零基础学习Hadoop该如何下手? 零基础学习Hadoop该如何下手
\u96f6\u57fa\u7840\u5b66\u4e60 Hadoop \u8be5\u5982\u4f55\u4e0b\u624b\uff1f\u60f3\u5b66\u4e60Hadoop\uff0c\u53ef\u662f\u82e6\u4e8e\u81ea\u5df1\u6ca1\u6709\u4efb\u4f55\u7684\u57fa\u7840\uff0c\u4e0d\u77e5\u9053\u8be5\u5982\u4f55\u4e0b\u624b\uff0c\u4e5f\u4e0d\u77e5\u9053\u81ea\u5df1\u80fd\u4e0d\u80fd\u5b66\u4f1a\u3002\u5176\u5b9e\u96f6\u57fa\u7840\u5b66\u4e60hadoop\uff0c\u6ca1\u6709\u60f3\u8c61\u7684\u90a3\u4e48\u56f0\u96be\u3002\u73b0\u5728\u6211\u628a\u81ea\u5df1\u7684\u5b66\u4e60\u601d\u8def\u6574\u7406\u4e00\u4e0b\uff0c\u5e0c\u671b\u5bf9\u5927\u5bb6\u6709\u5e2e\u52a9\u3002
\u600e\u4e48\u624d\u80fd\u5b66\u597dHadoop\uff0c\u8fdb\u5165\u4e91\u7684\u4e16\u754c\uff0c\u8fd9\u91cc\u7ed9\u51e0\u70b9\u5efa\u8bae\uff1a
1.\u6253\u597d\u4f60\u7684Java\u57fa\u7840\uff0cC\u6211\u5c31\u4e0d\u8bf4\u4e86\uff0c\u90a3\u662f\u57fa\u672c\u529f\u3002
2.\u8be6\u7ec6\u7814\u7a76\uff0c\u7406\u89e3\u4e00\u4e0b\u73b0\u5728\u5927\u578b\u7f51\u7ad9\u5305\u62ecSina\uff0c\u817e\u8baf\u7f51\uff08\u95e8\u6237\uff09\uff0cWeibo\uff0c\u5929\u732b\uff0c\u4eac\u4e1c\uff08\u7535\u5546\uff09\u7684\u67b6\u6784\u4e0e\u5b9e\u73b0\uff0c\u5148\u4ece\u81ea\u5df1\u7684\u89d2\u5ea6\u53bb\u7406\u89e3\uff0c\u7136\u540e\u53bb\u8ddf\u5b9e\u9645\u60c5\u51b5\u505a\u6bd4\u5bf9\uff0c\u63d0\u5347\u81ea\u5df1\u5bf9\u6570\u636e\u548c\u6280\u672f\u7684\u654f\u611f\u7a0b\u5ea6\u3002\u5728\u8fd9\u4e2a\u9636\u6bb5\uff0c\u5982\u679c\u80fd\u5206\u95e8\u522b\u7c7b\u7684\u89c4\u5212\u51fa\u4e0d\u540c\u7c7b\u578b\u7f51\u7ad9\u7684\u9700\u6c42\u548c\u4f7f\u7528\u7684\u7279\u5b9a\u65b9\u5411\u7684\u6280\u672f\uff0c\u5bf9\u201c\u4e91\u201d\u548c\u201c\u5927\u6570\u636e\u201d\u7684\u7406\u89e3\u5c31\u66f4\u52a0\u900f\u5f7b\u800c\u975e\u8868\u5c42\u505c\u7559\u3002
3.\u79d1\u73ed\u7684\u540c\u5b66\uff0c\u5728\u5b66\u6821\u7684\u4ee5\u57fa\u7840\u4e3a\u6839\u57fa\uff0c\u5728\u516c\u53f8\u7684\u4ee5\u4e1a\u52a1\u4e3a\u5bfc\u5411\uff0c\u8fd9\u6837\u7684\u6280\u672f\u624d\u4e0d\u76f2\u76ee\uff0c\u8fd9\u6837\u7684\u6280\u672f\u624d\u811a\u8e0f\u5b9e\u5730\u3002\u5bf9\u5f88\u591a\u4eba\u6765\u8bf4\uff0c\u6280\u672f\u90fd\u4e0d\u662f\u4e00\u751f\u7684\u804c\u4e1a\u5bfc\u5411\uff0c\u90a3\u4e48\uff0c\u63d0\u5347\u81ea\u5df1\u7684\u773c\u754c\uff0c\u7ad9\u5728\u66f4\u9ad8\u7684\u89d2\u5ea6\u601d\u8003\u95ee\u9898\u5c31\u663e\u5f97\u5c24\u4e3a\u91cd\u8981\uff0c\u4ece\u81ea\u5df1\uff0c\u5230\u56e2\u961f\uff0c\u516c\u53f8\uff0c\u518d\u5230\u6574\u4e2a\u4e1a\u754c\uff0c\u773c\u754c\u5bbd\u5e7f\u4e86\uff0c\u6280\u672f\u4e5f\u5c31\u662f\u4f60\u7684\u5de6\u8180\u53f3\u81c2\u3002
