Hadoop知識(shí)培訓(xùn)課件XX有限公司匯報(bào)人：XX目錄第一章Hadoop概述第二章Hadoop核心組件第四章Hadoop安裝與配置第三章Hadoop生態(tài)系統(tǒng)第五章Hadoop實(shí)戰(zhàn)操作第六章Hadoop性能優(yōu)化Hadoop概述第一章Hadoop定義Hadoop是一個(gè)開(kāi)源框架，允許使用簡(jiǎn)單的編程模型跨計(jì)算機(jī)集群存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)。開(kāi)源框架0102它通過(guò)HDFS（HadoopDistributedFileSystem）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，保證了數(shù)據(jù)的高可用性。分布式存儲(chǔ)03Hadoop核心包括MapReduce計(jì)算模型，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算。MapReduce計(jì)算模型Hadoop的起源Hadoop的靈感來(lái)源于Google的Bigtable和MapReduce論文，旨在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。01Google的Bigtable和MapReduceHadoop最初是作為ApacheNutch搜索引擎項(xiàng)目的子項(xiàng)目開(kāi)始的，用于存儲(chǔ)和處理大量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)。02ApacheNutch項(xiàng)目Hadoop在開(kāi)源社區(qū)的共同努力下不斷進(jìn)化，逐漸發(fā)展成為大數(shù)據(jù)處理的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。03開(kāi)源社區(qū)的貢獻(xiàn)Hadoop的應(yīng)用場(chǎng)景Hadoop通過(guò)其分布式文件系統(tǒng)HDFS，能夠存儲(chǔ)和管理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)需求。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)利用MapReduce編程模型，Hadoop可以處理海量數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于日志分析、數(shù)據(jù)挖掘等場(chǎng)景。數(shù)據(jù)處理與分析Hadoop的應(yīng)用場(chǎng)景01Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的Mahout和SparkMLlib等工具支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法，助力AI領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)處理。02Hadoop的子項(xiàng)目如HBase和Storm支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，適用于需要快速響應(yīng)的場(chǎng)景，如金融交易分析。機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理Hadoop核心組件第二章HDFS架構(gòu)原理HDFS將大文件分割成固定大小的數(shù)據(jù)塊，跨多個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性。數(shù)據(jù)塊的分布式存儲(chǔ)01NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間，記錄文件和數(shù)據(jù)塊的映射關(guān)系，是HDFS的核心組件之一。NameNode的元數(shù)據(jù)管理02HDFS架構(gòu)原理DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊，響應(yīng)來(lái)自客戶(hù)端的讀寫(xiě)請(qǐng)求，并執(zhí)行數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、刪除和復(fù)制等操作。DataNode的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)DataNode定期向NameNode發(fā)送心跳信號(hào)，報(bào)告自身狀態(tài)，同時(shí)根據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的復(fù)制，保證數(shù)據(jù)的冗余。心跳機(jī)制與數(shù)據(jù)復(fù)制MapReduce工作流程Shuffle過(guò)程任務(wù)劃分0103Shuffle過(guò)程負(fù)責(zé)將Map階段輸出的中間鍵值對(duì)根據(jù)鍵進(jìn)行排序，并分發(fā)給相應(yīng)的Reduce任務(wù)。MapReduce將任務(wù)分為Map（映射）和Reduce（歸約）兩個(gè)階段，先處理數(shù)據(jù)再進(jìn)行匯總。02在Map階段，輸入數(shù)據(jù)被分割成獨(dú)立的塊，每個(gè)塊由Map任務(wù)并行處理，生成鍵值對(duì)。Map階段MapReduce工作流程Reduce任務(wù)接收來(lái)自Shuffle的數(shù)據(jù)，對(duì)具有相同鍵的值進(jìn)行合并處理，輸出最終結(jié)果。Reduce階段處理完成的數(shù)據(jù)被寫(xiě)入到HDFS或其他存儲(chǔ)系統(tǒng)中，作為MapReduce作業(yè)的最終輸出。輸出存儲(chǔ)YARN資源管理YARN架構(gòu)概述YARN作為Hadoop的資源管理器，負(fù)責(zé)集群資源的分配和任務(wù)調(diào)度，優(yōu)化了資源利用率。