hadoop学习笔记
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倒排索引
简介
倒排索引（英语：Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。它是文档检索系统中最常用的数据结构。
有两种不同的反向索引形式：
· 一条记录的水平反向索引（或者反向档案索引）包含每个引用单词的文档的列表。
· 一个单词的水平反向索引（或者完全反向索引）又包含每个单词在一个文档中的位置。
例子
以英文为例，下面是要被索引的文本：
· "itis what it is"
· "whatis it"
· "itis a banana"
我们就能得到下面的反向文件索引：
"a": {2}
"banana": {2}
"is": {0, 1, 2}
"it": {0, 1, 2}
"what": {0, 1}
检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应这个集合：。
对相同的文字，我们得到后面这些完全反向索引，有文档数量和当前查询的单词结果组成的的成对数据。同样，文档数量和当前查询的单词结果都从零开始。所以，"banana":{(2, 3)} 就是说 "banana"在第三个文档里 ()，而且在第三个文档的位置是第四个单词(地址为 3)。
"a": {(2, 2)}
"banana": {(2, 3)}
"is": {(0, 1), (0, 4), (1, 1), (2, 1)}
"it": {(0, 0), (0, 3), (1, 2), (2, 0)}
"what": {(0, 2), (1, 0)}
应用
· 反向索引数据结构是典型的搜索引擎检索算法重要的部分。
· 一个搜索引擎执行的目标就是优化查询的速度：找到某个单词在文档中出现的地方。以前，正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表，接着掉头来开发了一种反向索引。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。
· 实际上，时间、内存、处理器等等资源的限制，技术上正向索引是不能实现的。
· 为了替代正向索引的每个文档的单词列表，能列出每个查询的单词所有所在文档的列表的反向索引数据结构开发了出来。
· 随着反向索引的创建，如今的查询能通过立即的单词标示迅速获取结果（经过随机存储）。随机存储也通常被认为快于顺序存储。Lucene
简介
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。
优点
索引文件格式独立于应用平台。Lucene定义了一套以8位字节为基础的索引文件格式，使得兼容系统或者不同平台的应用能够共享建立的索引文件。
在传统全文检索引擎的倒排索引的基础上，实现了分块索引，能够针对新的文件建立小文件索引，提升索引速度。然后通过与原有索引的合并，达到优化的目的。
设计了独立于语言和文件格式的文本分析接口，索引器通过接受Token 流完成索引文件的创立，用户扩展新的语言和文件格式，只需要实现文本分析的接口。
已经默认实现了一套强大的查询引擎，用户无需自己编写代码即可使系统获得强大的查询能力，Lucene的查询实现中默认实现了布尔操作、模糊查询（Fuzzy Search[11]）、分组查询等等。
导入jar包
7个包需要导入：analysis，document，index，queryParser，search，store，util
Nutch
简介
Nutch 是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。
组成
爬虫crawler和查询searcher。Crawler主要用于从网络上抓取网页并为这些网页建立索引。Searcher主要利用这些索引检索用户的查找关键词来产生查找结果。两者之间的接口是索引，所以除去索引部分，两者之间的耦合度很低。
Crawler和Searcher两部分尽量分开的目的主要是为了使两部分可以分布式配置在硬件平台上，例如将Crawler和Searcher分别放在两个主机上，这样可以提升性能。
爬虫crawler
Crawler的重点在两个方面，Crawler的工作流程和涉及的数据文件的格式和含义。数据文件主要包括三类，分别是web database，一系列的segment加上index，三者的物理文件分别存储在爬行结果目录下的db 目录下webdb子文件夹内，segments文件夹和index文件夹。那么三者分别存储的信息是什么呢？
一次爬行会产生很多个segment，每个segment内存储的是爬虫Crawler 在单独一次抓取循环中抓到的网页以及这些网页的索引。Crawler爬行时会根据WebDB中的link关系按照一定的爬行策略生成每次抓取循环所需的fetchlist，然后Fetcher通过fetchlist中的URLs抓取这些网页并索引，然后将其存入segment。Segment是有时限的，当这些网页被Crawler重新抓取后，先前抓取产生的segment就作废了。在存储中。Segment文件夹是以产生时间命名的，方便我们删除作废的segments 以节省存储空间。
Index是Crawler抓取的所有网页的索引，它是通过对所有单个segment 中的索引进行合并处理所得的。Nutch利用Lucene技术进行索引，所以Lucene中对索引进行操作的接口对Nutch中的index同样有效。但是需要注意的是，Lucene中的segment和Nutch中的不同，Lucene中的segment是索引index的一部分，但是Nutch中的segment只是WebDB中各个部分网页的内容和索引，最后通过其生成的index跟这些segment 已经毫无关系了。
Web database，也叫WebDB，其中存储的是爬虫所抓取网页之间的链接结构信息，它只在爬虫Crawler工作中使用而和Searcher的工作没有任何关系。WebDB内存储了两种实体的信息：page和link。Page实体通过描述网络上一个网页的特征信息来表征一个实际的网页，因为网页有很多个需要描述，WebDB中通过网页的URL和网页内容的MD5两种索引方法对这些网页实体进行了索引。Page实体描述的网页特征主要包括网页内的link数目，抓取此网页的时间等相关抓取信息，对此网页的重要度评分等。同样的，Link实体描述的是两个page实体之间的链接关系。WebDB构成了一个所抓取网页的链接结构图，这个图中Page实体是图的结点，而Link实体则代表图的边。
Crawler的工作原理
首先Crawler根据WebDB生成一个待抓取网页的URL集合叫做
