一、Hadoop基本文件系统操作
URI的模式有两种，如果是HDFS文件系统，模式是hdfs://namenode:namenodeport。一个HDFS文件或目录/user/yarn，可以表示成hdfs://namenode:namenodeport/user/yarn。也可以使用简洁的写法如/user/yarn，因为hdfs://namenode:namenodeport在配置文件中做了默认配置。
如果是本地文件系统，模式是file:///。如：/home/yarn可以表示成file:///home/yarn。
没有特别说明，本书的所有测试就在伪分布式模式下进行，下面用命令行操作文件系统，例如：读取文件，创建目录，移动文件，删除数据，列出索引目录等等。
通过命令hadoop fs -help可以看到命令详细帮助文件。
准备工作：在/home/yarn目录下创建文本文件fs.txt文件。
put命令：把本地文件上传到HDFS。第一个参数是本地文件系统的路径，第二个参数是
本地文件路径可以是相对路径：
如：当前目录是/homt/yarn
HDFS文件路径可以缺省hdfs://YARN:9000，在core-site.xml文件中有如下配置：
如：也可以省略/user/yarn/，HDFS默认当前用户的默认路径
如：从HDFS上下载文件到本地，使用完整路径
如：HDFS文件路径可以缺省hdfs://YARN:9000
如：可以使用下面方式，路径前面加上file:///
如：创建目录
如：使用默认路径，当前用户HDFS文件系统路径/user/yarn
如：显示文件的基本信息
如：使用完整路径，显示HDFS文件系统/user/yarn/目录下的文件
如：显示本地文件系统目录下的文件
cat命令：将指定路径文件的内容输出到标准输出(控制台)
如：省略hdfs://YARN:9000
如：删除当前用户默认目录下的文件，删除/user/yarn/目录下的文件fs.txt
如：删除本地文件系统下的文件
cp命令：将文件从源路径复制到目标路径，可以是目录或文件。命令允许有多个源路径，
如：将多个源目录文件拷贝到一个目录内。注意：当多个源拷贝时，目标必须是目录
mv命令：将文件从源路径移动到目标路径
如：将fs.txt文件更名为fs_bak.txt
如：将fs.txt文件移动到testdir1目录下
Hadoop测试题 一．填空题，1分（41空），2分（42空）共125分 1.(每空1分) datanode 负责HDFS数据存储。 2.(每空1分)HDFS中的block默认保存 3 份。 3.(每空1分)ResourceManager 程序通常与NameNode 在一个节点启动。 4.(每空1分)hadoop运行的模式有：单机模式、伪分布模式、完全分布式。 5.(每空1分)Hadoop集群搭建中常用的4个配置文件为：core-site.xml 、hdfs-site.xml 、mapred-site.xml 、yarn-site.xml 。 6.(每空2分)HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块 中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求。 7.(每空2分)一个HDFS集群包括两大部分，即namenode 与datanode 。一般来说，一 个集群中会有一个namenode 和多个datanode 共同工作。 8.(每空2分) namenode 是集群的主服务器，主要是用于对HDFS中所有的文件及内容 数据进行维护，并不断读取记录集群中datanode 主机情况与工作状态，并通过读取与写入镜像日志文件的方式进行存储。 9.(每空2分) datanode 在HDFS集群中担任任务具体执行角色，是集群的工作节点。文 件被分成若干个相同大小的数据块，分别存储在若干个datanode 上，datanode 会定期向集群内namenode 发送自己的运行状态与存储内容，并根据namnode 发送的指令进行工作。 10.(每空2分) namenode 负责接受客户端发送过来的信息，然后将文件存储位置信息发 送给client ，由client 直接与datanode 进行联系，从而进行部分文件的运算与操作。 11.(每空1分) block 是HDFS的基本存储单元，默认大小是128M 。 12.(每空1分)HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份，将每个Block至少复制到 3 个相互独立的硬件上，这样可以快速恢复损坏的数据。 13.(每空2分)当客户端的读取操作发生错误的时候，客户端会向namenode 报告错误，并 请求namenode 排除错误的datanode 后，重新根据距离排序，从而获得一个新的的读取路径。如果所有的datanode 都报告读取失败，那么整个任务就读取失败。14.(每空2分)对于写出操作过程中出现的问题，FSDataOutputStream 并不会立即关闭。 客户端向Namenode报告错误信息，并直接向提供备份的datanode 中写入数据。备份datanode 被升级为首选datanode ，并在其余2个datanode 中备份复制数据。 NameNode对错误的DataNode进行标记以便后续对其进行处理。 15.(每空1分)格式化HDFS系统的命令为：hdfs namenode –format 。 16.(每空1分)启动hdfs的shell脚本为：start-dfs.sh 。 17.(每空1分)启动yarn的shell脚本为：start-yarn.sh 。 18.(每空1分)停止hdfs的shell脚本为：stop-dfs.sh 。 19.(每空1分)hadoop创建多级目录（如：/a/b/c）的命令为：hadoop fs –mkdir –p /a/b/c 。 20.(每空1分)hadoop显示根目录命令为：hadoop fs –lsr 。 21.(每空1分)hadoop包含的四大模块分别是：Hadoop common 、HDFS 、
