項目一

大數(shù)據(jù)與

Hadoop

基礎入門目錄任務1.1：大數(shù)據(jù)概述任務1.2：Hadoop簡介任務1.1：大數(shù)據(jù)概述了解大數(shù)據(jù)基本概念、行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢學習指導知識目標1.理解大數(shù)據(jù)定義、特征，明確其在多行業(yè)的應用領域，把握行業(yè)發(fā)展概況。2.掌握大數(shù)據(jù)基本概念，包括數(shù)據(jù)結(jié)構、形式及處理核心技術，了解發(fā)展趨勢。技能目標1.能識別電商、金融等行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用，如精準營銷、風險評估等案例。2.學會分析不同領域大數(shù)據(jù)應用，總結(jié)其應用方式與帶來的價值。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)對大數(shù)據(jù)的宏觀認知，建立對大數(shù)據(jù)整體架構和行業(yè)影響的基本認識。2.激發(fā)對大數(shù)據(jù)的探索精神，主動關注大數(shù)據(jù)領域的新動態(tài)和新技術。任務準備大數(shù)據(jù)行業(yè)概述大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)指規(guī)模巨大且復雜的數(shù)據(jù)集合，超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理能力，關注數(shù)據(jù)量、速度等。大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)通常具備體量大、多樣化及速度快三大特征，是區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的關鍵。大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展歷經(jīng)萌芽期、發(fā)展期、快速發(fā)展期及高質(zhì)量發(fā)展期，驅(qū)動因素多樣。大數(shù)據(jù)行業(yè)關鍵驅(qū)動因素非結(jié)構化數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和處理技術的進步，是大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的兩大關鍵驅(qū)動因素。認識大數(shù)據(jù)的基礎概念大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展推動了解政策對大數(shù)據(jù)行業(yè)的支持政策支持大數(shù)據(jù)行業(yè)獲政府大力政策支持，被列為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，有國家級規(guī)劃指引。1國家級規(guī)劃如《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》和《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等。2規(guī)劃內(nèi)容規(guī)劃明確大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標、重點任務和保障措施，推動行業(yè)快速發(fā)展。3大數(shù)據(jù)行業(yè)應用現(xiàn)狀探究大數(shù)據(jù)在各領域的應用情況大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)用于用戶行為分析與個性化推薦、動態(tài)定價與庫存管理。電商行業(yè)1金融機構利用大數(shù)據(jù)進行信用風險評估與欺詐檢測、精準營銷與客戶細分。金融服務行業(yè)2醫(yī)療行業(yè)借助大數(shù)據(jù)實現(xiàn)個性化醫(yī)療與疾病預測、加速藥物研發(fā)與臨床試驗。醫(yī)療行業(yè)3制造業(yè)通過大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)智能制造，優(yōu)化供應鏈與質(zhì)量控制。工業(yè)制造行業(yè)4公共服務領域利用大數(shù)據(jù)進行城市管理與智慧城市建設、提升公共安全與應急響應。公共服務行業(yè)5大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢展望大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展方向S隨著技術進步，大數(shù)據(jù)處理和分析能力將持續(xù)提升，實現(xiàn)更高效精準的應用。技術提升W人工智能、云計算等技術與大數(shù)據(jù)深度融合，將進一步推動行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。融合創(chuàng)新O大數(shù)據(jù)將更廣泛滲透到政府決策、企業(yè)管理等領域，成為經(jīng)濟社會發(fā)展重要力量。廣泛應用T數(shù)據(jù)安全和隱私保護將成為大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展重要保障，促進產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。安全與隱私大數(shù)據(jù)基本概念大數(shù)據(jù)定義1大數(shù)據(jù)是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)難存儲、管理和分析的龐大、復雜多樣化數(shù)據(jù)集。24V特征大數(shù)據(jù)具有Volume（容量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）、Value（價值）特征。數(shù)據(jù)結(jié)構類型4大數(shù)據(jù)包括結(jié)構化、半結(jié)構化和非結(jié)構化數(shù)據(jù)，不同類型數(shù)據(jù)有不同特點。3大數(shù)據(jù)形式多樣，如文本、數(shù)值、音頻、圖像、視頻、日志和傳感器數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)形式大數(shù)據(jù)處理核心技術5大數(shù)據(jù)處理核心包括分布式存儲、計算和分析技術，如HDFS、MapReduce等。掌握大數(shù)據(jù)的基礎概念和核心技術任務實施數(shù)據(jù)收集明確數(shù)據(jù)收集的目標和內(nèi)容收集2023年雙十一銷售數(shù)據(jù)收集2023年雙十一期間各電商平臺的銷售數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供基礎。1分析用戶購買行為對收集的數(shù)據(jù)進行分析，了解用戶的購買偏好、類別和消費時間段等信息。2數(shù)據(jù)分析深入挖掘銷售數(shù)據(jù)的價值用戶購買偏好在家電、食品等品類中，用戶對頭部品牌偏好明顯，健康、定制產(chǎn)品銷量增長。01用戶購買類別食品飲料是雙十一銷量最高品類，高端家電、護膚、手機數(shù)碼產(chǎn)品銷量增長顯著。02消費時間段雙十一當天20-24點為高峰時段，預售和直播帶貨貢獻了較大銷售額。03大數(shù)據(jù)應用對比個性化推薦、精準營銷、庫存管理優(yōu)化在提升轉(zhuǎn)化率、周轉(zhuǎn)率方面有不同效果。04數(shù)據(jù)隱私與安全用戶數(shù)據(jù)安全投訴增加，平臺數(shù)據(jù)隱私合規(guī)性檢查通過率有待提高。05數(shù)據(jù)案例分析以電商平臺為例分析大數(shù)據(jù)應用電商平臺利用大數(shù)據(jù)提升體驗業(yè)績電商平臺通過分析用戶行為，構建個性化推薦系統(tǒng)，提升購物體驗和銷售業(yè)績。個性化推薦系統(tǒng)平臺利用用戶瀏覽等數(shù)據(jù)，通過AI算法實時推送感興趣商品，提高購買轉(zhuǎn)化率。無湊單優(yōu)惠和現(xiàn)貨開賣功能天貓和京東推出這些功能，顯著提升了用戶的購物體驗和滿意度。大數(shù)據(jù)常見方法和模式電商平臺利用推薦算法為用戶提供定制化商品推薦，提高購買轉(zhuǎn)化率。個性化推薦通過數(shù)據(jù)挖掘和用戶畫像，精準推送廣告和促銷，減少無效營銷資源浪費。