Hadoop\u5206\u4e3a\u4e24\u4e2a\u5927\u5757\uff1aHDFS\u548cMapReduce\u3002
HDFS \uff0d Hadoop Distributed FileSystem\u3002\u8fd9\u4e2a\u6982\u5ff5\u5f88\u597d\uff0c\u4f46\u662f\u5176\u5b9e\u6211\u4e0d\u89c9\u5f97\u5f88\u5b9e\u7528\u3002\u4f46\u662f\u5982\u679c\u4f60\u4e4b\u540e\u8981\u5f80Non SQL\u65b9\u9762\u6df1\u5165\u7684\u8bdd\u8fd9\u4e2a\u8fd8\u662f\u5f88\u91cd\u8981\uff0cHDFS\u662fHBASE\u7684\u57fa\u7840\uff0cHbase\u53c8\u53ef\u4ee5\u5ef6\u4f38\u5230Big Table\uff0cDynamoDB\uff0cMango\u7b49\u3002HDFS\u6982\u5ff5\u4e0d\u96be\uff0cHadoop The Definitive Guide\u91cc\u9762\u8bb2\u7684\u5f88\u6e05\u695a\uff0c\u770b\u4e66\u5c31\u597d\u3002
MapReduce \uff0d\u524d\u9762\u8bf4\u6700\u597d\u770b\u82f1\u6587\u7248\uff0c\u56e0\u4e3a\u4e0d\u7ba1\u4e2d\u6587\u600e\u4e48\u7ffb\u8bd1\uff0cMap\uff0cReduce\u90fd\u662f\u6ca1\u529e\u6cd5\u50cf\u8bfb\u82f1\u6587\u90a3\u6837\u5bb9\u6613\u7406\u89e3\u7684\u3002\u8fd9\u91cc\u9762\u6709\u4e2aYARN\u7684\u6982\u5ff5\uff0c\u662f\u6700\u6700\u6700\u91cd\u8981\u7684\u3002MapReduce\u662f\u7ba1\u6570\u636e\u600e\u4e48\u6d41\u52a8\u7684\uff0cYARN\u662f\u7ba1\u96c6\u7fa4\u4e2d\u7684\u8d44\u6e90\u600e\u4e48\u5206\u914d\u7684\u3002\u9664\u4e86YARN\u4ee5\u5916\uff0cMapReduce\u8fd8\u6709\u51e0\u4e2a\u5f88\u91cd\u8981\u7684\u6982\u5ff5\uff0c\u6bd4\u5982Partition, combine, shuffle, sort,\u90fd\u5728\u4e66\u91cc\u5f88\u5c0f\u7684\u4f4d\u7f6e\uff0c\u4f46\u662f\u90fd\u5bf9\u7406\u89e3\u6574\u4e2aMapReduce\u975e\u5e38\u6709\u5e2e\u52a9\u3002
\u5173\u4e8eHadoop\u7684\u4f7f\u7528\u65b9\u5f0f\uff1a
\u611f\u89c9\u73b0\u5728\u5404\u4e2a\u516c\u53f8\u4f7f\u7528Hadoop\u7684\u65b9\u5f0f\u90fd\u4e0d\u4e00\u6837\uff0c\u4e3b\u8981\u6211\u89c9\u5f97\u6709\u4e24\u79cd\u5427\u3002
