HADOOP学习提纲
HADOOP学习提纲
1 Cloudera授权Hive和Pig培训
课程目标
专门为数据分析和数据挖掘人员量身定做的培训科目。学员将学习和掌握使用高级脚本语言或类SQL语言来编写MapReduce任务，而无需掌握Java编程语言和熟悉Hadoop API。通过掌握Hive和/或Pig，将极大缩短数据分析人员设计编写和调试常见数据分析问题的周期，提高工作效率；从而为企业节省费用，缩短分析结果市场化的周期。
学员基础
应具备基本SQL或者高级脚本语言编程经验；对Hadoop组成和工作原理有基本了解。
课时
为期2天
课程内容
?Hive如何扩展MapReduce
?如何使用Hive创建和操作表
?Hive基本和高级数据类型
?对数据进行分区和分组
?高级Hive特性
?如何用Pig加载和操作数据
?PigLatin编程语言的特性
?用Pig解决实际数据分析问题
授课形式
采取教师讲解和学员上机操作相结合的形式。上机实验有机地穿插在重要课题讲解后，学员能马上学以致用，巩固刚刚所学的概念和知识，转化为自身的技能应用到实战中。我们鼓励学员在课堂上大胆自由地提问，和授课教师进行互动，获得最大的收益。
课程大纲
Hive导引
?什么是Hadoop
?Hive的动机
将数据导入到Hive
?Hive体系结构
?创建Hive表
?导入数据
?创建不同的数据库
?上机实验
Hive数据操作
?使用SELECT语句检索数据
?合并表格
?将查询结果存入HDFS
?基本Hive函数
?上机实验
对数据进行分区和分组
?数据分区
?数据分组
?上机实验
Hive高级特性
?更多高级HiveQL表
?Hive变量
?创建用户自定义函数
?跟踪调试Hive查询
Hive最佳实践
?配置共享元数据
?处理日期
?使用SerDes
Pig 读写数据
?加载数据
?Pig数据结构
?写数据
?上机实验
PigLatin深入
?数据过滤
?数据分组和排序
?Pig表达式和函数
?合并多个数据集
?验证数据集
?高级性能（例如COGROUP和STREAM）
?上机实验
调试Pig代码
?调试Pig程序策略
?处理坏数据
?使用ILLUSTRATE
Pig最佳实践
?一般性实战经验
?产品化Pig代码性能优化
发挥Hive和Pig优势
?什么情况下使用Hive
?什么情况下使用Pig
2Cloudera授权Hadoop管理员培训
课程目标
专门为系统管理员和其他技术人员量身定做的课程，以进行用于产品或开发测试环境中的Hadoop机群的安装部署，管理和优化，为企业进行海量数据存储和分析搭建经济高效和高可靠的系统平台。
学员基础
具备基本Linux系统管理经验。不需要事先掌握Hadoop相关知识。
课时
为期3天
课程内容
?Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce的工作原理
?如何优化Hadoop机群所需要的硬件配置
?搭建Hadoop机群所需要考虑的网络因素
?如何利用Hadoop配置选项进行系统性能调优
?如何利用FairScheduler为多用户提供服务级别保障
?Hadoop机群维护和监控
?如何使用Flume从动态生成的文件加载数据到Hadoop
?如何使用Sqoop从关系型数据库加载数据
?使用其他Hadoop相关系统工具（诸如Hive，Pig和HBase）所涉及到的系统管理问题
授课形式
采取教师讲解和学员上机操作相结合的形式。上机实验有机地穿插在重要课题讲解后，学员能马上学以致用，巩固刚刚所学的概念和知识，转化为自身的技能应用到实战中。我们鼓励学员在课堂上大胆自由地提问，和授课教师进行互动，获得最大的收益。
认证考试
Cloudera ApacheHadoop资格管理员考试提供业界进行Hadoop安装部署及管理调优领域里唯一且最具权威性、并得到全球认可的认证。为企业提供了高质量可以依赖的Hadoop管理员，保障了海量数据存储和处理计算平台系统的高质量；为工程师技术人员提供了最新的技术装备，开拓了职业发展。
课程大纲
Hadoop和HDFS入门
?为什么使用Hadoop?
