Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会维护，专为处理和存储大规模数据集（大数据）而设计。它最初由Doug Cutting和Mike Cafarella开发，灵感来源于Google的两篇论文：《Google File System》和《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》。Hadoop的核心优势在于其高度可扩展性、容错性和成本效益，使得它成为大数据处理领域的基石。

下面详细解析Hadoop的各个方面：

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）

       HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个高度容错性的分布式文件系统，旨在运行在低成本的硬件设备上。HDFS的设计理念是“一次写入，多次读取”，特别适合大规模数据集的存储。

• 架构：HDFS采用主/从（Master/Slave）架构，其中NameNode作为主节点管理文件系统的元数据（文件名、文件位置等），而DataNodes作为从节点负责实际存储数据块。每个文件会被分割成固定大小的块（默认64MB），并复制到多个DataNode上，通常复制因子为3，以确保数据的高可用性和容错性。
• 数据复制策略：第一个副本放置在客户端所在节点或随机节点，第二个副本放置在不同机架的节点上，第三个副本则位于与第二个副本相同机架的另一个节点上，以此来优化数据访问速度和容错能力。

2. MapReduce核心分布式计算模型

        MapReduce是Hadoop中最核心的分布式计算模型，它是一种编程范式，允许开发者在分布式系统上处理和生成大数据集。MapReduce的概念最早由Google提出，并在Apache Hadoop项目中得到实现和广泛应用。以下是关于MapReduce的详细解释：

基本概念

        MapReduce的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。这两个阶段分别对应两个用户自定义的函数：map() 和 reduce()。

• Map阶段：此阶段负责接收输入数据集并对数据进行初步处理。它将输入数据切分成多个小块（Splits），每个Split由一个Map任务处理。Map任务对每条记录执行用户定义的map()函数，产生一系列的中间键值对（Intermediate Key-Value Pairs）。

• Shuffle & Sort阶段：在Map和Reduce阶段之间，有一个重要的步骤称为Shuffle（洗牌）和Sort（排序）。在这个阶段，Map任务产生的中间键值对会被按照键进行排序、分区，并且可能需要在网络上传输到相应的Reduce任务节点。

• Reduce阶段：Reduce任务负责接收来自各个Map任务的特定键的所有值，对它们进行聚集操作（例如求和、平均、最大值等）。用户定义的reduce()函数会对相同键的所有值进行迭代处理，生成最终的输出键值对。

关键特性

• 并行处理：Map和Reduce任务可以在Hadoop集群中的多个节点上并行执行，大大加快了数据处理的速度。
• 容错性：Hadoop MapReduce框架自动处理任务失败的情况，通过重新执行失败的任务来保证计算的完整性。
• 扩展性：可以通过向集群添加更多的节点来线性地扩展计算能力，处理更大的数据集。
• 资源管理：在Hadoop 2.x及之后的版本中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责集群资源的管理和调度，使得MapReduce作业能够更高效地与其他计算框架共享资源。

使用场景

       MapReduce适用于处理大规模离线数据，如日志分析、网页索引构建、数据统计分析等场景。它尤其适合那些可以被分解为大量独立操作的任务，但对实时性要求不高的情况。

缺点与限制

     尽管MapReduce非常强大，但它也有一定的局限性：

• 延迟较高：由于数据处理流程涉及多次磁盘I/O和网络传输，MapReduce不适合低延迟或实时处理需求。
• 编程模型限制：所有的计算都必须能够表达为Map和Reduce操作，这在处理某些复杂计算逻辑时可能会显得笨拙。
• 资源消耗：在处理大量小文件时，MapReduce可能会因为启动大量任务而导致较高的资源开销。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）

       YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目中的一个关键组件，它作为从Hadoop 2.x版本开始引入的资源管理系统，彻底改变了Hadoop的工作方式，特别是对于如何管理集群资源以及运行各种类型的应用程序。YARN的设计目标是为了提高Hadoop的灵活性和通用性，使其不仅仅局限于批处理作业，还能支持流处理、交互式查询、机器学习等多种计算框架。