\u7b2c\u4e00\u79cd\u662flong running cluster\u5f62\u5f0f\uff0c\u6bd4\u5982Yahoo\uff0c\u4e0d\u8981\u5c0f\u770b\u8fd9\u4e2a\u597d\u50cf\u5df2\u7ecf\u6ca1\u4ec0\u4e48\u5b58\u5728\u611f\u7684\u516c\u53f8\uff0cYahoo\u53ef\u662fHadoop\u7684\u5143\u8001\u4e4b\u4e00\u3002\u8fd9\u79cd\u5c31\u662f\u5efa\u7acb\u4e00\u4e2aData Center\uff0c\u7136\u540e\u6709\u51e0\u4e2a\u4e0a\u5343Node\u7684Hadoop Cluster\u4e00\u76f4\u5728\u8fd0\u884c\u3002\u6bd4\u8f83\u65e9\u671f\u8fdb\u5165Big Data\u9886\u57df\u7684\u516c\u53f8\u4e00\u822c\u90fd\u5728\u4f7f\u7528\u6216\u8005\u4f7f\u7528\u8fc7\u8fd9\u79cd\u65b9\u5f0f\u3002
\u53e6\u4e00\u79cd\u662f\u53ea\u4f7f\u7528MapReduce\u7c7b\u578b\u3002\u6bd5\u7adf\u73b0\u5728\u662fCloud\u65f6\u4ee3\uff0c\u6bd4\u5982AWS\u7684Elastic MapReduce\u3002\u8fd9\u79cd\u662f\u628a\u6570\u636e\u5b58\u5728\u522b\u7684\u66f4\u4fbf\u5b9c\u7684\u5730\u65b9\uff0c\u6bd4\u5982s3\uff0c\u81ea\u5df1\u7684data center\uff0c sql database\u7b49\u7b49\uff0c\u9700\u8981\u5206\u6790\u6570\u636e\u7684\u65f6\u5019\u5f00\u542f\u4e00\u4e2aHadoop Cluster\uff0cHive/Pig/Spark/Presto/Java\u5206\u6790\u5b8c\u4e86\u5c31\u5173\u6389\u3002\u4e0d\u7528\u81ea\u5df1\u505aAdmin\u7684\u5de5\u4f5c\uff0c\u65b9\u4fbf\u7b80\u6d01\u3002
\u6240\u4ee5\u4e2a\u4eba\u5982\u679c\u8981\u5b66Hadoop\u7684\u8bdd\u6211\u4e5f\u5efa\u8bae\u7b2c\u4e8c\u79cd\uff0cAWS\u6709\u514d\u8d39\u8bd5\u7528\u65f6\u95f4\uff0c\u53ef\u4ee5\u5728\u8fd9\u4e0a\u9762\u5b66\u4e60\u3002\u6700\u91cd\u8981\u7684\u662f\u4f60\u53ef\u4ee5\u5c1d\u8bd5\u5404\u79cd\u4e0d\u540c\u7684\u914d\u7f6e\u5bf9\u4e8e\u4efb\u52a1\u7684\u5f71\u54cd\uff0c\u6bd4\u5982\u4e0d\u540c\u7684\u7248\u672c\uff0c\u4e0d\u540c\u7684container size\uff0cmemory\u5927\u5c0f\u7b49\u7b49\uff0c\u8fd9\u5bf9\u4e8e\u5b66\u4e60Spark\u975e\u5e38\u6709\u5e2e\u52a9\u3002
\u6211\u76f4\u63a5\u662f\u767d\u624b\u8d77\u5bb6\u641ehadoop\u7684\uff0c\u6ca1\u6709\u770b\u6743\u5a01\u6307\u5357\uff0c\u4e0d\u61c2\u5c31google\u4e4b\u3002\u6211\u5f00\u59cb\u4e5f\u6ca1\u7814\u7a76\u6e90\u4ee3\u7801\uff0c\u6211\u5148\u7814\u7a76Hadoop\u662f\u600e\u4e48\u8dd1\u8d77\u6765\u7684\uff0c\u600e\u4e48\u5de5\u4f5c\u7684\u3002\u7136\u540e\u8fc7\u4e86\u4e00\u6bb5\u65f6\u95f4\uff0c\u6211\u53bb\u770b\u300aHadoop\u6743\u5a01\u6307\u5357\u300b\uff0c\u548c\u5b9e\u8df5\u76f8\u5370\u8bc1\uff0c\u4e0a\u624b\u5f88\u5feb\u3002Hadoop\u8fd9\u4e2a\u8bfe\u9898\u592a\u5927\uff0c\u4eba\u5bb6\u82b1\u4e86\u51e0\u5e74\u65f6\u95f4\u7814\u7a76\u51fa\u6765\u7684\uff0c\u4f60\u60f3\u641e\u4e2a\u6bd5\u8bbe\u5c31\u60f3\u5256\u6790\u6e05\u695a\uff0c\u8fd9\u4e2a\u6709\u70b9\u4e0d\u73b0\u5b9e\u3002