精準營銷分析實時銷售數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整促銷和庫存策略，實現(xiàn)供需精準匹配。實時銷售數(shù)據(jù)分析利用AI和機器學習分析數(shù)據(jù)，自動做出營銷和定價決策，快速響應市場。AI驅(qū)動的自動化決策了解大數(shù)據(jù)常用的處理方法和模式任務1.2：Hadoop簡介認識Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)組件學習指導知識目標1.學習Hadoop起源、發(fā)展知識，包括誕生背景、發(fā)展現(xiàn)狀及版本情況。2.掌握Hadoop核心架構知識，包括HDFS、MapReduce、YARN等組件的功能。技能目標1.能夠闡述Hadoop在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中的地位和作用，明確其重要性。2.學會區(qū)分Hadoop不同發(fā)行版本特點，如開源社區(qū)版和商業(yè)發(fā)行版的差異。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)對大數(shù)據(jù)技術的學習興趣，主動探索Hadoop相關知識。2.提升對Hadoop知識的理解能力，深入領會其架構與應用原理。任務準備Hadoop基本知識掌握Hadoop的起源、發(fā)展和特性起源Hadoop由DougCutting和MikeCafarella設計，受Google論文啟發(fā)，2006年成Apache項目。發(fā)展Hadoop核心包括HDFS和MapReduce，后增加YARN，成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集標準工具。特性Hadoop具有高可靠性、高擴展性、高效性、高容錯性和低成本五大特性。架構變遷Hadoop1.x有HDFS和MapReduce，2.x增加YARN，3.x著重性能優(yōu)化。Hadoop發(fā)行版本區(qū)分Hadoop的開源和商業(yè)版本由Apache開源社區(qū)發(fā)行，更新迭代快，但兼容穩(wěn)定性不足。開源社區(qū)版本由商業(yè)公司發(fā)行，基于開源協(xié)議，部分服務收費，更穩(wěn)定兼容且有專業(yè)支持。商業(yè)發(fā)行版本任務實施Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及其組件Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及其組件認識Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的各類組件HDFSHDFS采用master/slave架構，由Namenode和Datanodes組成，支持高可靠性和容錯。MapReduceMapReduce設計核心是先分再合，Map拆分數(shù)據(jù)并行處理，Reduce匯總計算結(jié)果。YARNYARN彌補MRv1缺陷，支持多種計算框架，讓不同應用在Hadoop上共享資源。SparkSpark是基于內(nèi)存的分布式并行計算框架，適用于迭代算法，計算速度更快。FlinkFlink是基于內(nèi)存的分布式并行處理框架，主要處理流數(shù)據(jù)，是批數(shù)據(jù)的特例。MesosMesos是資源統(tǒng)一管理和調(diào)度平臺，支持多種分布式計算框架。ZookeeperZookeeper解決分布式環(huán)境數(shù)據(jù)管理問題，為Hadoop組件提供一致性協(xié)調(diào)服務。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及其組件Hadoop行業(yè)應用案例及分析以阿里巴巴為例分析Hadoop應用阿里巴巴廣泛應用Hadoop技術，在數(shù)據(jù)存儲、資源調(diào)度等方面有成熟方案。阿里巴巴案例使用HDFS作為核心存儲系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)存儲在多臺服務器，保障高可用性和容錯。數(shù)據(jù)存儲利用YARN分配計算資源，支持動態(tài)資源分配和負載均衡。資源調(diào)度大量使用MapReduce和Spark進行數(shù)據(jù)處理，支持高效處理和實時分析。數(shù)據(jù)處理采用Hive作為數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，支持結(jié)構化數(shù)據(jù)的存儲和查詢。數(shù)據(jù)倉庫使用Flume和Kafka進行日志收集和傳輸，支持實時日志分析和監(jiān)控。日志分析與監(jiān)控謝謝觀看項目二

Hadoop安裝

與配置實踐目錄任務2.1：環(huán)境準備任務2.2：偽分布式安裝任務2.3：全分布式安裝任務2.1：環(huán)境準備為Hadoop安裝奠定堅實基礎學習指導知識目標1.學習Hadoop安裝環(huán)境知識，包括所需硬件、軟件環(huán)境要求及相關基礎知識。2.掌握Linux系統(tǒng)基礎網(wǎng)絡知識，包括網(wǎng)絡配置、主機名設置等要點。技能目標1.能夠搭建滿足Hadoop運行的基礎環(huán)境，涵蓋系統(tǒng)安裝、軟件配置等操作。2.學會使用相關工具進行網(wǎng)絡測試，如ping命令、網(wǎng)絡配置工具的使用。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)系統(tǒng)配置和環(huán)境搭建的實踐素養(yǎng)，提升動手解決實際問題的能力。2.增強對技術文檔的理解與執(zhí)行能力，準確按照要求完成環(huán)境準備工作。任務準備Hadoop安裝環(huán)境知識01合適的服務器配置，如實驗室配備的AMDRyzen97945HXCPU等。硬件需求02需安裝操作系統(tǒng)如CentOS7，以及Java環(huán)境JDK1.8。軟件需求03設置IP地址、子網(wǎng)掩碼、網(wǎng)關等參數(shù)，保障網(wǎng)絡連通性。網(wǎng)絡配置Hadoop安裝環(huán)境知識Hadoop安裝環(huán)境知識Hadoop安裝環(huán)境知識Hadoop安裝環(huán)境知識Hadoop安裝環(huán)境知識Hadoop安裝環(huán)境知識Hadoop安裝環(huán)境知識Hadoop安裝環(huán)境知識Linux系統(tǒng)基礎網(wǎng)絡知識1網(wǎng)絡配置配置網(wǎng)絡接口、DNS設置，通過編輯文件進行參數(shù)調(diào)整。3主機名設置配置主機名便于識別節(jié)點，通過編輯實現(xiàn)。使用ping命令和網(wǎng)絡配置工具測試網(wǎng)絡連通性。2網(wǎng)絡測試工具任務實施使用虛擬機模擬硬件環(huán)境選擇合適的版本如VMware17.5，注意安裝許可協(xié)議等。安裝VMwareWorkstation設置子網(wǎng)IP和網(wǎng)關IP等參數(shù)，確保虛擬機與主機通信。配置虛擬網(wǎng)絡分配資源并選擇CentOS764位鏡像進行安裝。創(chuàng)建虛擬機使用虛擬機模擬硬件環(huán)境使用虛擬機模擬硬件環(huán)境使用虛擬機模擬硬件環(huán)境使用虛擬機模擬硬件環(huán)境使用虛擬機模擬硬件環(huán)境裝載CentOS鏡像將CentOS安裝ISO文件掛載到虛擬機CD/DVD驅(qū)動器中。掛載鏡像掛載鏡像開啟系統(tǒng)安裝裝載CentOS鏡像安裝CentOS系統(tǒng)完成系統(tǒng)安裝與網(wǎng)絡配置選擇語言、時區(qū)、軟件包等配置，輸入root密碼安裝。安裝過程設置靜態(tài)IP、主機名和DNS，編輯相應配置文件。配置網(wǎng)絡使用ping命令測試虛擬機與外部網(wǎng)絡的連通性。測試網(wǎng)絡安裝CentOS系統(tǒng)安裝CentOS系統(tǒng)安裝CentOS系統(tǒng)安裝CentOS系統(tǒng)配置CentOS系統(tǒng)01配置靜態(tài)IP編輯文件，將IP地址設置為靜態(tài)。02使用FinalShell和FileZilla安裝工具用于遠程連接和文件傳輸。03配置主機名和IP映射編輯文件，映射集群節(jié)點主機名和IP。04關閉防火墻使用命令停止和禁用防火墻，避免干擾Hadoop通信。05配置時間同步使用NTP服務同步集群節(jié)點時間，確保一致性。進一步優(yōu)化系統(tǒng)環(huán)境配置CentOS系統(tǒng)配置CentOS系統(tǒng)配置CentOS系統(tǒng)任務2.2：偽分布式安裝體驗Hadoop偽分布式模式學習指導知識目標1.