Java技術Web開發高級語言其他技術腳本語言數據庫大數據教程XML技術專業教育框架軟件工具教程通信技術微軟技術軟件測試手機開發前端技術人工智能實例代碼

Apache Hadoop 簡介

瀏覽人數：35最近更新：

    一、簡介

    人類每天都會產生數量驚人的數據，世界透過社群媒體平台、訊息應用程式和音訊/視訊串流服務的聯繫比以往任何時候都更加緊密。

    因此，統計數據顯示，令人震驚的是，所有創建的數據中有90%是在過去兩三年內產生的。

    由於資料在現代世界中的作用變得更具策略性，並且大多數資料都是非結構化格式，因此我們需要一個能夠處理如此龐大的資料集的框架——拍字節、澤字節或更多的規模，通常稱為作為大數據。

    在本教程中，我們將探索Apache Hadoop ，這是一種廣泛認可的處理大數據的技術，可提供可靠性、可擴展性和高效的分散式運算。

    2.什麼是Apache Hadoop？

    Apache Hadoop 是一個開源框架，旨在從單一伺服器擴展到多個機器，提供每個機器的本地運算和存儲，促進分散式運算環境中大規模資料集的儲存和處理。

    該框架利用叢集運算的力量—跨叢集中的多個伺服器處理小塊資料。

    此外，Hadoop 與許多其他工具配合使用的靈活性使其成為現代大數據平台的基礎 - 為企業提供可靠且可擴展的方式來從不斷增長的數據中獲取見解。

    3.Hadoop的核心元件

    Hadoop 的四個核心元件構成了其係統的基礎，實現了分散式資料儲存和處理。

    3.1. Hadoop 通用

    它是一組基本的 Java 函式庫，所有 Hadoop 模組都可以使用它來更好地運作。

    3.2. Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS)

    HDFS 是一種分散式檔案系統，原生支援大型資料集，可提供具有高可用性和容錯性的資料吞吐量。

    簡單來說，它是 Hadoop 的儲存元件，跨多台機器儲存大量數據，並且能夠在標準硬體上運行，使其具有成本效益。

    3.3. Hadoop紗線

    YARN 是 Yet Another Resource Negotiator 的縮寫，它提供了調度作業的框架，並為分散式系統管理系統資源。

    簡而言之，它是 Hadoop 的資源管理元件，管理用於處理 HDFS 中儲存的資料的資源。

    3.4. Hadoop MapReduce

    一種簡單的程式設計模型，透過將非結構化資料轉換為鍵值對（映射）來並行處理數據，然後將其拆分到節點上並將結果組合成最終輸出（減少）。

    所以，通俗地說，它是 Hadoop 的大腦，分兩個階段提供主要的處理引擎能力——映射和歸約。

    4. 設定

    GNU/Linux 平台支援 Hadoop。那麼，讓我們在 Linux 作業系統上設定 Hadoop 叢集。

    4.1.先決條件

    首先，我們需要為最新的 Apache Hadoop安裝 Java 8/11。另外，我們可以遵循此處的Java 版本建議。

    接下來，我們需要安裝 SSH 並確保sshd服務正在運行才能使用 Hadoop 腳本。

    4.2.下載並安裝 Hadoop

    我們可以按照詳細的指南在Linux中安裝和設定Hadoop。

    設定完成後，讓我們執行以下命令來驗證已安裝的 Hadoop 的版本：

    hadoop version

    這是上述命令的輸出：

    Hadoop 3.4.0 Source code repository [email protected]:apache/hadoop.git -r bd8b77f398f626bb7791783192ee7a5dfaeec760

 Compiled by root on 2024-03-04T06:29Z

 Compiled on platform linux-aarch_64

 Compiled with protoc 3.21.12

 From source with checksum f7fe694a3613358b38812ae9c31114e

 This command was run using /usr/local/hadoop/common/hadoop-common-3.4.0.jar

    值得注意的是，我們可以在三種支援的操作模式中的任何一種下運行它：獨立、偽分佈式和完全分佈式。然而，預設情況下，Hadoop 配置為以獨立（本地非分散式）模式運行，本質上運行單一 Java 進程。