?HDFS介绍
?MapReduce介绍
?Hive, Pig, HBase和其他Hadoop生态系统项目
?上机实验
Hadoop机群规划
?一般考虑因素
?选择合适的硬件
?网络考虑
?配置节点
配置和部署Hadoop机群
?部署种类
?安装Hadoop
?使用Cloudera Manager进行简易安装
?典型配置参数
?机柜配置（Rack Awareness）
?使用配置管理工具
?上机实验
管理调度任务
?管理运行的任务
?上机实验
?先进先出调度器（FIFO Scheduler）
?公平调度器（FairScheduler）
?配置公平调度器
?上机实验
Hadoop维护
?检查HDFS状态
?上机实验
?Hadoop机群之间的数据拷贝
?增减Hadoop机群节点
?Hadoop机群数据负载平衡
?上机实验
?名字节点（NameNode）元数据（Metadata）的备份?机群升级
Hadoop机群监控和故障排除
?一般性系统监控
?管理Hadoop日志文件
?使用NameNode和JobTracker的Web UI
?上机实验
?使用Ganglia来监控机群
?常见故障问题
?用基准测试工具测试机群性能
为Hadoop机群加载外部数据源
?Flume概述
?上机实验
?Sqoop概述
?导入数据的最佳实践
安装和管理其他Hadoop项目
?Hive
?Pig
?上机实验
?HBase
3 Cloudera授权Hadoop开发员培训
课程目标
适用于使用Apache Hadoop来创建开发强大的数据处理应用的各类Hadoop开发技术人员。通过本课程的学习，学员将掌握开启海量数据处理技术大门的金钥匙，为企业提供前所未有的从所有不同类型数据里挖掘商业价值的机会。
学员基础
具备编程经验的开发人员（最好是面向对象高级编程语言，譬如Java）。不需要事先掌握Hadoop相关知识。
课时
为期4天
课程内容
?Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce的工作原理
?如何利用JAVA API或者其他编程语言来开发MapReduce应用
?MapReduce任务开发中的注意事项
?如何在Hadoop上实现常见算法
?Hadoop开发和调试的最佳实用经验
?如何利用其他Hadoop相关技术，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie 等
?满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
授课形式
采取教师讲解和学员上机操作相结合的形式。上机实验有机地穿插在重要课题讲解后，学员能马上学以致用，巩固刚刚所学的概念和知识，转化为自身的技能应用到实战中。我们鼓励学员在课堂上大胆自由地提问，和授课教师进行互动，获得最大的收益。
认证考试
Cloudera ApacheHadoop资格开发员考试提供Hadoop上软件开发在业界唯一且最具权威性、并得到全球认可的认证。为企业提供高质量保证的Hadoop开发人员；为工程师技术人员提供了最新的技术装备，开拓了职业发展。
课程大纲
Hadoop的来源和动机
?传统大规模系统存在的问题
?对一种新的解决方案的需求
Hadoop基本概念
?Hadoop概述
?Hadoop分布式文件系统
?上机实验
?MapReduce工作原理
?上机实验
?Hadoop机群剖析
?Hadoop生态系统
编写MapReduce程序
?MapReduce流程
?剖析一个MapReduce程序
?基本MapReduceAPI 概念
?驱动代码
?Mapper
?Reducer
?Hadoop流API
?使用Eclipse进行快速开发
?新MapReduce API
集成Hadoop到现有工作流
?关系数据库管理系统
?存储系统
?利用Sqoop从关系型数据库系统中导入数据到Hadoop
?上机实验
?利用Flume导入实时数据到Hadoop
?使用FuseDFS和Hoop访问HDFS
Hadoop API深入探讨
?ToolRunner介绍
?使用MRUnit进行测试
?利用Combiners来减少中间数据
?使用Configure和Close方法来进行Map/Reduce设置和关闭
?编写Partitioner来优化负载平衡
?上机实验
?直接访问Hadoop分布式文件系统（HDFS）
?使用分布式缓存（Distributed Cache）
?上机实验
常见MapReduce算法
?Hadoop概述
?Hadoop分布式文件系统
?上机实验
?MapReduce工作原理
?上机实验
?如何利用其他Hadoop相关技术，包括Apache Hive， Apache Pig，Sqoop和Oozie 等
?满足解决实际数据分析问题的高级Hadoop API
使用Hive和Pig
?Hive基础
?Pig基础
实用开发技巧
?排序和搜索
?索引
?上机实验
?用Mahout进行机器学习
?Term Frequency – Inverse Document Frequency ?Word Co-Occurrence
?上机实验
使用Hive和Pig
?Hive基础
?Pig基础
?上机实验
实用开发技巧
?调试MapReduce代码
?使用LocalJobRunner模式进行轻松调试
?利用计数器来检索任务信息
?日志
?可分割文件格式
?如何确定最优的Reducer数目
?只使用Mapper的MapReduce任务
?上机试验
高级MapReduce编程
?定制Writables和WritableComparables
?使用SequenceFiles和Avro文件保存二进制数据
?创建InputFormats和OutputFormats
?上机实验
用MapReduce合并数据集
?在Map方的合并
?辅助排序在Reducer方的合并
图的操作
?图论简介
?用Hadoop表示图
?一个图算法的实现：单源最短路径
使用Oozie创建工作流
?使用Oozie的动机
?Oozie工作流定义格式
?上机实验
4 Hadoop apache 文档
https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/common/docs/r0.19.2/cn/
基于Hadoop的研究及性能分析
基于Hadoop的研究及性能分析 摘要 在大数据到来的今天，本文首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理。详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS 推测执行算法并对它们的性能进行分析。最后，分析了MapReduce 框架的通用二路连接算法 RSJ。为了提高性能，提出了一种基于DistributedCache 的改进算法，通过减少 mapper 输出的数据来达到优化的目的。 关键字：Hadoop MapReduce 性能算法
