大数据技术基础第三章：Hadoop分布式文件系统据技术概述

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分布式⽂件系统（HDFS）详解HDFS简介：当数据集的⼤⼩超过⼀台独⽴物理计算机的存储能⼒时，就有必要对它进⾏分区 (partition)并存储到若⼲台单独的计算机上。

管理⽹络中跨多台计算机存储的⽂件系统成为分布式⽂件系统 (Distributed filesystem)。

该系统架构于⽹络之上，势必会引⼊⽹络编程的复杂性，因此分布式⽂件系统⽐普通磁盘⽂件系统更为复杂。

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，它可以运⾏于廉价的商⽤服务器上。

总的来说，可以将 HDFS的主要特点概括为以下⼏点：（1 ）处理超⼤⽂件这⾥的超⼤⽂件通常是指数百 MB、甚⾄数百TB ⼤⼩的⽂件。

⽬前在实际应⽤中， HDFS已经能⽤来存储管理PB(PeteBytes)级的数据了。

在 Yahoo！，Hadoop 集群也已经扩展到了 4000个节点。

（2 ）流式地访问数据HDFS的设计建⽴在更多地响应“⼀次写⼊，多次读取”任务的基础之上。

这意味着⼀个数据集⼀旦由数据源⽣成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。

在多数情况下，分析任务都会涉及数据集中的⼤部分数据，也就是说，对HDFS 来说，请求读取整个数据集要⽐读取⼀条记录更加⾼效。

（3 ）运⾏于廉价的商⽤机器集群上Hadoop设计对硬件需求⽐较低，只须运⾏在廉价的商⽤硬件集群上，⽽⽆须昂贵的⾼可⽤性机器上。

廉价的商⽤机也就意味着⼤型集群中出现节点故障情况的概率⾮常⾼。

这就要求在设计 HDFS时要充分考虑数据的可靠性、安全性及⾼可⽤性。

正是由于以上的种种考虑，我们会发现现在的 HDFS在处理⼀些特定问题时不但没有优势，⽽且有⼀定的局限性，主要表现在以下⼏个⽅⾯。

（1 ）不适合低延迟数据访问如果要处理⼀些⽤户要求时间⽐较短的低延迟应⽤请求，则 HDFS不适合。

HDFS 是为了处理⼤型数据集分析任务的，主要是为达到⾼的数据吞吐量⽽设计的，这就可能要求以⾼延迟作为代价。

《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。

这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。

大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。

大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。

让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。

《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技术、方法以及原理的理解Hadoop技术、方法以及原理的理解Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够存储和处理海量的数据。

