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《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。
六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
Hadoop大数据处理入门指南第一章：大数据概述1.1 什么是大数据大数据指的是数据量庞大、种类多样、处理速度快的数据集合。
随着互联网的普及和信息化的发展，大数据愈发普遍，这些数据包括来自社交媒体、传感器、日志文件等多个来源。
1.2 大数据的挑战大数据的处理面临着四个主要挑战，即数据量庞大、数据多样性、数据处理速度和数据价值挖掘。
第二章：Hadoop概述2.1 Hadoop的定义Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够处理大规模数据集，提供了可靠性、可扩展性和分布式计算的特性。
2.2 Hadoop的架构Hadoop的架构由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成。
HDFS用于存储和管理大数据集，MapReduce用于处理和分析这些数据。
第三章：Hadoop生态系统3.1 Hadoop生态系统简介Hadoop生态系统由多个组件组成，包括Hive、HBase、Pig、Spark等工具和技术，用于进一步扩展Hadoop的功能和应用范围。
3.2 HiveHive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用SQL语言查询和分析大数据集。
它提供了类似于关系数据库的功能，简化了大数据处理的复杂性。
3.3 HBaseHBase是一个分布式、可扩展且高性能的数据库，用于存储和查询海量结构化数据。
它具有快速随机读写功能，适用于需要实时访问大数据集的应用。
3.4 PigPig是一个用于大数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本的语言Pig Latin来处理结构化和半结构化数据。
3.5 SparkSpark是一个快速、通用的集群计算系统，用于大规模数据处理。
它支持多种编程语言，并提供了高级API，以便于进行复杂数据分析和机器学习算法。
第四章：Hadoop的安装与配置4.1 下载与安装在本节中，将介绍如何从官方网站下载Hadoop，并进行详细的安装说明。
4.2 配置Hadoop集群探讨如何配置Hadoop集群，包括修改配置文件，设置环境变量和网络连接等。
Hadoop大数据分析入门教程第一章理解大数据分析的重要性随着信息技术的快速发展和互联网应用的广泛普及，大量的数据被不断产生和积累。
这些数据以前所未有的速度和规模增长，其中蕴含着宝贵的信息和洞察力，可以帮助企业做出更准确的决策和预测未来的趋势。
然而，由于数据量庞大、种类繁多以及处理和分析难度大的特点，如何高效地处理和分析这些大数据成为了亟待解决的问题。
第二章 Hadoop简介及其核心组件Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据分析领域。
Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和Hadoop分布式计算框架（Hadoop MapReduce）。
HDFS具有高度容错性和可靠性的特点，适合存储海量的数据。
而MapReduce则是一种基于分布式计算的编程模型，可以并行处理、分析和计算海量数据。
第三章 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有一些其他重要的组件，构成了完整的Hadoop生态系统。
例如，Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，负责协调和调度集群上的计算任务。
Hadoop Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，提供了类似于关系数据库的查询语言，可以方便地进行数据查询和分析。
此外，还有Hadoop HBase、Hadoop Pig等组件，提供了更丰富的功能和更高层次的抽象。
第四章如何搭建Hadoop集群要使用Hadoop进行大数据分析，首先需要搭建一个Hadoop集群。
一个Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）组成，它们相互协作完成数据存储和计算任务。
搭建Hadoop集群可以采用几种不同的方式，比如本地模式、伪分布式模式和完全分布式模式。
这些模式的不同在于节点的数量和部署方式，根据实际情况选择适合的模式。
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。
了解使用Hadoop进行大数据处理的基础知识第一章：大数据处理的背景和挑战随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为了当代社会的核心资源。
然而，大数据的处理与分析带来了巨大的挑战，主要包括数据的规模庞大、数据的多样性以及数据的高速增长。
传统的数据处理技术已经无法满足这些挑战，因此需要新的处理框架来应对这些问题。
第二章：Hadoop框架的概述Hadoop是一种开源的、分布式的数据处理框架。
其核心由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型组成。
HDFS是一个可靠性高、可扩展性强的分布式文件系统，用于存储大数据；而MapReduce则是一种并行计算模型，用于对大数据进行处理和分析。