HADOOP表操作 1、hadoop简单说明 hadoop 数据库中的数据是以文件方式存存储。一个数据表即是一个数据文件。hadoop目前仅在LINUX 的环境下面运行。使用hadoop数据库的语法即hive语法。（可百度hive语法学习） 通过s_crt连接到主机。 使用SCRT连接到主机，输入hive命令，进行hadoop数据库操作。 2、使用hive 进行HADOOP数据库操作
3、hadoop数据库几个基本命令 show datebases; 查看数据库内容; 注意：hadoop用的hive语法用“;”结束，代表一个命令输入完成。 usezb_dim; show tables;
4、在hadoop数据库上面建表； a1: 了解hadoop的数据类型 int 整型; bigint 整型，与int 的区别是长度在于int; int，bigint 相当于oralce的number型，但是不带小数点。 doubble 相当于oracle的numbe型,可带小数点； string 相当于oralce的varchar2(),但是不用带长度； a2: 建表，由于hadoop的数据是以文件有形式存放，所以需要指定分隔符。 create table zb_dim.dim_bi_test_yu3(id bigint,test1 string,test2 string)
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; --这里指定'\t'为分隔符 a2.1 查看建表结构: describe A2.2 往表里面插入数据。 由于hadoop的数据是以文件存在，所以插入数据要先生成一个数据文件，然后使用SFTP将数据文件导入表中。
６苏州大学学报（工科版）第３０卷 图１Ｉ－ＩＤＦＳ架构 ２ＨＤＦＳ与ＬｉｎｕｘＦＳ比较 ＨＤＦＳ的节点不管是ＤａｔａＮｏｄｅ还是ＮａｍｅＮｏｄｅ都运行在Ｌｉｎｕｘ上，ＨＤＦＳ的每次读／写操作都要通过ＬｉｎｕｘＦＳ的读／写操作来完成，从这个角度来看，ＬｉｎｕｘＰＳ是ＨＤＦＳ的底层文件系统。 ２．１目录树（ＤｉｒｅｃｔｏｒｙＴｒｅｅ） 两种文件系统都选择“树”来组织文件，我们称之为目录树。文件存储在“树叶”，其余的节点都是目录。但两者细节结构存在区别，如图２与图３所示。 一二 Ｒｏｏｔ ＼ 图２ＩｔＤＦＳ目录树围３ＬｉｎｕｘＦＳ目录树 ２．２数据块（Ｂｌｏｃｋ） Ｂｌｏｃｋ是ＬｉｎｕｘＦＳ读／写操作的最小单元，大小相等。典型的ＬｉｎｕｘＦＳＢｌｏｃｋ大小为４ＭＢ，Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮ－ｏｄｅ之间的对应关系是固定的、天然存在的，不需要系统定义。 ＨＤＦＳ读／写操作的最小单元也称为Ｂｌｏｃｋ，大小可以由用户定义，默认值是６４ＭＢ。Ｂｌｏｃｋ与ＤａｔａＮｏｄｅ的对应关系是动态的，需要系统进行描述、管理。整个集群来看，每个Ｂｌｏｃｋ存在至少三个内容一样的备份，且一定存放在不同的计算机上。 ２．３索引节点（ＩＮｏｄｅ） ＬｉｎｕｘＦＳ中的每个文件及目录都由一个ＩＮｏｄｅ代表，ＩＮｏｄｅ中定义一组外存上的Ｂｌｏｃｋ。 ＨＤＰＳ中ＩＮｏｄｅ是目录树的单元，ＨＤＦＳ的目录树正是在ＩＮｏｄｅ的集合之上生成的。ＩＮｏｄｅ分为两类，一类ＩＮｏｄｅ代表文件，指向一组Ｂｌｏｃｋ，没有子ＩＮｏｄｅ，是目录树的叶节点；另一类ＩＮｏｄｅ代表目录，没有Ｂｌｏｃｋ，指向一组子ＩＮｏｄｅ，作为索引节点。在Ｈａｄｏｏｐ０．１６．０之前，只有一类ＩＮｏｄｅ，每个ＩＮｏｄｅ都指向Ｂｌｏｃｋ和子ＩＮ－ｏｄｅ，比现有的ＩＮｏｄｅ占用更多的内存空间。 ２．４目录项（Ｄｅｎｔｒｙ） Ｄｅｎｔｒｙ是ＬｉｎｕｘＦＳ的核心数据结构，通过指向父Ｄｅｎ姆和子Ｄｅｎｔｒｙ生成目录树，同时也记录了文件名并 指向ＩＮｏｄｅ，事实上是建立了＜ＦｉｌｅＮａｍｅ，ＩＮｏｄｅ＞，目录树中同一个ＩＮｏｄｅ可以有多个这样的映射，这正是连
太原理工大学 硕士学位论文 基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 姓名：封俊 申请学位级别：硕士 专业：软件工程 指导教师：胡彧 20100401
基于Hadoop的分布式搜索引擎研究与实现 摘要 分布式搜索引擎是一种结合了分布式计算技术和全文检索技术的新型信息检索系统。它改变了人们获取信息的途径，让人们更有效地获取信息，现在它已经深入到网络生活的每一方面，被誉为上网第一站。 目前的搜索引擎系统大多都拥有同样的结构——集中式结构，即系统所有功能模块集中部署在一台服务器上，这直接导致了系统对服务器硬件性能要求较高，同时，系统还有稳定性差、可扩展性不高的弊端。为了克服以上弊端就必须采购极为昂贵的大型服务器来满足系统需求，然而并不是所有人都有能力负担这样高昂的费用。此外，在传统的信息检索系统中，许多都采用了比较原始的字符串匹配方式来获得搜索结果，这种搜索方式虽然实现简单，但在数据量比较大时，搜索效率非常低，导致用户无法及时获得有效信息。以上这两个缺点给搜索引擎的推广带来了很大的挑战。为应对这个挑战，在搜索引擎系统中引入了分布式计算和倒排文档全文检索技术。 本文在分析当前几种分布式搜索引擎系统的基础上，总结了现有系统的优缺点，针对现有系统的不足，提出了基于Hadoop的分布式搜索引擎。主要研究工作在于对传统搜索引擎的功能模块加以改进，对爬行、索引、搜索过程中的步骤进行详细分析，将非顺序执行的步骤进一步分解为两部分：数据计算和数据合并。同时，应用Map/Reduce编程模型思想，把数据计算任务封装到Map函数中，把数据合并任务封装到Reduce函数中。经过以上改进的搜索引擎系统可以部署在廉价PC构成的Hadoop分布式环境中，并具有较高的响应速度、可靠性和扩展性。这与分布式搜索引擎中的技术需求极为符合，因此本文使用Hadoop作为系统分布式计算平台。此外，系
