3-Hadoop Streaming

Hive join测试
• • •
select count(distint l.mobile) FROM mobile_list l JOIN hive_test h ON(l.mobile = h.mobile)
• 左侧小表连接 字典表100行 • 执行一次mapreduce 8分钟
的应 用情况
• 淘宝90%的业务跑在Hive上面 • 暴风影音95%以上都是跑在Hive上面 • Facebook Hive开源作者,大部分分析基
于Hive
测试环境
• 8个节点 * CPU 2.4G 2cores/8G内存
/500G
• 0.83亿行/共24G上网流量详单记录 • hdfs://node11/data/input3/
均只产生一阶段的mapreduce，HiveQL 转换为java mapreduce，性能优于其他 语言编写的mapreduce。 生性能压力的地方，需要合理使用。 HDFS，官方说法，性能差3~4倍。
• Hive 表连接、order by 排序、嵌套是产
• 可以操作Hbase,但性能不如直接放于
Hive查询的优化1
• 慎用order by • 如果实在是需要用到order by ，可以加
上limit n；这样也可以避免同一个reduce 去处理大量的数据
Hive查询的优化2
• 数据量大的表和数据量小的表做关联的
时候，把数据量小的表放到join前面。
• 原因是在 Join 操作的 Reduce 阶段，位
于 Join 操作符左边的表的内容会被加载 进内存，将条目少的表放在左边，可以 有效减少发生内存溢出错误的几率。
Hive操作Hbase
• select count(1)

hadoop命令及使用方法Hadoop是一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。

下面是一些常用的Hadoop命令及其使用方法：1. hdfs命令：- hdfs dfs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。

- hdfs dfs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。

- hdfs dfs -copyFromLocal <本地路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS 上。

- hdfs dfs -copyToLocal <HDFS路径> <本地路径>：将HDFS上的文件复制到本地。

- hdfs dfs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。

2. mapred命令：- mapred job -list：列出当前正在运行的MapReduce作业。

- mapred job -kill <job_id>：终止指定的MapReduce作业。

3. yarn命令：- yarn application -list：列出当前正在运行的应用程序。

- yarn application -kill <application_id>：终止指定的应用程序。

4. hadoop fs命令（与hdfs dfs命令功能相似）：- hadoop fs -ls <路径>：列出指定路径下的文件和目录。

- hadoop fs -cat <文件路径>：显示HDFS上的文件内容。

- hadoop fs -mkdir <路径>：创建一个新的目录。

- hadoop fs -put <本地文件路径> <HDFS路径>：将本地文件复制到HDFS上。

- hadoop fs -get <HDFS路径> <本地文件路径>：将HDFS上的文件复制到本地。

hadoop使用场景Hadoop使用场景Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。

它的出现解决了传统计算机无法处理大规模数据的问题，因此被广泛应用于各种场景。

以下是Hadoop的一些使用场景：1. 大数据存储Hadoop的分布式文件系统HDFS可以存储大规模数据集，并在集群中进行数据备份和恢复。

它的数据可靠性和可扩展性是传统文件系统无法比拟的。

因此，许多大型企业和组织都将Hadoop用于大数据存储。

2. 数据处理和分析Hadoop的MapReduce框架使得分布式计算变得简单和高效。

它可以在集群中并行执行任务，处理大规模数据集。

许多企业使用Hadoop来处理和分析数据，以便发现数据中的模式和趋势，作出更好的业务决策。

3. 数据挖掘和机器学习Hadoop的机器学习库Mahout可以帮助企业在大规模数据集上训练机器学习模型。

许多企业使用Hadoop来分析客户行为、识别欺诈或评估风险等。

Mahout还可以用于推荐系统、分类和聚类等任务。

4. 日志分析许多企业使用Hadoop来分析日志，以便了解产品的使用情况、识别系统故障或发现安全问题。

Hadoop可以帮助企业处理大量的日志数据，从中提取有价值的信息。

5. 图像和音频处理Hadoop可以用于处理图像和音频数据。

许多企业使用Hadoop来分析图像和音频数据，以便识别图像中的物体、提取音频中的声音特征等。

这些信息可以用于图像搜索、音频识别等应用。

总结Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以处理大量的数据。

它被广泛应用于各种场景，包括大数据存储、数据处理和分析、数据挖掘和机器学习、日志分析、图像和音频处理等。

随着大数据的不断增长，Hadoop的使用场景会越来越多，对企业的业务决策和发展有着重要的意义。

挖掘算法(Mahout) 搜索(Solr) Sqoop 数据仓库(Hive) 数据库(Hbase) 批处理(Pig) MapReduce Tez Spark Storm
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总 结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天 然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户 为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数 据快速的并行处理。 为了实现这个目标， 我们需要竟可能多的 机器同时工作。
• Cient会和名称节点达 成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要 拷贝数据的3个数据节 点列表。然后Client将 会把每块数据直接写 入数据节点中（通常 是TCP 协议）。名称 节点只负责提供数据 的位置和数据在族群 中的去处（文件系统 元数据）。
• 第二个和第三个数据 节点运输在同一个机 架中，这样他们之间 的传输就获得了高带 宽和低延时。只到这 个数据块被成功的写 入3个节点中，下一 个就才会开始。
• 如果名称节点死亡， 二级名称节点保留的 文件可用于恢复名称 节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又 冲当与他们主节点通信的守护进程。守护 进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于 名称节点。

hadoop使用场景Hadoop使用场景Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，在大数据处理领域有着广泛的应用。

