hadoop教程-培訓(xùn)課件

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煉數(shù)成金培訓(xùn)http:

2013.7.132DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析關(guān)于本課程的預(yù)備知識(shí)Linux：懂基本操作Java：能看懂Java程序2013.7.133DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop是什么？面向大數(shù)據(jù)處理擅長(zhǎng)離線數(shù)據(jù)分析分布式文件系統(tǒng)+計(jì)算框架Hadoop不是數(shù)據(jù)庫(kù)，Hbase才是數(shù)據(jù)庫(kù)Hadoop是一個(gè)快速進(jìn)化的生態(tài)系統(tǒng)Hadoop會(huì)使用在哪些行業(yè)？2013.7.134DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)平臺(tái)知識(shí)路線圖2013.7.135DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop典型職位運(yùn)維Hadoop程序員（M-R，源代碼）架構(gòu)師數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程師2013.7.136DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程目標(biāo)部署：Hadoop，Hbase，Hive，Pig數(shù)據(jù)集成：Sqoop，與Oracle、Mysql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集成，與應(yīng)用集成，與R等常用數(shù)據(jù)分析工具集成掌握HDFS原理和基本操作掌握Map-Reduce工作原理，知道怎樣把M-R算法用于解決實(shí)際場(chǎng)景能書寫基本的Map-Reduce程序，懂得提交作業(yè)和對(duì)運(yùn)行狀況進(jìn)行監(jiān)視了解整個(gè)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的各個(gè)子產(chǎn)品，知道在大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)時(shí)應(yīng)該使用哪些產(chǎn)品具備初步閱讀源代碼的能力2013.7.137DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析典型實(shí)驗(yàn)環(huán)境（擁有服務(wù)器）服務(wù)器：ESXi，可以在上面部署多臺(tái)虛擬機(jī)，能同時(shí)啟動(dòng)3臺(tái)PC：要求linux環(huán)境或windows+Cygwin，linux可以是standalone或者使用虛擬機(jī)SSH：windows下可以使用SecureCRT或putty等ssh

client程序，作用是用來

連接linux服務(wù)器，linux下可以直接使用ssh命令Vmware

client：用于管理ESXiHadoop：使用1.x或2.x2013.7.138DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析典型實(shí)驗(yàn)環(huán)境（只有PC或筆記本，基于win）至少4G內(nèi)存，最好運(yùn)行64位windows系統(tǒng)，因?yàn)?2位xp只能支持3G多的內(nèi)存安裝vmwareworkstation或virtual

box部署3臺(tái)虛擬機(jī)，能同時(shí)運(yùn)行，如果只能運(yùn)行2臺(tái)虛擬機(jī)，那么可以把host也作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)（使用cygwin），虛擬網(wǎng)絡(luò)配置為網(wǎng)橋方式安裝linux和java如果配置實(shí)在太低只好使用偽分布式2013.7.139DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop的思想之源：earth，學(xué)術(shù)，搜索引擎，Gmail，安卓，Appspot翻譯，

+，下一步Maps，what？？2013.7.1310DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析的低成本之道不使用超級(jí)計(jì)算機(jī)，不使用

（淘寶的去i，去e，去o

）大量使用普通的pc服務(wù)器（去掉機(jī)箱，外設(shè)，硬盤），提供有冗余的集群服務(wù)全世界多個(gè)數(shù)據(jù)中心，有些附帶發(fā)電廠運(yùn)營(yíng)商向

倒2013.7.1311DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析集裝箱數(shù)據(jù)中心位于Mountain

View，

Calif總部的數(shù)據(jù)中心總功率為10000千瓦，擁有45個(gè)集裝箱，每個(gè)集裝箱中有1160臺(tái)服務(wù)器，該數(shù)據(jù)中心的能效比為1.25（

PUE

為

1

表示數(shù)據(jù)中心沒有能源損耗，而根據(jù)2006年的統(tǒng)計(jì)，一般公司數(shù)據(jù)中心的能效比為

2.0

或更高。 的

1.16

已經(jīng)低于

能源部2011年的1.2的目標(biāo)）2013.7.1312DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析面對(duì)的數(shù)據(jù)和計(jì)算難題大量的網(wǎng)頁(yè)怎么

？搜索算法Rank計(jì)算問題2013.7.1313DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析倒排索引2013.7.1314DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Page

Rank“在

中找黃金這是

最

的算法，用于給每個(gè)網(wǎng)頁(yè)價(jià)值評(píng)分，是”的關(guān)鍵算法，這個(gè)算法成就了今天的2013.7.1315DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Map-reduce思想：計(jì)算PR2013.7.1316DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析計(jì)算PR值2013.7.1317DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析計(jì)算PR值2013.7.1318DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析計(jì)算PR值2013.7.1319DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析帶給

的和思想GFSMap-ReduceBigtable（后面講）2013.7.1320DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop的源起——Lucene類似的全文搜索功能Doug

Cutting開創(chuàng)的開源

，用java書寫代碼，實(shí)現(xiàn)與，它提供了全文檢索引擎的架構(gòu)，包括完整的查詢引擎和索引引擎和SourceF

e，2001年年底成為apachejakarta的早期發(fā)布在個(gè)人一個(gè)子項(xiàng)目Lucene的目的是為開發(fā)

提供一個(gè)簡(jiǎn)單易用的工具包，以方便的在目標(biāo)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)全文檢索的功能，或者是以此為基礎(chǔ)建立起完整的全文檢索引擎對(duì)于大數(shù)量的場(chǎng)景，Lucene面對(duì)與

