hadoop 課件教學(xué)課件

HadoopPPT課件目錄Hadoop簡(jiǎn)介Hadoop核心技術(shù)Hadoop安裝與配置Hadoop編程實(shí)踐Hadoop性能優(yōu)化Hadoop安全與可靠性01Hadoop簡(jiǎn)介PartHadoop起源與發(fā)展起源Hadoop起源于2002年，作為ApacheLucene項(xiàng)目的一個(gè)子項(xiàng)目Nutch的子項(xiàng)目。發(fā)展隨著數(shù)據(jù)量的增長，Hadoop逐漸發(fā)展成為一個(gè)獨(dú)立的生態(tài)系統(tǒng)，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。HDFS和MapReduce是Hadoop的核心組件，用于存儲(chǔ)和計(jì)算大數(shù)據(jù)。除了核心組件外，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)還包括許多其他組件，如Hive、HBase、Spark等，這些組件提供了更高級(jí)的大數(shù)據(jù)處理功能。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)組件Hadoop核心組件Hadoop應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉庫Hadoop可以作為數(shù)據(jù)倉庫的補(bǔ)充，處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法處理的大規(guī)模數(shù)據(jù)。金融分析Hadoop可以用于金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資策略建議。機(jī)器學(xué)習(xí)Hadoop可以用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，通過分布式計(jì)算實(shí)現(xiàn)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)。社交媒體分析Hadoop可以用于分析社交媒體數(shù)據(jù)，提供對(duì)用戶行為和趨勢(shì)的深入洞察。02Hadoop核心技術(shù)PartHDFS分布式文件系統(tǒng)HDFS是Hadoop的核心組件之一，它提供了一個(gè)高度可靠、可擴(kuò)展的分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，能夠存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)并支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行處理。HDFS采用主從架構(gòu)，由一個(gè)NameNode和多個(gè)DataNode組成。NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，而DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)塊。HDFS具有高容錯(cuò)性，能夠自動(dòng)將數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)節(jié)點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余和故障轉(zhuǎn)移。MapReduce是Hadoop中用于處理和生成大數(shù)據(jù)集的編程模型，它將大數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為多個(gè)小任務(wù)，并在集群中并行執(zhí)行。Map階段處理輸入數(shù)據(jù)并產(chǎn)生一系列中間鍵值對(duì)，Reduce階段則對(duì)中間鍵值對(duì)進(jìn)行匯總，得到最終結(jié)果。MapReduce框架自動(dòng)處理任務(wù)的分發(fā)、執(zhí)行、跟蹤和結(jié)果收集等操作，使得開發(fā)人員可以專注于編寫處理數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)邏輯。MapReduce計(jì)算框架YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop中用于管理和調(diào)度應(yīng)用程序的資源管理系統(tǒng)。YARN將資源管理和作業(yè)調(diào)度分離，使得資源管理和調(diào)度更加靈活和高效。YARN提供了應(yīng)用程序管理器（AppMaster）和節(jié)點(diǎn)管理器（NodeManager）兩個(gè)組件，分別負(fù)責(zé)應(yīng)用程序的資源分配和節(jié)點(diǎn)的資源管理。YARN資源管理系統(tǒng)Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，它提供了數(shù)據(jù)查詢和分析功能。Hive支持類似于SQL的查詢語言（HiveQL），使得數(shù)據(jù)分析師可以方便地查詢和分析大數(shù)據(jù)集。Hive還提供了數(shù)據(jù)倉庫的基本功能，如數(shù)據(jù)分區(qū)、索引、視圖和數(shù)據(jù)匯總等。Hive數(shù)據(jù)倉庫工具HBase是一個(gè)基于Hadoop的分布式、可伸縮、高可靠性的列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫。HBase提供了高性能的隨機(jī)讀/寫訪問能力，并支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。HBase采用列存儲(chǔ)方式，將數(shù)據(jù)按列存儲(chǔ)并壓縮，以提高存儲(chǔ)效率和查詢性能。HBase還提供了豐富的API接口，支持多種編程語言訪問。HBase分布式數(shù)據(jù)庫03Hadoop安裝與配置Part準(zhǔn)備硬件和操作系統(tǒng)環(huán)境配置文件修改初始化集群?jiǎn)?dòng)和停止集群配置環(huán)境變量下載并解壓Hadoop軟件根據(jù)Hadoop的硬件和操作系統(tǒng)要求，準(zhǔn)備相應(yīng)的服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。從Hadoop官方網(wǎng)站或可信的開源軟件倉庫下載Hadoop軟件包，并解壓到相應(yīng)的目錄。設(shè)置Hadoop相關(guān)的環(huán)境變量，如HADOOP_HOME、PATH等，以便在命令行中訪問Hadoop的相關(guān)命令。根據(jù)實(shí)際需求修改Hadoop的配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml等。運(yùn)行Hadoop提供的腳本文件，如start-all.sh或hdfs-format.sh，以初始化集群。根據(jù)需要啟動(dòng)和停止Hadoop集群的各個(gè)組件。