它的设计初衷是为了能够高效地处理大规模数据集，同时具有高容错性和可扩展性。

下面我们将详细介绍Hadoop的几个常见使用场景。

1. 数据存储和处理Hadoop最为常见的使用场景就是用于存储和处理海量的数据。

其分布式文件系统HDFS能够将数据分散存储在多台服务器上，并通过MapReduce编程模型实现数据的并行处理。

这使得Hadoop能够处理PB级别甚至更大规模的数据集，适用于各种类型的数据分析任务。

2. 日志分析在大型互联网公司中，每天都会产生海量的日志数据，包括用户访问记录、系统运行日志等。

Hadoop可以被用来对这些日志数据进行实时分析、监控和报告生成。

通过Hadoop的批处理能力，可以快速地对大量日志数据进行处理，提取有价值的信息，帮助企业做出合理的决策。

3. 搜索引擎搜索引擎需要处理大量的网页数据，并为用户提供快速准确的搜索结果。

Hadoop可以被用来构建搜索引擎的索引，通过分布式计算和并行处理来提高搜索效率。

同时，Hadoop还可以用于分布式爬虫程序的设计，帮助搜索引擎实时地获取最新的网页数据。

4. 机器学习在人工智能领域，机器学习是一个重要的研究方向，需要大量的数据来训练模型。

Hadoop提供了分布式计算的能力，可以加速机器学习算法的训练过程。

通过Hadoop可以快速处理海量的数据集，为机器学习模型提供更准确的训练数据，提高模型的准确度和泛化能力。

5. 实时数据分析除了批处理任务，Hadoop还可以支持实时数据分析。

通过与流处理框架如Apache Storm或Apache Flink的结合，Hadoop可以实现实时数据的处理和分析，帮助企业迅速响应市场变化，及时调整业务策略。

总结Hadoop作为一个强大的大数据处理工具，在各个领域都有着广泛的应用场景。

无论是数据存储和处理、日志分析、搜索引擎、机器学习还是实时数据分析，Hadoop都能够发挥其强大的计算能力和扩展性，帮助企业更好地利用和管理海量数据。

Hadoop大数据技术基础 python版随着互联网技术的不断发展和数据量的爆炸式增长，大数据技术成为了当前互联网行业的热门话题之一。

Hadoop作为一种开源的大数据处理评台，其在大数据领域的应用日益广泛。

而Python作为一种简洁、易读、易学的编程语言，也在大数据分析与处理中扮演着不可或缺的角色。

本文将介绍Hadoop大数据技术的基础知识，并结合Python编程语言，分析其在大数据处理中的应用。

一、Hadoop大数据技术基础1. Hadoop简介Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。

Hadoop分布式文件系统用于存储大规模数据，而MapReduce计算框架则用于分布式数据处理。

2. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce之外，Hadoop生态系统还包括了许多其他组件，例如HBase、Hive、Pig、ZooKeeper等。

这些组件形成了一个完整的大数据处理评台，能够满足各种不同的大数据处理需求。

3. Hadoop集群Hadoop通过在多台服务器上构建集群来实现数据的存储和处理。

集群中的各个计算节点共同参与数据的存储和计算，从而实现了大规模数据的分布式处理。

二、Python在Hadoop大数据处理中的应用1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是Hadoop提供的一个用于在MapReduce中使用任意编程语言的工具。

通过Hadoop Streaming，用户可以借助Python编写Map和Reduce的程序，从而实现对大规模数据的处理和分析。

2. Hadoop连接Python除了Hadoop Streaming外，Python还可以通过Hadoop提供的第三方库和接口来连接Hadoop集群，实现对Hadoop集群中数据的读取、存储和计算。

这为Python程序员在大数据处理领域提供了更多的可能性。

Hadoop试题试题库完整1. 以下哪⼀项不属于Hadoop可以运⾏的模式___C___。

A. 单机（本地）模式B. 伪分布式模式C. 互联模式D. 分布式模式2. Hadoop的作者是下⾯哪⼀位__B____。

A. Martin FowlerB. Doug cuttingC. Kent BeckD. Grace Hopper3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在同⼀个节点启动__D___。

A. TaskTrackerB. DataNodeC. SecondaryNameNodeD. Jobtracker4. HDFS 默认 Block Size的⼤⼩是___B___。

A.32MBB.64MBC.128MBD.256M5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。

A. CPUB. ⽹络C. 磁盘IOD. 内存6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。

A. MapReduce是⼀种计算框架B. MapReduce来源于google的学术论⽂C. MapReduce程序只能⽤java语⾔编写D. MapReduce隐藏了并⾏计算的细节，⽅便使⽤8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超⼤⽂件的需求⽽开发的，具有⾼容错、⾼可靠性、⾼可扩展性、⾼吞吐率等特征，适合的读写任务是 __D____。

