前言
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解
基础概念
大数据的本质
一、数据的存储：分布式文件系统(分布式存储)
二、数据的计算：分部署计算
基础知识
学习大数据需要具备Java知识基础及Linux知识基础
学习路线
(1)Java基础和Linux基础
(2)Hadoop的学习：体系结构、原理、编程
***阶段：HDFS、MapReduce、HBase(NoSQL数据库)
第二阶段：数据分析引擎 -> Hive、Pig
- 数据采集引擎 -> Sqoop、Flume
第三阶段：HUE：Web管理工具
- ZooKeeper：实现Hadoop的HA
- Oozie：工作流引擎
(3)Spark的学习
- ***阶段：Scala编程语言
- 第二阶段：Spark Core -> 基于内存、数据的计算
- 第三阶段：Spark SQL -> 类似于mysql 的sql语句
- 第四阶段：Spark Streaming ->进行流式计算：比如：自来水厂
(4)Apache Storm 类似：Spark Streaming ->进行流式计算
NoSQL：Redis基于内存的数据库
HDFS
分布式文件系统 解决以下问题：
- 硬盘不够大：多几块硬盘，理论上可以***大
- 数据不够安全：冗余度，hdfs默认冗余为3 ，用水平复制提高效率，传输按照数据库为单位：Hadoop1.x 64M，Hadoop2.x 128M
管理员：NameNode 硬盘：DataNode
- 
MapReduce
基础编程模型：把一个大任务拆分成小任务，再进行汇总
- MR任务：Job = Map + Reduce
Map的输出是Reduce的输入、MR的输入和输出都是在HDFS
MapReduce数据流程分析：
- Map的输出是Reduce的输入，Reduce的输入是Map的集合
HBase
什么是BigTable?: 把所有的数据保存到一张表中，采用冗余 ---> 好处：提高效率
- 因为有了bigtable的思想：NoSQL：HBase数据库
- HBase基于Hadoop的HDFS的
- 描述HBase的表结构
核心思想是：利用空间换效率
Hadoop环境搭建
环境准备
Linux环境、JDK、http://mirrors.shu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.0/hadoop-3.0.0-src.tar.gz
安装
1、安装jdk、并配置环境变量
- vim /etc/profile 末尾添加
- 
2、解压hadoop-3.0.0.tar.gz、并配置环境变量
- tar -zxvf hadoop-3.0.0.tar.gz -C /usr/local/
- mv hadoop-3.0.0/ hadoop
vim /etc/profile 末尾添加
配置
Hadoop有三种安装模式：
本地模式 ：
- 1台主机
- 不具备HDFS，只能测试MapReduce程序
伪分布模式：
- 1台主机
- 具备Hadoop的所有功能，在单机上模拟一个分布式的环境
- (1)HDFS：主：NameNode，数据节点：DataNode
- (2)Yarn：容器，运行MapReduce程序
- 主节点：ResourceManager
- 从节点：NodeManager
全分布模式：
- 至少3台
我们以伪分布模式为例配置：
修改hdfs-site.xml：冗余度1、权限检查false
- <!--配置冗余度为1-->
- <property>
- <name>dfs.replication</name>
- <value>1</value>
- </property>
- <!--配置权限检查为false-->
- <property>
- <name>dfs.permissions</name>
- <value>false</value>
- </property>
修改core-site.xml
- <!--配置HDFS的NameNode-->
- <property>
- <name>fs.defaultFS</name>
- <value>hdfs://192.168.56.102:9000</value>
- </property>
- <!--配置DataNode保存数据的位置-->
- <property>
- <name>hadoop.tmp.dir</name>
- <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
- </property>
修改mapred-site.xml
- <!--配置MR运行的框架-->
- <property>
- <name>mapreduce.framework.name</name>
- <value>yar</value>
- </property>
- <property>
- <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
- <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value>
- </property>
- <property>
- <name>mapreduce.map.env</name>
- <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value>
- </property>
- <property>
- <name>mapreduce.reduce.env</name>
- <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop</value>
- </property>
- <property>
- <name>mapreduce.application.classpath</name>
- <value>
- /usr/local/hadoop/etc/hadoop,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*,
- /usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*,
- </value>
- </property>
修改yarn-site.xml
- <!--配置ResourceManager地址-->
- <property>
- <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
- <value>192.168.56.102</value>
- </property>
- <!--配置NodeManager执行任务的方式-->
- <property>
- <name>yarn.nodemanager.aux-service</name>
- <value>mapreduce_shuffle</value>
- </property>
格式化NameNode
- hdfs namenode -format
看到common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted表示格式化成功
启动
- start-all.sh
(*)HDFS：存储数据
(*)YARN：
访问
- （*）命令行
- （*）Java Api
- （*）WEB Console
HDFS: http://192.168.56.102:50070
Yarn: http://192.168.56.102:8088
查看HDFS管理界面和yarn资源管理系统
基本操作：
HDFS相关命令
- -mkdir 在HDFD创建目录 hdfs dfs -mkdir /data
- -ls 查看目录 hdfs dfs -ls
- -ls -R 查看目录与子目录 hdfs dfs -ls -R
- -put 上传一个文件 hdfs dfs -put data.txt /data/input
- -copyFromLocal 上传一个文件 与-put一样
- -moveFromLocal 上传一个文件并删除本地文件
- -copyToLocal 下载文件 hdfs dfs -copyTolocal /data/input/data.txt
- -put 下载文件 hdfs dfs -put/data/input/data.txt
- -rm 删除文件 hdfs dfs -rm
- -getmerge 将目录所有文件先合并再下载
- -cp 拷贝
- -mv 移动
- -count 统计目录下的文件个数
- -text、-cat 查看文件
- -balancer 平衡操作
MapReduce示例
结果：
如上 一个最简单的MapReduce示例就执行成功了
思考
Hadoop是基于Java语言的，前端日常开发是用的PHP，在使用、查找错误时还是蛮吃力的。工作之余还是需要多补充点其它语言的相关知识，编程语言是我们开发、学习的工具，而不应成为限制我们技术成长的瓶颈