    5. 基本操作

    一旦我們的 Hadoop 叢集啟動並運行，我們就可以執行許多操作。

    5.1. HDFS操作

    讓我們來看看使用 HDFS 命令列介面管理檔案和目錄的一些便捷操作。

    例如，我們可以將檔案上傳到 HDFS：

    hdfs dfs -put /local_file_path /hdfs_path

    同樣，我們可以下載檔案：

    hdfs dfs -get /hdfs_file_path /local_path

    讓我們列出HDFS目錄中的所有檔案：

    hdfs dfs -ls /hdfs_directory_path

    並且，我們可以透過以下方式讀取 HDFS 位置的檔案內容：

    hdfs dfs -cat /hdfs_file_path

    此外，此指令也會檢查 HDFS 磁碟使用情況：

    hdfs dfs -du -h /hdfs_path

    此外，還有其他有用的命令，例如-mkdir用於建立目錄， rm用於刪除檔案或目錄，以及-mv用於移動以重命名透過 HDFS 可用的檔案。

    5.2.運行MapReduce作業

    Hadoop 發行版包含一些簡單的介紹性範例，用於在hadoop-mapreduce-examples-3.4.0 jar 檔案下探索 MapReduce。

    例如，讓我們看一下WordCount ，這是一個簡單的應用程序，它掃描給定的輸入檔案並提取每個單字出現的次數作為輸出。

    首先，我們將在input目錄中建立一些文字檔案 – textfile1.txt和textfile2.txt其中包含一些內容：

    echo "Introduction to Apache Hadoop" > textfile01.txt

 echo "Running MapReduce Job" > textfile01.txt

    然後，讓我們執行 MapReduce 作業並建立輸出檔：

    hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.4.0.jar wordcount input output

    輸出日誌顯示了其他任務之間的對應和歸約操作：

    2024-09-22 12:54:39,592 INFO impl.MetricsSystemImpl: Scheduled Metric snapshot period at 10 second(s).

 2024-09-22 12:54:39,592 INFO impl.MetricsSystemImpl: JobTracker metrics system started

 2024-09-22 12:54:39,722 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 2

 2024-09-22 12:54:39,752 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2

 2024-09-22 12:54:39,835 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_local1009338515_0001

 2024-09-22 12:54:39,835 INFO mapreduce.JobSubmitter: Executing with tokens: []

 2024-09-22 12:54:39,917 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://localhost:8080/

 2024-09-22 12:54:39,918 INFO mapreduce.Job: Running job: job_local1009338515_0001

 2024-09-22 12:54:39,959 INFO mapred.MapTask: Processing split: file:/Users/anshulbansal/work/github_examples/hadoop/textfile01.txt:0+30

 2024-09-22 12:54:39,984 INFO mapred.MapTask: (EQUATOR) 0 kvi 26214396(104857584)

 2024-09-22 12:54:39,984 INFO mapred.MapTask: mapreduce.task.io.sort.mb: 100

 2024-09-22 12:54:39,984 INFO mapred.MapTask: soft limit at 83886080

 2024-09-22 12:54:39,984 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufvoid = 104857600

 2024-09-22 12:54:39,984 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396; length = 6553600

 2024-09-22 12:54:39,985 INFO mapred.MapTask: Map output collector class = org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer

 2024-09-22 12:54:39,998 INFO mapred.LocalJobRunner:

 2024-09-22 12:54:39,999 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

 2024-09-22 12:54:39,999 INFO mapred.MapTask: Spilling map output

 2024-09-22 12:54:39,999 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufend = 46; bufvoid = 104857600

 2024-09-22 12:54:39,999 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396(104857584); kvend = 26214384(104857536); length = 13/6553600

 2024-09-22 12:54:40,112 INFO mapred.LocalJobRunner: Finishing task: attempt_local1009338515_0001_r_000000_0

 2024-09-22 12:54:40,112 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce task executor complete.