A．⼀次写⼊，少次读C．多次写⼊，多次读D．⼀次写⼊，多次读9. HBase依靠__A____存储底层数据。

A. HDFSB. HadoopC. MemoryD. MapReduce10. HBase依赖___D___提供强⼤的计算能⼒。

A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. MapReduce11. HBase依赖___A___提供消息通信机制A. ZookeeperB. ChubbyC. RPCD. Socket12. 下⾯与HDFS类似的框架是___C____？A. NTFSB. FAT32C. GFSD. EXT313. 关于 SecondaryNameNode 下⾯哪项是正确的___C___。

简述hadoop安装步骤简述hadoop安装步骤安装步骤:1、安装虚拟机系统，并进⾏准备⼯作(可安装- ⼀个然后克隆)2.修改各个虚拟机的hostname和host3.创建⽤户组和⽤户4、配置虚拟机⽹络，使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过相互ping通。

5.安装jdk和配置环境变量，检查是否配置成功6、配置ssh,实现节点间的⽆密码登录ssh node1/2指令验证时候成功7、master 配置hadoop,并将hadoop⽂件传输到node节点8、配置环境变量，并启动hadoop, 检查是否安装成功，执⾏wordcount检查是否成功。

⼆.HDFS作⽤是什么Hadoop分布式⽂件系统(HDFS)是指被设计成适合运⾏在通⽤硬件(commodity hardware)上的分布式⽂件系统（Distributed File System）。

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。

HDFS放宽了⼀部分POSIX约束，来实现流式读取⽂件系统数据的⽬的。

HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项⽬的基础架构⽽开发的。

HDFS是Apache Hadoop Core项⽬的⼀部分。

HDFS有着⾼容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计⽤来部署在低廉的（low-cost）硬件上。

⽽且它提供⾼吞吐量（high throughput）来访问应⽤程序的数据，适合那些有着超⼤数据集（large data set）的应⽤程序。

HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）⽂件系统中的数据。

三.常⽤的Hadoop FS Shell命令有哪些及其作⽤1.调⽤Hadoop的⽂件系统Shell（FileSystem Shell）的命令格式：语法：hadoop fs <args>：前提是位置位于hadoop/bin下，其中fs是参数，表⽰FS Shell，<args>是fs的⼦命令2.使⽤FS Shell命令⾏管理⽂件：mkdir -创建⽬录语法：hadoop fs -mkdir <paths>例⼦：hadoop fs -mkdir /user：在HDFS中创建"/user"⽬录hadoop fs -mkdir /user/hadoop：在HDFS中创建"/user/hadoop"⽬录hadoop fs -mkdir /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2：在HDFS中同时创建"/user/hadoop/dir1"和"/user/hadoop/dir2"，⽬录ls -查看列表⽂件语法：hadoop fs -ls <args>如果是⽂件，则按照如下格式返回⽂件信息：⽂件名<副本数> ⽂件⼤⼩修改⽇期修改时间权限⽤户ID 组ID如果是⽬录，则返回它直接⼦⽂件的⼀个列表cat -查看⽂件语法：hadoop fs -cat URI <URI...>：输出路径指定⽂件的内容例⼦：hadoop fs -cat /input2/file1.txt /input2/file2.txt：在HDFS中查看input2⽬录下的file1.txt和file2.txt的⽂件内容put -从本地⽂件系统中复制⼀个或多个⽂件到HDFS（外部命令）语法：hadoop fs -put <localsrc>...<dst>其中localsrc只能是本地⽂件，dst只能是HDFS⽂件，且不受fs.defaultFS属性影响。

题 。通 过 自定义的基于ＮＦ Ｓ文件 系统 的数据 集切分方法和基 于Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｒ 的任务分 配方式能够实现均衡 高效的教
据切 分， 并保证并行化粒度 可控 。实验结 果表 明 ， 在保证 与单机 运行结 果一致的情 况下， 这种方法 能有 效缩减软件
运行 时间， 具有较 高的加速 比。 关键词 ： ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｉ ｎ ｇ ； 软 件并行化 ； ｌ ａ ｓ ｔ 比对软件 文献 标志码 ： Ａ 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ ． ５ ２ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ７ ７ ８ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ ． ８ ３ ３ １ ． １ ３ ０ ７ ． ０ １ ６ １
ｄ ｅ ｐｌ ｏ ｙｉ ｎ ｇ Ｌａ ｓ ｔ ｓ ｏ ｔｗａ ｆ ｒ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ． Ｉ ｔ ｗｉ ｌ ｌ ｂ ｅ ｅ ｎ ｓ ｕ ｒ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｂａ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｓ ｗｅ ｌ ｌ
摘
要： 随 着 下一 代 测序 技 术 的到 来 ， 单机 版 Ｌ ａ ｓ ｔ 比对 软件 已经 不 能 满足 海量 数据 的处 理 需求 。使 用 Ｈ ａ ｄ ｏ ｏ ｐ
Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｉ ｎ ｇ 技 术将 Ｌ ａ ｓ ｔ 比对软件 快速 部署 到云计 算环境 中， 解决 当前单机 版 Ｌ ａ ｓ ｔ 比对 软件 处理 大数 据 能力差 的 问
ｗａ ｒ ｅ ｉ ｓ ｎ ｏ ｔ ｇ ｏ ｏ ｄ ｅ ｎ ｏ ｕｇ ｈ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ ｄａ ｔ ａ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ ｗｈ ｉ ｌ ｅ Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｃ ａ ｎ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｂ ｙ ｒ ａ ｐ ｉ ｄｌ ｙ

hadoop的基本使用Hadoop的基本使用Hadoop是一种开源的分布式计算系统和数据处理框架，具有可靠性、高可扩展性和容错性等特点。

它能够处理大规模数据集，并能够在集群中进行并行计算。

本文将逐步介绍Hadoop的基本使用。

一、Hadoop的安装在开始使用Hadoop之前，首先需要进行安装。

以下是Hadoop的安装步骤：1. 下载Hadoop：首先，从Hadoop的官方网站（2. 配置环境变量：接下来，需要将Hadoop的安装目录添加到系统的环境变量中。