學習偽分布式Hadoop安裝知識，包括安裝流程、關鍵配置要點等內(nèi)容。2.掌握分布式系統(tǒng)基本概念，如節(jié)點、集群、分布式文件系統(tǒng)等相關知識。技能目標1.能夠正確配置并啟動偽分布式Hadoop，完成相關環(huán)境搭建及啟動操作。2.學會運行MapReduce案例，對偽分布式Hadoop進行功能測試驗證。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)對分布式系統(tǒng)概念的理解素養(yǎng)，增強對分布式技術原理的認知。2.提升實踐操作與問題解決能力，在安裝配置中鍛煉應對問題的能力。任務準備Hadoop偽分布式安裝知識掌握安裝流程與配置要點安裝流程包含下載安裝包、解壓、配置環(huán)境變量等步驟。關鍵配置要點配置多個XML文件，設置HDFS路徑、節(jié)點地址等參數(shù)。分布式系統(tǒng)基本概念分布式系統(tǒng)基本單元，如NameNode管理元數(shù)據(jù)。節(jié)點0102多節(jié)點集合協(xié)同工作，提高性能與可靠性。集群03數(shù)據(jù)存儲在多節(jié)點，如HDFS提供高容錯和高吞吐量。分布式文件系統(tǒng)了解分布式系統(tǒng)相關基礎任務實施Hadoop偽分布安裝配置創(chuàng)建目錄結(jié)構在根目錄下創(chuàng)建目錄及子目錄存放軟件和數(shù)據(jù)。上傳安裝包用FileZilla將Hadoop和JDK安裝包上傳到指定目錄。解壓安裝包將JDK和Hadoop安裝包解壓到并創(chuàng)建軟鏈接。配置Java環(huán)境變量編輯文件，添加和變量。配置Hadoop環(huán)境變量編輯文件，添加和變量。修改Hadoop配置文件配置、等文件的相關參數(shù)。格式化HDFS文件系統(tǒng)使用命令初始化NameNode存儲目錄。運行MapReduce案例運行案例驗證Hadoop功能用Hadoop自帶程序運行，評估圓周率π的值。運行官方MapReduce案例根據(jù)輸出結(jié)果分析任務運行效率和準確性。測試結(jié)果分析全面測試集群功能與性能測試HDFS文件系統(tǒng)通過命令行工具進行文件操作，驗證HDFS功能。1測試MapReduce任務運行其他案例，觀察任務運行過程。2性能優(yōu)化根據(jù)測試結(jié)果調(diào)整參數(shù)，提高集群運行效率。3測試運行Hadoop偽分布集群任務2.3：全分布式安裝搭建Hadoop全分布式集群學習指導知識目標1.學習全分布式Hadoop架構知識，包括節(jié)點角色、通信機制及網(wǎng)絡配置原理。2.掌握集群規(guī)劃與搭建知識，涵蓋主機、軟件、目錄規(guī)劃及安裝配置要點。技能目標1.能夠完成全分布式Hadoop的安裝與配置，熟練操作相關命令搭建集群環(huán)境。2.學會運用Zookeeper實現(xiàn)HadoopHA配置，保障集群高可用性。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)團隊協(xié)作素養(yǎng)，在集群搭建中學會與他人合作完成復雜任務。2.提升復雜系統(tǒng)安裝能力，鍛煉解決全分布式安裝過程中各類問題的能力Hadoop全分布式架構知識認識全分布架構要素包含多種節(jié)點角色，如NameNode、DataNode等。節(jié)點角色各節(jié)點通過RPC協(xié)議通信，依靠心跳機制保障。通信機制要求網(wǎng)絡連通性好、延遲低、帶寬足夠。網(wǎng)絡配置集群規(guī)劃與搭建知識根據(jù)業(yè)務需求規(guī)劃主機數(shù)量和節(jié)點角色。主機規(guī)劃1做好集群規(guī)劃與軟件選擇選擇合適的Hadoop及其他相關軟件版本。軟件規(guī)劃2統(tǒng)一規(guī)劃軟件安裝和數(shù)據(jù)存儲目錄。目錄規(guī)劃3任務實施ZooKeeper分布式集群搭建安裝ZooKeeper1下載解壓安裝包到指定目錄，創(chuàng)建軟鏈接。創(chuàng)建ZooKeeper配置文件3編輯文件，配置節(jié)點信息等。2創(chuàng)建ZooKeeper數(shù)據(jù)目錄在各節(jié)點創(chuàng)建數(shù)據(jù)和日志目錄。啟動ZooKeeper集群4在各節(jié)點啟動服務，查看服務狀態(tài)。搭建ZooKeeper集群HDFS分布式集群搭建配置、等文件參數(shù)。修改Hadoop配置文件在NameNode節(jié)點格式化文件系統(tǒng)，初始化目錄。格式化HDFS文件系統(tǒng)在NameNode節(jié)點啟動HDFS集群組件。啟動HDFS集群通過命令行工具操作文件，驗證HDFS功能。驗證HDFS集群構建HDFS分布式集群YARN分布式集群搭建搭建YARN分布式集群配置、文件參數(shù)。修改YARN配置文件12在ResourceManager節(jié)點啟動YARN集群組件。啟動YARN集群3運行MapReduce任務，查看任務執(zhí)行狀態(tài)。驗證YARN集群HDFS和YARN集群測試進行文件操作和數(shù)據(jù)塊分布測試。HDFS集群測試運行任務，觀察資源分配情況。YARN集群測試根據(jù)測試結(jié)果優(yōu)化集群性能。性能測試全面測試集群功能與性能Hadoop集群高可用性配置NameNode高可用性配置通過ZooKeeper實現(xiàn)NameNode高可用，配置備用節(jié)點。ResourceManager高可用性配置通過ZooKeeper實現(xiàn)ResourceManager高可用，配置備用節(jié)點。故障轉(zhuǎn)移測試模擬故障，驗證備用節(jié)點接管服務情況。保障集群高可用運行Hadoop集群性能優(yōu)化提升集群運行效率調(diào)整數(shù)據(jù)塊大小、增加內(nèi)存緩存等。HDFS性能優(yōu)化合理設置任務內(nèi)存分配、優(yōu)化并行度等。MapReduce性能優(yōu)化調(diào)整調(diào)度參數(shù)、優(yōu)化資源分配策略等。YARN性能優(yōu)化優(yōu)化網(wǎng)絡配置，減少延遲和帶寬瓶頸。網(wǎng)絡性能優(yōu)化Hadoop集群運維管理監(jiān)控關鍵進程狀態(tài)，及時處理異常情況。進程管理定期檢查資源使用情況，實時監(jiān)控集群狀態(tài)。系統(tǒng)檢查與監(jiān)控快速定位問題原因，采取解決措施。問題診斷與處理持續(xù)評估優(yōu)化集群性能，滿足業(yè)務需求。性能優(yōu)化維護加強安全管理，保障數(shù)據(jù)安全性和保密性。安全管理做好集群日常運維工作謝謝觀看項目三

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核心組件應用目錄任務3.1：HDFS基礎操作任務3.2：MapReduce編程實踐任務3.1：HDFS基礎操作學習HDFS基本概念與文件系統(tǒng)操作學習指導知識目標1.學習HDFS架構原理知識，包括NameNode、DataNode的功能及協(xié)作關系。2.掌握HDFS文件系統(tǒng)知識，涵蓋文件權限、目錄結(jié)構及特點等內(nèi)容。技能目標1.能夠熟練運用HDFS命令行工具，進行文件創(chuàng)建、上傳、刪除等基礎操作。2.學會管理HDFS文件權限，如修改所有者、用戶組及權限設置等操作。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)對分布式文件系統(tǒng)的管理意識，提升數(shù)據(jù)管理的規(guī)范性和安全性認知。2.鍛煉操作分布式文件系統(tǒng)的實踐能力，增強解決實際問題的信心與能力。任務準備HDFS概念和基本架構HDFS核心概念與架構組成1HDFS基本概念HDFS是分布式文件系統(tǒng)，運行在普通商用服務器，提供高容錯性和可靠性。2HDFS的數(shù)據(jù)塊與副本數(shù)據(jù)被分割成默認128MB的塊，每個塊默認復制三份存儲在不同節(jié)點。3HDFS的數(shù)據(jù)模型采用“一次寫入多次讀取”模型，文件關閉后不能修改，簡化一致性處理。4HDFS的數(shù)據(jù)完整性通過校驗和機制保證數(shù)據(jù)完整性，支持機架感知優(yōu)化數(shù)據(jù)分布。8HDFS的安全性支持POSIX權限模型，可與Kerberos集成保障數(shù)據(jù)訪問安全。7HDFS的基本架構采用Master/Slave架構，包含NameNode和DataNode兩個重要角色。6NameNode的功能NameNode管理命名空間和客戶端訪問，維護目錄結(jié)構、塊映射等。5DataNode的功能DataNode存儲實際數(shù)據(jù)塊，按指示存儲、刪除塊，定期發(fā)送心跳報告。