Hadoop现场演示与编程过程课件

Hadoop现场演示与编程过程本课程将带您深入了解Hadoop的实际应用，包括集群搭建、数据处理和编程实践。Hadoop介绍开源框架ApacheHadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大型数据集。最初由雅虎创建，于2011年成为Apache软件基金会的顶级项目。大数据处理Hadoop允许在集群上的数百甚至数千台机器上并行处理数据，能够高效地处理海量数据，解决传统数据库无法解决的问题。Hadoop架构概述NameNode管理HDFS文件系统，负责元数据的存储和维护，监控数据块的复制。DataNode存储实际的数据块，与NameNode通信，执行数据块的读写操作，并进行块复制。JobTracker负责管理MapReduce作业，调度和监控作业执行过程，分配任务给TaskTracker。TaskTracker运行MapReduce任务，执行Map和Reduce操作，与JobTracker通信汇报任务执行状态。HDFS文件系统分布式存储HDFS将数据存储在多个节点上，提高数据容错能力和可扩展性。层次化文件系统HDFS提供类似于传统文件系统的目录结构，方便用户管理和访问数据。数据块存储HDFS将文件分割成数据块，并将数据块存储在不同的节点上，以提高数据访问速度和可靠性。数据复制HDFS通过数据复制机制，将数据块复制到多个节点上，确保数据安全性和高可用性。HDFS文件操作与访问创建文件使用HDFS命令行工具或API创建新文件，例如hdfsdfs-putlocalfilehdfs://namenode:port/path/to/file。读取文件使用HDFS命令行工具或API读取文件内容，例如hdfsdfs-cathdfs://namenode:port/path/to/file。删除文件使用HDFS命令行工具或API删除文件，例如hdfsdfs-rmhdfs://namenode:port/path/to/file。重命名文件使用HDFS命令行工具或API重命名文件，例如hdfsdfs-mvhdfs://namenode:port/path/to/filehdfs://namenode:port/new/path/to/file。查看文件信息使用HDFS命令行工具或API获取文件信息，例如hdfsdfs-lshdfs://namenode:port/path/to/file。MapReduce编程模型11.Map阶段将输入数据分成键值对，每个键值对代表一个数据片段。22.Shuffle阶段对Map阶段生成的键值对进行排序和分组，将相同key的数据放到一起。33.Reduce阶段对每个key的所有value进行聚合操作，最终生成结果。MapReduce作业提交与执行1作业提交用户通过命令行或编程接口将MapReduce作业提交到YARN集群。2资源分配YARN负责资源管理，分配计算资源给MapReduce作业。3作业执行MapReduce任务被调度到集群中的节点，并根据数据进行并行计算。MapReduce编程实践:单词计数本节演示如何使用MapReduce编程模型实现单词计数。这是一个经典的MapReduce示例，展示了如何将数据拆分、并行处理，最后汇总结果。首先，我们将文本文件拆分成多个块，每个块由一个Map任务处理。每个Map任务对块中的单词进行计数，并输出一个键值对，键是单词，值是计数。然后，所有Map任务的输出被汇总到一个或多个Reduce任务中。每个Reduce任务接收所有相同键的键值对，并进行汇总，得到最终的单词计数结果。通过本节的实践，您可以深入了解MapReduce编程模型的工作原理，并掌握实现基本数据处理任务的技能。MapReduce编程实践:电影推荐系统使用MapReduce实现电影推荐系统，基于用户评分数据进行协同过滤。Map任务统计用户对电影的评分，Reduce任务计算电影之间的相似度。推荐系统根据电影相似度，为用户推荐与他们过去喜欢的电影相似的电影。MapReduce编程实践帮助理解大数据处理的原理和流程。电影推荐系统是一个典型的案例，展示如何使用MapReduce进行数据分析和挖掘。Hive简介数据仓库Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，提供SQL查询语言接口。数据分析Hive允许用户以SQL语言查询存储在Hadoop中的大数据，进行数据分析和统计。简化开发Hive使用类SQL查询语言，简化了Hadoop数据访问的复杂性，降低开发门槛。Hive数据模型Hive使用了一种类似于关系型数据库的表结构，但实际存储数据的是Hadoop的HDFS文件系统。Hive表可以分为外部表和内部表，外部表的数据存储在HDFS中，而内部表则将数据存储在Hive的元数据存储中。Hive支持多种数据类型，例如字符串、数字、日期和时间，以及自定义的数据类型。Hive使用SQL语言进行数据查询，并可以方便地与其他Hadoop生态系统组件集成。HiveSQL编程实践:数据导入与查询1创建外部表将数据源与Hive表关联，无需数据复制。2加载数据使用LOAD命令将数据加载到外部表。3数据查询使用SQL语句查询Hive表数据。Hive提供了便捷的数据导入方式，可以使用外部表将数据源与Hive表关联。通过LOAD命令将数据加载到外部表，并使用SQL语句进行查询。HiveSQL编程实践:复杂查询复杂查询通常涉及多表联接、聚合函数和子查询等高级操作。例如，我们可以根据用户的购买历史和商品信息，推荐用户可能感兴趣的商品。1子查询在主查询中嵌套查询，用于获取特定数据。2聚合函数计算数据摘要，例如求和、平均值、计数等。3多表联接组合来自多个表的行，以获取更全面的数据。HBase简介1NoSQL数据库HBase是一种基于列的NoSQL数据库,存储海量数据。2Hadoop生态HBase是Hadoop生态系统的一部分,提供高性能、可扩展的存储服务。3数据模型HBase数据模型基于键值对,类似于表格形式。4应用场景HBase广泛应用于实时数据分析、推荐系统等领域。