编辑~/.bashrc文件（或其他相应的文件），并添加以下行：export HADOOP_HOME=/path/to/hadoopexport PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin3. 配置Hadoop：Hadoop的配置文件位于Hadoop的安装目录下的`etc/hadoop`文件夹中。

其中，最重要的配置文件是hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml和mapred-site.xml。

根据具体需求，可以在这些配置文件中进行各种参数的设置。

4. 启动Hadoop集群：在完成配置后，可以启动Hadoop集群。

运行以下命令以启动Hadoop集群：start-all.sh二、Hadoop的基本概念在开始使用Hadoop之前，了解一些Hadoop的基本概念是非常重要的。

以下是一些重要的概念：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的核心组件之一，用于存储和管理大规模数据。

它是一个可扩展的、容错的文件系统，能够在多个计算机节点上存储数据。

2. MapReduce：MapReduce是Hadoop的编程模型，用于并行计算和处理大规模数据。

它由两个主要的阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段将输入数据切分为一系列键值对，并运行在集群中的多个节点上。

Reduce阶段将Map阶段的输出结果进行合并和计算。

北京尚学堂提供Hadoop从这里开始!和我一起学习下使用Hadoop的基本知识，下文将以Hadoop Tutorial为主体带大家走一遍如何使用Hadoop分析数据!这个专题将描述用户在使用Hadoop MapReduce(下文缩写成MR)框架过程中面对的最重要的东西。

Mapreduce由client APIs和运行时(runtime)环境组成。

其中client APIs用来编写MR程序，运行时环境提供MR运行的环境。

API有2个版本，也就是我们通常说的老api和新api。

运行时有两个版本：MRv1和MRv2。

该教程将会基于老api和MRv1。

其中:老api在org.apache.hadoop.mapred包中,新api在 org.apache.hadoop.mapreduce中。

前提首先请确认已经正确安装、配置了CDH，并且正常运行。

MR概览Hadoop MapReduce 是一个开源的计算框架，运行在其上的应用通常可在拥有几千个节点的集群上并行处理海量数据（可以使P级的数据集）。

MR作业通常将数据集切分为独立的chunk，这些chunk以并行的方式被map tasks处理。

MR框架对map的输出进行排序，然后将这些输出作为输入给reduce tasks处理。

典型的方式是作业的输入和最终输出都存储在分布式文件系统(HDFS)上。

通常部署时计算节点也是存储节点，MR框架和HDFS运行在同一个集群上。

这样的配置允许框架在集群的节点上有效的调度任务，当然待分析的数据已经在集群上存在，这也导致了集群内部会产生高聚合带宽现象（通常我们在集群规划部署时就需要注意这样一个特点）。

MapReduce框架由一个Jobracker（通常简称JT）和数个TaskTracker（TT）组成（在cdh4中如果使用了Jobtracker HA特性，则会有2个Jobtracer，其中只有一个为active，另一个作为standby处于inactive状态）。