Hadoop 练习题姓名：分数： 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode √ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份？ a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 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√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存
7.关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ a)它是NameNode的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间√ d)SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点 8.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？ a) 1 b)2√ c) 3 d) 4 9.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce 任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO（with index）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运 行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB√ 多选题： 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode b)Client端将文件以Block为单位，管道方式依次传到DataNode√ c)Client只上传数据到一台DataNode，然后由NameNode负责Block复制工作 d)当某个DataNode失败，客户端会继续传给其它DataNode √
Hadoop 集群基本操作命令 列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help （注：一般手动安装hadoop大数据平台，只需要创建一个用户即可，所有的操作命令就可以在这个用户下执行；现在是使用ambari安装的dadoop大数据平台，安装过程中会自动创建hadoop生态系统组件的用户，那么就可以到相应的用户下操作了，当然也可以在root用户下执行。下面的图就是执行的结果，只是hadoop shell 支持的所有命令，详细命令解说在下面，因为太多，我没有粘贴。） 显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name （注：可能有些命令，不知道什么意思，那么可以通过上面的命令查看该命令的详细使用信息。例子： 这里我用的是hdfs用户。） 注：上面的两个命令就可以帮助查找所有的haodoop命令和该命令的详细使用资料。
创建一个名为 /daxiong 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /daxiong 查看名为 /daxiong/myfile.txt 的文件内容$ bin/hadoop dfs -cat /hadoop dfs -cat /user/haha/part-m-00000 上图看到的是我上传上去的一张表，我只截了一部分图。 注：hadoop fs <..> 命令等同于hadoop dfs <..> 命令（hdfs fs/dfs）显示Datanode列表 $ bin/hadoop dfsadmin -report
$ bin/hadoop dfsadmin -help 命令能列出所有当前支持的命令。比如： -report：报告HDFS的基本统计信息。 注：有些信息也可以在NameNode Web服务首页看到 运行HDFS文件系统检查工具(fsck tools) 用法：hadoop fsck [GENERIC_OPTIONS]
Hadoop分布式文件系统：架构和设计 引言 (2) 一前提和设计目标 (2) 1 hadoop和云计算的关系 (2) 2 流式数据访问 (2) 3 大规模数据集 (2) 4 简单的一致性模型 (3) 5 异构软硬件平台间的可移植性 (3) 6 硬件错误 (3) 二HDFS重要名词解释 (3) 1 Namenode (4) 2 secondary Namenode (5) 3 Datanode (6) 4 jobTracker (6) 5 TaskTracker (6) 三HDFS数据存储 (7) 1 HDFS数据存储特点 (7) 2 心跳机制 (7) 3 副本存放 (7) 4 副本选择 (7) 5 安全模式 (8) 四HDFS数据健壮性 (8) 1 磁盘数据错误，心跳检测和重新复制 (8) 2 集群均衡 (8) 3 数据完整性 (8) 4 元数据磁盘错误 (8) 5 快照 (9)