HBase数据模型与架构HBase采用键值对存储，数据模型基于列族和列。数据以行键进行组织，每个行键可以包含多个列族。每个列族可以包含多个列，列可以存储不同的数据类型。HBase基于分布式架构，提供高可用性和扩展性，适用于大规模数据的存储和查询。HBaseCRUD实践1数据删除删除指定行或列2数据更新修改指定行或列的值3数据读取查询指定行或列的值4数据插入新增行或列HBase的CRUD操作是指创建（Create）、读取（Read）、更新（Update）和删除（Delete）操作。在实践中，我们将通过代码示例演示如何执行这些操作，并展示如何使用HBaseAPI与HBase数据库进行交互。Spark简介开源框架Spark是一个开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理。速度快Spark具有内存计算能力，比HadoopMapReduce快得多。应用广泛Spark在数据科学、机器学习和实时数据处理等领域得到广泛应用。SparkRDD编程1RDD简介RDD是Spark中的基本数据结构，表示一个不可变、可并行化的分布式数据集。2RDD操作RDD支持多种操作，包括转换操作（例如map、filter）和行动操作（例如reduce、collect）。3RDD编程示例我们将通过实际示例演示如何使用SparkRDD进行数据处理，例如单词计数和平均值计算。SparkDataFrame编程数据结构DataFrame是一个分布式、不可变的表结构，用于存储和处理数据。操作DataFrame支持多种操作，如选择、过滤、排序、分组、聚合和连接等。优化SparkDataFrame通过列式存储和优化引擎，提高了数据处理效率。应用DataFrame可用于各种场景，例如数据分析、机器学习、数据可视化等。SparkStreaming编程1实时数据处理连续的数据流2微批处理将数据流划分为小批次3容错机制保证数据处理的可靠性4窗口操作对数据流进行时间窗口的聚合SparkStreaming提供了一种高效、可扩展的实时数据处理框架，适用于各种应用场景，例如实时分析、实时监控、实时推荐等。Hadoop整合实践:实时数据分析Hadoop生态系统提供了丰富的工具和框架，用于处理海量数据，而实时数据分析是其关键应用领域之一。将Hadoop与实时数据流处理技术结合，可以实现对动态数据的实时监控、分析和预测。例如，通过Flume收集实时数据流，并将数据写入Kafka消息队列，然后使用SparkStreaming实时处理Kafka数据，并利用HBase存储分析结果。这种架构能够有效地处理高吞吐量的实时数据，并支持各种分析模型，如实时监控、事件预测等。Oozie工作流引擎Oozie简介Oozie是一个开源的ApacheHadoop工作流调度系统，它负责管理Hadoop作业的执行顺序和依赖关系。Oozie支持多种Hadoop作业类型，例如MapReduce、Hive、Pig、Sqoop和Spark等。工作流定义Oozie使用XML定义工作流，描述每个作业的执行顺序和依赖关系。Oozie提供了丰富的控制流操作，例如条件分支、循环和异常处理等。工作流可以根据时间调度或事件触发。Oozie编程实践:周报生成Oozie是一个基于工作流的调度系统，可以用于自动化Hadoop作业，并确保作业按预期顺序执行。它提供了一种简单且灵活的方式来构建和管理复杂的工作流程，并定期执行任务。在这个实践中，我们将学习如何使用Oozie构建一个生成周报的工作流程，并展示如何利用它来完成复杂任务的自动化流程。1定义工作流使用Oozie工作流语言描述周报生成步骤2配置作业设置作业依赖关系和执行时间3提交工作流将工作流提交到Oozie服务器执行该工作流程可以包含多个Hadoop任务，例如Hive查询、MapReduce作业、Shell脚本等等，并通过Oozie协调执行顺序和依赖关系。最终，该工作流程将生成一份包含各种数据的周报，例如销售数据、网站访问量、用户行为分析等等。通过Oozie，我们可以轻松地自动化这个过程，并确保周报准时生成，为业务决策提供可靠的数据支撑。Flume简介数据采集框架Flume是一个分布式、可靠的、高性能数据采集框架，用于收集、聚合和移动大量日志数据，并将其传送到Hadoop等数据仓库。实时数据流Flume支持实时数据收集，并能够处理大量数据流，适用于各种大数据应用场景。灵活配置Flume提供了丰富的配置选项，可以根据不同的数据源和目标，定制数据采集流程。Flume采集实践1数据源配置配置FlumeAgent以连接到各种数据源，例如文件、数据库、消息队列等。2数据采集FlumeAgent从数据源中提取数据，并根据配置进行预处理和转换。3数据传输FlumeAgent通过不同的通道将数据传输到目标存储系统，例如HDFS、HBase或Kafka。Kafka简介消息队列Kafka是一个分布式、高吞吐量、低延迟的消息队列系统。架构设计Kafka采用发布-订阅模式，支持分区、复制和数据持久化。数据流消息生产者将数据发布到Kafka主题，消费者订阅主题以接收数据。Kafka消息队列实践创建主题使用Kafka命令行工具或API创建一个新的主题，定义分区数量和副本因子。主题是消息的容器，就像数据库中的表一样。生产者发送消息编写生产者程序，将数据封装成消息并发送到指定的主题。生产者可以是任何应用程序，例如日志收集器或数据采集器。消费者接收消息编写消费者程序，订阅感兴趣的主题，并从Kafka集群中读取消息。消费者可以是任何应用程序，例如数据分析引擎或实时处理系统。消息消费模式消费者可以采用不同的消费模式，例如“手动提交”或“自动提交”，以控制消息的消费和确认机制。Sqoop简介数据迁移工具Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据迁移的工具，支持增量数据导入，可用于将数据库中的数据导入到HDFS或Hive中。数据迁移模式Sqoop支持多种数据迁移模式，例如全量导入、增量导入、导出、连接器等等，满足不同场景的需求。连接器