Abstract:In the era of big data, this paper introduces Hadoop, MapReduce and its core technology works.I have discussed the Hadoop speculative execution algorithms and SALS speculative execution algorithm and analyzed their performance.Finally, I analyzed the Common Road Join Algorithm in MapReduce framework.To improve performance, I propose an improved algorithm based DistributedCache by reducing the mapper output data to achieve optimization purposes. Key words:Hadoop; MapReduce; Performance;Algorithm
hadoop实验报告
基于hadoop的大规模文本处理技术实验专业班级：软件1102 学生姓名：张国宇 学号： Setup Hadoop on Ubuntu 11.04 64-bit 提示：前面的putty软件安装省略；直接进入JDK的安装。 1. Install Sun JDK<安装JDK> 由于Sun JDK在ubuntu的软件中心中无法找到，我们必须使用外部的PPA。打开终端并且运行以下命令： sudo add-apt-repository ppa:ferramroberto/java sudo apt-get update sudo apt-get install sun-java6-bin sudo apt-get install sun-java6-jdk Add JAVA_HOME variable<配置环境变量>: 先输入粘贴下面文字： sudo vi /etc/environment 再将下面的文字输入进去：按i键添加，esc键退出，X保存退出；如下图： export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26" Test the success of installation in Terminal<在终端测试安装是否成功>: sudo . /etc/environment
java –version 2. Check SSH Setting<检查ssh的设置> ssh localhost 如果出现“connection refused”，你最好重新安装 ssh（如下命令可以安装）： sudo apt-get install openssh-server openssh-client 如果你没有通行证ssh到主机，执行下面的命令： ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 3. Setup Hadoop<安装hadoop> 安装 apache2 sudo apt-get install apache2 下载hadoop： 1.0.4 解压hadoop所下载的文件包： tar xvfz hadoop-1.0.4.tar.gz 下载最近的一个稳定版本，解压。编辑/ hadoop-env.sh定义java_home “use/library/java-6-sun-1.6.0.26”作为hadoop的根目录： Sudo vi conf/hadoop-env.sh 将以下内容加到文件最后： # The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26
hadoop基本命令_建表-删除-导数据
HADOOP表操作 1、hadoop简单说明 hadoop 数据库中的数据是以文件方式存存储。一个数据表即是一个数据文件。hadoop目前仅在LINUX 的环境下面运行。使用hadoop数据库的语法即hive语法。（可百度hive语法学习） 通过s_crt连接到主机。 使用SCRT连接到主机，输入hive命令，进行hadoop数据库操作。 2、使用hive 进行HADOOP数据库操作
3、hadoop数据库几个基本命令 show datebases; 查看数据库内容; 注意：hadoop用的hive语法用“;”结束，代表一个命令输入完成。 usezb_dim; show tables;
4、在hadoop数据库上面建表； a1: 了解hadoop的数据类型 int 整型; bigint 整型，与int 的区别是长度在于int; int，bigint 相当于oralce的number型，但是不带小数点。 doubble 相当于oracle的numbe型,可带小数点； string 相当于oralce的varchar2(),但是不用带长度； a2: 建表，由于hadoop的数据是以文件有形式存放，所以需要指定分隔符。 create table zb_dim.dim_bi_test_yu3(id bigint,test1 string,test2 string)
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; --这里指定'\t'为分隔符 a2.1 查看建表结构: describe A2.2 往表里面插入数据。 由于hadoop的数据是以文件存在，所以插入数据要先生成一个数据文件，然后使用SFTP将数据文件导入表中。
hadoop学习课程介绍
云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间：2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台：20483828 课程咨询：1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群：306770165 费用： 第二期优惠特价：999元； 授课对象： 对大数据领域有求知欲，想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop，而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑） 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1，以企业实际应用为向导，进行知识点的深入浅出讲解； 2，从零起步，循序渐进，剖析每一个知识； 3，萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排： Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据；Google的三篇论文；围绕Hadoop形成的一系列的生态系统；各个子项目简要介绍)