引言 云计算（cloud computing)，由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。在此过程中被服务者只是提供需求并获取服务结果，对于需求被服务的过程并不知情。同时服务者以最优利用的方式动态地把资源分配给众多的服务请求者，以求达到最大效益。 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS 能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 一前提和设计目标 1 hadoop和云计算的关系 云计算由位于网络上的一组服务器把其计算、存储、数据等资源以服务的形式提供给请求者以完成信息处理任务的方法和过程。针对海量文本数据处理,为实现快速文本处理响应,缩短海量数据为辅助决策提供服务的时间,基于Hadoop云计算平台,建立HDFS分布式文件系统存储海量文本数据集,通过文本词频利用MapReduce原理建立分布式索引,以分布式数据库HBase 存储关键词索引,并提供实时检索,实现对海量文本数据的分布式并行处理.实验结果表 明,Hadoop框架为大规模数据的分布式并行处理提供了很好的解决方案。 2 流式数据访问 运行在HDFS上的应用和普通的应用不同，需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计中更多的考虑到了数据批处理，而不是用户交互处理。比之数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3 大规模数据集 运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被调节以支持大文件存储。它应该能提供整体上高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百个节点。一个单一的HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。
3.6 误） 3.7Hadoop支持数据的随机读写。（错） (8) NameNode负责管理metadata，client端每次读写请求，它都会从磁盘中3.8 读取或则会写入metadata信息并反馈client端。（错误） (8) NameNode本地磁盘保存了Block的位置信息。（个人认为正确，欢迎提出其它意见） (9) 3.9 3.10 3.11DataNode通过长连接与NameNode保持通信。（有分歧） (9) Hadoop自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。（错误）9 3.12 3.13 3.14Slave节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。（错误） (9) hadoop dfsadmin–report命令用于检测HDFS损坏块。（错误） (9) Hadoop默认调度器策略为FIFO（正确） (9) 100道常见Hadoop面试题及答案解析 目录 1单选题 (5) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7下面哪个程序负责HDFS数据存储。 (5) HDfS中的block默认保存几份？ (5) 下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ (5) Hadoop作者 (6) HDFS默认Block Size (6) 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈： (6) 关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ (6) 2 3多选题 (7) 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 下列哪项可以作为集群的管理？ (7) 配置机架感知的下面哪项正确： (7) Client端上传文件的时候下列哪项正确？ (7) 下列哪个是Hadoop运行的模式： (7) Cloudera提供哪几种安装CDH的方法？ (7) 判断题 (8) 3.1 3.2 3.3 Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。（正确） (8) Block Size是不可以修改的。（错误） (8) Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。（错误） 8 3.4如果NameNode意外终止，SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。（错误） (8) 3.5Cloudera CDH是需要付费使用的。（错误） (8) Hadoop是Java开发的，所以MapReduce只支持Java语言编写。（错 8
Hadoop命令大全 Hadoop配置： Hadoop配置文件core-site.xml应增加如下配置，否则可能重启后发生Hadoop 命名节点文件丢失问题：
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 bin/stop-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上停止DataNode守护进程。 9、在分配的JobTracker上，运行下面的命令停止Map/Reduce： $ bin/stop-mapred.sh bin/stop-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上停止TaskTracker守护进程。 10、启动所有 $ bin/start-all.sh 11、关闭所有 $ bin/stop-all.sh DFSShell 10、创建一个名为 /foodir 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir 11、创建一个名为 /foodir 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir 12、查看名为 /foodir/myfile.txt 的文件内容 $ bin/hadoop dfs -cat /foodir/myfile.txt