Fetchlist，接着下载线程Fetcher根据Fetchlist将网页抓取回来，如果下载线程有很多个，那么就生成很多个Fetchlist，也就是一个Fetcher对应一个Fetchlist。然后Crawler用抓取回来的网页更新WebDB，根据更新后的WebDB生成新的Fetchlist，里面是未抓取的或者新发现的URLs，然后下一轮抓取循环重新开始。这个循环过程可以叫做“产生/抓取/更新”循环。
指向同一个主机上Web资源的URLs通常被分配到同一个Fetchlist中，这可防止过多的Fetchers对一个主机同时进行抓取造成主机负担过重。另外Nutch遵守Robots ExclusionProtocol，网站可以通过自定义Robots.txt控制Crawler的抓取。
在Nutch中，Crawler操作的实现是通过一系列子操作的实现来完成的。这些子操作Nutch都提供了子命令行可以单独进行调用。下面就是这些子操作的功能描述以及命令行，命令行在括号中。
1. 创建一个新的WebDb (admin db -create).
2. 将抓取起始URLs写入WebDB中 (inject).
3. 根据WebDB生成fetchlist并写入相应的segment(generate).
4. 根据fetchlist中的URL抓取网页 (fetch).
5. 根据抓取网页更新WebDb (updatedb).
6. 循环进行3－5步直至预先设定的抓取深度。
7. 根据WebDB得到的网页评分和links更新segments (updatesegs).
8. 对所抓取的网页进行索引(index).
9. 在索引中丢弃有重复内容的网页和重复的URLs (dedup).
10. 将segments中的索引进行合并生成用于检索的最终index(merge). Nutch和Lucene
Nutch是基于Lucene的。Lucene为Nutch提供了文本索引和搜索的API。
一个常见的问题是：我应该使用Lucene还是Nutch？
最简单的回答是：如果你不需要抓取数据的话，应该使用Lucene。
常见的应用场合是：你有数据源，需要为这些数据提供一个搜索页面。在这种情况下，最好的方式是直接从数据库中取出数据并用Lucene API 建立索引。
在你没有本地数据源，或者数据源非常分散的情况下，应该使用Nutch。
Hadoop
Hadoop的构成
l 最底部是Hadoop Distributed File System（HDFS），存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。
l HDFS（对于本文）的上一层是MapReduce引擎，由 JobTrackers
和 TaskTrackers组成。
HDFS介绍
对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件等。但 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的，节点包括 NameNode（仅一个，因此存在“单点失效”的缺陷），它在HDFS内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS提供存储块。
存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的RAID架构大不相同。块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode可以控制所有文件操作。HDFS内部的所有通信都基于标准的TCP/IP协议。
目的：支持以流的形式访问写入的大型文件。
NameNode
NameNode 是一个通常在HDFS实例中的单独机器上运行的软件。
负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。
NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode上的复制块上。对于最常见的 3个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。这里需要了解集群架构。
实际的 I/O事务并没有经过NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode还会通知其他将要接收该块的副本的
DataNode。
NameNode 在一个称为 FsImage的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是EditLog）将存储在NameNode的本地文件系统上。FsImage和EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode系统丢失。NameNode本身不可避免地具有SPOF（SinglePoint Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过HadoopNon-stop namenode才能实现100% uptime可用时间。[4]
DataNode
DataNode 也是一个通常在HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop集群包含一个 NameNode和大量DataNode。DataNode通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。
DataNode 响应来自 HDFS客户机的读写请求。它们还响应来自NameNode的创建、删除和复制块的命令。NameNode依赖来自每个DataNode的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode不能发送心跳消息，NameNode将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。
文件操作
如果客户机想将文件写到 HDFS上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的HDFS块大小，创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode将以DataNode 标识和目标块响应客户机。
同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个 DataNode 时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS名称空间中的校验和（checksum）文件。
