大数据学习之路

大数据简介

一、基本定义

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征

二、基本特征

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量。
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

三、基础业务

主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题

四、应用场景

物流仓储：大数据分析系统助力商家精细化运营、提升销量、节约成本。
零售：分析用户的消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。
旅游： 深度结合大数据能力与旅游行业需求，共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。
商品广告推荐：给用户推荐可能喜欢的商品。
保险： 海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
金融：多维度提现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投资与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。
人工智能：无人驾驶汽车，机器人，无飞机等

五、发展前景

党的十八大提出 "实施国家大数据战略" 国务院印发《促进大数据发展行动纲要》
党的十九大提出 "推动互联网、大数据、人工智能和实体经济融合"。

第一章 Hadoop

一、Hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念，Hadoop生态圈。

二、Hadoop发展历史

创始人：DougCutting Hadoop起源于Google在大数据方面的三篇论文
GFS--> HDFS
Map-Reduce --> MR
BigTable --> HBase
2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想细节，以此为基础Doug Cutting等人用了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
2005年Hadoop 作为Lucene的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基金会。

三、Hadoop三大发行版本

1、Apache

是最原始（最基础）的版本，对于入门学习是非常不错的。

2、Cloudera

在大型互联网企业运用是最多的

3、Hortonworks

文档是比较完善的

四、Hadoop的优势

1、高可靠性

Hadoop 底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。

2、高扩展性

在集群间分配任务数据，可方便的扩展数千计的节点

3、高效性

在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度

4、高容错性

能够自动将失败的任务重新分配。

五、版本区别

1、Hadoop1.x组成

1、 MapRedouce(计算+资源调度)
2、HDFS(数据存储)
3、Common(辅助工具)

2、Hadoop2.x组成

1、 MapReduce(计算)
2、 Yarm (资源调度)
3、HDFS (数据存储)
4、Common (辅助工具)

六、HDFS架构

1、NameNode:

存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（成成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等

2、DataNode:

在本地文件系统存储文件块数据，以及快数据的校验

3、Secondary NameNode:

用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。

七、YARN架构

1、ResourceManager

1、处理客户请求
2、监控NodeManager
3、启动或监控ApplicationMaster
4、资源的分配与调度

2、NodeManager

1、管理单元节点上的资源
2、处理来自ResourceManager的命令
3、处理来自ApplicationMaster的命令

3、ApplicationMaster

1、负责数据的切块
2、为应用程序申请资源并分配给内部的任务
3、任务的监控与容错

4、Container

Container是YARN中的资源抽象，它封装了某一个节点上的多维资源，如内存、cpu、磁盘、网络等。

5、整体架构图

八、MapReduce架构概述

MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
1、Map阶段并行处理输入数据进行拆分
2、Reduce阶段对Map结果进行汇总

整体架构图

九、大数据生态体系

1、第一层：数据来源层

数据库(结构化数据)
文件日志(半结构化数据)
视频、ppt等(非机构化数据)

2、第二层: 数据传输层

Sqoop数据传递
Flume日志收集
Kafka消息队列

3、第三层：数据存储层

HDFS文件存储
HBase非关系型数据库

4、第四层：数据管理层

YARN资源管理

5、第五层：数据计算层

MapReduce离线计算
--Hvie数据查询
--Mahout数据挖掘
Spark Core内存计算
--Mahout数据挖掘
--SparkMlib数据挖掘
--Spark R数据分析
--Spark Sql数据查询
--Spark Streaming实时计算
Storm实时计算

6、第六层：任务调度层

Oozie任务调度 比较复杂
Azkaban任务调度器 偏简单些
Zookeeper数据平台配置与调度

7、第七层：业务模型层

业务模型、数据可视化、业务应用

第2章节 Hadoop 环境搭建

一、虚拟机环境搭建

1、资料下载与电脑配置

1、VM虚拟机软件下载： https://www.vmware.com/cn/pro...
2、CentOS镜像文件下载： http://ftp.sjtu.edu.cn/centos...

3、检查BIOS是否开启虚拟化支持，由于电脑不同设置方式不一样，自行百度

2、镜像安装

1、打开虚拟机-->创建新虚拟机 如图所示：

2、选择自定义(高级)-->下一步 如图所示：

3、选择下一步即可 如图所示：

4、选择稍后安装操作系统--> 下一步 如图所示：

5、选择Linux--> 版本(CentOS 6 64位)--> 下一步 如图所示：

6、编写虚拟机名称-->选择存放位置-->下一步 如图所示：

7、配置处理器数量-->配置内核数量--> 下一步 如图所示：

8、配置内存大小 --> 下一步 如图所示：

9、网络配置 --> 下一步 如图所示：

10、选择控制器类型(默认即可)-->下一步 如图所示：

11、选择磁盘类型(默认即可)--> 下一步 如图所示：

12、选择磁盘(默认即可)--> 下一步 如图所示：

13、配置磁盘大小与分区--> 下一步 如图所示：

14、选择磁盘文件(默认即可) --> 下一步 如图所示：

15、点击完成即可 如图所示：

16、编辑虚拟机设置 如图所示：

17、配置安装镜像文件 如图所示：

18、开启虚拟机 如图所示：

19、选择安装 鼠标点击黑色区域，键盘上下键可以移动选项，再按回车键 ，释放鼠标： CTAL+ALT键 如图所示：

20、选择skip --回车键 如图所示
>
21、直接选择下一步 如图所示：

22、选择语言--中文简体--下一步

23、选择键盘，默认英式键盘--下一步 如图所示：

24、选择默认基本存储设备--下一步 如图所示：

25、存储设备警告 ，选择是 忽略所有数据 如图所示：

26、编写主机名称，默认即可如图所示：

27、选择时区--亚洲/上海即可 --下一步 如图所示：

28、设置用户密码 输入6位长度密码

29、密码太简单提示，选择无论如何都使用即可

30、设置布局，选择创建自定义布局 --下一步

31、创建分区--/(根分区)