1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉，在课程的学习中，由于命令不熟悉导致很多错误产生，所以特意增加一节linux基础课程，讲解一些常用的命令，对接下来的学习中做好入门准备； 02_Hadoop本地（单机）模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要对Hadoop 介绍，集中安装模式，如何在linux上面单机（本地）和伪分布模式安装Hadoop，对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告 1实验目的 在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群； 编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。 2实验环境 虚拟机：VMware 9 操作系统：ubuntu-12.04-server-x64（服务器版），ubuntu-14.10-desktop-amd64（桌面版）Hadoop版本：hadoop 1.2.1 Jdk版本：jdk-7u80-linux-x64 Eclipse版本：eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64 Hadoop集群：一台namenode主机master，一台datanode主机salve， master主机IP为10.5.110.223，slave主机IP为10.5.110.207。 3实验设计说明 3.1主要设计思路 在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用eclipse编写程序代码。实现大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。 3.2算法设计 该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map程序将输入读入后切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
Hadoop 集群基本操作命令-王建雄-2016-08-22
Hadoop 集群基本操作命令 列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help （注：一般手动安装hadoop大数据平台，只需要创建一个用户即可，所有的操作命令就可以在这个用户下执行；现在是使用ambari安装的dadoop大数据平台，安装过程中会自动创建hadoop生态系统组件的用户，那么就可以到相应的用户下操作了，当然也可以在root用户下执行。下面的图就是执行的结果，只是hadoop shell 支持的所有命令，详细命令解说在下面，因为太多，我没有粘贴。） 显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name （注：可能有些命令，不知道什么意思，那么可以通过上面的命令查看该命令的详细使用信息。例子： 这里我用的是hdfs用户。） 注：上面的两个命令就可以帮助查找所有的haodoop命令和该命令的详细使用资料。
创建一个名为 /daxiong 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /daxiong 查看名为 /daxiong/myfile.txt 的文件内容$ bin/hadoop dfs -cat /hadoop dfs -cat /user/haha/part-m-00000 上图看到的是我上传上去的一张表，我只截了一部分图。 注：hadoop fs <..> 命令等同于hadoop dfs <..> 命令（hdfs fs/dfs）显示Datanode列表 $ bin/hadoop dfsadmin -report
$ bin/hadoop dfsadmin -help 命令能列出所有当前支持的命令。比如： -report：报告HDFS的基本统计信息。 注：有些信息也可以在NameNode Web服务首页看到 运行HDFS文件系统检查工具(fsck tools) 用法：hadoop fsck [GENERIC_OPTIONS]
Hadoop命令大全
Hadoop命令大全 Hadoop配置： Hadoop配置文件core-site.xml应增加如下配置，否则可能重启后发生Hadoop 命名节点文件丢失问题：
1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoop fs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoop fs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output-dir 这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。 4、关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看 $ bin/hadoop job -history all output-dir 5、格式化一个新的分布式文件系统： $ bin/hadoop namenode -format 6、在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS： $ bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。 7、在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce： $ bin/start-mapred.sh bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves 文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。 8、在分配的NameNode上，执行下面的命令停止HDFS： $ bin/stop-dfs.sh bin/stop-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止DataNode守护进程。 9、在分配的JobTracker上，运行下面的命令停止Map/Reduce： $ bin/stop-mapred.sh bin/stop-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止TaskTracker守护进程。 10、启动所有 $ bin/start-all.sh 11、关闭所有 $ bin/stop-all.sh DFSShell 10、创建一个名为 /foodir 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir 11、创建一个名为 /foodir 的目录 $ bin/hadoop dfs -mkdir /foodir 12、查看名为 /foodir/myfile.txt 的文件内容 $ bin/hadoop dfs -cat /foodir/myfile.txt
