hadoop基础学习

MR系类：

①hadoop生态

>MapReduce:分布式处理

>Hdfs:hadoop distribut file system

>其他相关框架

->unstructured data:收集日志 flume,scribe

->structured data:sqoop hdfs与关系型数据库相互转换

->OLTP:HBASE(低延时) online transection process

->monitor/manage:监控集群状态

->Hight level interfaces:JAQL HIVE

->support:

->workflow:

->more Hight level interfaces:封装了算法的高级接口 数据挖掘算法BI

②hadoop:分布式存储和计算平台

③hadoop核心系统：

>hdfs:

->主从分布式：

namenode(主节点)：管理从节点，提供API，管理文件与block,block与datanode之间的关系。（存储单位为block）

datanode(从节点)：存储数据，文件被分成block存储在磁盘，同时block是有副本的。

>mapReduce:

->主从分布式：

jobTracker(主节点):提供api,分配任务给tasktracker，监控其执行情况

taskTracker(从节点):执行分配的计算任务。

④hadoop分布式特点：

>扩容能力：

>成本低：低廉主机，团体集群。

>高效率：并行执行

>可靠性：自动维护数据副本

⑤hadoop集群：

>伪分布：

①安装jdk，hadoop软件

>真实分布：

⑥HDFS学习笔记：

>概念：

->dfs:分布式文件系统，适合于一次写入多次查询的情况，不支持并发写，不适合小文件。

->namenode:维护和管理目录系统，

->HDFS:

->namenode:元数据(目录数据)：

->fsimage:目录数据

->edit:用户操作的事务，当事务完成后，会将新的目录数据加入fsimage.

->secondaryNode:合并fsimage与edit

->datanode:物理数据(原始数据)：物理数据本身

->文件块block：默认大小64M,当不足64M时，占用实际的大小的物理空间。

->replication:副本，默认三个。优先放在本机的datanode中。

->关于HDFS的HA：

->在配置文件中设置多个namenode的copy

->secondaryNode：将edit合并到fsimage。

>shell接口：

->hadoop fs 命令 -ls,-lsr,-put,-get,-text等

->hadoop fs ls = hadoop fs -ls hdfs://hadoop:9000/

>java接口：

->IOUtil连接普通文件系统和HDFS

->FileSystem：hds中定义的文件系统对象

>RPC远程过程调用：Remote process call 不同进程间的方法调用

->客户端调用服务器端实现VersionedProtocol协议的接口中的方法。

->hadoop中存在的5的服务进程，就是RPC的服务器端

The NameNode controls two critical tables:

1)  filename->blocksequence (namespace) 外存中，静态的，存放在fsimage

2)  block->machinelist ("inodes") 内存中，namenode启动的时候重建。

hdfs的唯一一个核心类：FileSystem

⑦MapReduce:

八个步骤：

1>Map

1.1>解析hdfs中的文件，每行数据形成<k1,v1> :k1为每行开始位置，v1为每行的内容

1.2>覆盖map(),接受1.1产生的<k1,v1>进行处理，转换成新的<k2,v2> :如对每行的数据即v1进行拆分，就可以得到多个v2

1.3>对1.2中输出的数据<k2,v2>进行分区,默认为1个：

1.4>对1.3中输出的数据<k3,v3>进行排序(按照k3),分组(相同key的不同value放在一个集合中)，输出<k4,{v4}>

1.5>对1.4中输出的数据进行规约。

2>Reduce

2.1>多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络 copy到不同的reduce节点中：

2.2>对2.1中获得的数据，进行合并排序，覆盖reduce函数，接受集合数据，统计k4对应集合中所有值的和，输出<k5,v5>:

2.3>对2.2中产生的<k5,v5>的输出，写回hdfs中。

Hadoop数据类型：

Hadoop key/value数据必须实现的接口：

①writeable接口：

public interface Writable {

* Serialize the fields of this object to <code>out</code>.

void write(DataOutput out) throws IOException;

* Deserialize the fields of this object from <code>in</code>.

void readFields(DataInput in) throws IOException;

}

Hadoop key数据必须实现的接口：

②Comparable接口：

③WritableComparable接口：

comparaTo()方法

1>序列化和反序列化必须实现一下几个方法：

①equals()

②hashcode()

③tostring()

④必须有无参构造方法，为了方便反射创建对象。

2>序列化：将结构化对象转化为字节流，以便在网络传输或者保存在磁盘进行永久存储。

·反序列化:将序列化字节流，反序列化为结构化对象。

为了实现对序列化字节对象的直接比较，

①comparator接口：