Reduce。Map阶段将输入数据映射成若干个键对,Reduce阶段将相同键的进行合并计算原文www.changchsm.com

  3. YARN

  Hadoop资源管理器(YARN)是Hadoop的第二代资源管理器,它可以管理Hadoop集中的资源,为MapReduce等应程序提供资源调度和管理服务。YARN的核心组件包括资源管理器、节点管理器、应程序管理器等。

二、Hadoop的架构

  Hadoop的架构包括一个主节点和多个工作节点,主节点负责管理整个集,工作节点负责存储和计算数据。Hadoop的架构可以分为以几个次:

  1. 应

  应包括Hadoop的各种应程序,如MapReduce、Hive、Pig等。

2. 计算

  计算包括MapReduce框架和其他计算框架,如Spark、Flink等。

3. 存储

存储包括HDFS和其他分布式存储系统,如Ceph、GlusterFS等因+材+教+程+网

  4. 硬件

  硬件包括计算节点、存储节点、网络设备等。

Hadoop简明教程:从入门到实践(2)

三、Hadoop的安装配置

Hadoop的安装配置比较复,需要掌握一定的Linux命令和Hadoop的配置文件。以是Hadoop的安装配置步骤:

  1. 安装Java环境

Hadoop是基于Java开发的,所以需要先安装Java环境。

2. 载和解压Hadoop

  从Hadoop载最新的Hadoop版本,并解压到指定的目录。

3. 配置Hadoop环境变量

  将Hadoop的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。

4. 配置Hadoop集

  修改Hadoop的配置文件,包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml等来自www.changchsm.com

  5. 启动Hadoop集

使start-all.sh脚本启动Hadoop集

、Hadoop的编程

  Hadoop提供了多种编程口,包括Java API、MapReduce API、Hive、Pig等。其中,Java API是最基本的口,可以通过Java编写Hadoop的应程序。

  以是一个简单的Hadoop应程序,实现对一个文本文件中单词的计数:

```java

import java.io.IOException;

import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

  import org.apache.hadoop.fs.Path;

  import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

  import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

  import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

  import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

  import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

  public class WordCount {

public static class TokenizerMapper

extends Mapper{

  private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

  private Text word = new Text();

public void map(Object key, Text value, Context context

  ) throws IOException, InterruptedException {

StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

while (itr.hasMoreTokens()) {

  word.set(itr.nextToken());

context.write(word, one);

}

  }

}

  public static class IntSumReducer

extends Reducer {

private IntWritable result = new IntWritable();

  public void reduce(Text key, Iterable values,

Context context

  ) throws IOException, InterruptedException {

int sum = 0;

  for (IntWritable val : values) {

sum += val.get();

}

  result.set(sum);

context.write(key, result);

}

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

  Configuration conf = new Configuration();

  Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

  job.setJarByClass(WordCount.class);

job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

  job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

  job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

  job.setOutputKeyClass(Text.class);

  job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

  FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

  FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

  }

```

Hadoop简明教程:从入门到实践(3)

五、Hadoop的实践

  Hadoop可以应于各种大数据场景,如数据仓库、日志分析、搜索引擎、推荐系统等。以是一个简单的Hadoop实践应,实现对一个文本文件中单词的计数:

  1. 准备数据

  准备一个文本文件,包含若干个单词。

  2. 上传数据

  将文本文件上传到HDFS中www.changchsm.com

  3. 编写Hadoop应程序

考上面的WordCount程序,编写一个Hadoop应程序,实现对文本文件中单词的计数。

  4. 打包和上传程序

  将Hadoop应程序打包成jar包,并上传到Hadoop集中。

  5. 运行程序

使hadoop jar命令运行Hadoop应程序,等待程序运行完成。

  6. 查看结果

使hadoop fs -cat命令查看程序输出的结果。

总结:

本文介绍了Hadoop的基础概念、架构、安装配置、编程口等方面的知识,并通过一个实例演示了Hadoop的使。Hadoop作为大数据处理的重要工具,可以帮助我们处理大规模数据,挖掘数据价,提高数据分析的效率和准确性原文www.changchsm.com

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