hadoop入门学习资料大全
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60447-1-1.html
Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.360docs.net/doc/ff501046.html,/thread-60454-1-2.html HBase：权威指南
(完整版)hadoop常见笔试题答案
Hadoop测试题 一．填空题，1分（41空），2分（42空）共125分 1.(每空1分) datanode 负责HDFS数据存储。 2.(每空1分)HDFS中的block默认保存 3 份。 3.(每空1分)ResourceManager 程序通常与NameNode 在一个节点启动。 4.(每空1分)hadoop运行的模式有：单机模式、伪分布模式、完全分布式。 5.(每空1分)Hadoop集群搭建中常用的4个配置文件为：core-site.xml 、hdfs-site.xml 、mapred-site.xml 、yarn-site.xml 。 6.(每空2分)HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块 中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求。 7.(每空2分)一个HDFS集群包括两大部分，即namenode 与datanode 。一般来说，一 个集群中会有一个namenode 和多个datanode 共同工作。 8.(每空2分) namenode 是集群的主服务器，主要是用于对HDFS中所有的文件及内容 数据进行维护，并不断读取记录集群中datanode 主机情况与工作状态，并通过读取与写入镜像日志文件的方式进行存储。 9.(每空2分) datanode 在HDFS集群中担任任务具体执行角色，是集群的工作节点。文 件被分成若干个相同大小的数据块，分别存储在若干个datanode 上，datanode 会定期向集群内namenode 发送自己的运行状态与存储内容，并根据namnode 发送的指令进行工作。 10.(每空2分) namenode 负责接受客户端发送过来的信息，然后将文件存储位置信息发 送给client ，由client 直接与datanode 进行联系，从而进行部分文件的运算与操作。 11.(每空1分) block 是HDFS的基本存储单元，默认大小是128M 。 12.(每空1分)HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份，将每个Block至少复制到 3 个相互独立的硬件上，这样可以快速恢复损坏的数据。 13.(每空2分)当客户端的读取操作发生错误的时候，客户端会向namenode 报告错误，并 请求namenode 排除错误的datanode 后，重新根据距离排序，从而获得一个新的的读取路径。如果所有的datanode 都报告读取失败，那么整个任务就读取失败。14.(每空2分)对于写出操作过程中出现的问题，FSDataOutputStream 并不会立即关闭。 客户端向Namenode报告错误信息，并直接向提供备份的datanode 中写入数据。备份datanode 被升级为首选datanode ，并在其余2个datanode 中备份复制数据。 NameNode对错误的DataNode进行标记以便后续对其进行处理。 15.(每空1分)格式化HDFS系统的命令为：hdfs namenode –format 。 16.(每空1分)启动hdfs的shell脚本为：start-dfs.sh 。 17.(每空1分)启动yarn的shell脚本为：start-yarn.sh 。 18.(每空1分)停止hdfs的shell脚本为：stop-dfs.sh 。 19.(每空1分)hadoop创建多级目录（如：/a/b/c）的命令为：hadoop fs –mkdir –p /a/b/c 。 20.(每空1分)hadoop显示根目录命令为：hadoop fs –lsr 。 21.(每空1分)hadoop包含的四大模块分别是：Hadoop common 、HDFS 、
Hadoop 学习笔记
Hadoop 在Hadoop上运行MapReduce命令 实验jar：WordCount.jar 运行代码：root/……/hadoop/bin/hadoop jar jar包名称使用的包名称input(输入地址) output(输出地址) 生成测试文件：echo -e "aa\tbb \tcc\nbb\tcc\tdd" > ceshi.txt 输入地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input 输出地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output 将测试文件转入输入文件夹：Hadoop fs -put ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt 运行如下代码：hadoop jar /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/WordCount.jar WordCount /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output Hadoop架构 1、HDFS架构 2、MapReduce架构 HDFS架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 文件系统接口，给用户调用 2、NameNode --- 管理HDFS的目录树和相关的的文件元数据信息以及监控DataNode的状 态。信息以“fsimage”及“editlog”两个文件形势存放 3、DataNode --- 负责实际的数据存储，并将数据定期汇报给NameNode。每个节点上都 安装一个DataNode 4、Secondary NameNode --- 定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode （存储基本单位为block） MapReduce架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 提交MapReduce 程序并可查看作业运行状态 2、JobTracker --- 资源监控和作业调度 3、TaskTracker --- 向JobTracker汇报作业运行情况和资源使用情况（周期性），并同时接 收命令执行操作 4、Task --- (1)Map Task (2)Reduce Task ——均有TaskTracker启动 MapReduce处理单位为split，是一个逻辑概念 split的多少决定了Map Task的数目，每个split交由一个Map Task处理 Hadoop MapReduce作业流程及生命周期 一共5个步骤 1、作业提交及初始化。JobClient将作业相关上传到HDFS上，然后通过RPC通知JobTracker，