核心架构

       YARN架构分为几个关键组件，这些组件协同工作，提供了动态、可伸缩的资源管理能力：

1. ResourceManager (RM): 负责整个集群的资源管理和分配。它是集群的中心管理者，接收来自各个应用的资源请求，并基于容量调度器（Capacity Scheduler）或公平调度器（Fair Scheduler）策略决定如何分配资源给各个应用程序。

2. NodeManager (NM): 部署在每个节点上，负责容器管理与监控，以及向ResourceManager报告本节点的资源使用情况和健康状况。容器是YARN中资源抽象的基本单位，包括CPU、内存等。

3. ApplicationMaster (AM): 每个应用程序在运行时会启动一个ApplicationMaster实例，负责向ResourceManager协商资源，并与NodeManager通信来启动和监控该应用的具体任务（比如MapReduce任务、Spark executor等）。ApplicationMaster是特定于应用程序的，了解如何运行和管理该类型的应用。

4. Client: 提交应用程序到ResourceManager的客户端。它还负责监控应用程序的状态，并在应用程序完成后获取其输出。

工作流程

1. 应用提交：客户端向ResourceManager提交应用的资源请求。
2. 资源分配：ResourceManager为应用分配一个ApplicationMaster，并在某个NodeManager上启动它。
3. 任务调度：ApplicationMaster进一步向ResourceManager请求具体任务所需的资源，ResourceManager根据当前集群资源状况分配容器。
4. 任务执行：ApplicationMaster与对应的NodeManager通信，指示其在分配的容器中启动任务。
5. 监控与状态更新：ApplicationMaster监控所有任务的执行进度，并向ResourceManager报告应用状态。同时，NodeManager也定期向ResourceManager发送心跳，报告容器状态。
6. 应用完成：当所有任务执行完毕，ApplicationMaster通知ResourceManager，然后关闭自己并释放资源。

优势

• 灵活性：YARN允许多种计算框架共存于同一集群中，不再局限于MapReduce。
• 高效资源利用：通过细粒度的资源分配和动态调整，提高了集群资源的利用率。
• 可扩展性：设计上支持大规模集群，容易横向扩展以处理更多数据和运行更多应用程序。
• 故障恢复：提供快速故障检测和恢复机制，确保应用程序的高可用性。

YARN的引入，使得Hadoop生态系统更加健壮，为大数据处理提供了更强大的支撑平台。 

4. Hadoop生态系统

       Hadoop生态系统是一个围绕Apache Hadoop核心组件（主要包括HDFS、MapReduce和YARN）构建起来的庞大而多样化的工具和框架集合，旨在解决大数据处理、存储、分析、管理和访问的各种需求。以下是一些关键组件和工具的概述：

核心组件

1. HDFS (Hadoop Distributed File System): 一个高度容错性的分布式文件系统，设计用于运行在商用硬件上。它将大文件分割成块并存储在不同的节点上，同时保持多个副本以确保数据的可靠性和高可用性。

2. MapReduce: 一个分布式计算框架，允许在大量计算节点上并行处理大规模数据集。它将数据处理任务分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约），非常适合批处理任务。

3. YARN (Yet Another Resource Negotiator): Hadoop 2.x版本引入的资源管理器，它分离了资源管理与任务调度/监控，使Hadoop能够支持多种计算框架，而不仅仅是MapReduce。

重要工具和框架

1. Hive: 提供了一种类似SQL的查询语言（HQL），允许用户对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析，适合大数据仓库应用。

2. Pig: 是一种数据流语言，设计用于处理大规模数据集，通过其Pig Latin脚本语言，用户可以编写复杂的数据转换和分析任务。

3. HBase: 是一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，建立在HDFS之上，适合随机读写访问和实时查询。

4. ZooKeeper: 一个分布式的、开放源码的协调服务，提供配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等功能，常作为其他组件的依赖。

5. Spark: 虽然不是Hadoop直接的组成部分，但常与Hadoop生态系统集成使用，提供了一个更快、更通用的数据处理框架，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种计算模型。