在最后的文件块发送之后，NameNode将文件创建提交到它的持久化元数据存储（在 EditLog 和FsImage文件）。
优点
l Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
l Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
l Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
l Hadoop还是可伸缩的，能够处理 PB级数据。
l Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite 等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
集群系统
Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。即使是分布式开发的新手也可以迅速使用Google的基础设施。核心组件是3个：
⒈GFS（Google File System）。一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡，冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。Google根据自己的需求对它进行了特别优化，包括：超大文件的访问，读操作比例远超过写操作，PC机极易发生故障造成节点失效等。GFS把文件分成64MB的块，分布在集群的机器上，使用Linux的文件系统存放。同时每块文件至少有3份以上的冗余。中心是一个Master 节点，根据文件索引，找寻文件块。详见Google的工程师发布的GFS
论文。
⒉MapReduce。Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce 操作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把
Key/Value合成最终输出Output。这两个函数由程序员提供给系统，下层设施把Map和Reduce操作分布在集群上运行，并把结果存储在GFS 上。
⒊BigTable。一个大型的分布式数据库，这个数据库不是关系式的数据库。像它的名字一样，就是一个巨大的表格，用来存储结构化的数据。以上三个设施Google均有论文发表。
1. 《The Google File System》2003年
2. 《MapReduce: Simplified DataProcessing on Large Clusters》2004年
3. 《Bigtable: A Distributed StorageSystem for Structured Data》2006年
Hadoop各子项目介绍
1. Hadoop Common:在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为Hadoop Common
2. HDFS: Hadoop分布式文件系统(Distributed File System)－ HDFS (Hadoop Distributed FileSystem)
3. MapReduce：并行计算框架，0.20前使用
org.apache.hadoop.mapred旧接口，0.20版本开始引入
org.apache.hadoop.mapreduce的新API
4. HBase:类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。（HBase和Avro已经于2010年5月成为顶级Apache项目）
5. Hive：数据仓库工具，由Facebook贡献。
6. Zookeeper：分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。
7. Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。
8. Pig: 大数据分析平台，为用户提供多种接口。
9. Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷的监控、部署、管理集群。
10. Sqoop：于在HADOOP与传统的数据库间进行数据的传递。
认证
Cloudera
Cloudera公司主要提供Apache Hadoop开发工程师认证（Cloudera CertifiedDeveloper for Apache Hadoop，CCDH[9]）和ApacheHadoop 管理工程师认证（Cloudera CertifiedAdministrator for Apache Hadoop ，CCAH），更多相关信息，请参阅Cloudera公司官方网站。Hortonworks
Hortonworks Hadoop培训课程是由Apache Hadoop项目的领导者和核心开发人员所设计，代表了这一行业的最高水平。
Hortonworks是国际领先的开发、推广和支持Apache Hadoop的商业供应商，它的Hadoop认证也是业界公认的Hadoop权威认证，分为开发者认证(HCAHD[10], Hortonworks Certified ApacheHadoopDeveloper)和管理员认证(HCAHA, Hortonwork CertifiedApache HadoopAdministrator)。
NoSQL
简介
NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。
计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。Google的 BigTable和Amazon的Dynamo 使用的就是NoSQL型数据库。
水平扩展性(horizontalscalability)指能够连接多个软硬件的特性,这样可以将多个服务器从逻辑上看成一个实体。
发展
随着互联网web2.0网站的兴起，非关系型的数据库成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，问题如下：
l High performance -对数据库高并发读写的需求
web2.0网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求。
l Huge Storage -对海量数据的高效率存储和访问的需求
