Hadoop学习笔记(1)
——菜鸟入门
Hadoop是什么?先问一下百度吧:
【百度百科】一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发。用户能够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进行快速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;并且它提供高传输率(high throughput)来訪问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。
HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,能够以流的形式訪问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hadoop主要用于一些分布式计算。在这个大数据年代,那这个的确是一个非常不错的工具。所以非常有必要来学一学。
如何开展这个学习呢,无论如何。学习一样新东西,我喜欢这种顺序:先依葫芦画瓢。一步一步行将其执行起来,再来分析一些应用场景及执行的情况,然后深入看一下其高级应用。 最后因为这个是一个开源产品,正好来借此机会来读一读大牛们的代码。学学其精华。
好了,開始行动:
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执行环境搭建
首先,这个是须要执行在linux系统中的,所以得安装个linux才行,市面上有非常多个linux的版本号,如红帽子、Fedra、Ubuntu。选哪种呢,对我这样的习惯windows的来说,当然要使用方便的。所以选择了Ubuntu。
安装Ubuntu,这里我就不多说了,在官网上有非常多。事实上也非常easy,一路下一步。
当然这里能够安装在Vmware虚拟机上,也能够直接安装在硬盘上。
我个人建议,能够直接安装在硬盘上,与现有windows做个双系统。
由于后面还要跑开发环境 eclipse。在虚拟机上会有点吃力。 同一时候安装在硬盘上后,还能够这样玩。在进入windows后,安装 vmware,然后新建虚拟机后,不要创建硬盘,直接使用硬盘的分区。这样, 就能够在vmware中启动安装在硬盘上的ubuntu了。
做到双系统,双启动。
这样优点是。当要开发时。能够直接进ubuntu系统,当仅仅是看看代码。以及后面模拟分布式部署时,就能够用vmware来启动。同一时候再建上几个虚拟机来进行分布式部署。
操作系统准备好后,就须要一些组件了,hadoop比較简单,仅仅须要ssh和java环境。再加个下代码的SVN。
先用 sudo apt-get install subversion ssh ant 这个命令,把SSH、Ant和SVN安装起来。
java环境,能够在网上下载一个安装JDK包,如:jdk-6u24-linux-i586.bin
安装直接在文件夹下执行./jdk-6u24-linux-i586.bin就可以。
然后配置jdk文件夹:
先进入安装文件夹 cd jdk-6u24-…
然后输入 PWD 就能够看到java安装文件夹,复制下来:
命令行运行:sudo gedit /etc/profile
在打开的文件中,追加:
export JAVA_HOME=/home/administrator/hadoop/jdk1.6.0_27 //这里要写安装文件夹
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
运行source /etc/profile 马上生效
验证是否安装完毕,那比較easy了。在命令行下执行 java -version ant svn ssh 看是否找不到命令。假设都能找到。说明OK了。
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下载代码:
这是个开源的系统,代码非常方便用SVN就能够下载到,版本号也非常多,在这里我选择0.20.2版本号,一个是网上好多书都基于这个版本号的。另外是看源代码,还是曾经点版本号吧,后面的版本号里面肯定又加了非常多。
执行这个命令来下载:
svn co http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/release-0.20.2/
下载完毕后,会在当前目录内产生一个新目录release-0.20.2,这里面就是代码了。
为了后面方便操作。把这目录重命令一下:
mv release-0.20.2/ hadoop-0.20.2
好了,用图形界面进入该目录。看一看:
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编译代码
刚下完的代码是无法直接执行的。须要编译一下,但用什么编译呢?
编译前先改动一下build.xml,打开,将里面的版本改成:0.20.2。例如以下:
看到代码里面有个build.xml。这个是典型的用ant编译用的配置文件,所以直接在命令行里输入:
~/hadoop-0.20.2$ant
~/hadoop-0.20.2$ant jar
~/hadoop-0.20.2$ant examples
[注意] 编译时须要联网,否则在自己主动下载jar包时会挂掉。
然后屏幕会刷啊刷,等到完毕看到以下字符时,也就OK了:
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配置SSH
我们了解到。这个hadoop是支持分布式执行的,每台机器到时都会来安装hadoop程序,假设想启动全部程序怎么办? 一台台去启动? 那也太土了。 当然是远程去启动咯。为实现这个目标。就得用上SSH了。
SSH是什么。说白了。这个就是一个远程登陆器。跟远程桌面、telnet几乎相同。
在linux上全部操作都能够用命令行来完毕,全部SSH也就是一个命令行形式,同一时候比telnet高级,由于通过了加密通道传输信息。
那我们就部署了一台机器,还要这个SSH吗? 答案是要的,由于在执行hadoop里,即使是本机的。里面也要通过SSH localhost的方式来启动。这样代码统一。
前面不是安装过SSH了么,还要配置什么?SSH正常登陆时,是须要输入usernamepassword的,可是当全部的hadoop子服务都受主服务管了后,最好就直接信任了,不要输入帐号信息。所以我们配置的目的也就是这个。
先试一下,我用SSH登陆当前本机信息:
能够看到。登陆本机时,也要输入一下password。怎么办?
SSH是能过RSA加密的,所以有公钥私钥的说法,所以,我们先产生一对固定的公私钥,执行这个ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa命令:
这里产生公私钥,并生成在.ssh目录下。于是我们就进入看一下:
果然,这里多了两个文件,id_dsa为私钥。id_dsa.pub为公钥
然后再把公钥复制成authorized_key。即将这个公钥固定为SSH登陆所用。
这步非常重要。做完这步后。就能够再试一下登陆本机了:
看,如今再ssh localhost时,就直接进入。没有再输入帐号了。
到这里,SSH配置就成功了。
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改动配置文件
在正式执行之前。还要改动一下配置文件才地。这里详细的配置參数。就不讲,葫芦画瓢么,先跑起来。后面再来研究这是为啥:
在代码的conf目录内。就能够找到以下几个配置文件。分别配置成以下内容:
core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/zjf/hadoop-0.20.2/tmpPath</value> 。这里改下路径
</property>
</configuration>
hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>hdfs://localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
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执行
Hadoop是一头奇妙的大象,那我们得站在大象背上说句Hello world了。
进入hadoop文件夹: $cd Hadoop-0.20.2
首次执行,须要对namenode进行格式化:bin/hadoop namenode -format
启动hadoop:
bin/start-all.sh
关闭hadoop能够用:
bin/stop-all.sh
假设验证启动成功呢?有两种方式
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訪问一下管理页面看:
Job跟踪:http://localhost:50030
NameNode结点:http://localhost:50070
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用jps看一下有几个java进程在执行。假设是以下几个就正常了:
主要有DataNode NameNode SecondaryNameNode TaskTracker JobTracker这几个进程,就表示正常了
系统启动正常后,跑个程序吧
$mkdir input
$cd input
$echo "hello world">test1.txt
$echo "hello hadoop">test2.txt
$cd ..
$bin/hadoop dfs -put input in
$bin/hadoop jar build/hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount in out
$bin/hadoop dfs -cat out/*
最关健的是。最后输入:
输出这个结果这就表示我们的程序执行成功了。
至于这结果是什么意思,我想看到后大概也猜到了吧。至于具体讲解,下期再看。