6. Flume: 一个高可用、高可靠的系统用于收集、聚合和移动大量日志数据到HDFS或其他存储系统中。

7. Sqoop: 用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输数据，支持批量导入导出操作。

8. Oozie: 一个工作流调度系统，用于管理Hadoop作业的执行顺序，支持定时执行、依赖管理和错误处理。

9. Kafka: 虽然是一个独立的项目，但在Hadoop生态系统中常用于构建实时数据管道，作为高吞吐量的分布式消息系统。

10. Ambari: 一个用于管理和监控Hadoop集群的工具，提供了Web UI用于配置、管理和监控Hadoop生态系统中的各种服务。

5. 应用场景

        Hadoop作为一个强大的大数据处理平台，其应用场景广泛且多样，涵盖了众多行业和领域。以下是一些典型的Hadoop应用场景：

（1）. 在线旅游和电子商务

• 全球众多在线旅游网站（如Expedia）利用Hadoop处理和分析用户行为数据，优化搜索排名，个性化推荐旅行套餐，以及进行市场趋势分析。
• 电商平台（如eBay）使用Hadoop处理海量交易数据，进行用户行为分析、库存管理、价格优化以及销售预测。

（2）. 移动数据分析

• Hadoop用于处理和分析来自智能手机的大量数据，包括用户行为、应用使用情况、位置服务等，帮助电信运营商优化网络性能、设计定制化服务和广告投放策略。

（3）. 金融服务

• 金融机构运用Hadoop处理交易数据，进行风险评估、欺诈检测、信用评分以及市场趋势分析。
• 银行和保险公司使用Hadoop进行大规模数据的ETL（抽取、转换、加载）处理，构建数据仓库和数据湖。

（4）. 社交媒体和内容平台

• 社交媒体公司利用Hadoop分析用户生成的内容、情感分析、趋势预测以及进行推荐系统的优化。
• 视频和内容分享平台使用Hadoop处理视频转码、内容分类和用户行为分析，以提升用户体验。

（5）. 能源与公共事业

• 能源公司（如Chevron）利用Hadoop进行地质数据的分析，辅助油气勘探和开采决策。
• 公用事业公司（如Opower）使用Hadoop分析用户电表数据，提供节能建议和预测性维护服务。

（6）. 医疗健康

• 医疗机构和研究机构利用Hadoop处理和分析电子病历、基因组数据，支持疾病研究、药物开发和个性化医疗。

（7）. 广告技术和市场营销

• 广告公司利用Hadoop分析用户浏览习惯、点击流数据，进行精准营销和广告效果评估。

（8）. 政府和公共部门

• 政府机构使用Hadoop整合和分析跨部门数据，进行人口统计分析、城市规划、公共安全监测等。

（9）. 物联网(IoT)和传感器数据

• Hadoop处理来自智能设备和传感器的大量数据，用于预测性维护、能耗管理、环境监测等。

（10）. 科研和学术

• 在科学研究中，Hadoop帮助处理天文观测、气候模拟、粒子碰撞实验等产生的庞大数据集，加速科学发现。

       这些应用场景展示了Hadoop在处理大数据挑战方面的灵活性和强大能力，无论是数据存储、处理还是分析，Hadoop都能提供强大的支持。随着技术的进步和行业需求的增长，Hadoop的应用范围预计还会继续扩大。

6. 优缺点

优点：

• 高扩展性：容易横向扩展，支持处理PB级数据。
• 容错性强：通过数据复制和故障恢复机制保证数据安全。
• 成本效益：可在低成本硬件上运行，减少投入成本。
• 易于编程：MapReduce模型简化了分布式编程。

缺点：

• 低延迟问题：Hadoop更擅长批处理，对于实时或低延迟要求的处理不够理想。
• 小文件问题：处理大量小文件时效率较低。
• 复杂性：维护和管理一个Hadoop集群可能需要专门的技术团队。