32、设置根分区大小

33、创建boot分区 步骤与上面一样

34、创建swap分区 步骤如上

35、配置完成 ,点击下一步

36、选择格式化

37、选择将修改写入磁盘

38、默认下一步即可

39、等待安装

40、安装完成，重启引导

41、登录，输入账号root 输入密码：直接输入不会显示 输入完按回车键

3、克隆镜像文件

1、选择虚拟机--右键--选择管理--选择克隆 如图所示：

2、选择下一步：

3、克隆来源 选择虚拟机中当前状态 --下一步

4、克隆类型 选择完整克隆 --下一步

5、编写虚拟机名称--虚拟机存储放位置--完成 --完成关闭即可

4、网络配置

1、查看本地网络 打开控制台(windows+R)--输入cmd--回车键--输入ipconfig 如图所示：

2、配置虚拟机网络 选择虚拟机--选择编辑--选择虚拟网络编辑

3、选择更改设置

4、配置VMnet8 选择VMnet8 比较子网IP是否与本地VMnet8 中的IPv4是否在同一个网段

5、配置DHCP设置 配置IP使用范围 修改起始IP

6、配置NAT设置(一般默认即可)

7、最后选择应用保存--确定即可

8、进入虚拟机，查看IP 命令如下

    ip addr

9、如图所示：IP未配置好

10、修改网络,修改文件如下

vi /etc/udev/rules.d/70-persistent.rules #vi 表示编辑文件
dd #表示删除一行 在未进入编辑状态 键盘输入dd 删除eth0 并把eth1 改为eth0
# 进入编辑模式 按键盘 i

11、记录ATTR值

12、保存修改 按esc 输入冒号 输入字母wq 如图所示：

13、配置IP地址 并保存

#修改网络配置文件
vi /ete/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

IPADDR 为静态IP
GATEWAY 为默认网关IP

14、修改本机名称 改为hadoop101 如图所示：

vi /etc/sysconfig/network

15、修改host 命令如下： 添加如下值

vi /etc/hosts

16、重启系统 命令：reboot
17、查看IP 命令：ip addr 配置成功

18、测试是否能ping通 cmd 打开控制台 输入 ping ip地址 如图表示配置成功

19、测试是否能连接外网 如图表示成功

5、Xshell使用

1、下载地址： http://www.hostbuf.com/
2、创建服务器连接 如图所示：

3、配置连接 如图所示：

4、正式连接服务器 双击地址-- 接受并保存

5、提示连接成功 如图所示

6、用户管理

1、添加新用户
useradd 用户名
2、将用户添加到用户组
useradd -g 组名 用户名
3、设置用户密码
passwd 用户名
4、切换用户
su 用户名
5、删除用户
userdel 用户名称 删除用户但保存用户主目录
userdel -r 用户名称 用户和用户主目录都删除
6、查看用户信息
whoami 显示自身用户名称
who am i 显示登录用户的用户名称
7、设置普通用户具有root权限
sudo #最高权限执行
修改地址：vi /etc/sudoers 如图所示：此处使用强制保存 wq!

8、查看用户组 id 用户名

9、设置用户组 usermod -g root ahui

10、新增用户组 groupadd 组名
11、删除用户组 groupdel 组名
12、修改用户组 groupmod -n 新组名 老组名
13、修改文件权限 chmod
14、修改所有文件权限 chown
15、改变所属组 chgrp

7、创建文件

1、在opt目录下创建两文件夹 module、software
cd /opt #进入opt目录
2、创建文件 mkdir module 错误提示如图：

3、使用 sudo mkdir module #sudo 表示以最高权限执行

4、修改文件所属权限
sudo chown ahui:ahui module/ software/

8、上传文件

1、jdk-8u231-linux-x64.tar.gz
2、 hadoop-2.7.2.tar.gz

9、解压文件

1、解压两个压缩包 命令：tar -zxvf 被解压的文件 -C 输入路径
tar -zxvf jdk-8u231-linux-x64.tar.gz -C /opt/module
tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /opt/module

10、配置环境变量

1、JDK环境变量配置

1、编辑 /etc/profile
sudo vi /etc/profile

2、使环境变量生效 source
source /etc/profile

2、Hadoop环境变量配置

sudo vi /etc/profile

查看Hadoop版本 是否安装成功

案例1 统计dfs开头a-z出现的次数

1、在hadoop 的根目录创建一个文件夹
mkdir input

2、将etc/hadoop下的xml文件拷贝到上面创建的input文件中
cp etc/hadoop/*.xml input/
3、查看一下是否拷贝成功

4、执行计算
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input/ output 'dfs[a-z.]+'
5、查看结果

6、 注意事项 输出路径不能存在，否则出现IO异常

案例2 WordCount 统计个数

1、在Hadoop根目录创建一个文件夹 名字为 wcinput
mkdir wcinput
2、创建一个文件 名称随便定义
touch wc.input
3、编辑内容 ，随便编辑
vi wc.input
4、执行计算
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput/ wcoutput
5、查看结果

伪分布式运行模式

1、配置集群

1、配置core-site.xml

  fs.defaultFS
  hdfs://hadoop101:9000



    hadoop.tmp.dir
    /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp

2、配置：hdfs-site.xml

    dfs.replication
    1