 2024-09-22 12:54:40,926 INFO mapreduce.Job: Job job_local1009338515_0001 running in uber mode : false

 2024-09-22 12:54:40,928 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%

 2024-09-22 12:54:40,929 INFO mapreduce.Job: Job job_local1009338515_0001 completed successfully

 2024-09-22 12:54:40,936 INFO mapreduce.Job: Counters: 30


 File System Counters



 FILE: Number of bytes read=846793



 FILE: Number of bytes written=3029614



 FILE: Number of read operations=0



 FILE: Number of large read operations=0



 FILE: Number of write operations=0


 Map-Reduce Framework



 Map input records=2



 Map output records=7



 Map output bytes=80



 Map output materialized bytes=106



 Input split bytes=264



 Combine input records=7



 Combine output records=7



 Reduce input groups=7



 Reduce shuffle bytes=106



 Reduce input records=7



 Reduce output records=7



 Spilled Records=14



 Shuffled Maps =2



 Failed Shuffles=0



 Merged Map outputs=2



 GC time elapsed (ms)=4



 Total committed heap usage (bytes)=663748608


 Shuffle Errors



 BAD_ID=0



 CONNECTION=0



 IO_ERROR=0



 WRONG_LENGTH=0



 WRONG_MAP=0



 WRONG_REDUCE=0


 File Input Format Counters



 Bytes Read=52


 File Output Format Counters



 Bytes Written=78

    一旦 MapReduce 作業結束， part-r-00000文字檔案將在output目錄中創建，其中包含單字及其出現次數：

    hadoop dfs -cat /output/part-r-00000

    這是文件的內容：

    Apache
 1

 Hadoop
 1

 Introduction
 1

 Job
 1

 MapReduce
 1

 Running
 1

 to
 1

    同樣，我們可以查看其他示例，例如**TerraSort來執行大規模數據排序**， RandomTextWriter生成對基準測試和測試有用的隨機文本數據，以及 Grep 來在hadoop-mapreduce-examples-3.4.0 jar 檔案。

    5.3.管理 YARN 上的服務

    現在，讓我們來看看在 Hadoop 上管理服務的一些操作。例如，以下是檢查節點狀態的命令：

    yarn node -list

    同樣，我們可以列出所有正在運行的應用程式：

    yarn application -list

    以下是我們部署服務的方法：

    yarn deploy service service_definition.json

    同樣，我們可以啟動一個已經註冊的服務：

    yarn app -launch service_name

    然後，我們可以分別啟動、停止、銷毀服務：

    yarn app -start service_name

 yarn app -stop service_name

 yarn app -destroy service_name

    此外，還有一些有用的 YARN 管理命令，例如用於檢查守護程序日誌daemonlog 、用於啟動節點管理器nodemanager 、用於啟動 Web 代理伺服器的proxyserver以及用於啟動時間軸伺服器的timelineserver 。

    6.Hadoop生態系統

    Hadoop 儲存和處理大型資料集，需要支援工具來完成攝取、分析和資料擷取等任務。讓我們列出 Hadoop 生態系統中的一些重要工具：

    • Apache Ambari：基於 Web 的叢集管理工具，可簡化 Hadoop 叢集的部署、管理和監控
    • Apache HBase：用於即時應用程式的分散式、面向列的資料庫
    • Apache Hive：資料倉儲基礎設施，允許類似 SQL 的查詢來管理和分析大型資料集
    • Apache Pig：一種高階腳本語言，可輕鬆實現資料分析任務
    • Apache Spark：用於批次、串流和機器學習的叢集運算框架
    • Apache ZooKeeper：為大規模分散式系統提供可靠、高效能、分散式協調服務的服務

    七、結論

    在本文中，我們探討了 Apache Hadoop，這是一個為管理和處理大數據提供可擴展且高效的解決方案的框架，這在當今數據驅動的世界中至關重要。

    我們首先討論其核心元件，包括 HDFS、YARN 和 MapReduce，然後介紹設定 Hadoop 叢集的步驟。

    最後，我們熟悉了框架內的基本操作，為進一步探索打下了堅實的基礎。

    本作品係原創或者翻譯，採用《署名-非商業性使用-禁止演繹4.0國際》許可協議

    最新文章

    Apache Hadoop 簡介Java 周刊，第 562 期Spring AI 中的 ChatClient Fluent API如何使用 IntelliJ IDEA 計算 Java 程式碼行數？使用 Java 處理 Kafka Producer TimeOutException如何將換行符附加到 StringBuilder如何替換已棄用的 JWT parser().setSigningKey()如何檢查Java中兩個數字相乘是否會導致溢出如何克隆 JPA 實體屏蔽除最後 N 個字元之外的字串