      Hadoop通过其强大的数据存储和处理能力，成为了大数据时代的重要基础设施，不断推动着数据驱动的决策制定和业务创新。

社区版和商业版

       Hadoop 发行版本分为开源 社区版 和 商业版 。 社区版是指由 Apache 软件基金会维护的版本，是官方维护的版本体系。

社区版

Apache Hadoophttps://hadoop.apache.org/

商业版

        商业版Hadoop是指由第三方商业公司在社区版Hadoop基础上进行了一些修

改、整合以及各个服务组件兼容性测试而发行的版本，比较著名的有 cloudera

的 CDH 、mapR、hortonWorks 等

Open Source & Open Standards | Clouderahttps://www.cloudera.com/open-source.html

分支发展

       Hadoop 的版本很特殊，是由多条分支并行的发展着。大的来看分为 3 个大 的系列版本：1.x、2.x、3.x。

       Hadoop1.0 由一个分布式文件系统 HDFS 和一个离线计算框架 MapReduce 组

成。架构落后，已经淘汰。

       Hadoop 2.0 则包含一个分布式文件系统 HDFS，一个资源管理系统 YARN 和一

个离线计算框架 MapReduce。相比于 Hadoop1.0，Hadoop 2.0 功能更加强大，且

具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。

       Hadoop 3.0 相比之前的 Hadoop 2.0 有一系列的功能增强。目前已经趋于稳

定，可能生态圈的某些组件还没有升级、整合完善。

1、集群简介

NameNode

DataNode

SecondaryNameNode

ResourceManager

NodeManager

Standalone mode（独立模式）

Pseudo-Distributed mode（伪分布式模式）

Cluster mode（群集模式）

node1   NameNode          DataNode               ResourceManager

node2    DataNode         NodeManager         SecondaryNameNode

node3    DataNode         NodeManager

（2）、修改各个虚拟机主机名

       Linux中修改配置文件会频繁使用到vim这个工具，如果不会使用的可以点击下面的链接跳转到vim工具的认识和基础使用。Linux中vim编辑器的使用方法及命令详解_使用vim工具编写程序并显示行号,保存为文件txt-CSDN博客文章浏览阅读1.4w次，点赞14次，收藏63次。文章目录Vim编辑器的使用Vi简述vim的三种模式概述转换方式文本编辑1. 命令行模式功能键2.底行模式功能键上机任务：vi编辑器Vim编辑器的使用Vi简述Linux 提供了一系列功能强大的编辑器，如 vi 和 Emacs 。 vi 是 linux 系统的第一个全屏幕交互式编辑器。vim是vi的强化版本，完全兼容vi操作。vim的一般使用方法：# vim filepath //如..._使用vim工具编写程序并显示行号,保存为文件txthttps://blog.csdn.net/Sevel7/article/details/105189768

vi /etc/hostname
node1

reboot #重启 

node 2 node 3 执行相同操作。

（3）、修改主机名和 IP 的映射关系

        修改node1、node2、node3的hosts文件，添加以下几项映射关系。

vi /etc/hosts

172.16.10.129 node1
172.16.10.130 node2
172.16.10.131 node3

node1

/etc/init.d/network restart

测试：

node1：

node2：

node3：

测试映射关系没问题，进行下一步。

（4）、关闭防火墙

#查看防火墙状态
systemctl status firewalld.service
#关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service
#关闭防火墙开机启动
systemctl disable firewalld.service

（5）、配置 ssh 免登陆

ssh-keygen -t rsa （一直回车）
执行完这个命令后，会生成两个文件 id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

将公钥拷贝到要免密登陆的目标机器上
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
ssh-copy-id node3

拷贝过程中首先会出现要求你输入yes确认，然后输入拷贝目标主机的ssh密码，输入完成后回车即可

yum install ntpdate
ntpdate cn.pool.ntp.org

date

      因为多台服务器，你没必要i同时三台输入命令，查看系统时间，所以一般对上分钟就没多大问题。

node1：

4、JDK 环境安装

卸载虚拟机自带的 JDK

注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。

[root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps

rpm -qa ：查询所安装的所有 rpm 软件包

  grep -i ：忽略大小写

xargs -n1 ：表示每次只传递一个参数

rpm -e –nodeps ：强制卸载软件

上传 jdk

jdk-8u241-linux-x64.tar.gz   #资源在我主页资源中自行查找

创建目录

Linux常用命令：

Linux mkdir命令教程：如何创建目录(附实例详解和注意事项)_创建目录,mkdir.未定义标识符要怎么办?-CSDN博客https://blog.csdn.net/u012964600/article/details/136169415node1、2、3都要创建。