第三章：Hadoop的基本原理和架构Hadoop的基本原理是将大数据分割成小数据块，并在多台服务器上进行分布式存储和计算。
Hadoop的架构包含一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。
主节点负责管理数据的存储和计算任务的分配，而从节点则负责具体的数据存储和计算。
第四章：Hadoop生态系统Hadoop生态系统是指与Hadoop框架相互配合的一系列开源软件工具和平台。
其中包括HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据流处理）、Sqoop（数据导入导出工具）等。
这些工具和平台用于提供更多的功能和灵活性，以满足不同的数据处理需求。
第五章：Hadoop集群的搭建与配置搭建和配置Hadoop集群是使用Hadoop进行大数据处理的前提。
首先，需要选择合适的硬件设备和操作系统，并进行相应的网络和环境配置。
其次，需要安装Java环境和Hadoop软件，并进行相关的配置和参数调整。
最后，需要启动Hadoop集群，并监控和管理集群的运行状态。
第六章：Hadoop的数据存储与文件管理Hadoop通过HDFS实现数据的分布式存储和管理。
HDFS将数据切分成小的块，并通过复制技术实现数据的高可靠性和容错能力。
使用Hadoop进行大数据处理的基础知识一、大数据处理概述大数据处理是指通过利用各种相关技术和工具，对海量数据进行分析、处理和挖掘，并从中提取有价值的信息和洞察力。
随着互联网和移动设备的普及，人们每天产生的数据量呈爆炸式增长，这些建立在大规模分布式计算和存储基础上的大数据处理技术应运而生。
二、Hadoop的简介Hadoop是一个基于Java的开源框架，用于处理大规模数据集的分布式计算和存储。
它采用了分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和分布式计算模型（MapReduce），能够高效地存储和处理PB级以上的数据。
1. Hadoop Distributed File System（HDFS）HDFS是Hadoop的核心组成部分之一，它是一个可靠、高容错性和高扩展性的分布式文件系统。
HDFS将大文件切分为多个数据块，并在集群中的多个节点上存储这些数据块的多个副本，以提供数据的冗余备份和高可用性。
2. MapReduce计算模型MapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是一种用于处理大规模数据集的分布式计算模型。
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，将输入数据切分为若干个独立的子问题，并在集群的多个节点上进行并行计算。
在Reduce阶段，将Map阶段的输出结果进行合并和聚合，最终得到最终结果。
三、Hadoop生态系统Hadoop生态系统是由与Hadoop相关的各种工具和项目组成的。
这些工具和项目提供了对数据处理、存储和分析的更多功能和选项。
1. Hadoop StreamingHadoop Streaming是一个用于在Hadoop集群上运行任意编程语言的工具。
它通过标准输入和输出来实现与MapReduce的集成，使得用户可以使用自己熟悉的编程语言进行大数据处理。
2. HiveHive是一个数据仓库基础设施，它在Hadoop上提供了一个类似于传统关系型数据库的查询和分析环境。
Hadoop大数据技术与应用（含实验）教学大纲前言一、大纲编写依据《Hadoop大数据技术与应用》是数据科学、大数据方向本科生的一门必修课。
通过该课程的学习，使学生系统的学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，让学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，帮助学生在学习理论知识的同时，提高学生的实践能力，系统的掌握Hadoop主要组件的原理及应用，为其他相关课程的学习提供必要的帮助。
二、课程目的1、知识目标学习Hadoop平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备一定的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
2、能力目标(1) 工程师思维方式通过本课程的学习，引导学生养成工程师逻辑思维、系统思维的思维方式及习惯。
(2) 分析及解决问题的能力课程中实验由浅及深，有一定的步骤及难度，操作不当可能会遇到问题；遇到问题时老师会给出引导，但不会直接告诉解决方法，因此，如何分析、分析完成后实施具体的解决步骤，都需要学生摸索完成，在这个摸索实践过程中，学生的分析及解决问题的能力得到培养。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的理论教学内容以讲授为主、辅以操作演示，讲授的主要内容有：Hadoop概述，Hadoop安装部署，分布式文件系统HDFS，分布式计算MapReduce，资源管理调度组件YARN，列式存储HBase，数据仓库组件Hive，数据分析引擎Pig，日志采集组件Flume等。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学实践课程由若干实验组成，每个实验都包含实验目的、实验原理、实验环境等，需要学生结合理论知识，充分发挥自主学习的能力来完成实验，老师在这个过程中更多起到辅导的作用。
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。