它由Apache基金会开发和维护，是目前最流行的大数据处理解决方案之一。

Hadoop的技术、方法以及原理是构成Hadoop 的核心部分，下面我们将对其进行详细的解析。

一、Hadoop的技术1. HDFSHadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一。

它是一种高度容错的分布式文件系统，具有高可靠性和高可用性。

该文件系统将海量数据分散存储在多个节点上，以实现快速访问和处理。

2. MapReduceMapReduce是Hadoop的另一个核心组件，它是一种编程模型和处理数据的方式。

MapReduce将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。

MapReduce将任务分为Map和Reduce两个阶段。

在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。

在Reduce阶段，计算的结果被合并起来并输出。

3. YARNHadoop资源管理器（YARN）是另一个重要的组件，它是一个分布式的集群管理系统，用于管理Hadoop集群中的资源。

YARN允许多个应用程序同时运行在同一个Hadoop集群上，通过动态管理资源来提高集群的使用效率。

二、Hadoop的方法1. 大数据存储Hadoop通过HDFS实现对海量数据的存储和管理。

HDFS的设计目标是支持大型数据集的分布式处理，它通过多个节点存储数据，提供高可靠性和高可用性。

2. 数据处理Hadoop通过MapReduce实现对海量数据的处理。

MapReduce 将数据分成小的块，然后在分布式计算机集群上处理这些块。

在Map阶段，数据被分割并分配给不同的节点进行计算。

在Reduce 阶段，计算的结果被合并起来并输出。

3. 数据分析Hadoop通过Hive、Pig和Spark等工具实现数据分析。

这些工具提供了高级查询和数据分析功能，可以通过SQL和其他编程语言来处理海量数据。

hadoop概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它由Apache基金会开发和
维护。

Hadoop可以存储和处理大规模数据集，它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。

HDFS是一个分布式文件系统，它可以将大型数据集分成多个块，并
将这些块存储在不同的计算机上。

这种方式可以提高数据的可靠性和
可扩展性。

同时，HDFS还有自动备份和恢复机制，确保数据的安全性。

MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。

MapReduce 将任务分成两个阶段：map阶段和reduce阶段。

在map阶段中，输入数据被划分为多个小块，并由不同的计算机并行处理。

在reduce阶段中，结果被合并为最终输出。

除了核心组件之外，Hadoop还有许多其他组件来增强其功能。

例如：
1. YARN：资源管理器，用于管理计算资源并调度任务。

2. Hive：基于SQL语言的数据仓库工具。

3. Pig：高级脚本语言，用于执行复杂的数据流转换。

4. HBase：非关系型数据库，用于存储半结构化或非结构化数据。

5. ZooKeeper：分布式应用程序协调服务。

总之，Hadoop是一个强大的分布式计算框架，它可以存储和处理大规模数据集，并提供了许多组件来增强其功能。

Hadoop已经成为许多企业和组织的首选解决方案，用于处理大规模数据集。

Hadoop技术的基础原理和实践近年来，随着数据规模的不断增大，传统的关系型数据库已经无法满足海量数据的处理需求，因此大数据技术逐渐成为了当下最为热门的技术领域之一。

而作为大数据技术的代表之一，Hadoop技术已经逐渐成为了企业所必备的技术之一。

本文将介绍Hadoop技术的基础原理和实践。

一、Hadoop技术概述Hadoop是一种分布式的数据处理框架，其最重要的特点是可横向扩展。

Hadoop有两个核心组件：分布式文件系统Hadoop Distributed File System（简称HDFS）和分布式计算框架MapReduce。

HDFS是Hadoop的核心数据存储系统，它使用分布式文件系统的概念来存储海量数据。

Hadoop的HDFS将数据分布到不同的节点上存储，保证了数据的备份和容错能力。

另外一个核心组件MapReduce是一个实现分布式计算的框架，它能将大量的数据分成若干个小的数据块，然后在多台计算机上并行处理。

这种处理方式能有效地提高数据处理的效率以及减少资源消耗。

二、Hadoop技术的基本原理1.数据存储Hadoop的数据存储可以使用HDFS进行分布式存储。

HDFS将数据分为若干块，每个数据块默认为128MB。

HDFS将这些数据块分别分布到各个数据节点中存储，保证了数据的可靠性和安全性。

2.数据处理Hadoop使用MapReduce来实现数据处理。

其工作流程如下：① Map阶段Map阶段是指将原始数据进行切割和转化，转化成可供Reduce 处理的中间结果。

通常需要在Map阶段定义具体的Map函数来描述数据的输入、映射和输出。

② Reduce阶段Reduce阶段是指对Map的输出结果进行处理的阶段。

Reduce 函数能够对Map函数的输出进行整合来生成最终结果。

3.分布式计算Hadoop的分布式计算能力是通过Hadoop集群中各个节点之间的协调和通信来实现的。

在Hadoop中每个任务都会由一个或多个Worker节点运行，他们可以分别处理不同的数据块，之后再将结果汇总到一起。

大数据技术原理与应用课程教学大纲课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：专业选修课课程学时：60学时课程教学目标：本课程旨在介绍大数据技术的原理和应用，使学生了解大数据技术的基本概念、关键技术和应用场景，并具备基本的大数据技术分析和应用能力。