对于大型的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以国外的Friendfeed为例，一个月就达到了2.5亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张2.5亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。
l High Scalability && High Availability-对数据库的高可扩展性和高可用性的需求
在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？
在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web2.0网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：
1、数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库
高负载下一个沉重的负担。
2、数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的。并不要求这么高的实时性。
3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。
特点
l 它们可以处理超大量的数据。
l 它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
l 它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，”对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
l 没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
l Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点
l 易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在
架构的层面上带来了可扩展的能力。
l 大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
l 灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
l 高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
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。
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
Hadoop 在Hadoop上运行MapReduce命令 实验jar：WordCount.jar 运行代码：root/……/hadoop/bin/hadoop jar jar包名称使用的包名称input(输入地址) output(输出地址) 生成测试文件：echo -e "aa\tbb \tcc\nbb\tcc\tdd" > ceshi.txt 输入地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input 输出地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output 将测试文件转入输入文件夹：Hadoop fs -put ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt 运行如下代码：hadoop jar /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/WordCount.jar WordCount /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output Hadoop架构 1、HDFS架构 2、MapReduce架构 HDFS架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 文件系统接口，给用户调用 2、NameNode --- 管理HDFS的目录树和相关的的文件元数据信息以及监控DataNode的状 态。信息以“fsimage”及“editlog”两个文件形势存放 3、DataNode --- 负责实际的数据存储，并将数据定期汇报给NameNode。每个节点上都 安装一个DataNode 4、Secondary NameNode --- 定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode （存储基本单位为block） MapReduce架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 提交MapReduce 程序并可查看作业运行状态 2、JobTracker --- 资源监控和作业调度 3、TaskTracker --- 向JobTracker汇报作业运行情况和资源使用情况（周期性），并同时接 收命令执行操作 4、Task --- (1)Map Task (2)Reduce Task ——均有TaskTracker启动 MapReduce处理单位为split，是一个逻辑概念 split的多少决定了Map Task的数目，每个split交由一个Map Task处理 Hadoop MapReduce作业流程及生命周期 一共5个步骤 1、作业提交及初始化。JobClient将作业相关上传到HDFS上，然后通过RPC通知JobTracker，
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]
选择题 1、关于MapReduce的描述错误的是（） A、MapReduce框架会先排序map任务的输出 B、通常，作业的输入输出都会被存储在文件系统中 C、通常计算节点和存储节点是同一节点 D、一个Task通常会把输入集切分成若干独立的数据块 2、关于基于Hadoop的MapReduce编程的环境配置，下面哪一步是不必要的（） A、安装linux或者在Windows下安装Cgywin B、安装java C、安装MapReduce D、配置Hadoop参数 3、关于基于Hadoop的MapReduce编程的环境配置，下面哪一步是不必要的（） A、配置java环境变量 B、配置Hadoop环境变量 C、配置Eclipse D、配置ssh 4、下列说法错误的是（） A、MapReduce中maperconbiner reducer 缺一不可 B、在JobConf中InputFormat参数可以不设 C、在JobConf中MapperClass参数可以不设