第1章Hadoop技术概述1.Hadoop2.0包含哪些核心组件？MapReduce、HDFS、YARN2.Hadoop包含哪些优势？方便、弹性、健壮、简单3.Hadoop有哪些应用领域？运营商、电子商务、在线旅游、欺诈检测、医疗保健、能源开采、金融、直播、在线教育等等4.Hadoop有几种运行模式？单机模式、伪分布模式、完全分布式模式5.Hadoop伪分布集群包含哪些守护进程？DataNode、NodeManager、ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode 第2章Hadoop分布式文件系统（HDFS）1.简述HDFS的设计理念？HDFS的设计理念来源于非常朴素的思想：即当数据文件的大小超过单台计算机的存储能力时，就有必要将数据文件切分并存储到由若干台计算机组成的集群中，这些计算机通过网络进行连接，而HDFS 作为一个抽象层架构在集群网络之上，对外提供统一的文件管理功能，对于用户来说就感觉像在操作一台计算机一样，根本感受不到HDFS 底层的多台计算机，而且HDFS还能够很好地容忍节点故障且不丢失任何数据。
2.简述FSImage和Edit Log的合并过程？FSImage和EditLog合并的详细步骤如下所示。
（1）SecondaryNameNode（即从元数据节点）引导NameNode（即元数据节点）滚动更新EditLog，并开始将新的EditLog写进edits.new。
（2）SecondaryNameNode将NameNode的FSImage(fsimage)和EditLog(edits)复制到本地的检查点目录。
（3）SecondaryNameNode将FSImage(fsimage)导入内存，并回放EditLog(edits)，将其合并到FSImage(fsimage.ckpt)，并将新的FSImage(fsimage.ckpt)压缩后写入磁盘。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。
第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。
本章的主要内容如下。
（1）大数据技术概述。
（2）Google的三篇论文及其思想。
（3）Hadoop概述。
（4）Hadoop生态圈。
（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。
1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。
19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。
Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。
据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。
2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。
图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。
2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。
19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
IBM公司将“大数据”理念定义为4个V，即大量化（V olume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）及由此产生的价值（Value）。
要理解大数据这一概念，首先要从“大”入手。
“大”是指数据规模，大数据一般指在10TB （1TB=1024GB）规模以上的数据量。
大数据与过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结（V olume、Variety、Velocity和Value），即数据体量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低。
●数据体量大：大数据的数据量从TB级别跃升到PB级别。
●数据类型多：大数据的数据类型包括前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
●处理速度快：1秒定律。
最后这一点是大数据技术与传统数据挖掘技术的本质区别。
●价值密度低：以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
1.1.3 大数据技术的发展随着应用数据规模的急剧增加，传统系统面临严峻的挑战，它难以提供足够的存储和计算资源进行处理。
大数据技术是从各种类型的海量数据中快速获得有价值信息的技术。
大数据技术要面对的基本问题，也是最核心的问题，就是海量数据如何可靠存储和如何高效计算的问题。
围绕大数据的核心问题，下面列出了大数据相关技术的发展历程。
2003年，Google公司发表了论文“The Google File System”，介绍GFS分布式文件系统，主要讲解海量数据的可靠存储方法。
2004年，Google公司发表了论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，介绍并行计算模型MapReduce，主要讲解海量数据的高效计算方法。
2006年，Google公司发表了“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”，介绍Google大表（BigTable）的设计。