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/b32336322.html, 基于Hadoop的分布式文件系统 作者：陈忠义 来源：《电子技术与软件工程》2017年第09期 摘要HDFS是Hadoop应用用到的一个最主要的分布式存储系统，Hadoop分布式文件系 统具有方便、健壮、可扩展性、容错性能好、操作简单、成本低廉等许多优势。。深入了解HDFS的工作原理对在特定集群上改进HDFS的运行性能和错误诊断都有极大的帮助。本文介绍了HDFS的主要设计理念、主要概念及其高可靠性的实现等。 【关键词】Hadoop 分布式文件系统 Hadoop是新一代的大数据处理平台，在近十年中已成为大数据革命的中心，它不仅仅承担存储海量数据，还通过分析从中获取有价值信息。进行海量计算需要一个稳定的，安全的数据容器，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）运应而生，它是Hadoop的底层实现部分，存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。 1 HDFS的设计理念 面对存储超大文件，Hadoop分布式文件系统采用了流式数据访问模式。所谓流式数据，简单的说就是像流水一样，数据一点一点“流”过来，处理数据也是一点一点处理。如果是全部收到数据以后再进行处理，那么延迟会很大，而且会消耗大量计算机内存。 1.1 存储超大文件 这里的“超大文件”通常达到几百GB甚至达到TB大小的文件。像大型的应用系统，其存储超过PB级数据的Hadoop集群比比皆是。 1.2 数据访问模式 最高效的访问模式是一次写入、多次读取。HDFS的构建思路也是这样的。HDFS存储的数据集作为Hadoop的分析对象。在数据集生成以后，采用各种不同分析方法对该数据集进行长时间分析，而且分析涉及到该数据集的大部分数据或者全部数据。面对庞大数据，时间延迟是不可避免的，因此，Hadoop不适合运行低时间延迟数据访问的应用。 1.3 运行在普通廉价的服务器上 HDFS设计理念之一就是让它能运行在普通的硬件之上，即便硬件出现故障，也可以通过容错策略来保证数据的高可用。
基本MapReduce模式计数与求和基本MapReduce模式计数与求和 问题陈述: 有许多文档，每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包含一个响应时间，需要计算出平均响应时间。 解决方案: 让我们先从简单的例子入手。在下面的代码片段里，Mapper每遇到指定词就把频次记1，Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。 1.class Mapper 2. method Map(docid id, doc d) 3. for all term t in doc d do 4. Emit(term t, count 1) 5. 6.class Reducer 7. method Reduce(term t, counts [c1, c2,...]) 8. sum = 0 9. for all count c in [c1, c2,...] do 10. sum = sum + c 11. Emit(term t, count sum) 复制代码 这种方法的缺点显而易见，Mapper提交了太多无意义的计数。它完全可以通过先对每个文档中的词进行计数从而减少传递给Reducer的数据量: [size=14.166666030883789px] 1. 1 class Mapper 2. 2 method Map(docid id, doc d) 3. 3 H = new AssociativeArray 4. 4 for all term t in doc d do 5. 5 H{t} = H{t} + 1
外文翻译 原文来源The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design 中文译文Hadoop分布式文件系统：架构和设计 姓名 XXXX 学号 200708202137 2013年4月8 日
英文原文 The Hadoop Distributed File System: Architecture and Design Source：https://www.doczj.com/doc/b32336322.html,/docs/r0.18.3/hdfs_design.html Introduction The Hadoop Distributed File System (HDFS) is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It has many similarities with existing distributed file systems. However, the differences from other distributed file systems are significant. HDFS is highly fault-tolerant and is designed to be deployed on low-cost