大数据的核心工作

大数据的核心工作其实就是：从海量的高增长、多类别、低信息密度的数据中挖掘出高质量的结果

什么是大数据 
狭义上：对海量数据进行处理的软件技术体系 
广义上：数字化、信息化时代的基础支撑，以数据为生活赋能   

大数据软件生态（数据存储，数据计算，数据传输）                                                   

1.大数据的核心工作
存储：妥善保存海量待处理数据
计算：完成海量数据的价值挖掘
传输：协助各个环节的数据传输
2.大数据软件生态
存储：Apache Hadoop HDFS、Apache HBase等
计算：Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark、Apache Flink
传输：Apache Sqoop、Apache Flume、Apache Kafka等                                                                 大数据软件生态中，软件名称都有Apache      Apache是什么？
 Apache软件基金会（Apache Software Foundation，简称ASF）是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织。

什么是Hadoop
Hadoop是Apache软件基金会下的顶级开源项目，用以提供：
-分布式数据存储
-分布式数据计算
-分布式资源调度
为一体的整体解决方案。
Apache Hadoop是典型的分布式软件框架，可以部署在1台乃至成千上万台服务器节点上协同工作。个人或企业可以借助Hadoop构建大规模服务器集群，完成海量数据的存储和计算。                 Hadoop的功能                                                                                                                                   通常意义上，Hadoop是一个整体，其内部还会细分为三个功能组件，分别是：                               Hadoop是一个集合：存储、计算、资源调度为一体的大数据分布式框架 

1.什么是Hadoop
Hadoop是开源的技术框架，提供分布式存储、计算、资源调度的解决方案
2.Hadoop的发展
创始人Doug Cutting
基于Nutch搜索项目发展
发展受到Google三篇著名的论文影响
3.Hadoop的版本
Apache 开源社区版 （原生版本）
Cloudera等商业公司自行封装的商业版

Hadoop是哪种分布式架构模式？
主从模式（中心化模式）的架构
分布式和集群区别?
分布式 ：分布式的主要工作是分解任务，将职能拆解，多个人在一起做不同的事
集群：集群主要是将同一个业务，部署在多个服务器上 ，多个人在一起做同样的事
Hadoop框架内容
狭义解释：
Hadoop指Apache这款开源框架，核心组件有：
HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储
MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算
YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度
广义解释：
广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。

Hadoop架构
Hadoop模块之间的关系
MapReduce计算需要的数据和产生的结果需要HDFS来进行存储
MapReduce的运行需要由Yarn集群来提供资源调度。                                                                       

Hadoop架构（Hadoop模块之间的关系）
MapReduce计算需要的数据和产生的结果需要HDFS来进行存储
MapReduce的运行需要由Yarn集群来提供资源调度。
Hadoop集群搭建（简介）
HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。
HDFS集群
NameNode、DataNode、SecondaryNameNode
YARN集群    
ResourceManager、NodeManager
集群搭建方式
Standalone mode（单机模式）
 单机模式， 1个机器上运行HDFS的NameNode和DataNode、YARN的 ResourceManger和NodeManager，主要用于学习和调试。

Cluster mode（集群模式）
集群模式主要用于生产环境部署。会使用N台主机组成一个Hadoop集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。

Hadoop集群使用
Hadoop启动和关闭-集群模式
1、启动三台虚拟机
2、使用CRT分别连接三台虚拟机
3、集群一键启动和关闭
一键启动大数据环境

start-all.sh

一键关闭大数据环境

stop-all.sh

注意: 想要查看mr历史任务需要单独启动historyserver

mapred --daemon start historyserver

Hadoop页面访问-集群模式
4、查看启动进程-jps                                                                                                                           

5、查看HDFS页面
启动NameNode.连接URL: http://192.168.88.161:9870
6、查看YARN页面
启动ResourceManager.连接URL：http://192.168.88.161:8088
7、查看已经finished的mapreduce运行日志
启动historyserver.连接URL：http://192.168.88.161:19888

HDFS的概述
统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统 。
​HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 提供统一的访问接口, 像是访问普通文件系统一样使用分布式文件系统. 
分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。