\u6211\u7684\u5efa\u8bae\u662f\uff0c\u53ea\u7814\u7a76hadoop\u7684\u4e00\u5230\u4e24\u4e2a\u6a21\u5757\u5c31\u884c\u4e86\u3002\u5728\u8fd9\u51e0\u4e2a\u4e2d\u95f4\u9009\u4e00\u4e24\u4e2a\u7814\u7a76\u5c31\u53ef\u4ee5\u4e86\u3002
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\u968f\u7740\u4e92\u8054\u7f51\u6216\u8005\u6570\u636e\u5e93\u6570\u636e\u91cf\u7684\u4e0d\u65ad\u589e\u5927\uff0c\u5206\u5e03\u5f0f\u771f\u7684\u53ef\u4ee5\u66ff\u4ee3\u6570\u636e\u4e2d\u5fc3\u5417\uff1f\u8fd9\u4e2a\u503c\u5f97\u8003\u8651\uff0c\u6bd5\u7adf\u6846\u67b6\u662fGoogle\u63d0\u51fa\u6765\u7684\uff0c\u63d0\u51fa\u65f6\u52bf\u5fc5\u4f1a\u8003\u8651google\u81ea\u8eab\u7684\u6280\u672f\u548c\u7ecf\u6d4e\u80fd\u529b\uff0c\u8bd5\u95ee\u5f53\u4e0b\u6709\u51e0\u4e2a\u516c\u53f8\u6709google\u7684\u5b9e\u529b\uff1f
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首先了解虚拟机网络分为三种:
1briage:桥接模式全都需要手工配置,而且这里还需要明白自己是本机拨号上网,还是路由拨号上网。
2host-only:创建一个与网内其他机器相隔离的虚拟系统
3nat:虚拟系统无法和本局域网中的其他真实主机进行通讯。这些都不适合我们的hadoop集群。hadoop要求主机与虚拟机与网络,这三者都是通的,在安装的过程中,才不会遇到麻烦,所以这就是虚拟化方面的困难。下面总结了在虚拟化方面需要做的:
1明白为什么虚拟化,虚拟化的价值
2明白虚拟机的三种网络模式
3掌握搭建集群的知识。上面的知识具备了我们开始动手:第一步:下载软件:VMware Workstation 10.0.0简体中文正式版官方下载;第二步:下载我们就需要安装和使用。在这里我们安装完毕虚拟机,安装完毕Linux,我们需要返回第一步,进行网络设置。但是在网络设置中,我们会遇到各种各样的困难,因为缺乏Linux知识。同时这里补充一些虚拟化的基础知识:虚拟网卡概述、VMware虚拟机网络设置方法、虚拟机(Linux操作系统)三种网络模式切换遇到的问题。Linux,对于Linux的学习也是一个过程,因为可能你连最简单的开机和关机命令都不会,更不要谈配置网络。这里面给大家提供刚开始学习所查阅的资料和经验总结。首先我们需要使用一些命令,进行网络配置,但是在网络配置中,这里面又必须懂得虚拟机的一些知识,所以前面的虚拟机知识需要掌握扎实一些。
这里不具体阐述概念,有兴趣的同学可以自己上网去查。我们知道hadoop,有单机安装,伪分布安装和分布安装。同时hadoop的环境是Linux,所以我们还需要安装Linux系统。因为我们的习惯是使用windows,所以对于Linux上来就安装软件之类的,困难度很大。并且我们要搭建集群,需要多台硬件的,不可能为了搭建集群,去买三台电脑。从成本和使用我们需要懂虚拟化方面的知识。这里的虚拟化其实就是我们需要懂得虚拟机的使用。因为hadoop安装在Linux中,才能真正发挥作用。所以我们也不会使用windows。基于以上内容。所以我们需要懂得:虚拟化、Linux、java基础。
对于网络配置:集群搭建:主机宽带拨号上网,虚拟机使用桥接模式,该如何ping通外网
集群搭建必备:虚拟机之一实现Host-only方式上网;集群搭建必备:nat模式设置静态ip,达到上网与主机相互通信。其实还是上面三个,但是我们会遇到各种不会的命令,即使能查到命令,我们也不能使用。为什么会这样,因为各种有的命令,是需要使用安装包的。我们在配置网络过程中,同样会遇到各种各样的奇怪的配置。在我们的Linux的系统,不能找到文件。这里只举ubuntu。网络配置文件/etc/network/interfaces。我们配置完毕之后,有各种网络重启方式:这是一种网络重启方式,但是有时候并不管用。
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