HDFS概念和基本架構文件系統(tǒng)基本概念HDFS文件權限支持類Unix權限模型，控制用戶對文件和目錄的訪問。HDFS文件系統(tǒng)相關特性HDFS目錄結(jié)構采用樹形層次結(jié)構，根目錄為“/”，有用戶和系統(tǒng)目錄。HDFS的特點支持大文件、副本機制，文件只讀且支持目錄快照。HDFS權限類型權限包括讀（r）、寫（w）和執(zhí)行（x），目錄執(zhí)行表示可訪問。HDFS權限管理命令使用-chmod、-chown、-chgrp命令管理文件權限、所有者、用戶組。HDFS的訪問控制列表支持ACL，提供更細粒度的訪問控制。HDFS用戶目錄通常為“/user”，每個用戶有自己的子目錄。HDFS系統(tǒng)目錄如“/tmp”和“/hadoop”用于存放系統(tǒng)運行相關的臨時或配置文件。任務實施HDFS文件系統(tǒng)基本命令查看當前根目錄使用“hdfsdfs-ls/”命令查看HDFS根目錄內(nèi)容。創(chuàng)建文件通過“hdfsdfs-mkdir”命令創(chuàng)建目錄，如“/user”和“/user/test/data”。準備上傳用的文件用“echo"hdfs1234">test1”命令創(chuàng)建本地文件“test1”。上傳文件使用“hdfsdfs-puttest1/user/test/data”上傳文件到HDFS。查看目錄利用“hdfsdfs-ls/user/test/data”查看HDFS指定目錄內(nèi)容。下載文件通過“hdfsdfs-get/user/test/data/test1./”將文件下載到本地。刪除文件用“hdfsdfs-rm/user/test/data/test1”刪除HDFS文件。查看文件和目錄使用“hdfsdfs-ls/user/test”查看指定文件和目錄。常用HDFS文件系統(tǒng)操作命令HDFS權限管理命令HDFS權限管理操作流程修改配置文件hdfs-site.xml將“dfs.permissions.enabled”屬性值設為“true”，啟用權限管理。1創(chuàng)建用戶組和用戶使用“groupadd”和“useradd”命令創(chuàng)建用戶組和用戶。2創(chuàng)建測試目錄和文件創(chuàng)建“/user/hadoopuser/test”目錄，并上傳“testfile”文件。3權限管理操作使用相關命令更改文件權限、所有者和用戶組。4驗證權限設置切換用戶驗證權限設置，查看和上傳文件測試權限。5恢復權限管理設置修改配置文件，關閉權限管理，重啟HDFS服務。6任務3.2：MapReduce編程實踐學習MapReduce編程模型與案例實踐學習指導知識目標1.學習MapReduce編程模型知識，包括Map和Reduce函數(shù)的工作原理及數(shù)據(jù)處理流程。2.掌握Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中MapReduce應用知識，涵蓋任務調(diào)度、資源分配等相關內(nèi)容技能目標1.能夠使用Java編寫MapReduce程序，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、排序等常見功能。2.學會在Hadoop集群上運行和調(diào)試MapReduce作業(yè)，解決常見問題。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)大數(shù)據(jù)處理編程思維，提升運用分布式計算解決復雜數(shù)據(jù)問題的能力。2.增強自主學習與探索精神，在實踐中不斷優(yōu)化MapReduce程序性能。任務準備MapReduce概念MapReduce編程模型及局限性HadoopMapReduce是分布式計算框架，用于并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。MapReduce編程模型實時計算性能差，不支持流式計算，適用于離線作業(yè)。MapReduce的局限性MRAppMaster負責調(diào)度，MapTask處理Map階段，ReduceTask處理Reduce階段。MapReduce程序執(zhí)行流程核心是“先分再合，分而治之”，分解問題并行處理。MapReduce的設計理念無法滿足秒級或亞秒級數(shù)據(jù)響應需求，適合離線處理。MapReduce的實時性主要針對靜態(tài)數(shù)據(jù)集，無法有效處理動態(tài)變化數(shù)據(jù)。MapReduce的數(shù)據(jù)處理模式MapReduce概念Map階段執(zhí)行流程Map階段詳細執(zhí)行過程包含切片規(guī)劃、數(shù)據(jù)解析、調(diào)用map方法、分區(qū)、寫入內(nèi)存緩沖及合并文件等步驟。Map階段執(zhí)行過程1將輸入目錄文件按標準邏輯切片，形成切片規(guī)劃。切片規(guī)劃2按規(guī)則讀取切片數(shù)據(jù)，返回鍵值對。數(shù)據(jù)解析3調(diào)用Mapper類中的map方法處理數(shù)據(jù)，輸出中間結(jié)果。map方法調(diào)用4對Map輸出的鍵值對進行分區(qū)操作。分區(qū)5將中間結(jié)果寫入內(nèi)存緩沖區(qū)，達比例后溢寫到磁盤。寫入內(nèi)存緩沖6對所有溢出文件進行最終合并，形成單個文件。合并文件7Map階段執(zhí)行流程Reduce階段執(zhí)行流程Reduce階段執(zhí)行過程包括拉取數(shù)據(jù)、合并排序、調(diào)用reduce方法和輸出結(jié)果等步驟。01拉取數(shù)據(jù)ReduceTask從MapTask拉取屬于自己的數(shù)據(jù)。02合并排序?qū)〉臄?shù)據(jù)進行合并和排序操作。03reduce方法調(diào)用對排序后鍵值對調(diào)用reduce方法進行聚合。04輸出結(jié)果將聚合后的結(jié)果輸出為最終結(jié)果。05Reduce階段執(zhí)行步驟Shuffle機制Shuffle過程與弊端包含Map端和Reduce端的多個階段，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分組、排序和傳輸。Shuffle過程有Collect、Spill和Merge階段，處理Map輸出數(shù)據(jù)。Map端Shuffle包括Copy、Merge和Sort階段，處理Reduce輸入數(shù)據(jù)。Reduce端Shuffle數(shù)據(jù)多次在內(nèi)存、磁盤間往復，過程復雜易出現(xiàn)性能問題。Shuffle機制的弊端收集MapTask結(jié)果到緩沖區(qū)，對鍵進行分區(qū)計算。Collect階段緩沖區(qū)達閾值，數(shù)據(jù)寫入磁盤，排序并可能合并。Spill階段合并所有溢出臨時文件，生成一個中間數(shù)據(jù)文件。Merge階段Shuffle機制Shuffle機制Shuffle機制任務實施案例學習WordCount案例分析與代碼展示W(wǎng)ordCount案例統(tǒng)計文本中單詞出現(xiàn)次數(shù)的經(jīng)典案例。Map階段Map函數(shù)分割文本，對單詞輸出鍵值對（word,1）。Shuffle階段框架自動按單詞排序和分組。Reduce階段Reduce函數(shù)累加單詞計數(shù)，輸出最終鍵值對。官方案例代碼展示W(wǎng)ordCount的Mapper和Reducer類代碼實現(xiàn)。Map函數(shù)邏輯將每行文本分割成單詞，輸出單詞和1的鍵值對。Shuffle操作自動按照單詞鍵進行排序和分組。Reduce函數(shù)邏輯接收Shuffle后數(shù)據(jù)，累加單詞計數(shù)并輸出結(jié)果。運行程序WordCount程序運行與結(jié)果查看準備包含森林相關內(nèi)容的文本文件“forest.txt”。文章準備使用Hadoop命令運行WordCount程序，指定輸入輸出路徑。運行WordCount程序查看輸出目錄，并查看部分結(jié)果文件內(nèi)容。查看運行結(jié)果使用“hdfsdfs-mkdir-p/wordcount/input”創(chuàng)建輸入目錄。創(chuàng)建輸入目錄通過“hdfsdfs-putforest.txt/wordcount/input/”上傳文件。上傳文件執(zhí)行“hadoopjarwordcount/wordcount/input/wordcount/output”命令。運行命令使用“hdfsdfs-ls/wordcount/output”查看輸出目錄內(nèi)容。查看輸出目錄通過“hdfsdfs-cat/wordcount/output/part-r-00000”查看部分結(jié)果。