1 hadoop 大数据平台架构和实践

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掌握大数据存储与处理技术的原理

掌握hadoop开发

2 课程预报知识

linux 常用命令

java编程基础

3 hadoop前世今生

大数据到来 PB 级别的数据。

mapreduce、GFS

并行，节点同步，开发了技术论文，没开放源代码。

hadoop ***小象。

4 hadoop 的功能和优势

开源 分布式存取 + 分布式计算平台。

HDFS:分布式文件系统，

任务调度。

高扩展、低成本、成熟的生态圈。

hadoop 人才需求，开发人才、运维

5 生态系统版本

HDFS MAPreduce hive

sql -> hive -> hadoop

hbase 非关系型数据库

zookeeper 动物管理员

版本选择，2.6版本 1.2 版本 稳定版

6 hadoop的安装

1 linux 环境

2 安装jdk

3 配置hadoop 4 个配置文件

可以租用云主机。阿里云不错的选择哦。

7 hadoop的核心文件

HDFS 体系结构

读取元数据 dateNode 是 工作节点

数据管理策略：三份存、64M数据库，心跳检测、定期汇报状态、二级namenode、定期同步到，就是各种备份，自动同步呗。

读写流程：什么程序都有可能。流水线复制。更新源数据。

特点：数据冗余、硬件容错。流式的数据访问、无法修改，直接删除后添加。存储大文件。批量读写，吞吐量大，一次写入，多次读写，交互性能差

命令行操作：类似shell 编程。

8 map reduce 分大任务到小任务、合并结果在一起。

100GB的网站访问日志文件，找错访问次数最多的IP

交换很重要、

运行流程：

基本概念：job task  one job to more task

jobtracker map任务 和 reduce任务。

jobtracker 1 作业调度 2 分配任务、监控任务执行进度

监控tasktracker的状态

执行任务、汇报任务状态。

输入数据分片、map任务、中间结果、reduce任务、输出结果。

HDFS表中。

jobtracker 任务、执行过程。

容错机制、重复执行、先重试4次，默认放弃，推测执行。map端完成后，tasktracker执行。

9 应用案例：

wordcount 经典记录：

计算文件中出现每个单词的频数、

map过程 分

reduce过程 合

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