Hadoop最全面试题整理(附目录)
Hadoop面试题目及答案(附目录) 选择题 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的block 默认保存几份？ a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定 答案A 默认3 份 3.下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 答案D 分析：hadoop 的集群是基于master/slave 模式，namenode 和jobtracker 属于master，datanode 和tasktracker 属于slave，master 只有一个，而slave 有多个SecondaryNameNode 内存需求和NameNode 在一个数量级上，所以通常secondaryNameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker 和TaskTracker JobTracker 对应于NameNode，TaskTracker 对应于DataNode，DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的，JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。mapreduce 中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker 与TaskTracker。 1、JobClient 会在用户端通过JobClient 类将应用已经配置参数打包成jar 文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker 创建每一个Task（即MapTask 和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker 服务中去执行。 2、JobTracker 是一个master 服务，软件启动之后JobTracker 接收Job，负责调度Job 的每一个子任务task 运行于TaskTracker 上，并监控它们，如果发现有失败的task 就重新运行它。一般情况应该把JobTracker 部署在单独的机器上。 3、TaskTracker 是运行在多个节点上的slaver 服务。TaskTracker 主动与JobTracker 通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。TaskTracker 都需要运行在HDFS 的DataNode 上。 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 答案C Doug cutting 5. HDFS 默认Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 答案：B 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络c)磁盘IO d)内存 答案：C 磁盘 首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的pc 机，取代小型机及大型机。小型机和大型机
Hadoop学习路线之HDFS、Yarn、HBase组件-第五讲
Hadoop学习路线之HDFS、Yarn、HBase组件 来源：ITSTAR 一、上次课程复习 提几个要求： 1、仔细 2、对照视频和笔记，一步步操作和配置 二、免密码登录的原理和配置 步骤：ssh-keygen -t rsa ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@tanzhou111 三、Apache Hadoop的体系结构（重要） （一）HDFS的体系结构 1、主从结构：主节点：NameNode 从节点：DataNode SecondaryNameNode 2、NameNode (1)职责：管理HDFS 接收客户端请求，比如：上传文件、下载文件 维护文件的元信息（fsimage文件）和操作日志（edits文件） (2) 文件的元信息（fsimage文件）: 记录了数据块的位置信息 (*) 位置：/root/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name/current/fsimage***** (*) 二进制 (*) HDFS提供一个工具：image viewer ----> 转换成是一个文本文件（XML） (3) 操作日志文件：edits文件，记录客户端的所有操作 (*) 位置：/root/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name/current/edits**** (*) 二进制 (*) HDFS提供一个工具：edits viewer ----> 转换成是一个XML文件 hdfs oev -i edits_inprogress_0000000000000000006 -o ~/c.xml 操作：hdfs dfs -mkdir /input 日志：
hadoop基本操作指令
Hadoop基本操作指令 假设Hadoop的安装目录HADOOP_HOME为/home/admin/hadoop，默认认为Hadoop环境已经由运维人员配置好直接可以使用 启动与关闭 启动Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/stop-all.sh 文件操作 Hadoop使用的是HDFS，能够实现的功能和我们使用的磁盘系统类似。并且支持通配符，如*。 查看文件列表 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron 这样，我们就找到了hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件了。 我们也可以列出hdfs中/user/admin/aaron目录下的所有文件（包括子目录下的文件）。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -lsr /user/admin/aaron 创建文件目录 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下再新建一个叫做newDir的新目录。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -mkdir /user/admin/aaron/newDir 删除文件 删除hdfs中/user/admin/aaron目录下一个名叫needDelete的文件 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -rm /user/admin/aaron/needDelete 删除hdfs中/user/admin/aaron目录以及该目录下的所有文件