D、在JobConf中OutputKeyComparator参数可以不设 5、下列关于mapreduce的key/value对的说法正确的是（） A、输入键值对不需要和输出键值对类型一致 B、输入的key类型必须和输出的key类型一致 C、输入的value类型必须和输出的value类型一致 D、输入键值对只能映射成一个输出键值对 6、在mapreduce任务中，下列哪一项会由hadoop系统自动排序（） A、keys of mapper's output B、values of mapper's output C、keys of reducer's output D、values of reducer's output 7、关于mapreduce框架中一个作业的reduce任务的数目，下列说法正确的是（） A、由自定义的Partitioner来确定 B、是分块的总数目一半 C、可以由用户来自定义，通过JobConf.setNumReducetTask(int)来设定一个作业中reduce的任务数目 D、由MapReduce随机确定其数目 8、MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是（） A、对Map的输出结果排序 B、对中间过程的输出进行本地的聚集
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
启动Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoopdfs –ls [文件目录] eg: hadoopdfs –ls /user/wangkai.pt 2、打开某个已存在文件 hadoopdfs –cat [file_path] eg:hadoopdfs -cat /user/wangkai.pt/data.txt 3、将本地文件存储至hadoop hadoopfs –put [本地地址] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/file.txt /user/t (file.txt是文件名) 4、将本地文件夹存储至hadoop hadoopfs –put [本地目录] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/dir_name /user/t (dir_name是文件夹名) 5、将hadoop上某个文件down至本地已有目录下hadoopfs -get [文件目录] [本地目录] hadoopfs –get /user/t/ok.txt /home/t 6、删除hadoop上指定文件 hadoopfs –rm [文件地址] hadoopfs –rm /user/t/ok.txt 7、删除hadoop上指定文件夹（包含子目录等）hadoopfs –rm [目录地址] hadoopfs –rmr /user/t
8、在hadoop指定目录内创建新目录 hadoopfs –mkdir /user/t 9、在hadoop指定目录下新建一个空文件 使用touchz命令： hadoop fs -touchz /user/new.txt 10、将hadoop上某个文件重命名 使用mv命令： hadoop fs –mv /user/test.txt /user/ok.txt （将test.txt重命名为ok.txt） 11、将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同时down至本地hadoopdfs –getmerge /user /home/t 12、将正在运行的hadoop作业kill掉 hadoop job –kill [job-id] 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoopfs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoopfs -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/hadoopnamenode -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
Hadoop命令大全 (2010-04-19 22:10:17) 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。 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 DFSAdmin 13、将集群置于安全模式 $ bin/hadoop dfsadmin -safemode enter 14、显示Datanode列表
Hadoop提交作业流程分析 bin/hadoop jar mainclass args …… 这样的命令，各位玩Hadoop的估计已经调用过NN次了，每次写好一个Project或对Project做修改后，都必须打个Jar包，然后再用上面的命令提交到Hadoop Cluster上去运行，在开发阶段那是极其繁琐的。程序员是“最懒”的，既然麻烦肯定是要想些法子减少无谓的键盘敲击，顺带延长键盘寿命。比如有的人就写了些Shell脚本来自动编译、打包，然后提交到Hadoop。但还是稍显麻烦，目前比较方便的方法就是用Hadoop eclipse plugin，可以浏览管理HDFS，自动创建MR程序的模板文件，最爽的就是直接Run on hadoop了，但版本有点跟不上Hadoop的主版本了，目前的MR模板还是的。还有一款叫Hadoop Studio的软件，看上去貌似是蛮强大，但是没试过，这里不做评论。那么它们是怎么做到不用上面那个命令来提交作业的呢不知道没关系，开源的嘛，不懂得就直接看源码分析，这就是开源软件的最大利处。 我们首先从bin/hadoop这个Shell脚本开始分析，看这个脚本内部到底做了什么，如何来提交Hadoop作业的。 因为是Java程序，这个脚本最终都是要调用Java来运行的，所以这个脚本最重要的就是添加一些前置参数，如CLASSPATH等。所以，我们直接跳到这个脚本的最后一行，看它到底添加了那些参数，然后再