應(yīng)用程序歷史服務(wù)器YARN中的應(yīng)用程序歷史服務(wù)器記錄了應(yīng)用程序的運(yùn)行歷史，便于后續(xù)的性能分析和故障排查。資源調(diào)度器節(jié)點(diǎn)管理器功能YARN引入了資源調(diào)度器，如容量調(diào)度器和公平調(diào)度器，以更靈活地管理集群資源。節(jié)點(diǎn)管理器負(fù)責(zé)監(jiān)控和管理集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)資源使用情況，確保任務(wù)順利執(zhí)行。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)第三章核心項(xiàng)目介紹01HadoopDistributedFileSystem(HDFS)HDFS是Hadoop的核心組件，它提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，支持大數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)和處理。02YetAnotherResourceNegotiator(YARN)YARN負(fù)責(zé)資源管理和作業(yè)調(diào)度，是Hadoop2.x引入的集群資源管理框架，優(yōu)化了資源利用率。核心項(xiàng)目介紹MapReduce是一種編程模型，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算，是Hadoop處理數(shù)據(jù)的核心算法。MapReduce01HadoopCommon包含Hadoop運(yùn)行所需的基礎(chǔ)庫(kù)和工具，為其他Hadoop模塊提供支持和服務(wù)。HadoopCommon02生態(tài)系統(tǒng)組件功能01數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理Hadoop的HDFS提供高容錯(cuò)性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，支持大數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)和處理。02數(shù)據(jù)處理與分析MapReduce框架允許開(kāi)發(fā)者通過(guò)編寫(xiě)Map和Reduce函數(shù)來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。03資源管理和調(diào)度YARN負(fù)責(zé)資源管理和任務(wù)調(diào)度，優(yōu)化了集群資源的使用效率。04數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換Sqoop和Flume用于高效地在Hadoop和其他系統(tǒng)之間導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)。05數(shù)據(jù)查詢(xún)與分析Hive和Pig提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)流語(yǔ)言，簡(jiǎn)化了復(fù)雜數(shù)據(jù)的查詢(xún)和分析工作。生態(tài)系統(tǒng)組件間關(guān)系HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，MapReduce處理數(shù)據(jù)，Map階段讀取HDFS數(shù)據(jù)，Reduce階段輸出結(jié)果回HDFS。HDFS與MapReduce的交互YARN作為資源管理器，協(xié)調(diào)Hadoop集群資源，為MapReduce等應(yīng)用提供資源調(diào)度和任務(wù)分配。YARN的資源管理生態(tài)系統(tǒng)組件間關(guān)系01HBase利用Hadoop的HDFS存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)借助Hadoop生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理。HBase與Hadoop集成02ZooKeeper在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中負(fù)責(zé)維護(hù)配置信息，協(xié)調(diào)分布式應(yīng)用，如HBase和Kafka等組件的運(yùn)行。ZooKeeper的協(xié)調(diào)作用Hadoop安裝與配置第四章環(huán)境準(zhǔn)備確保操作系統(tǒng)兼容性，如Linux發(fā)行版，以及滿足Hadoop運(yùn)行所需的最低硬件配置。系統(tǒng)要求確認(rèn)安裝Java環(huán)境、SSH無(wú)密碼登錄等，為Hadoop運(yùn)行提供必要的軟件支持。依賴(lài)軟件安裝檢查和配置網(wǎng)絡(luò)設(shè)置，確保集群內(nèi)各節(jié)點(diǎn)間通信暢通無(wú)阻。網(wǎng)絡(luò)配置檢查安裝步驟確保操作系統(tǒng)兼容并滿足Hadoop運(yùn)行的最低硬件和軟件要求。檢查系統(tǒng)要求0102從官方ApacheHadoop網(wǎng)站下載適合操作系統(tǒng)的Hadoop版本。下載Hadoop03設(shè)置JAVA_HOME和HADOOP_HOME環(huán)境變量，確保Hadoop命令行工具可以全局訪問(wèn)。配置環(huán)境變量安裝步驟使用hdfsnamenode-format命令初始化Hadoop分布式文件系統(tǒng)。01格式化Hadoop文件系統(tǒng)運(yùn)行start-dfs.sh和start-yarn.sh腳本來(lái)啟動(dòng)Hadoop的分布式文件系統(tǒng)和資源管理器。02啟動(dòng)Hadoop集群配置要點(diǎn)配置HADOOP_HOME環(huán)境變量，確保系統(tǒng)能夠識(shí)別Hadoop命令，便于后續(xù)操作。環(huán)境變量設(shè)置設(shè)置SSH免密登錄，使得Hadoop集群中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)能夠無(wú)需密碼即可相互訪問(wèn)。