Hadoop安裝步驟Hadoop配置文件詳解core-site.xml核心配置文件，用于設(shè)置Hadoop集群的基本屬性，如文件系統(tǒng)的默認(rèn)名稱節(jié)點(diǎn)、資源管理器的地址等。yarn-site.xmlYARN配置文件，用于設(shè)置YARN的相關(guān)屬性，如資源管理器的地址等。hdfs-site.xmlHDFS配置文件，用于設(shè)置HDFS的相關(guān)屬性，如數(shù)據(jù)塊大小、副本因子等。mapred-site.xmlMapReduce配置文件，用于設(shè)置MapReduce的相關(guān)屬性，如作業(yè)隊(duì)列管理器的地址等。將Hadoop的所有組件安裝在同一臺(tái)服務(wù)器上，適用于開發(fā)和測(cè)試環(huán)境。單機(jī)部署將Hadoop的各個(gè)組件安裝在不同的服務(wù)器上，模擬分布式環(huán)境，適用于小規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境。偽分布式部署將Hadoop的各個(gè)組件分布在多臺(tái)服務(wù)器上，實(shí)現(xiàn)真正的分布式計(jì)算，適用于大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境。全分布式部署Hadoop集群部署方案04Hadoop編程實(shí)踐PartHadoop編程模型基于SQL的模型，提供了一種更簡(jiǎn)單、更直觀的方式來處理大數(shù)據(jù)，適合數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家使用。Hive模型Hadoop的核心模型，通過將大數(shù)據(jù)問題分解為多個(gè)小任務(wù)，然后對(duì)小任務(wù)進(jìn)行分布式處理，最后將結(jié)果匯總得到最終結(jié)果。MapReduce模型基于RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）的模型，支持更豐富的編程接口，如DataFrame和DataSetAPI，具有更好的實(shí)時(shí)處理能力。Spark模型Hadoop編程語言選擇JavaHadoop的主要編程語言，擁有豐富的生態(tài)系統(tǒng)和文檔支持。Python通過PyDoop、PyArrow等庫，Python也可以用于Hadoop編程。Python具有簡(jiǎn)潔的語法和豐富的數(shù)據(jù)處理庫。Scala與Java類似，但語法更簡(jiǎn)潔，適合開發(fā)復(fù)雜的分布式系統(tǒng)。WordCount經(jīng)典的MapReduce程序，用于統(tǒng)計(jì)文本中每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。PageRank用于計(jì)算網(wǎng)頁的排名，通過Hadoop可以處理大規(guī)模的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。K-meansclustering用于數(shù)據(jù)聚類的算法，通過Hadoop可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。Hadoop編程示例05Hadoop性能優(yōu)化Part1423硬件性能優(yōu)化存儲(chǔ)性能優(yōu)化使用高速的存儲(chǔ)設(shè)備，如SSD，以提高I/O性能。網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化增加網(wǎng)絡(luò)帶寬，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)配置，減少網(wǎng)絡(luò)延遲。計(jì)算性能優(yōu)化使用高性能的CPU和足夠的內(nèi)存，以滿足Hadoop的計(jì)算需求。節(jié)點(diǎn)間通信優(yōu)化優(yōu)化Hadoop集群中的節(jié)點(diǎn)間通信，減少通信延遲。軟件參數(shù)調(diào)優(yōu)MapReduce參數(shù)調(diào)優(yōu)根據(jù)實(shí)際任務(wù)需求，調(diào)整Map和Reduce階段的參數(shù)，如mapred.map.tasks、mapred.reduce.tasks等。HDFS參數(shù)調(diào)優(yōu)調(diào)整HDFS的參數(shù)，如dfs.block.size、dfs.replication等，以優(yōu)化存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)可靠性。YARN參數(shù)調(diào)優(yōu)針對(duì)資源管理和任務(wù)調(diào)度，調(diào)整YARN的參數(shù)，如yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay等。其他組件參數(shù)調(diào)優(yōu)根據(jù)實(shí)際使用的其他Hadoop組件（如HBase、Hive等），調(diào)整相關(guān)參數(shù)以優(yōu)化性能。采用合適的任務(wù)調(diào)度策略，如公平調(diào)度、容量調(diào)度等，以實(shí)現(xiàn)集群負(fù)載均衡。任務(wù)調(diào)度策略盡量提高數(shù)據(jù)本地性，減少數(shù)據(jù)傳輸開銷，提高數(shù)據(jù)處理效率。數(shù)據(jù)本地性根據(jù)集群負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配，避免資源浪費(fèi)或過度競(jìng)爭(zhēng)。資源動(dòng)態(tài)調(diào)整定期檢查集群健康狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理性能瓶頸和故障節(jié)點(diǎn)。集群健康監(jiān)測(cè)與維護(hù)集群負(fù)載均衡06Hadoop安全與可靠性PartSTEP01STEP02STEP03Hadoop安全機(jī)制用戶身份認(rèn)證通過設(shè)置不同的訪問權(quán)限和角色，對(duì)Hadoop集群中的數(shù)據(jù)和資源進(jìn)行精細(xì)控制。訪問控制數(shù)據(jù)加密對(duì)存儲(chǔ)在集群中的數(shù)據(jù)和傳輸中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，防止數(shù)據(jù)泄露和竊取。Hadoop提供Kerberos安全認(rèn)證機(jī)制，確保用戶身份的合法性和保密性。通過設(shè)置多個(gè)副本，確保數(shù)據(jù)在發(fā)生故障時(shí)能夠快速恢復(fù)。數(shù)據(jù)冗余備份制定備份計(jì)劃，定期對(duì)重要數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，以防止數(shù)據(jù)丟失。定期備份在數(shù)據(jù)丟失或損壞時(shí)，能夠快速恢復(fù)到之前的狀態(tài)，減少損失