Mkdir -p /export/server

解压 jdk

tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /export/server

将 java 添加到环境变量中

先在node1配置，配置完成后使用scp命令同步到node2和node3即可。

vim /etc/profile.d/my_env.sh

#在文件最后添加
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

#刷新配置（会跟随profile.d文件同步刷新）

source /etc/profile

java -version

5、Hadoop 重新编译

6、Hadoop 安装包目录结构

bin ： Hadoop 最基本的管理脚本和使用脚本的目录 ，这些脚本是 sbin 目录 下管理脚本的基           础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用 Hadoop。

etc ： Hadoop 配置文件所在的目录 ，包括 core-site,xml、hdfs-site.xml、 mapred-site.xml               等从 Hadoop1.0 继承而来的配置文件和 yarn-site.xml 等

include ：对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在 lib 目录中）， 这些头文件均是                  用 C++定义的，通常用于 C++程序访问 HDFS 或者编写 MapReduce 程序。

lib ：该目录包含了 Hadoop 对外提供的编程动态库和静态库，与 include 目录中的头文件结           合使用。

libexec ：各个服务对用的 shell 配置文件所在的目录，可用于配置日志输 出、启动参数（比                  如 JVM 参数）等基本信息。

sbin ： Hadoop 管理脚本所在的目录 ，主要包含 HDFS 和 YARN 中各类服务的 启动/关闭脚             本 。

share ： Hadoop 各个模块编译后的 jar 包所在的目录，官方自带示例 。

7、解压Hadoop3.3.0

将Hadoop上传到/exprot/server路径下，在此路径解压。

tar -zxvf hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz 

删除安装包。

给Hadoop-3.3.0目录赋予权限

chmod -R 777 hadoop-3.3.0/

8、Hadoop 配置文件修改

（1）、hadoop-env.sh

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
#文件最后添加
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

编辑hadoop-env.sh文件，修改并添加上述参数。

vim hadoop-env.sh

:wq  #保存退出

（2）、core-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop

vim core-site.xml

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node1:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/data/hadoop-3.3.0</value>
</property>
<!-- 设置 HDFS web UI 用户身份 -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- 整合 hive -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>

:wq  #保存退出

（3）、hdfs-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop

vim hdfs-site.xml

<!-- 指定 secondarynamenode 运行位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>node2:50090</value>
</property>

:wq  #保存退出

（4）、mapred-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop

vim mapred-site.xml

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

（5）、yarn-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop

vim yarn-site.xml

<!-- 指定 YARN 的主角色（ResourceManager）的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
</property>
<!-- NodeManager 上运行的附属服务。需配置成 mapreduce_shuffle，才可运行 MapReduce
程序默认值："" -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 开启日志聚集 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置 yarn 历史服务器地址 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 保存的时间 7 天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>

:wq  #保存退出

（6）、workers

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop

vim workers 

node1
node2
node3

:wq  #保存退出

9． scp 同步安装包

cd /export/server
scp -r hadoop-3.3.0 root@node2:$PWD
scp -r hadoop-3.3.0 root@node3:$PWD

10． Hadoop 环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

source /etc/profile

Hadoop 集群启动

初始-格式化

hadoop namenode -format

Hadoop 体验

hadoop fs -mkdir -p /test/input     #创建一个目录
hadoop fs -put /root/somewords.txt /test/input   #上传文件到这个目录

cd /export/servers/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
vim mapred-site.xml

cd /export/servers/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
scp -r mapred-site.xml node2:$PWD
scp –r mapred-site.xml node3:$PWD

mapred --daemon start historyserver

mapred --daemon stop historyserver