逐个分析（本文忽略了脚本中配置环境参数载入、Java查找、cygwin 处理等的分析）。 #run it exec "$JAVA"$JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS -classpath "$CLASSPATH"$CLASS "$@" 从上面这行命令我们可以看到这个脚本最终添加了如下几个重要参数：JAVA_HEAP_MAX、HADOOP_OPTS、CLASSPATH、CLASS。下面我们来一个个的分析（本文基于Cloudera Hadoop 分析）。 首先是JAVA_HEAP_MAX，这个就比较简单了，主要涉及代码如下：JAVA_HEAP_MAX=-Xmx1000m # check envvars which might override default args if [ "$HADOOP_HEAPSIZE" !="" ];then #echo"run with heapsize $HADOOP_HEAPSIZE" JAVA_HEAP_MAX="-Xmx""$HADOOP_HEAPSIZE""m" #echo$JAVA_HEAP_MAX fi
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 FS Shell命令大全 您的评价: 收藏该经验 调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs
北京尚学堂提供 上次课讲到MR重要运行参数，本次继续为大家讲解MapReduce相关 提交作业并监控 JobClient是用户作业与JobTracker交互的主要接口，它提供了提交作业，跟踪作业进度、访问任务报告及logs、以及获取MR集群状态信息等方法。 提交作业流程包括： ?检查作业的输入输出 ?计算作业的输入分片(InputSplit) ?如果需要，为DistributedCache设置必须的账户信息 ?将作业用到的jar包文件和配置信息拷贝至文件系统（一般为HDFS）上的MR系统路径中 ?提交作业到JobTracker，并可监控作业状态 作业历史(Job History)文件会记录在https://www.doczj.com/doc/8412630193.html,er.location指定的位置，默认在作业输出路径下的logs/history/路径下。因此历史日志默认在mapred.output.dir/logs/history下。 用户可以将https://www.doczj.com/doc/8412630193.html,er.location值设置为none来不记录作业历史。 使用命令来查看历史日志: 1 $hadoop job -history output-dir 上面命令会显示作业的详细信息、失败的被kill的任务（tip）的详细信息。使用下面命令可以查看作业更详细的信息： 1 $hadoop job -history all output-dir 可以使用OutputLogFilter从输出路径中过滤日志文件。 一般，我们创建应用，通过JobConf设置作业的各种属性，然后使用JobClient提交作业并监控进度。 作业控制 有时可能需要一个作业链完成复杂的任务。这点是可以轻松实现的，因为作业输出一般都在分布式文件系统上，作业输出可以当做下个作业的输入，这样就形成了链式作业。 这种作业成功是否依赖于客户端。客户端可以使用以下方式来控制作业的执行： ?runJob(JobConf):提交作业并仅在作业完成时返回 ?submitJob(JobConf):提交作业后立即返回一个RunningJob的引用，使用它可以查询作业状态并处理调度逻辑。 ?JobConf.setJobEndNotificationURI(String):设置作业完成时通知 你也可以使用Oozie来实现复杂的作业链。 作业输入 下面讲作业输入的内容。 InputFormat描述MR作业的输入信息。InputFormat有以下作用: 1.验证作业的输入信息
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
基于Hadoop的数据作业管理平台设计与实现随着“大数据”时代的到来,分布式数据处理平台受到越来越广泛的关注,其中H adoop成为了以数据为中心的大规模数据处理平台的主流实现之一。Hadoop在互联网企业得到了广泛的应用,由于Hadoop任务处理需要编写MapReduce程序、处理数据的输入和输出,并且在大公司内每天的任务处理数量庞大,如何对Hadoop的任务进行有效管理成为了一大难点。因此开发一套基于Hadoop的数据作业管理平台显得十分有必要。本文首先详细分析了Hadoop的分布式文件系统和MapReduce计算框架,最后详细阐述了平台的设计和实现。 本文完成的主要工作包括：1.在充分考虑通用性、扩展性、安全性以及高效性的基础上确定了平台架构,规划了基于Hadoop的数据作业管理平台的框架设计,基于Nginx、FastGCI、MFC等技术设计了平台的逻辑功能模块、数据库结构和客户端界面。2.基于Hadoop的分布式文件系统(HDFS),实现了业务数据的分布式存储；基于Hadoop的MapReduce编程模型对平台的分布处理程序进行了封装,实现了Hadoop任务的统一调度。3.规划了图片批次数据从批次创建、数据准备、批次作业、批次验收到批次入库的处理流程,实现了业务流程的平台化管理。4.建立了平台的帐号管理体系,对帐号进行角色权限管理,实现了不同模块间的权限分离,保证了平台的数据安全性。 本文设计和实现的基于Hadoop的数据的数据作业管理平台已经在某企业投入使用。平台结合Hadoop分布式处理系统,支持图片业务数据的分布式存储、图片拼接分布式处理和图片隐私打码分布式处理,实现了图片业务数据的流程化处理。平台运行以来稳定可靠,缩短了业务数据的作业周期,减少了人力成本,达到了预期设计目标。
Local (Standalone) Mode MapReduce程序运行在本地，启动jvm 启动本地模式： 1、配置hadoop-env.sh配置文件中的java_home路径 2、在hadoop安装目录下：mkdir input 3、在input目录下创建任意文件 4、统计input文件夹下所有文件中的单词的数量： bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount input output Pseudo-Distributed Mode 1、配置etc/hadoop/core-site.xml: ##配置namenode所在主机
Hadoop原理期末作业 一、搭建一个由三个节点构成的完全分布式非HA集群； 1、主机角色分配： 2、搭建HDFS集群： （1）core-site.xml配置文件代码及注释所编辑的代码行作用：(5分)