查看部分結(jié)果文件程序優(yōu)化WordCount程序優(yōu)化方法010203040506Map階段優(yōu)化使用CompressionCodec壓縮Map輸出，實現(xiàn)Combiner本地聚合。業(yè)務邏輯優(yōu)化用StringTokenizer替代String.split()，添加停用詞過濾。使用CompressionCodec配置相關屬性，壓縮Map輸出，減少傳輸數(shù)據(jù)量。實現(xiàn)Combiner設置Combiner類，在Map端對數(shù)據(jù)進行局部聚合。使用StringTokenizer替代String.split()，提高單詞分割效率。添加停用詞過濾過濾無用單詞，提高統(tǒng)計準確性。擴展提高MapReduce數(shù)據(jù)操作包括Reduce端連接和Map端連接，適用于不同表連接場景。連接操作有全局排序和二次排序，滿足不同排序需求。排序操作適用于大表連接，將小表數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存。Reduce端連接適用于小表與大表連接，同樣將小表數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存。Map端連接對整個數(shù)據(jù)集排序，使用單個Reducer完全有序。全局排序按多字段排序，先按主鍵再按次鍵排序。二次排序連接與排序操作介紹性能優(yōu)化MapReduce性能優(yōu)化策略Combiner在Map端局部聚合，減少傳輸?shù)絉educe端的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)分區(qū)優(yōu)化自定義分區(qū)器，合理設置Reduce任務數(shù)量，解決數(shù)據(jù)傾斜。內(nèi)存優(yōu)化合理設置Map和Reduce任務內(nèi)存分配，避免內(nèi)存溢出。減少數(shù)據(jù)傳輸使用Combiner減少Map到Reduce的數(shù)據(jù)傳輸量。解決數(shù)據(jù)傾斜通過合理分區(qū)和設置任務數(shù)，均衡數(shù)據(jù)處理負載。避免內(nèi)存溢出調(diào)整內(nèi)存參數(shù)，確保任務有足夠內(nèi)存資源。謝謝觀看項目四

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生態(tài)系統(tǒng)探索目錄01任務4.1YARN資源管理與調(diào)度02任務4.2ZooKeeper應用03任務4.3Hive數(shù)據(jù)倉庫應用04任務4.4HBase分布式數(shù)據(jù)庫應用05任務4.5Flume數(shù)據(jù)采集應用任務4.1：YARN資源管理與調(diào)度掌握YARN資源調(diào)度與性能評估學習指導知識目標1.學習YARN架構知識，包括ResourceManager、NodeManager等組件功能及協(xié)作關系。2.掌握YARN資源調(diào)度知識，涵蓋調(diào)度算法、資源分配策略等相關要點。技能目標1.能夠配置YARN資源參數(shù)，如設置內(nèi)存、CPU等資源分配量，優(yōu)化集群性能。2.學會管理YARN應用程序，包括提交、監(jiān)控、殺死應用等操作。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)資源管理與調(diào)度思維，提升在分布式環(huán)境中合理分配資源的意識。2.增強問題排查與解決能力，在YARN管理中應對資源分配異常等問題。任務準備YARN基本概念YARN基本概念YARN用于管理集群資源，分離資源管理和作業(yè)調(diào)度，支持多種應用程序。YARN架構1包含ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Client和Container。YARN組件2集群主角色，負責資源分配和任務調(diào)度，管理整個集群資源。ResourceManager（RM）3每個節(jié)點從角色，管理本節(jié)點資源，執(zhí)行任務并匯報狀態(tài)。NodeManager（NM）4每個應用的“老大”，申請資源并監(jiān)控任務，協(xié)調(diào)內(nèi)部資源使用。ApplicationMaster（AM）5用戶提交作業(yè)的客戶端，發(fā)起作業(yè)請求并獲取作業(yè)狀態(tài)。Client6資源抽象，表示分配給任務的資源，如CPU、內(nèi)存等。Container7認識YARN架構與組件YARN基本概念YARN資源調(diào)度YARN支持FIFO、Capacity和Fair等調(diào)度算法，滿足不同場景需求。調(diào)度算法按提交順序調(diào)度作業(yè)，簡單但可能導致資源浪費，適用于小作業(yè)。FIFOScheduler支持多租戶，為不同隊列分配資源，確保資源公平性，適合多用戶。CapacityScheduler動態(tài)分配資源，讓所有作業(yè)公平使用資源，適合多任務場景。FairScheduler通過配置文件設置資源分配，如內(nèi)存、CPU等資源的分配參數(shù)。資源分配策略可配置每個隊列資源限制、最大資源使用量等參數(shù)，靈活調(diào)整。配置參數(shù)熟悉調(diào)度算法與資源分配策略YARN資源調(diào)度任務實施YARN配置進行YARN配置操作查看服務器資源配置使用free、lscpu和df等命令查看服務器內(nèi)存、CPU和磁盤等資源配置情況。修改YARN配置文件修改yarn-site.xml和mapred-site.xml，設置節(jié)點資源、容器資源等參數(shù)。同步配置文件使用scp命令將配置文件同步到其他節(jié)點，確保集群配置一致。重啟YARN服務使用stop-yarn.sh和start-yarn.sh命令重啟YARN服務，使配置生效。監(jiān)控分析運行程序監(jiān)控YARN應用程序運行情況運行計算圓周率任務使用hadoopjar命令運行計算圓周率任務，啟動應用程序。查看集群節(jié)點狀態(tài)通過yarnnode-list和yarnnode-status命令查看節(jié)點運行狀態(tài)。查看應用程序利用yarnapplication-list等命令查看應用程序列表及狀態(tài)。查看任務日志使用yarnlogs-applicationId命令查看指定應用的日志信息。查看隊列狀態(tài)通過yarnqueue-status命令查看隊列的資源使用情況。查看容器信息借助yarncontainer-list等命令查看容器的分配及狀態(tài)。實時監(jiān)控使用watch和top命令實時監(jiān)控集群資源使用和任務運行情況。監(jiān)控分析運行程序監(jiān)控分析運行程序監(jiān)控分析運行程序YARN性能評估評估YARN集群性能本集群總CPU為12核，內(nèi)存12GB，是可用計算資源的總體情況。集群資源總量分析計算圓周率用9個容器，占9vCores和約9GB內(nèi)存，資源使用率為50%。應用程序執(zhí)行情況node3有8個運行容器，node2有8個，node1有2個，分布較均衡。資源分布情況CPU利用率32.1%，內(nèi)存使用良好，無瓶頸，資源充足。性能指標評估YARN性能優(yōu)化掌握提升YARN性能的方法動態(tài)資源分配允許應用運行時動態(tài)調(diào)整資源，合理配置可提升利用率、減少浪費。1容器復用策略允許同一應用連續(xù)任務復用容器，減少啟動開銷，提高執(zhí)行效率。2任務優(yōu)先級調(diào)度支持設置任務優(yōu)先級，確保高優(yōu)先級任務優(yōu)先執(zhí)行，滿足緊急需求。3擴展提高應用場景批處理場景YARN憑借高吞吐量、適配長時間任務調(diào)度及容錯恢復能力，適合大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)處理。流處理場景YARN的動態(tài)資源分配契合實時計算需求，支持多種流計算框架，具備低延遲處理能力與高可用性。認識YARN在不同場景的應用任務4.2：ZooKeeper應用掌握ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)功能學習指導知識目標1.學習ZooKeeper架構知識，包括其節(jié)點類型、數(shù)據(jù)模型及工作原理。2.掌握ZooKeeper在Hadoop生態(tài)中的應用知識，涵蓋HadoopHA等場景下的作用。技能目標1.能夠搭建和配置ZooKeeper集群，確保其穩(wěn)定運行并進行基本管理操作。2.學會使用ZooKeeperAPI開發(fā)簡單應用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理與協(xié)調(diào)功能。