Hadoop 大数据技术原理与应用

Hadoop 大数据技术原理与应用

大数据概述

定义

特征

• 大量，多样，高速，价值

研究意义

应用场景

• 医疗，金融，零售

Hadoop 概述

历史

优势

• 扩容能力强，成本低，高效率，可靠性，高容错

Hadoop 生态

• 分布式存储系统（HDFS）
• 分布式计算框架（MapReduce）
• 资源管理（YARN）
• 数据迁移（Sqoop）
• 数据挖掘算法库（Mahout）
• 分布式数据库（HBase）
• 分布式协调服务（Zookeeper）
• 数据仓库（Hive）
• 日志收集（Flume）

版本

搭建 Hadoop 集群

安装准备

• 虚拟机安装
• Linux 网络配置
• SSH 服务配置

Hadoop 集群搭建

• 部署模式
• JDK 安装
• Hadoop 安装
• Hadoop 集群配置

测试

• 格式化文件系统
• 启动
• 通过 UI 查看运行状态

HDFS 分布式文件系统

简介

• 演变

• 基本概念

  • 名称节点（NameNode）
  • 数据节点（DataNode）
  • 数据块（Block）
  • 机架（Rack）
  • 元数据（Metadata）

• 特点

  • 优点：高容错，流式数据访问，支持超大文件，高数据吞吐量，可构建在廉价的机器上
  • 缺点：高延迟，不适合小文件存储场景，不适合并发写入

存储架构

文件读写原理

Shell 操作

Java API 操作

MapReduce 分布式计算框架

概述

• 核心思想

  • 分而治之
  • Map 阶段：任务分解
  • Reduce 阶段：任务合并

• MapReduce 编程模型

• 实例

  • 词频统计

工作原理

• MapReduce 工作过程

  • 分片，格式化数据源
  • 执行 MapTask
  • 执行 Shuffle 过程
  • 执行 Reduce Task
  • 写入文件

• MapTask 工作原理

  • Read
  • Map
  • Collect
  • Spill
  • Combine

• ReduceTask 工作原理

  • Copy
  • Merge
  • Sort
  • Reduce
  • Write

• Shuffle 工作原理

编程组件

• InputFormat
• Mapper
• Reducer
• Partitioner
• Combiner
• OutputFormat

运行模式

• 本地运行模式
• 集群运行模式

性能优化

案例

• 倒排索引
• 数据去重
• TopN

Zookeeper 分布式协调服务

初识

• 简介

• 特性

  • 全局数据一致性，可靠性，顺序性，数据更新原子性，实时性

• 角色

  • Leader
  • Follower
  • Observer

数据模型

• 数据存储结构

• Znode

  • 类型
  • 属性

Watch 机制

• 简介

• 特点

  • 一次性触发，事件封装，异步发送，先注册再触发

• 通知状态

• 事件类型

选举机制

• 简介

  • 服务器 ID
  • 选举状态
  • 数据 ID
  • 逻辑时钟

• 类型

  • 全新集群选举
  • 非全新集群选举

分布式集群部署

• 下载安装
• 相关配置
• 服务的启动与关闭

Shell 操作

Java API

应用场景

• 数据发布与订阅
• 统一命名服务
• 分布式锁

Hadoop 2.0 新特性

改进与提升

YARN 资源管理框架

• 体系结构

  • ResourceManager
  • NodeManager
  • ApplicationMaster

• 工作流程

HDFS 的高可用

• 高可用架构
• 搭建高可用集群

Hive 数据仓储

简介

• 数据仓库

  • 面向主题

  • 随时间变化

  • 相对稳定

  • 结构

    • 数据源
    • 数据存储及管理
    • OLAP 服务器
    • 前端工具

  • 数据模型

    • 星状模型
    • 雪花模型

• Hive

  • 简介

  • 系统架构

    • 用户接口

      • CLI
      • JDBC/ODBC
      • WebUI

    • 跨语言服务

    • 底层的驱动引擎

      • 编译器
      • 优化器
      • 执行器

    • 元数据存储系统

      • Derby（默认）
      • MySQL

  • 工作原理

  • 数据模型

    • 数据库
    • 表
    • 分区
    • 桶表

安装

• 安装模式

  • 嵌入
  • 本地
  • 远程

管理

• CLI 方式
• 远程服务

内置数据类型

数据模型操作

• 数据库操作
• 内部表操作
• 外部表操作
• 分区表操作
• 桶表操作

数据操作

Flume 日志采集

概述

• 简介

• 运行机制

  • Source（数据采集器）
  • Channel（缓冲通道）
  • Sink（接收器）

• 结构图

  • 简单结构
  • 复杂结构

基本使用

• 系统要求

• 安装配置

• 入门使用

  • 配置采集方案
  • 使用指定采集方案启动 Flume
  • Flume 采集数据测试

采集方案配置说明

可靠性保证

• 负载均衡
• 故障转移

拦截器

• Timestamp
• Static
• Search and Replace

实例

Azkaban 工作流管理

概述

• 工作流管理器

  • 工作流调度系统背景

  • 常用工作流管理器

    • Oozie
    • Azkaban
    • Zeus

• Azkaban

  • 特点

    • 兼容任何版本的 Hadoop
    • 易用的 Web UI
    • 简单的 Web 和 HTTP 工作流上传
    • 支持工作流定时调度
    • 支持模块化和可插入
    • 支持身份验证和授权
    • 支持用户操作跟踪
    • 支持有关失败和成功的电子邮件提醒
    • 提供 SLA 警报和自动查杀功能

  • 组成结构

    • Relational Database
    • Azkaban Web Server
    • Azkaban Executor Server

  • 部署模式

    • sole servere mode
    • two server mode
    • distributed multiple-executor mode

部署

• 资源准备

  • 下载源文件
  • 编译源文件
  • 安装包获取

• 安装配置

  • MySQL 安装配置
  • Web 服务安装配置
  • Executor 服务安装配置

• 启动测试

使用

• 工作流相关概念

  • job 任务
  • 工作流
  • 嵌入流

• 案例

Sqoop 数据迁移

概述

• 简介
• 原理

安装配置

指令介绍

数据导入

数据导出