HDFS的特点                                                                                                                                       

HDFS文件系统可存储超大文件，时效性稍差。
HDFS具有硬件故障检测和自动快速恢复功能。
HDFS为数据存储提供很强的扩展能力。
HDFS存储一般为一次写入，多次读取，只支持追加写入，不支持随机修改。
HDFS可在普通廉价的机器上运行。
 

HDFS的架构

HDFS采用Master/Slave架构
一个HDFS集群有两个重要的角色，分别是Namenode和Datanode。
HDFS的四个基本组件:HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。
1、Client
就是客户端。
文件切分。文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储
与 NameNode 交互，获取文件的位置信息。
与 DataNode 交互，读取或者写入数据。
Client 提供一些命令来管理 和访问HDFS，比如启动或者关闭HDFS。
2、NameNode
就是 master，它是一个主管、管理者。
管理 HDFS 元数据（文件路径，文件的大小，文件的名字，文件权限，文件的block切片信息….）。
配置副本策略。
处理客户端读写请求。
3、DataNode
就是Slave。NameNode 下达命令，DataNode 执行实际的操作。
存储实际的数据块。
执行数据块的读/写操作。
定时向namenode汇报block信息。
4、Secondary NameNode
并非 NameNode 的热备。当NameNode 挂掉的时候它并不能马上替换 NameNode 并提供服务。
辅助 NameNode，分担其工作量。
在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。

HDFS的副本机制                                                                                                                               HDFS被设计成一个大集群中跨机器可靠地存储超大文件。它将每个文件存储成一系列的数据块，这个数据块被称为block，除了最后一个，所有的数据块都是同样大小的。
hdfs默认文件:https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.4/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml
为了容错，文件的所有block都会有副本。每个文件的数据块大小和副本系数都是可配置的。
hadoop 当中, 文件的 block 块大小默认是 128M（134217728字节）。

HDFS的Shell命令
ls命令

-ls 
格式：  hadoop fs -ls  URI
作用：类似于Linux的ls命令，显示文件列表
hadoop fs -ls  /         #显示文件列表
hadoop fs –ls -R  /   #递归显示文件列

mkdir命令

格式 ：hadoop  fs –mkdir [-p]  
作用 : 以中的URI作为参数，创建目录。使用-p参数可以递归创建目录
应用:
hadoop fs -mkdir /dir1
hadoop fs  -mkdir -p /aaa/bbb/ccc

put命令

格式   ：
    hadoop fs -put   ... 

作用 ： 
    将单个的源文件或者多个源文件srcs从本地文件系统上传到目标文件系统中。
 
应用：
     hadoop fs -put  /root/1.txt  /dir1   #上传文件
     hadoop fs –put /root/dir2   /           #上传目录

get命令

 格式 :
   hadoop fs  -get   

作用：
    将HDFS文件拷贝到本地文件系统。
应用:
   hadoop fs  -get   /initial-setup-ks.cfg   /opt

mv命令

 格式 ：
      hadoop  fs  -mv     

 作用： 
     将hdfs上的文件从原路径src移动到目标路径dst,该命令不能夸文件系统

 应用：
   hadoop  fs  -mv  /dir1/1.txt   /dir2

rm命令

格式： 
      hadoop fs -rm [-r] [-skipTrash] URI [URI 。。。]

 作用：   
    删除参数指定的文件和目录，参数可以有多个，删除目录需要加-r参数
    如果指定-skipTrash选项，那么在回收站可用的情况下，该选项将跳过回收站而直接删除文件；
    否则，在回收站可用时，在HDFS Shell 中执行此命令，会将文件暂时放到回收站中。
应用:
  hadoop fs -rm  /initial-setup-ks.cfg       #删除文件
  hadoop fs -rm  -r  /dir2                 #删除目录

cp命令

格式:    
      hadoop  fs  -cp    
作用：    
   将文件拷贝到目标路径中
应用：
  hadoop fs -cp /dir1/1.txt  /dir2

cat命令

格式: 
   hadoop fs  -cat 

作用：
   将参数所指示的文件内容输出到控制台

应用： 
   hadoop fs  -cat  /dir1/1.txt