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)分布式系統(tǒng)協(xié)調(diào)的思維方式，理解ZooKeeper在分布式環(huán)境中的關鍵價值。2.提升解決分布式系統(tǒng)問題的能力，在ZooKeeper實踐中應對故障與異常情況。任務準備ZooKeeper概述ZooKeeper概述認識ZooKeeper架構與節(jié)點特性分布式協(xié)調(diào)服務，解決一致性、配置管理等問題，分層存儲數(shù)據(jù)。ZooKeeper架構1有永久、臨時和順序節(jié)點，不同類型滿足不同業(yè)務需求。znode節(jié)點類型2包含數(shù)據(jù)、版本號、訪問控制列表和監(jiān)聽等特性，保障節(jié)點功能。znode節(jié)點特性3每個znode可存儲少量數(shù)據(jù)，用于存儲業(yè)務相關信息。數(shù)據(jù)4用于實現(xiàn)樂觀并發(fā)控制，確保數(shù)據(jù)更新的一致性。版本號5控制對znode的訪問權限，保障數(shù)據(jù)安全性。訪問控制列表6客戶端可注冊監(jiān)聽器，節(jié)點變化時得到通知，實現(xiàn)實時響應。監(jiān)聽7分布式鎖利用ZooKeeper順序臨時節(jié)點特性實現(xiàn)分布式鎖，保證鎖公平可靠?；驹硎褂脄k.create方法創(chuàng)建鎖，指定節(jié)點路徑和節(jié)點類型。創(chuàng)建鎖通過判斷節(jié)點順序獲取鎖，未獲取到則監(jiān)聽前一個節(jié)點。獲取鎖調(diào)用zk.delete方法刪除節(jié)點，釋放鎖資源。釋放鎖任務實施分布式鎖實現(xiàn)實現(xiàn)ZooKeeper分布式鎖功能代碼實現(xiàn)提供完整的ZKDistributedLock代碼，實現(xiàn)分布式鎖的獲取、釋放等功能。集群故障轉(zhuǎn)移1測試前準備使用hdfshaadmin命令查看Hadoop集群NameNode狀態(tài)，為測試做準備。2故障轉(zhuǎn)移停止一個NameNode，觀察集群是否自動進行故障轉(zhuǎn)移。3故障恢復啟動停止的NameNode，檢查集群狀態(tài)是否恢復正常。進行集群故障轉(zhuǎn)移測試ZooKeeper性能優(yōu)化掌握提升ZooKeeper性能的方法定期清理快照和事務日志，避免磁盤空間不足影響性能。配置自動清理快照和事務日志合理設置會話超時時間，避免網(wǎng)絡問題導致的會話超時。限制會話超時擴展提高應用場景ZooKeeper在服務治理中發(fā)揮關鍵作用，支持服務注冊與發(fā)現(xiàn)，為微服務架構提供基礎支持。服務治理作為配置管理工具，ZooKeeper確保分布式系統(tǒng)各節(jié)點配置一致且能實時更新。配置管理通過分布式協(xié)調(diào)，ZooKeeper實現(xiàn)分布式隊列等功能，讓復雜系統(tǒng)有序運行。負載均衡監(jiān)控節(jié)點狀態(tài)，維護大規(guī)模系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。集群管理認識ZooKeeper在不同場景的應用任務4.3：Hive數(shù)據(jù)倉庫應用掌握Hive數(shù)據(jù)倉庫的使用學習指導知識目標1.學習Hive數(shù)據(jù)倉庫核心知識，包括Hive架構、數(shù)據(jù)存儲及查詢原理。2.掌握Hive數(shù)據(jù)處理知識，涵蓋分區(qū)表、索引使用及數(shù)據(jù)導入導出要點。技能目標1.能夠使用Hive進行數(shù)據(jù)倉庫構建，創(chuàng)建表、加載數(shù)據(jù)，搭建基礎數(shù)據(jù)存儲結(jié)構。2.學會運用Hive進行復雜查詢與分析，編寫HQL語句，完成數(shù)據(jù)挖掘任務。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)數(shù)據(jù)倉庫設計與管理思維，提升數(shù)據(jù)組織和分析的系統(tǒng)性與邏輯性。2.增強解決數(shù)據(jù)處理問題的能力，在Hive應用中應對數(shù)據(jù)異常與性能瓶頸。任務準備Hive基礎認識Hive概述、架構與數(shù)據(jù)模型Hive概述Hive是數(shù)據(jù)倉庫工具，將結(jié)構化數(shù)據(jù)映射為表，提供類SQL查詢。1Hive架構包含Client、MetaStore、Driver和HDFS組件，協(xié)同完成數(shù)據(jù)處理。3HiveQL基本語法涵蓋庫、表和數(shù)據(jù)的操作，支持排序、分組等復雜查詢。5Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫區(qū)別在查詢語言、數(shù)據(jù)存儲等方面差異大，適合不同數(shù)據(jù)處理需求。7庫操作提供創(chuàng)建、查詢和刪除數(shù)據(jù)庫的語法，方便管理數(shù)據(jù)存儲。2表操作支持創(chuàng)建、查看、刪除表，以及內(nèi)部表和外部表的轉(zhuǎn)換。4數(shù)據(jù)操作包含數(shù)據(jù)導入、查詢和排序等操作，滿足數(shù)據(jù)使用需求。6任務實施安裝MySQL安裝MySQL數(shù)據(jù)庫使用yum或rpm命令安裝MySQL服務器，確保安裝成功。安裝MySQL使用service命令啟動MySQL服務，并檢查服務狀態(tài)。啟動MySQL服務設置MySQLroot用戶密碼，確保數(shù)據(jù)庫安全性。配置密碼登錄MySQLHive準備為安裝Hive做準備創(chuàng)建Hive數(shù)據(jù)庫和用戶在MySQL中創(chuàng)建Hive數(shù)據(jù)庫和用戶，并賦予相應權限。測試Hive賬號使用創(chuàng)建的Hive賬號登錄MySQL，驗證賬號權限是否正確。安裝Hive安裝Hive軟件上傳Hive安裝包使用FinalShell將Hive安裝包上傳到指定目錄。解壓Hive使用tar命令解壓Hive安裝包，并創(chuàng)建軟鏈接。修改Hive配置文件配置hive-site.xml文件，設置連接MySQL等參數(shù)。配置Hive環(huán)境變量添加HIVE_HOME和PATH環(huán)境變量，方便使用Hive命令。添加MySQL驅(qū)動將MySQL驅(qū)動上傳到Hivelib目錄，確保Hive能連接MySQL。配置Hive數(shù)據(jù)目錄創(chuàng)建Hive數(shù)據(jù)目錄并設置權限，用于存儲Hive數(shù)據(jù)。啟動Hive服務使用schematool初始化Hive元數(shù)據(jù)，并啟動Hive服務。Hive數(shù)據(jù)操作進行Hive數(shù)據(jù)操作實踐啟動Hive進入Hive命令行界面，準備進行數(shù)據(jù)操作。創(chuàng)建員工表創(chuàng)建包含員工信息的表，指定表結(jié)構和字段類型。插入測試用員工數(shù)據(jù)向員工表中插入幾行測試數(shù)據(jù)，用于后續(xù)查詢。驗證數(shù)據(jù)查詢員工表數(shù)據(jù)，驗證插入的數(shù)據(jù)是否正確。按部門統(tǒng)計平均工資使用GROUPBY和AVG函數(shù)，統(tǒng)計各部門的平均工資。找出工資最高的員工使用ORDERBY和LIMIT函數(shù)，找出工資最高的員工信息。統(tǒng)計每個部門的人數(shù)使用GROUPBY和COUNT函數(shù)，統(tǒng)計每個部門的人數(shù)。擴展提高Hive高級特性依據(jù)字段分區(qū)存儲數(shù)據(jù)，查詢時只掃描特定分區(qū)，提升效率。分區(qū)表加快數(shù)據(jù)檢索速度，支持Compact和Bitmap等索引類型。索引掌握Hive的高級功能數(shù)據(jù)分析認識Hive在數(shù)據(jù)分析中的應用數(shù)據(jù)挖掘利用窗口、聚合等函數(shù)及JOIN操作，實現(xiàn)復雜數(shù)據(jù)分析。機器學習作為數(shù)據(jù)預處理與特征工程工具，為機器學習提供支持。任務4.4：HBase分布式數(shù)據(jù)庫應用掌握HBase分布式數(shù)據(jù)庫的使用學習指導知識目標1.學習HBase分布式數(shù)據(jù)庫知識，包括架構原理、數(shù)據(jù)模型及存儲機制。2.掌握HBase應用開發(fā)知識，涵蓋表操作、數(shù)據(jù)讀寫及高級特性要點。技能目標1.能夠搭建并配置HBase集群，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定運行與基本管理操作。