hadoopstreaming参数详解转载：⼀： Hadoop Streaming详解1、Streaming的作⽤Hadoop Streaming框架，最⼤的好处是，让任何语⾔编写的map, reduce程序能够在hadoop集群上运⾏；map/reduce程序只要遵循从标准输⼊stdin读，写出到标准输出stdout即可其次，容易进⾏单机调试，通过管道前后相接的⽅式就可以模拟streaming, 在本地完成map/reduce程序的调试# cat inputfile | mapper | sort | reducer > output最后，streaming框架还提供了作业提交时的丰富参数控制，直接通过streaming参数，⽽不需要使⽤java语⾔修改；很多mapreduce的⾼阶功能，都可以通过steaming参数的调整来完成2、Streaming的局限Streaming默认只能处理⽂本数据Textfile，对于⼆进制数据，⽐较好的⽅法是将⼆进制的key, value进⾏base64编码，转化为⽂本Mapper和reducer的前后都要进⾏标准输⼊和标准输出的转化，涉及数据拷贝和解析，带来了⼀定的开销3、Streaming命令的相关参数 (普通选项、streaming选项)Streaming命令的形式如下：# /usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop jar hadoop-streaming.jar \[普通选项] [Streaming选项] # 注意：普通选项⼀定要写在streaming选项前⾯普通选项参数可选/必选解释-conf 配置⽂件可选指定⼀个应⽤程序配置⽂件-fs host:port or local可选指定⼀个namenode-jt host:port or local可选指定⼀个jobtracker-files ⽂件1，⽂件2，-fileshdfs://192.168.179.100:9000/file1.txt, hdfs://192.168.179.100:9000/file2.txt将代替-cacheFile选项可选类似-file, 不同的1）将HDFS中的多个⽂件进⾏分发2）⽂件已经位于HDFS上3）框架会在该作业attemps⽬录内创建⼀个符号链接，指向该作业的jar⽬录（放置所有分发⽂件）-archives框架会在作业的attempt⽬录创建符号链接，指向作业的jar⽬录，jar⽬录中才是分发到本地的压缩⽂件-archiveshdfs://host:fs_port/user/testfile.tgz#tgzdir 可选逗号分隔的多个压缩⽂件，已经位于HDFS上框架⾃动分发压缩⽂件到计算节点，并且Inputformat会⾃动进⾏解压testfile.tgz是⽤户上传到HDFS的打包压缩⽂件#后的tgzdir是别名，hadoop-1.2.1中必须要别名定插曲1： mapred-site.xml 指定map的slot，reduce的slotMap和reduce在datanode上的运⾏，会受到slot的限制，并且有各⾃的slot限制；每个Datanode读取相应的配置⽂件, 从⽽确定每个datanode上能运⾏的最⼤map,reduce个数，以及节点能⼒是否充分发挥Hadoop1.0中，slot在mapred-site.xml中配置（mapreduce作业前配置好）, 基本上每个slot在运⾏1个map, reduce作业后会占⽤1个CPU core, 最激进的做法是设置map和reduce的slot都是CPU core-1 （Map执⾏完后才会进⾏reduce）, 预留1个CPU core给tasktracker（⽐如上报⼼跳等）, 但通常reducer的slot要⽐reducer少，考虑⼤多数情况下mapper要⽐reducer多默认map的slot为2，reduce的slot也为2<configuration><property><name>mapred.job.tracker</name></property><property><name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name><value>15</value></property><property><name>mapreduce.tasktracker.tasks.reduce.maximum</name><value>10</value></property></configuration>插曲⼆： mapred-site.xml 指定map最终输出的merge⽂件的存放路径<configuration><property><name>mapred.job.tracker</name></property><property><name>mapred.local.dir</name><value>/usr/loca/src/hadoop-1.2.1/tmp/mapoutput</value></property></configuration>当1个作业被提交并在tasktracer的管理下开始运⾏时，会对每个job创建1个⽬录，所有分发的⽂件，都放置在这⾥${mapred.local.dir}/taskTracker/$user/jobcache/$jobid/jars/普通选项中的-D property=value-D 普通选项，使⽤最多的⾼级参数，替代-jobconf（参数将被废弃），需要注意的是 -D选项要放在streaming参数的前⾯，⼀般我会放在参数的开头类别指定⽬录-D dfs.data.dir=/tmp修改本地临时⽬录-D mapred.local.dir=/tmp/local-D mapred.system.dir=/tmp/system-D mapred.tmp.dir=/tmp/tmp指定额外的本地临时⽬录指定作业名-D =”Test001”指定只有map的作业-D mapred.reduce.tasks=0该作业只有mapper,mapper的输出直接作为作业的输出指定reducer个数-D mapred.reduce.tasks=2指定mapper个数-D mapred.map.tasks=2指定了不⼀定⽣效输⼊⽂件为压缩⽂件时，mapper和压缩⽂件个数⼀⼀对应，输⼊数据为压缩⽂件时，mapper和⽂件个数⼀⼀对应，⽐较好的控制Mapper数量的⽅法指定Mapper输出的key,value分隔符-D stream.map.output.field.separator=.-D stream.num.map.output.key.fields=4Mapper的输出使⽤.做分割符，并且第4个.之前的部分作为key, 剩余的部分作为value (包含剩余的.)如果mapper的输出没有4个.,则整体⼀⾏作为key, value为空默认：使⽤\t做分隔符，第1个\t之前的部分作为key, 剩余为value, 如果mapper输出没有\t，则整体⼀⾏作为key,value为空指定reducer输出的value, key分隔符-D stream.reduce.output.field.seperator=.-D stream.num.reduce.output.key.fields=4指定reduce输出根据.分割，直到第4个.之前的内容为key,其他为valueReducer程序要根据指定进⾏key,value的构造不常⽤-D stream.map.input.field.seperator Inputformat如何分⾏，默认\n不常⽤-D stream.reduce.input.field.seperator作业优先级-D mapred.job.priority=HIGH VERY_LOW,LOW,NORMAL,HIGH,VERY_HIGH最多同时运⾏的map任务数-D mapred.job.map.capacity=5最多同时运⾏的reduce任务数-D mapred.job.reduce.capacity=3Task没有响-D mapred.task.timeout=6000毫秒超时后，该Task没有响应（输⼊输出）的最⼤时间毫秒被终⽌Map的输出是否压缩的压缩⽅式Reduce的输出是否压缩Reducer的输出的压缩⽅式-D 指定job名称$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -D =”Test001”-D 指定reduce任务、map任务个数$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -D =”Teset001”-D mapred.reduce.tasks=2 # reduce task个数，⼀定⽣效-D mapred.map.tasks=5 # map task个数，不⼀定⽣效-D 指定mapper的输出分隔符1 2 3-D stream.map.output.field.seperator=. # 指定mapper每条输出key,value分隔符-D stream.num.map.output.key.fields=4 # 第4个.