通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据技术的基本原理、企业级大数据技术体系结构、大数据分析方法和工具、大数据应用案例等知识，为学生未来从事大数据相关职业提供良好的基础。

授课内容和教学安排：第一章：大数据技术概述1.1 大数据技术的定义和特点1.2 大数据对社会和企业的影响1.3 大数据技术的发展历程1.4 大数据技术体系结构和组成部分第二章：大数据存储和处理技术2.1 大数据存储技术概述2.2 关系型数据库和NoSQL数据库2.3 Hadoop分布式文件系统2.4 大数据处理技术概述2.5 大数据处理框架：Hadoop MapReduce第三章：大数据挖掘和分析技术3.1 数据挖掘概述3.2 数据预处理和特征选择3.3 分类和聚类算法3.4 关联规则挖掘和推荐系统3.5 大数据分析工具概述：Spark、Flink等第四章：大数据应用实践4.1 电商大数据分析实践4.2 社交媒体数据分析实践4.3 金融数据分析实践4.4 健康医疗数据分析实践第五章：大数据技术发展趋势和展望5.1 大数据技术的发展趋势5.2 大数据技术在人工智能和物联网中的应用5.3 大数据伦理和安全问题教学方法：本课程采用多种教学方法，包括理论讲解、实例分析、案例研究和实践操作等。

通过理论讲解，学生将了解大数据技术的基本概念和原理；通过实例分析，学生将掌握大数据技术在实际场景中的应用方法；通过案例研究，学生将学会分析和解决大数据相关问题；通过实践操作，学生将运用所学知识完成大数据分析任务。

同时，教师将引导学生参与小组讨论和项目实践，促进学生的合作能力和创新思维。

评估方式：本课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分。

企业大数据管理与数据基础●大数据基础●第一章大数据概述●大数据计算模式●批处理计算：针对大规模数据的批量处理●MapReduce●从数据源产生的数据开始经过处理最终流出到稳定的文件系统中如hdfs●spark●采用内存代替hdfs或者本地磁盘来存储中间数据●流计算●流数据：在时间和数量分布上无限的数据的集合，数据的价值随着时间的流逝而减低。

因此计算必须给出实时响应。

●图计算●查询分析计算●大规模数据进行实时或准实时查询的能力。

●内存计算●迭代计算●大数据关键技术●数据采集●数据存储与管理●数据处理与分析●数据隐私与安全●大数据与云计算、物联网的关系●云计算的概念与关键技术●性质：分布式计算●关键技术●虚拟化：基础，将一台计算机虚拟为多台逻辑上的计算机。

每台互不影响，从而提高计算机的工作效率●分布式计算：并行编程模型MapReduce●分布式存储：hbase分布式数据管理系统●多租户：使大量用户共享同一堆栈的软硬件资源●物联网的概念与关键技术●概念：通过局部网和互联网，将c、p、c、c、连接起来从而实现信息化、远程控制●关键技术●识别和感知●网络和通信●数据挖掘与融合●大数据、物联网、云计算相辅相成。

●密不可分、千差万别●区别：侧重点不同●物联网：目标实现物物相连●云计算：整合优化各种IT资源，通过网络以服务的方式廉价的提供给用户●大数据：侧重对海量数据的存储、分析、处理，从海量数据中发现价值、服务与生产和生活。

●联系●整体上相辅相成●物联网的传感器源源不断的产生提供数据，借助云计算、大数据实现分析存储●大数据根植于云计算，云计算提供的对大数据的存储管理，大数据的分析才得以进行●第三章大数据处理架构hadoop●hadoop生态圈●hdfs：分布式文件系统●MapReduce：分布式编程框架●hive：基于hadoop的数据仓库。

●pig：数据流语言和运行环境●大数据存储与管理●第四章分布式文件系统hdfs（数据块、文件块、存储位置、映射关系、）●体系结构●数据结点●数据结点：存储读取数据●数据结点要根据名称结点的指令删除、创建、复制、数据块。

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。