同樣的

。迫使DougCutting學(xué)習(xí)和模仿

解決這些問題的辦法一個(gè)微縮版：Nutch2013.7.1321DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析從lucene到nutch，從nutch到hadoop2003-2004年， 公開了部分GFS和Mapreduce思想的細(xì)節(jié)，以此為基礎(chǔ)DougCutting等人用了2年業(yè)余時(shí)間實(shí)現(xiàn)了DFS和Mapreduce機(jī)制，使Nutch性能飆升Yahoo招安Doug

Cutting及其項(xiàng)目Hadoop于2005年秋天作為L(zhǎng)ucene的子項(xiàng)目Nutch的一部分正式引入Apache基金會(huì)。2006年3月份，Map-Reduce和NutchDistributedFileSystem(NDFS)分別被納入稱為Hadoop的項(xiàng)目中名字來源于Doug

Cutting兒子的玩具大象2013.7.1322DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析目前Hadoop達(dá)到的高度實(shí)現(xiàn)云計(jì)算的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)開源包含數(shù)十個(gè)具有強(qiáng)大生命力的子項(xiàng)目已經(jīng)能在數(shù)千節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，處理數(shù)據(jù)量和排序時(shí)間不斷打破世界2013.7.1323DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop子項(xiàng)目2013.7.1324DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop的架構(gòu)2013.7.1325DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析NamenodeHDFS的守護(hù)程序

文件是如何分割成數(shù)據(jù)塊的，以及這些數(shù)據(jù)塊被

到哪些節(jié)點(diǎn)上對(duì)內(nèi)存和I/O進(jìn)行集中管理是個(gè)單點(diǎn)，發(fā)生故障將使集群2013.7.1326DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Secondary

NamenodeHDFS狀態(tài)的輔助

程序每個(gè)集群都有一個(gè)與NameNode進(jìn)行通訊，定期保存HDFS元數(shù)據(jù)快照當(dāng)NameNode故障可以作為備用NameNode使用2013.7.1327DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析DataNode每臺(tái)從服務(wù)器都運(yùn)行一個(gè)負(fù)責(zé)把HDFS數(shù)據(jù)塊讀寫到本地文件系統(tǒng)2013.7.1328DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析JobTracker用于處理作業(yè)（用戶提交代碼）的后臺(tái)程序決定有哪些文件參與處理，然后切割task并分配節(jié)點(diǎn)task，重啟失敗的task（于不同的節(jié)點(diǎn)）每個(gè)集群只有唯一一個(gè)JobTracker，位于Master節(jié)點(diǎn)2013.7.1329DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析TaskTracker位于slave節(jié)點(diǎn)上，與datanode結(jié)合（代碼與數(shù)據(jù)一起的原則）管理各自節(jié)點(diǎn)上的task（由jobtracker分配）每個(gè)節(jié)點(diǎn)只有一個(gè)tasktracker，但一個(gè)tasktracker可以啟動(dòng)多個(gè)JVM，用于并行執(zhí)行map或reduce任務(wù)與jobtracker交互2013.7.1330DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Master與SlaveMaster：Namenode、SecondaryNamenode、Jobtracker。瀏覽器（用于 管理界面），其它Hadoop工具Slave：Tasktracker、DatanodeMaster不是唯一的2013.7.1331DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Why

hadoop？2013.7.1332DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景：電信運(yùn)營(yíng)商信令分析與監(jiān)測(cè)原數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器配置：HP小型機(jī)，128G內(nèi)存，48顆CPU，2節(jié)點(diǎn)RAC，其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)用于入庫(kù)，另外一個(gè)節(jié)點(diǎn)用于查詢：HP虛擬化

，>1000個(gè)盤數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)采用Oracle雙節(jié)點(diǎn)RAC問題：1

入庫(kù)瓶頸2

查詢瓶頸2013.7.1333DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析者

的問題數(shù)據(jù)日趨龐大，無論是入庫(kù)和查詢，都出現(xiàn)性能瓶頸用戶的應(yīng)用和分析結(jié)果呈整合趨勢(shì)，對(duì)實(shí)時(shí)性和響應(yīng)時(shí)間要求越來越高使用的模型越來越復(fù)雜，計(jì)算量指數(shù)級(jí)上升2013.7.1334DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析者期待的解決方案完美解決性能瓶頸，在可見未來不容易出現(xiàn)新瓶頸過去所擁有的技能可以平穩(wěn)過渡。比如SQL、R轉(zhuǎn)移平臺(tái)的成本有多高？平臺(tái)軟硬件成本，再開發(fā)成本，技能再培養(yǎng)成本，

成本2013.7.1335DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop的思想2013.7.1336DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Why

not

Hadoop？Java？難以駕馭？數(shù)據(jù)集成

？Hadoop

vs

Oracle2013.7.1337DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析Hadoop體系下的分析主流：Java程序輕量級(jí)的

語(yǔ)言：PigSQL技巧平穩(wěn)過渡：HiveNoSQL：HBase2013.7.1338DATAGURU專業(yè)數(shù)據(jù)分析煉數(shù)成金逆向

式網(wǎng)絡(luò)課程Dataguru（煉數(shù)成金）是專業(yè)數(shù)據(jù)分析

，提供教育，

，內(nèi)容，社區(qū)，

，數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)等服務(wù)。

的課程采用新興的互聯(lián)網(wǎng)教育形式，獨(dú)創(chuàng)地發(fā)展了逆向式