之前的部分为key,剩余为value -D map.output.key.field.separator=. # 设置map输出中，Key内部的分隔符-D 指定基于哪些key进⾏分桶基于指定的Key进⾏分桶，打标签指定列数-D num.key.fields.for.partition=1 # 只⽤1列Key做分桶-D num.key.fields.for.partition=2 # 使⽤1,2共两列key做分桶指定某些字段做key-D mapred.text.key.partitioner.option =-k1,2 # 第1,2列Key做分桶-D mapred.text.key.partitioner.option =-k2,2 # 第2列key做分桶都要修改partition为能够只基于某些Key进⾏分桶的类-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner-D 指定将reducer的输出进⾏压缩-D press=true-D pression.codec=press.GzipCodec-D 指定将mapper的输出进⾏压缩-D press.map.output=true-D pression.codec=press.GzipCodec-D 指定Comparator对key进⾏数字、倒序排序$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \-D parator.class=org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedComparator \ # 使⽤keyFieldBasedComparator进⾏key排序-D stream.map.output.field.separator=. \-D stream.num.map.output.key.fields=4 \-D map.output.key.field.separator=. \-D parator.options=-k2,2nr \# -k2,2只⽤第⼆列排序，n数字排序，r倒序(从⼤到⼩)-input myInputDirs \-output myOutputDir \-mapper org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper \-reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer-D 指定每个reduce task申请的内存数量-D mapreduce.reduce.memory.mb=512 #单位为MStreaming选项参数可选/必选参数描述-input <HDFS⽬录或⽂件路径>⽀持*通配符，指定多个⽂件或⽬录，多次-input,指定多个输⼊⽂件/⽬录必选Mapper的输⼊数据，⽂件要在任务提交前⼿动上传到HDFS-output <HDFS⽬录># 路径不能已存在，否则认为是其他job的输出必选reducer输出结果的HDFS存放路径, 不能已存在，但脚本中⼀定要配置-mapper <可执⾏命令或java类>-mapper “python map.py”-mapper “bash map.sh”-mapper “perl map.perl”必选Mapper程序-reducer <可执⾏命令或java类>-reducer “python reducer.py”-reducer “bash reducer.sh”-reducer “perl reducer.sh”可选Reducer程序，不需要reduce处理就不指定-combiner <可执⾏命令或java类>-combiner “python map.py”-combiner “bash map.sh”-combiner “perl map.perl”可选处理mapper输出的combiner程序-file<本地mapper、reducer程序⽂件、程序运⾏需要的其他⽂件>可选⽂件在本地，⼩⽂件将本地⽂件分发给计算节点⽂件作为作业的⼀部分，⼀起被打包并提交，所有-file map.pydatanode该job的同⼀-file reduce.py-file white_listHDFS⽂件-cacheFile“hdfs://master:9000/cachefile_dir/white_list”运⾏需要的程序，辅HDFSHDFS⽂件路HDFS⽂件拷贝到的同⼀个专属⽬录HDFS压缩⽂件、压-cacheArchive“hdfs://master:9000/w.tar.gz#WLDIR”-numReduceTasks <数字>可选reducer个-numReduceTasks 2-inputformat <Java类名>可选类，默认类-outputformat <Java类名>可选类，默认类⼆、Mapper输⼊/输出，根据哪些key分桶，根据哪些key进⾏排序先看看Hadoop-1.2.1 ⽂档原⽂中的解释As the mapper task runs, it converts its inputs into lines and feed the lines to the stdin of the process. In the meantime, the mapper collects the line oriented outputs from the stdout of the process and converts each line into a key/value pair, which is collected as the output of the mapper. By default, the prefix of a line up to the first tab character is the key and the rest of the line (excluding the tab character) will be the value. If there is no tab character in the line, then entire line is considered as key and the value is null. However, this can be customized, as discussed later.Mapper输⼊：每⼀个mapper开始运⾏时，输⼊⽂件会被转换成多⾏(TextInputformat根据\n来进⾏分⾏)，并将每⼀⾏传递给stdin, 作为Mapper的输⼊， mapper直接对stdin中的每⾏内容做处理Mapper输出分隔符：默认情况下hadoop设置mapper输出的key, value通过tab进⾏分隔，可以重新指定-D stream.map.output.field.seperator=. # 指定mapper每条输出key,value分隔符-D stream.num.map.output.key.fields=4 # 第4个.之前的部分为key,剩余为valuemapper的输出会经历：1、 partition前，根据mapper输出分隔符分离出Key和Value；-D stream.map.output.field.separator=. # 指定mapper每条输出key,value分隔符-D stream.num.map.output.key.fields=4 # 第4个.之前的为key, 剩下的为value-D map.output.key.field.separator=. # 设置map输出中，Key内部的分隔符2、根据 “分桶分隔符”，确定哪些key被⽤来做partition（默认是⽤所有key, 只有1列; 或者是Mapper输出分隔符分离出的所有key都被⽤于Partition）基于指定的Key进⾏分桶，打标签指定列数-D num.key.fields.for.partition=1 # 只⽤1列Key做分桶，也就是第⼀列-D num.key.fields.for.partition=2 # 使⽤1,2共两列key做分桶（列数）指定某些字段做key-D mapred.text.key.partitioner.option =-k1,2 # 第1,2列Key做分桶-D mapred.text.key.partitioner.option =-k2,2 # 第2列key做分桶#都要修改partition为能够只基于某些Key进⾏分桶的类-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner3、Spill时根据Partition标签和所有Key进⾏排序；4、Partition标签和key之间，也是通过mapper输出分隔符来隔离5、reducer前的⽂件会删除partition标签，并根据Mapper输出分隔符确定出key, 进⾏Reducer前的归并排序；（reducer前的归并排序，基于所有mapper的key进⾏排序）因此如果要定义新的Mapper输出分隔符就要做到：1）mapper代码中根据新分隔符来构建输出到stdout的内容；2）提交作业时，通过—D 指定新的Mapper输出分隔符，以及第⼏个分隔符来分离KeyReducer的输⼊：每个Reducer的每条输⼊，就是去除Partition标签（根据Mapper分隔符分离出partition标签）后的内容，和Mapper输出到stdout中的内容相同，但不同记录之间已经做了排序；因此如果重新指定了Mapper的输出分隔符，Reducer程序就要修改为根据新的Mapper输出分隔符来分离Key,value;Reducer的输出：Reducer的输出，默认也是根据tab来分离key,value, 这也是reducer程序要根据tab来组合key,value输出给stdout的原因；当Reducer输出分隔符重新指定，Reducer程序中输出给stdout的内容也要配合新的分隔符来构造（Reducer->stdout-> outputformat ->file, outputformat根据reducer的输出分隔符来分离key,value, 并写⼊⽂件）-D stream.reduce.output.field.seperator=. # reducer输出key,value间的分隔符-D stream.num.reduce.output.key.fields=4 # 第4个.之前的内容为key, 其他为value。