BigTable是Google公司的分布式数据存储系统，是用来处理海量数据的一种非关系型数据库。
Google公司根据GFS、MapReduce论文思想先后实现了Hadoop的HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型并开源。
2008年，Hadoop成为Apache顶级项目。
2010年，Google公司根据BigTable论文思想，开发出Hadoop的HBase并开源。
开源组织GNU 发布MongoDB，VMware公司提供开源产品Redis。
2011年，Twitter公司提供开源产品Storm，它是开源的分布式实时计算系统。
2014年，Spark成为Apache的顶级项目，它是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
1.2 Google的“三驾马车”Google公司的三篇论文：GFS、MapReduce、BigTable，奠定了大数据技术的基石，具有划时代的意义，被称为Google公司的“三驾马车”。
下面分别介绍这三篇论文的思想。
1.2.1 GFS的思想论文“The Google File System”描述了一个分布式文件系统的设计思路。
从交互实体上划分，分布式文件系统有两个基本组成部分，一个是客户端（Client），一个是服务端（Server）。
先考虑第一个问题，如果客户端把文件上传到服务端，但是服务端的硬盘不够大，怎么办？显然，我们可以多加硬盘，或多增加主机。
另一个问题，则是数据的存储可靠性怎么保证？如果第1章初识Hadoop大数据技术把文件存在硬盘上，一旦硬盘坏了，数据岂不是丢失了？对于这个问题，可以采用数据冗余存储的方式解决，即同一文件多保存几份。
而事实上事情没那么简单。
多增加了硬盘或主机后，这些主机或硬盘如何被管理起来，或它们怎样才能有效运作起来？数据冗余是对每个上传的文件在各台主机都单独存放一份吗？GFS解决这些问题的思路是这样的，增加一个管理节点，去管理这些存放数据的主机。
存放数据的主机称为数据节点。
而上传的文件会按固定的大小进行分块。
数据节点上保存的是数据块，而非独立的文件。
数据块冗余度默认是3。
上传文件时，客户端先连接管理节点，管理节点生成数据块的信息，包括文件名、文件大小、上传时间、数据块的位置信息等。
这些信息称为文件的元信息，它会保存在管理节点。
客户端获取这些元信息之后，就开始把数据块一个个上传。
客户端把数据块先上传到第一个数据节点，然后，在管理节点的管理下，通过水平复制，复制几份数据块到其他节点，最终达到冗余度的要求。
水平复制需要考虑两个要求：可靠性、可用性。
分布式文件系统如图1-3所示。
图1-3 分布式文件系统论文“The Google File System”描述的GFS架构如图1-4所示。
Hadoop大数据技术与应用图1-4 GFS的架构对于GFS架构，论文提到如下几个要点。
（1）GFS Master节点管理所有的文件系统元数据，包括命名空间、访问控制信息、文件和块的映射信息以及当前块的位置信息。
（2）GFS存储的文件都被分割成固定大小的块，每个块都会被复制到多个块服务器上（可靠性）。
块的冗余度默认为3。
（3）GFS Master还管理着系统范围内的活动，比如块服务器之间的数据迁移等。
（4）GFS Master与每个块服务器通信（发送心跳包），发送指令，获取状态。
论文也提到“副本的位置”的要求，即块副本位置选择的策略要满足两大目标：最大化数据可靠性和可用性。
1.2.2 MapReduce的思想在讨论MapReduce之前，我们先讨论一个与“PageRank”相关的问题。
PageRank，即网页排名，又称网页级别。
如果现在有1~4四个网页，网页1的内容有链接到网页2、网页3、网页4，网页2的内容有链接到网页3、网页4，网页3没有链接到其他页面，网页4有内容链接到网页3，如图1-5所示。
第1章初识Hadoop大数据技术图1-5 网页链接关系用一个矩阵向量表来表达这几个网页的关联关系，如图1-6所示。
例如，网页1有内容链接到网页2，则在第二行第三列标“1”，否则标“0”。
图1-6 用矩阵向量表表示网页链接关系计算这个4⨯4的矩阵，计算机丝毫没有问题。
但如果网页非常多，比如计算1亿⨯1亿的矩阵呢？则这个矩阵就非常大，一台计算机则计算不了，该怎么办呢？有一个方法，就是把这个矩阵进行细分，分成很多小的矩阵。
对每个小矩阵计算后，获得一个中间结果，再把中间结果合并起来，得到最终的结果。
这其实就是“MapReduce”，如图1-7所示。
图1-7 分成小块再计算Hadoop大数据技术与应用图1-8所示是论文“MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”描述的MapReduce的原理图。
MapReduce采用“分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个子节点共同完成，然后整合各个子节点的中间结果，得到最终的计算结果。
简而言之，MapReduce就是“分散任务，汇总结果”。
（标注：Master为主节点，worker为工作节点）图1-8 MapReduce的分而治之1.2.3 BigTable的思想假设有一个学生信息系统记录了学生信息和成绩信息。
该系统采用关系数据库保存数据。
图1-9所示是关系数据库中存储了学生信息和成绩信息的两张表。
可以看出，两张表各自有相应的字段的定义。
“学生成绩表”中的“stu_id”是“学生信息表”中的外键。
第1章初识Hadoop大数据技术图1-9 学生信息系统中的两张表而采用BigTable存储这两张表的数据，存储模型如图1-10所示。