实验四;Hadoop数据库Hbase操作
实验报告 课程名称：Hadoop储存与运算指导教师：潘立武 姓名：孙纪龙 学号：2018021911 大数据1班组 教务处制
实验/训（） 实验/训题目：Hadoop数据库Hbase操作 学时：学分： 实验/训时间：2020 年4 月1 日实验/训地点：实验目的： 通过实验，掌握Hadoop数据库Hbase操作 实验内容： 第1关：实践题已完成 Hbase数据库的安装 第2关：实践题已完成 创建表 第3关：实践题已完成 添加数据、删除数据、删除表 实验步骤： 第一关Hbase数据库的安装 mkdir /app //创建文件 cd /opt //回到opt目录 ulimit -f 1000000 tar -zxvf hbase-2.1.1-bin.tar.gz -C /app //解压 echo $JAVA_HOME //查看jdk路径 vim /app/hbase-2.1.1/conf/hbase-env.sh
//翻到第二十八行，找到# export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/把前面的 # 删了、把/usr/java/jdk1.8.0/换成export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_111，wq保存cd //回到根目录 vim /app/hbase-2.1.1/conf//hbase-site.xml //进入编辑模式，输入下面代码
Hadoop大数据开发基础教学进度表
学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月
一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
Hadoop云计算实验报告
云计算实验报告Hadoop 云计算实验报告Hadoop 实验目的1在虚拟机上安装单机模式和集群；Ubuntu Hadoop编写一个用处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。Hadoop 实验环境2虚拟机：9VMware（桌面（服务器版），操作系统： -desktop--server-x64amd64ubuntu-14.10ubuntu-12.04 版）版本： 1.2.1hadoop Hadoop版本： x647u80-linuxJdk -jdk-版本：x86_64-gtk-jee-luna-SR2-linuxEclipse eclipse-，主机集群：一台主机，一台mastersalve datanodeHadoop namenode 。，主机为主机为master IP IP 10.5.110.22310.5.110.207slave 实验设计说明3 主要设计思路 3.1 eclipse编写程序代码。实现在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。算法设计 3.2 程序将输入读入后该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map处理，切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
实验文档1-部署Hadoop
Hadoop大数据技术实验资料airyqin Hadoop大数据管理与分析处理平台 部署实验手册 CentOS 6集群下部署Hadoop (Airy qin)
Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）启动两台虚拟客户机： 打开VMware Workstation10 打开之前已经安装好的虚拟机：HadoopMaster和HadoopSlave 出现异常，选择“否”进入
Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播） 如果之前没有打开过两个虚拟机，请使用“文件”->“打开”选项，选择之前的虚拟机安装包（在一体软件包里面的） 第1步 Linux系统配置 以下操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点上分别完整操作，都使用root用户，从当前用户切换root用户的命令如下： su root 输入密码：zkpk
Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播） 本节所有的命令操作都在终端环境，打开终端的过程如下图的Terminal菜单： 终端打开后如下图中命令行窗口所示。 1.拷贝软件包和数据包 将完整软件包“H adoop In Action Experiment”下的software包和sogou-data整体拖拽到HadoopMaster 节点的桌面上，并且在终端中执行下面的移动文件命令： mv ~/Desktop/software ~/
Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）mv ~/Desktop/sogou-data ~/ 1.1配置时钟同步 1.1.1 配置自动时钟同步 使用Linux命令配置 crontab -e 键入下面的一行代码： 输入i，进入插入模式 0 1 * * * /usr/sbin/ntpdate https://www.360docs.net/doc/ff501046.html, 1.1.2 手动同步时间 /usr/sbin/ntpdate https://www.360docs.net/doc/ff501046.html, 1.2配置主机名 1.2.1 HadoopMaster节点 使用gedit 编辑主机名 gedit /etc/sysconfig/network 配置信息如下，如果已经存在则不修改，将HadoopMaster节点的主机名改为master，即下面代码的第3行所示。 NETWORKING=yes #启动网络 NETWORKING_IPV6=no HOSTNAME=master #主机名 确实修改生效命令： hostname master 检测主机名是否修改成功命令如下，在操作之前需要关闭当前终端，重新打开一个终端： hostname 执行完命令，会看到下图的打印输入：