Hadoop中的数据采集与实时处理指南随着大数据时代的到来，数据采集和实时处理成为了企业和组织中不可或缺的重要环节。

Hadoop作为一种分布式计算框架，为我们提供了强大的数据处理和存储能力。

本文将为大家介绍Hadoop中的数据采集与实时处理的指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、数据采集数据采集是大数据处理的第一步，它涉及到从各种数据源中收集、提取和存储数据。

Hadoop提供了多种数据采集的方式，下面我们将介绍其中两种常用的方法。

1. FlumeFlume是Hadoop生态系统中的一种可靠、可扩展的分布式数据采集系统。

它可以帮助我们从各种数据源（如日志文件、消息队列等）中收集数据，并将其传输到Hadoop集群中进行处理和存储。

Flume采用了Agent-Channel-Sink的架构，可以通过配置文件来定义数据的采集和传输规则。

2. KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式消息队列系统，也是Hadoop生态系统中常用的数据采集工具。

它可以帮助我们实时地收集和传输大量的数据，并以可靠和可扩展的方式进行存储和处理。

Kafka的架构包括了Producer、Broker和Consumer三个组件，通过配置文件可以定义数据的生产和消费规则。

二、实时处理实时处理是指对数据进行即时分析和处理，以便快速获取有价值的信息和洞察。

Hadoop提供了多种实时处理的工具和框架，下面我们将介绍其中两种常用的方法。

1. StormStorm是一种分布式实时计算系统，它可以帮助我们实时地处理和分析大量的数据。

Storm的架构包括了Spout、Bolt和Topology三个组件，通过编写Java或其他编程语言的代码，我们可以定义数据的处理流程和逻辑。

Storm具有高可靠性和可扩展性，适用于对数据进行实时处理和计算的场景。

2. Spark StreamingSpark Streaming是Apache Spark的一个模块，它可以帮助我们实时地处理和分析数据流。

hadoop介绍讲解Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式系统。

它的目标是处理大规模数据集。

Hadoop可以更好地利用一组连接的计算机和硬件来存储和处理海量数据集。

Hadoop主要由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两部分组成。

以下是hadoop的详细介绍。

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop的分布式文件系统。

HDFS将大量数据分成小块并在多个机器上进行存储，从而使数据更容易地管理和处理。

HDFS适合在大规模集群上存储和处理数据。

它被设计为高可靠性，高可用性，并且容错性强。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop中的计算框架。

它分为两个阶段：Map和Reduce。

Map阶段将数据分为不同的片段，并将这些片段映射到不同的机器上进行并行处理，Reduce阶段将结果从Map阶段中得到，并将其组合在一起生成最终的结果。

MapReduce框架根据数据的并行处理进行拆分，而输出结果则由Reduce阶段组装而成。

3. Hadoop生态系统Hadoop是一个开放的生态系统，其包含了许多与其相关的项目。

这些项目包括Hive，Pig，Spark等等。

Hive是一个SQL on Hadoop工具，用于将SQL语句转换为MapReduce作业。

Pig是另一个SQL on Hadoop工具，它是一个基于Pig Latin脚本语言的高级并行运算系统，可以用于处理大量数据。

Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，它减少了MapReduce 的延迟并提供了更高的数据处理效率。

4. Hadoop的优点Hadoop是一个灵活的、可扩展的与成本优势的平台，它可以高效地处理大规模的数据集。

同时，它的开放式和Modular的体系结构使得其在大数据环境下无论是对数据的处理还是与其他开发者的协作都非常便利。

5. 总结Hadoop是一个很好的大数据处理工具，并且在行业中得到了广泛的应用。

Hadoop三大核心组件及应用场景分析Hadoop是一个开源的分布式计算平台，拥有良好的可扩展性和容错性，已成为大数据处理领域的领导者。

Hadoop的三大核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce和YARN，本文将分别介绍它们的特点和应用场景。

