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hadoop编程入门-hadoop初级教程***

编程入门 1年前(04-25) 125

接下来为大家讲解hadoop编程入门，以及hadoop初级教程***涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

文章信息一览：

海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业***用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于MapReduce的一个多维数据分析平台。

Python的语法非常接近英语，样式统一，非常漂亮，并且内置了许多有效的工具。例如，同一作业需要1000行C语言，100行Java和10行Python。Python简洁，易于阅读且可扩展。大多数科研机构都使用Python进行研究。

（图片来源网络，侵删）

用户配置并将一个Hadoop作业提到Hadoop框架中，Hadoop框架会把这个作业分解成一系列map tasks 和reduce tasks。Hadoop框架负责task分发和执行，结果收集和作业进度监控。

自己继承InputFormat， OutputFormat来定义合适的分割，读，写文件方式。mapreduce有一些实现好的，比如FileInputFormat， SequenceFileInputFormat。必要的时候读一下源代码，就清楚了。

JobClient 写代码，配置作业，提交作业。 JobTracker：初始化作业，分配作业，协调作业运行。这是一个java程序，主类是JobTracker。 TaskTracker：运行作业划分后的任务，即分配数据分配上执行Map或Reduce任务。

（图片来源网络，侵删）

1、大数据的学习阶段第一阶段：大数据前沿知识及hadoop入门，大数据前言知识的介绍，课程的介绍，Linux和unbuntu系统基础，hadoop的单机和伪分布模式的安装配置。第二阶段：hadoop部署进阶。

2、除此之外，还需要熟悉storm/spark/kafka、熟悉Hadoop生态系统各功能组件、熟悉源码，熟悉sparkstieaming；熟悉大数据基础架构，对流式系统、并行计算、实时流计算等技术有较深理解；熟悉python、Mahout数据挖掘和机器学习等等。

3、学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

4、Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。

学hadoop需要的基础如下：Linux：①　需要能够熟练操作linux常用命令以及网络配置；②　熟悉用户以及权限管理操作；③　需要熟悉软件包以及系统命令管理；④　还需要学习一下shell编程。

Hadoop Common ：Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问，对外部客户机而言，HDFS 就像一个传统的分级文件系统。

格式的区别及应用场景，学会自定义输入输出格式，其次学习MapReduce算法，比如In-Map-Combing，相对频度计算，Pairs算法，Strips算法等。掌握好 mapreduce编程。

Flume， Bigtop， Crunch， Hue等。

在进入大数据这个圈子之前，应该多动手操作一些挑战性的项目。学过Java和Linux的话，对学习Hadoop会有很大帮助，可以更快速掌握大数据开发技术。Hadoop基本上是用Java编写的，因此至少需要掌握该编程语言的基础知识。

Java的话，如果你要做Hadoop相关开发，学习Python等语言也可以，但最好还是选择Java，因为很多生态系统内的软件第一时间会提供Java接口，其他语言可以说是二等公民。学习路径就是Linux/Hadoop生态系统/Java同时开学。

楼主你好，下面这篇博客介绍了在Hadoop上编写MapReduce程序的基本方法，包括MapReduce程序的构成，不同语言开发MapReduce的方法等。因为涉及了很多代码，直接看原文会比较方便。

MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。MapReduce保证结果文件中key的唯一性的方法为：打开Hadoop集群，打开主机master的终端，输入【ifconfig】命令查看主机IP地址。

在安装Hadoop集群的时候，我们在yarn-site.xml文件中配置了MapReduce的运行方式为yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle。本节就来详细介绍一下MapReduce的shuffle过程。

尽量在写MapReduce程序处理日志时，需要解析JSON配置文件，简化Java程序和处理逻辑。但是Hadoop本身似乎没有内置对JSON文件的解析功能，我们不得不求助于第三方JSON工具包。这里选择json-simple实现我们的功能。

Reduce任务会对这些键值对进行汇总或聚合操作，并输出最终结果。MapReduce的执行过程具有高度的并行性和可扩展性。在Hadoop集群中，MapReduce作业可以被划分为多个小任务，每个任务都可以在不同的计算节点上并行执行。

这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。

大数据平台的搭建步骤：linux系统安装一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。

关于hadoop编程入门，以及hadoop初级教程***的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。