2.學會使用HBaseAPI進行數(shù)據(jù)操作，開發(fā)簡單的分布式數(shù)據(jù)應用。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)分布式數(shù)據(jù)庫管理思維，提升數(shù)據(jù)存儲與處理的分布式架構認知。2.增強解決分布式系統(tǒng)問題的能力，在HBase應用中應對故障與性能問題。任務準備HBase基礎HBase基礎認識HBase概述、架構與組件HBase概述HBase是分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，基于Hadoop，適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)。1HBase架構采用主從架構，包含Master和RegionServer，協(xié)同管理數(shù)據(jù)。2HBase組件由Region、Hlog、Store、MemStore和StoreFile等組成。3HBase數(shù)據(jù)模型包含表、行鍵、列族、列、時間戳和單元格等要素。4RegionServer負責存儲行數(shù)據(jù)，管理多個Region，處理數(shù)據(jù)讀寫。5Master管理元數(shù)據(jù)，分配Region，監(jiān)控RegionServer健康狀況。6Region實際存儲數(shù)據(jù)，根據(jù)RowKey切分，分布在RegionServer中。7任務實施HBase集群規(guī)劃01主機規(guī)劃使用node1、node2、node3部署HBase集群，明確各節(jié)點角色。02軟件規(guī)劃選用兼容的Hadoop、HBase和ZooKeeper版本進行部署。03用戶規(guī)劃使用root用戶進行HBase集群的安裝和配置。04目錄規(guī)劃規(guī)劃HBase軟件、HDFS目錄和ZooKeeper數(shù)據(jù)存儲目錄。規(guī)劃HBase集群部署HBase集群安裝配置將HBase安裝包上傳到指定目錄，并進行解壓操作。上傳并解壓HBase配置hbase-site.xml、regionservers等文件，設置集群參數(shù)。修改配置文件添加HBASE_HOME和PATH環(huán)境變量，方便使用HBase命令。配置HBase環(huán)境變量將配置文件同步到其他節(jié)點，確保集群配置一致。配置文件同步HBase集群啟動啟動HBase集群使用start-hbase.sh命令啟動HBase集群服務。啟動HBase集群查看HBase進程通過jps命令查看HBase集群各節(jié)點的進程情況。查看HBaseWeb界面訪問主節(jié)點和備用節(jié)點的Web界面，監(jiān)控集群狀態(tài)。HBase集群啟動HBase集群啟動HBase數(shù)據(jù)操作進行HBase數(shù)據(jù)操作實踐1進入HBaseShell進入HBase命令行界面，準備進行數(shù)據(jù)操作。5創(chuàng)建表創(chuàng)建包含多個列族的表，用于存儲用戶社交數(shù)據(jù)。2插入用戶基本信息向表中插入用戶的基本信息數(shù)據(jù)，如姓名、年齡等。6插入好友關系添加用戶之間的好友關系數(shù)據(jù)，記錄好友關系。3插入用戶動態(tài)記錄用戶的動態(tài)信息，如發(fā)布的帖子內(nèi)容。7獲取單個用戶的所有信息使用get命令獲取單個用戶的所有相關信息。4獲取指定用戶的基本信息獲取用戶指定列族的數(shù)據(jù)，如基本信息。擴展提高HBase性能優(yōu)化掌握提升HBase性能的技巧預分區(qū)創(chuàng)建表時指定分區(qū)策略，如根據(jù)數(shù)據(jù)范圍分區(qū)，提高查詢效率。緩存機制合理配置BlockCache和MemStore，提升數(shù)據(jù)訪問速度。RowKey設計采用加鹽或散列優(yōu)化RowKey，避免熱點問題。數(shù)據(jù)存儲選擇合適壓縮算法，權衡存儲空間與CPU消耗。Region自動分裂與合并動態(tài)維持集群負載均衡，確保系統(tǒng)穩(wěn)定高效。列族設計將高頻訪問數(shù)據(jù)歸為一族，優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問。高并發(fā)訪問客戶端使用批量操作，服務端合理配置資源。任務4.5：Flume數(shù)據(jù)采集應用掌握Flume數(shù)據(jù)采集工具的使用學習指導知識目標1.學習Flume數(shù)據(jù)采集知識，包括架構原理、核心組件（Source、Channel、Sink）工作機制。2.掌握Flume配置與應用知識，涵蓋數(shù)據(jù)傳輸流程、不同數(shù)據(jù)源及目標的適配要點。技能目標1.能夠搭建并配置Flume環(huán)境，實現(xiàn)從各類數(shù)據(jù)源到目標存儲的基礎數(shù)據(jù)采集。2.學會編寫Flume配置文件，根據(jù)業(yè)務需求定制數(shù)據(jù)采集、傳輸與處理流程。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)南到y(tǒng)思維，提升數(shù)據(jù)流向規(guī)劃和處理的邏輯性。2.增強應對數(shù)據(jù)采集問題的能力，在Flume應用中解決數(shù)據(jù)丟失、傳輸異常等狀況。任務準備Flume基礎Flume基礎分布式日志采集系統(tǒng)，高效收集、聚合和移動大量日志數(shù)據(jù)。Flume概述01包含Agent、Source、Channel和Sink組件，協(xié)同完成數(shù)據(jù)采集。Flume組成架構02Flume核心，運行在日志收集端，包含其他組件，處理數(shù)據(jù)流。Agent03數(shù)據(jù)收集端，從外部數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，發(fā)送到Channel。Source04連接Source和Sink，暫存數(shù)據(jù)，支持內(nèi)存和持久化存儲。Channel05從Channel獲取數(shù)據(jù)，傳輸?shù)侥繕讼到y(tǒng)，確保數(shù)據(jù)可靠寫入。Sink06Flume配置文件與參數(shù)采用Java屬性文件格式，指定Agent、Source、Channel和Sink配置。配置文件格式1指定Source類型、命令和通道，支持多種Source類型。配置Source2設置Channel類型及容量等參數(shù)，確保數(shù)據(jù)暫存可靠。配置Channel3確定Sink類型、目標路徑等參數(shù)，保證數(shù)據(jù)傳輸正確。配置Sink4包含Exec、SpoolingDirectory和Netcat等Source，有各自配置項。常用Source類型及配置參數(shù)5Memory和FileChannel可選，配置容量、目錄等參數(shù)。常用Channel類型及配置參數(shù)6HDFS、Logger和AvroSink有各自目標路徑、格式等配置。常用Sink類型及配置參數(shù)7任務實施Flume安裝配置將Flume安裝包上傳到指定目錄，并進行解壓操作。上傳并解壓Flume1安裝配置Flume軟件創(chuàng)建syslog-perties文件，配置Flume采集參數(shù)。創(chuàng)建配置文件2配置Agent、Source、Channel和Sink，指定數(shù)據(jù)源和目標。配置文件內(nèi)容3任務4.6：Kafka消息隊列應用掌握Kafka數(shù)據(jù)采集工具的使用學習指導知識目標1.學習Kafka消息隊列知識，包括架構原理、消息存儲與傳輸機制。2.掌握Kafka應用開發(fā)知識，涵蓋生產(chǎn)者/消費者編程、主題與分區(qū)管理要點。技能目標1.能夠搭建并配置Kafka集群，實現(xiàn)消息隊列的穩(wěn)定運行與基礎管理。2.學會使用KafkaAPI開發(fā)消息生產(chǎn)與消費應用，處理復雜消息場景。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)分布式消息處理思維，提升數(shù)據(jù)在分布式環(huán)境下的流轉(zhuǎn)規(guī)劃能力。2.增強解決消息隊列問題的能力，在Kafka應用中應對消息丟失、重復等狀況。任務準備Kafka基礎