配置SSH免密登錄根據(jù)集群規(guī)模調(diào)整Java虛擬機(jī)（JVM）的堆大小等參數(shù)，優(yōu)化Hadoop性能。調(diào)整JVM參數(shù)編輯core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml等核心配置文件，設(shè)置集群參數(shù)。配置核心文件Hadoop實(shí)戰(zhàn)操作第五章數(shù)據(jù)上傳與下載通過(guò)Hadoop的`put`命令，用戶(hù)可以將本地文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)上傳到HDFS中，例如：`hadoopfs-putlocalfile/user/hadoop/remote_dir/`使用Hadoop命令行上傳數(shù)據(jù)WebHDFS提供了一個(gè)RESTAPI，允許用戶(hù)通過(guò)HTTP協(xié)議上傳文件到HDFS，例如使用curl命令：`curl-i-XPUT"http://namenode:50070/webhdfs/v1/user/hadoop/remote_dir/file?op=CREATE&overwrite=true"`利用WebHDFS上傳數(shù)據(jù)使用Hadoop命令行下載數(shù)據(jù)用戶(hù)可以使用Hadoop的`get`命令將HDFS中的數(shù)據(jù)下載到本地文件系統(tǒng)，例如：`hadoopfs-get/user/hadoop/remote_dir/localfile`數(shù)據(jù)上傳與下載數(shù)據(jù)上傳與下載開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)Hadoop的JavaAPI編寫(xiě)程序，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從HDFS到本地文件系統(tǒng)的下載，例如使用FileSystem類(lèi)的`open`和`copyToLocalFile`方法。通過(guò)HDFSAPI編程下載數(shù)據(jù)MapReduce編程實(shí)踐Map函數(shù)處理輸入數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)，例如在文本分析中將句子拆分為單詞。編寫(xiě)Map函數(shù)在Hadoop集群上運(yùn)行MapReduce作業(yè)時(shí)，需要調(diào)試以確保代碼正確執(zhí)行，例如檢查輸出文件是否符合預(yù)期。調(diào)試MapReduce作業(yè)Reduce函數(shù)對(duì)Map輸出的中間鍵值對(duì)進(jìn)行合并，如統(tǒng)計(jì)詞頻，將相同單詞的計(jì)數(shù)累加。實(shí)現(xiàn)Reduce函數(shù)010203MapReduce編程實(shí)踐MapReduce編程實(shí)踐的一個(gè)關(guān)鍵方面是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，例如對(duì)TB級(jí)別的日志文件進(jìn)行分析。處理大數(shù)據(jù)集通過(guò)調(diào)整Map和Reduce任務(wù)的數(shù)量、內(nèi)存分配等參數(shù)來(lái)優(yōu)化MapReduce作業(yè)的執(zhí)行效率。優(yōu)化性能YARN資源調(diào)度使用01YARN是Hadoop的資源管理器，負(fù)責(zé)集群資源的分配和任務(wù)調(diào)度，優(yōu)化了資源利用率。02介紹如何配置YARN的ResourceManager，包括內(nèi)存、CPU等資源的分配策略和參數(shù)設(shè)置。YARN架構(gòu)概述配置YARN資源管理器YARN資源調(diào)度使用演示如何通過(guò)YARN提交MapReduce作業(yè)，并使用YARN的Web界面監(jiān)控和管理作業(yè)執(zhí)行情況。提交和管理作業(yè)1比較CapacityScheduler和FairScheduler兩種調(diào)度器的優(yōu)缺點(diǎn)，指導(dǎo)如何根據(jù)需求選擇合適的調(diào)度器。YARN調(diào)度器選擇2Hadoop性能優(yōu)化第六章性能調(diào)優(yōu)原則合理配置HDFS的副本因子和塊大小，以減少存儲(chǔ)空間浪費(fèi)并提高數(shù)據(jù)讀寫(xiě)效率。優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)01020304通過(guò)調(diào)整MapReduce作業(yè)的內(nèi)存設(shè)置和任務(wù)并行度，來(lái)提升任務(wù)執(zhí)行速度和資源利用率。調(diào)整MapReduce參數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置，確保數(shù)據(jù)傳輸效率，減少網(wǎng)絡(luò)瓶頸對(duì)Hadoop集群性能的影響。網(wǎng)絡(luò)帶寬優(yōu)化實(shí)施實(shí)時(shí)監(jiān)控和日志分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決性能瓶頸，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)性能。監(jiān)控與日志分析常見(jiàn)優(yōu)化策略通過(guò)合理配置數(shù)據(jù)塊的副本，確保計(jì)算任務(wù)盡可能在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸。數(shù)據(jù)本地化優(yōu)化調(diào)整Map和Reduce任務(wù)的數(shù)量，合理分配資源，以提高任務(wù)執(zhí)行效率和縮短處理時(shí)間。MapReduce任務(wù)調(diào)優(yōu)在Map階段后使用Combiner函數(shù)減少數(shù)據(jù)量，減輕Red