一、HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统，是Hadoop的存储层。

它的设计灵感来源于Google的GFS（Google File System）。

HDFS将文件分割成块（Block）并存储在集群的不同节点上，块的大小通常为128MB。

这样，大文件可以并发地读取和写入，加快了数据处理的速度。

同时，HDFS具有高可靠性，它能够自动将数据复制到不同节点上，从而避免节点故障时数据的丢失。

HDFS常用于处理海量数据，例如日志分析、数据挖掘等。

在日志分析中，HDFS可以存储大量的日志数据，MapReduce处理日志数据并生成相应的统计结果。

在数据挖掘中，HDFS可以存储大量的原始数据，MapReduce处理数据并生成分析报告。

二、MapReduceMapReduce是Hadoop的计算框架，是Hadoop的处理层。

它的设计灵感来源于Google的MapReduce。

MapReduce将计算分解成两个过程：Map（映射）和Reduce（归约）。

Map过程将数据分割成小块并交给不同的节点处理，Reduce过程将不同节点处理的结果汇总起来生成最终的结果。

MapReduce适用于大规模的数据处理、批量处理和离线处理等场景。

例如，某电商公司需要对每个用户的操作行为进行分析，并生成商品推荐列表。

这种场景下，可以将用户的操作行为数据存储在HDFS中，通过MapReduce对数据进行分析和聚合，得到每个用户的偏好和行为模式，最终为用户生成相应的商品推荐列表。

三、YARNYARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理框架，能够为分布式计算集群提供高效的资源管理和调度功能。

Hadoop基础入门指南Hadoop是一个基于Java的开源分布式计算平台，能够处理大规模数据存储和处理任务。

它是处理大数据的一种解决方案，被广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、社交媒体等。

本文将介绍Hadoop的基础知识，帮助初学者快速入门。

一、Hadoop的三大模块Hadoop有三个核心模块，分别是HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、和YARN。

1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）HDFS是Hadoop的存储模块，它可以存储大量的数据，并在多台机器之间进行分布式存储和数据备份。

HDFS将文件切割成固定大小的块，并复制多份副本，存储在不同的服务器上。

如果某个服务器宕机，数据仍然可以从其他服务器中获取，保障数据的安全。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop的计算模块，它可以对存储在HDFS上的大量数据进行分布式处理。

MapReduce模型将大数据集划分成小数据块，并行处理这些小数据块，最后将结果归并。

MapReduce模型包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

Map阶段：将输入的大数据集划分成小数据块，并将每个数据块分配给不同的Map任务处理。

每个Map任务对数据块进行处理，并生成键值对，输出给Reduce任务。

Reduce阶段：对每个键值对进行归并排序，并将具有相同键的一组值传递给Reduce任务，进行汇总和计算。

3. YARNYARN是Hadoop的资源管理器，它负责分配和管理Hadoop集群中的计算资源。

YARN包含两个关键组件：ResourceManager和NodeManager。

ResourceManager：管理整个集群的资源，包括内存、CPU等。

NodeManager：运行在每个计算节点上，负责监控本地计算资源使用情况，并与ResourceManager通信以请求或释放资源。

二、Hadoop的安装与配置在开始使用Hadoop之前，需要进行安装和配置。

hadoop大数据技术基础Hadoop是一个大数据处理框架，是由Apache开发的一个开源项目。

它可以快速处理大数据集合，处理高达数十亿个数据对象。

Hadoop为运行在大规模集群中的分布式数据密集应用程序提供了一个平台。

Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 和MapReduce计算模型是其两个核心成份。

下面我们来介绍一下Hadoop技术的基础：HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统，是Hadoop的核心组件之一。

它通过将数据分解成块并在集群中的不同节点上进行存储来实现数据共享和数据处理。

因为它是一个分布式文件系统，所以它能够处理大容量、高数据密度的数据。

HDFS通过拥有三份数据副本保证了数据的可靠性。

HDFS还有特殊的name node和data node的节点角色，maximum size和replication的参数，这些也是管理HDFS 的关键。

MapReduceMapReduce是Hadoop另一个核心组件，它是一种并行计算模型，是一种提供基于数据并行的大规模数据处理的算法思想。

MapReduce将计算分解成两个基本的阶段：Map 和Reduce。

在Map阶段中，输入键/值对通过映射函数转化为中间键/值对。

Reduce阶段将中间值再转化为键/值对。

MapReduce还包含一些特定的工具，比如Hadoop Streaming 和Pipes工具，可以使C++ 或者Python编写的应用程序直接运行在MapReduce之上。

Hadoop StreamingHadoop Streaming是一个允许开发人员使用非Java 语言(比如Ruby、Python等)编写Map/Reduce应用程序的工具。

它的工作机制是将应用程序解释为输入/输出模式转换的脚本。

Hadoop Streaming允许我们可以使用不同的语言（比如Java, Ruby or Python）来开发Map/Reduce处理任务，如此扩充了Hadoop使用的语言。