Kafka架構原理Kafka采用發(fā)布-訂閱模式，由Broker、Producer、Consumer和Topic構成。1消息存儲與傳輸機制支持數(shù)據(jù)分區(qū)和多副本，通過ZooKeeper協(xié)調(diào)，適用于多種數(shù)據(jù)處理場景。2Kafka消息機制主題用于消息分類，創(chuàng)建時需考慮分區(qū)數(shù)、副本因子和配置參數(shù)。創(chuàng)建主題（Topic）Producer發(fā)送消息到Topic，支持多種分發(fā)策略，有特定發(fā)送流程。消息發(fā)送Consumer從Topic讀取消息，有消費者組機制，有特定消費流程。接收消息

任務實施Kafka安裝配置將安裝包上傳到指定目錄后解壓。上傳并解壓Kafka在每個節(jié)點上創(chuàng)建Kafka數(shù)據(jù)目錄。創(chuàng)建數(shù)據(jù)目錄備份默認配置文件，以便后續(xù)修改。備份配置文件修改等文件，設置相關參數(shù)。修改配置文件將配置好的Kafka分發(fā)到其他節(jié)點。分發(fā)Kafka到其他節(jié)點在其他節(jié)點修改，設置不同參數(shù)。修改其他節(jié)點的配置文件在每個節(jié)點啟動Kafka服務，確保集群正常運行。測試啟動Kafka集群用命令檢查Kafka進程是否正常啟動。驗證Kafka集群是否順利啟動

搭建Kafka日志處理系統(tǒng)

創(chuàng)建用于存儲日志信息的Topic，設置分區(qū)數(shù)和副本因子。創(chuàng)建Topic創(chuàng)建日志收集腳本并設置執(zhí)行權限。配置Producer將系統(tǒng)日志發(fā)送到Kafka創(chuàng)建控制臺和文件存儲消費者腳本并設置權限。配置Consumer從Topic接收并處理日志創(chuàng)建Producer和Consumer服務的systemd配置文件并啟用。配置系統(tǒng)服務，確保自動啟動驗證Topic狀態(tài)、服務狀態(tài)，測試生產(chǎn)者和消費者，檢查日志和消費組狀態(tài)。測試驗證日志處理系統(tǒng)功能謝謝觀看項目五

大數(shù)據(jù)

優(yōu)化與維護目錄01任務5.1：Hadoop程序優(yōu)化02任務5.2：Hadoop組件性能優(yōu)化04任務5.3：數(shù)據(jù)備份與恢復03任務5.4：系統(tǒng)及核心組件更新升級任務5.1：Hadoop程序優(yōu)化學習Hadoop程序優(yōu)化方法，提升數(shù)據(jù)處理效率學習指導知識目標1.學習Hadoop程序優(yōu)化知識，包括MapReduce任務調(diào)度、數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化原理。2.掌握Hadoop性能調(diào)優(yōu)知識，涵蓋內(nèi)存管理、資源分配策略等要點。技能目標1.能夠分析Hadoop程序性能瓶頸，運用工具定位并找出影響性能的關鍵因素。2.學會實施Hadoop程序優(yōu)化措施，如調(diào)整參數(shù)、優(yōu)化代碼結(jié)構，提升程序效率。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)大數(shù)據(jù)程序優(yōu)化思維，提升在分布式環(huán)境下對程序性能的敏感度。2.增強解決Hadoop性能問題的能力，在優(yōu)化實踐中應對復雜性能挑戰(zhàn)。任務準備HDFS小文件優(yōu)化HDFS處理大量小文件時，NameNode內(nèi)存占用高、啟動慢，影響集群性能。HDFS小文件問題使用HadoopArchive、SequenceFile和CombineFileInputFormat減少小文件數(shù)量。優(yōu)化策略分布式緩存優(yōu)化Hadoop分布式緩存機制，將文件分發(fā)到各節(jié)點本地文件系統(tǒng)，減少數(shù)據(jù)加載和網(wǎng)絡帶寬需求。分布式緩存簡介適用于靜態(tài)文件共享、重復使用數(shù)據(jù)集、常用庫和框架等場景。應用場景分布式緩存優(yōu)化工作原理包含緩存初始化、文件分發(fā)、本地訪問、數(shù)據(jù)一致性保持等步驟。緩存文件的API訪問可通過API訪問緩存文件，方便數(shù)據(jù)操作。緩存清理定期進行緩存清理，維護系統(tǒng)性能。數(shù)據(jù)類型優(yōu)化Hadoop使用派生于Writable接口的類作為MapReduce計算的數(shù)據(jù)類型。Hadoop數(shù)據(jù)類型介紹1Hadoop提供多種Java基本數(shù)據(jù)類型的Writable封裝，如BooleanWritable等。Java基本數(shù)據(jù)類型的Writable封裝2用戶可創(chuàng)建自定義Writable類，優(yōu)化性能。自定義Writable數(shù)據(jù)類型3任務實施HDFS小文件優(yōu)化開啟JVM重用優(yōu)化小文件處理在小文件場景下，通過配置mapred-site.xml文件開啟JVM重用。開啟JVM重用設置參數(shù)，提高小文件處理效率。配置mapred-site.xml文件分布式緩存優(yōu)化合理分配分布式緩存提升性能使用WordCount程序演示，通過參數(shù)指定緩存文件。合理分配分布式緩存具體展示如何通過WordCount程序?qū)崿F(xiàn)文件在各節(jié)點的本地訪問。使用WordCount程序演示數(shù)據(jù)類型優(yōu)化創(chuàng)建自定義Writable類實現(xiàn)Writable接口、WritableComparable接口，重寫相關方法。實現(xiàn)Writable接口自定義類需實現(xiàn)Writable接口，用于序列化和反序列化。實現(xiàn)WritableComparable接口實現(xiàn)該接口可對自定義類型進行排序和比較。重寫equals和hashCode方法確保自定義類型的對象比較和哈希值計算正確。優(yōu)化序列化過程合理設計序列化方式，提高數(shù)據(jù)處理性能。任務5.2：Hadoop組件性能優(yōu)化優(yōu)化Hadoop組件性能，提升集群整體效能學習指導知識目標1.學習Hadoop組件性能優(yōu)化知識，包括HDFS、MapReduce性能瓶頸原理。2.掌握組件參數(shù)調(diào)優(yōu)知識，涵蓋NameNode、DataNode及任務調(diào)度參數(shù)要點。技能目標1.能夠診斷Hadoop組件性能問題，運用工具分析各組件運行狀況，定位問題。2.學會實施組件性能優(yōu)化措施，調(diào)整參數(shù)、優(yōu)化配置，提升Hadoop整體性能。素養(yǎng)目標1.培養(yǎng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)性能優(yōu)化思維，提升對Hadoop組件性能關聯(lián)的整體認知。2.增強解決Hadoop性能問題的能力，在優(yōu)化中應對復雜性能難題，保障系統(tǒng)穩(wěn)定。任務準備HDFS集中緩存管理利用集中緩存提升數(shù)據(jù)訪問速度HDFS集中緩存簡介HDFS集中緩存管理將熱點數(shù)據(jù)保留在內(nèi)存，提高訪問速度和作業(yè)執(zhí)行效率。1HDFS集中緩存架構NameNode協(xié)調(diào)DataNode堆外緩存，管理緩存指令和緩存池。2集中緩存配置涉及緩存指令創(chuàng)建、緩存池分配、調(diào)整和監(jiān)控等流程。3MapReduce調(diào)度配置優(yōu)化YARN負責資源管理與作業(yè)調(diào)度，MapReduce任務通過YARN申請資源執(zhí)行。MapReduceonYARN確保所有作業(yè)公平共享集群資源，適合多用戶環(huán)境。公平調(diào)度器（FairScheduler）按預定義容量分配集群資源，支持細粒度資源隔離。容量調(diào)度器（CapacityScheduler）按作業(yè)提交順序分配資源，適用于作業(yè)負載均衡環(huán)境。先進先出調(diào)度器（FIFOScheduler）合理配置調(diào)度器保障作業(yè)執(zhí)行任務實施HDFS集中緩存管理通過命令行工具創(chuàng)建緩存池、配置指令、設置限額并監(jiān)控狀態(tài)。配置HDFS集中緩存使用命令創(chuàng)建緩存池，指定相關參數(shù)。創(chuàng)建緩存池設置緩存指令，關聯(lián)文件和緩存池。配置緩存指令為緩存池設置合理的限額，避免資源過度占用。設置緩存池限額實時查看緩存使用情況，及時調(diào)整策略。監(jiān)控緩存狀態(tài)根據(jù)需要刪除或修改已創(chuàng)建的緩存指令。刪除或修改緩存指令MapReduce調(diào)度配置優(yōu)化配置公平調(diào)度器修改yarn-site.xml和fair-scheduler.xml文件，設置調(diào)度參數(shù)和隊列配置。配置容