hardware. HDFS provides high throughput access to application data and is suitable for applications that have large data sets. HDFS relaxes a few POSIX requirements to enable streaming access to file system data. HDFS was originally built as infrastructure for the Apache Nutch web search engine project. HDFS is part of the Apache Hadoop Core project. The project URL is https://www.doczj.com/doc/b32336322.html,/core/. Assumptions and Goals Hardware Failure Hardware failure is the norm rather than the exception. An HDFS instance may consist of hundreds or thousands of server machines, each storing part of the file system’s data. The fact that there are a huge number of components and that each component has a non-trivial probability of failure means that some component of HDFS is always non-functional. Therefore, detection of faults and quick, automatic recovery from them is a core architectural goal of HDFS. Streaming Data Access Applications that run on HDFS need streaming access to their data sets. They are not general purpose applications that typically run on general purpose file systems. HDFS is designed more for batch processing rather than interactive use by users. The emphasis is on high throughput of data access rather than low latency of data access. POSIX imposes many hard requirements that are not
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
50个最受欢迎的Hadoop面试问题 您是否打算在大数据和数据分析领域找到工作？您是否担心破解Hadoop面试？ 我们整理了一份方便的Hadoop面试问题清单。您可能具有关于软件框架的丰富知识，但是在短短的15分钟面试环节中无法测试所有这些知识。因此，面试官会问您一些特定的大数据面试问题，他们认为这些问题易于判断您对主题的了解。 立即注册：Hadoop基础在线培训课程 Hadoop面试的前50名问答 当前，与大数据相关的工作正在增加。五分之一的大公司正在迁移到大数据分析，因此现在是时候开始申请该领域的工作了。因此，我们不需再拖延地介绍Hadoop面试的前50名问答，这将帮助您完成面试。 Hadoop基本面试问题 这些是您在大数据采访中必将面对的最常见和最受欢迎的大数据Hadoop采访问题。通过准备这些Hadoop面试问题，无疑会给您带来竞争优势。 首先，我们将重点关注人们在申请Hadoop相关工作时遇到的常见和基本的Hadoop 面试问题，无论其职位如何。
1. Hadoop框架中使用了哪些概念？ 答：Hadoop框架在两个核心概念上起作用： ?HDFS：Hadoop分布式文件系统的缩写，它是一个基于Java的文件系统，用于可扩展和可靠地存储大型数据集。HDFS本身在主从架构上工作，并以块 形式存储其所有数据。 ?MapReduce：这是用于处理和生成大型数据集的编程模型以及相关的实现。 Hadoop作业基本上分为两个不同的任务作业。映射作业将数据集分解为键 值对或元组。然后，reduce作业获取map作业的输出，并将数据元组合并 为较小的元组集。 2.什么是Hadoop？命名Hadoop应用程序的主要组件。 答：Hadoop是“大数据”问题的解决方案。Hadoop被描述为提供许多用于存储和处理大数据的工具和服务的框架。当难以使用传统方法进行决策时，它在大数据分析和制定有效的业务决策中也起着重要作用。 Hadoop提供了广泛的工具集，可以非常轻松地存储和处理数据。以下是Hadoop的所有主要组件：
Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 原文：https://www.doczj.com/doc/b32336322.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。 二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。
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