Hadoop现场演示与编程过程课件

现场演示与Hadoop编程过程本课程将带您深入了解的实际应用，包括集群搭建、数据处理和Hadoop编程实践介绍Hadoop开源框架大数据处理是一个开源软件框架，用于分布式存储和处允许在集群上的数百甚至数千台机器上并行处理数Apache Hadoop Hadoop理大型数据集据，最初由雅虎创建，于年成为软件基金会的顶级能够高效地处理海量数据，解决传统数据库无法解决的问题2011Apache项目架构概述HadoopNameNode DataNodeJobTracker TaskTracker管理文件系统，负责存储实际的数据块，与负责管理作运行任务，执HDFS MapReduceMapReduce元数据的存储和维护，监控通信，执行数据业，调度和监控作业执行过行和操作，与NameNode Map Reduce数据块的复制块的读写操作，并进行块复程，分配任务给通信汇报任务执JobTracker制行状态TaskTracker文件系统HDFS分布式存储层次化文件系统将数据存储在多个节点上，提高数据提供类似于传统文件系统的目录结HDFS HDFS容错能力和可扩展性构，方便用户管理和访问数据数据块存储数据复制将文件分割成数据块，并将数据块存通过数据复制机制，将数据块复制到HDFS HDFS储在不同的节点上，以提高数据访问速度和多个节点上，确保数据安全性和高可用性可靠性文件操作与访问HDFS创建文件使用HDFS命令行工具或API创建新文件，例如hdfs dfs-put localfile hdfs://namenode:port/path/to/file读取文件使用HDFS命令行工具或API读取文件内容，例如hdfs dfs-cat hdfs://namenode:port/path/to/file删除文件使用HDFS命令行工具或API删除文件，例如hdfs dfs-rm hdfs://namenode:port/path/to/file重命名文件使用HDFS命令行工具或API重命名文件，例如hdfs dfs-mv hdfs://namenode:port/path/to/filehdfs://namenode:port/new/path/to/file查看文件信息使用HDFS命令行工具或API获取文件信息，例如hdfs dfs-ls hdfs://namenode:port/path/to/file编程模型MapReduce阶段阶段

1.Map

2.Shuffle12将输入数据分成键值对，每对阶段生成的键值对Map个键值对代表一个数据片进行排序和分组，将相同段的数据放到一起key阶段

3.Reduce3对每个的所有进行聚合操作，最终生成结果key value作业提交与执行MapReduce作业提交1用户通过命令行或编程接口将作业提交到MapReduce YARN集群资源分配2负责资源管理，分配计算资源给作业YARN MapReduce作业执行3任务被调度到集群中的节点，并根据数据进行并MapReduce行计算编程实践单词MapReduce:计数本节演示如何使用编程模型实现单词计数这是一个经典的MapReduce示例，展示了如何将数据拆分、并行处理，最后汇总结果MapReduce首先，我们将文本文件拆分成多个块，每个块由一个任务处理每个Map任务对块中的单词进行计数，并输出一个键值对，键是单词，值是计Map数然后，所有任务的输出被汇总到一个或多个任务中每个Map Reduce任务接收所有相同键的键值对，并进行汇总，得到最终的单词计Reduce数结果通过本节的实践，您可以深入了解编程模型的工作原理，并MapReduce掌握实现基本数据处理任务的技能编程实践电影MapReduce:推荐系统使用实现电影推荐系统，基于用户评分数据进行协同过滤MapReduce任务统计用户对电影的评分，任务计算电影之间的相似度MapReduce推荐系统根据电影相似度，为用户推荐与他们过去喜欢的电影相似的电影编程实践帮助理解大数据处理的原理和流程电影推荐系统MapReduce是一个典型的案例，展示如何使用进行数据分析和挖掘MapReduce简介Hive数据仓库数据分析是一个基于的数允许用户以语言查Hive Hadoop Hive SQL据仓库系统，提供查询语询存储在中的大数SQL Hadoop言接口据，进行数据分析和统计简化开发使用类查询语言，简化了数据访问的复杂性，降Hive SQLHadoop低开发门槛数据模型Hive使用了一种类似于关系型数据库的表结构，但实际存储Hive数据的是的文件系统Hadoop HDFS表可以分为外部表和内部表，外部表的数据存储在Hive中，而内部表则将数据存储在的元数据存储中HDFS Hive支持多种数据类型，例如字符串、数字、日期和时间，Hive以及自定义的数据类型使用语言进行数据查询，并可以方便地与其他Hive SQL生态系统组件集成Hadoop编程实践数据导入与查询Hive SQL:创建外部表1将数据源与表关联，无需数据复制Hive加载数据2使用命令将数据加载到外部表LOAD数据查询3使用语句查询表数据SQL Hive提供了便捷的数据导入方式，可以使用外部表将数据源与表关联通过命令将数据加载到外部表，并使用Hive HiveLOAD语句进行查询SQL编程实践复杂查询Hive SQL:复杂查询通常涉及多表联接、聚合函数和子查询等高级操作例如，我们可以根据用户的购买历史和商品信息，推荐用户可能感兴趣的商品子查询1在主查询中嵌套查询，用于获取特定数据聚合函数2计算数据摘要，例如求和、平均值、计数等多表联接3组合来自多个表的行，以获取更全面的数据简介HBase数据库生态NoSQL Hadoop12是一种基于列的是生态系HBase HBaseHadoop数据库存储海量数统的一部分提供高性能、NoSQL,,据可扩展的存储服务数据模型应用场景34数据模型基于键值广泛应用于实时数据HBase HBase对类似于表格形式分析、推荐系统等领域,数据模型与架构HBase采用键值对存储，数据模型基于列族和列数据以行键进行组织，HBase每个行键可以包含多个列族每个列族可以包含多个列，列可以存储不同的数据类型基于分布HBase式架构，提供高可用性和扩展性，适用于大规模数据的存储和查询实践HBase CRUD数据删除1删除指定行或列数据更新2修改指定行或列的值数据读取3查询指定行或列的值数据插入4新增行或列的操作是指创建（）、读取（）、更新（）和删除（）操作HBase CRUDCreate ReadUpdate Delete在实践中，我们将通过代码示例演示如何执行这些操作，并展示如何使用与数据库进行交互HBase APIHBase简介Spark开源框架速度快应用广泛是一个开源的分布式计算框架，具有内存计算能力，比在数据科学、机器学习和实时数Spark SparkHadoop Spark用于大规模数据处理快得多据处理等领域得到广泛应用MapReduce编程Spark RDD简介RDD1是中的基本数据结构，表示一个不可变、可RDD Spark并行化的分布式数据集操作RDD2支持多种操作，包括转换操作（例如、）RDD mapfilter和行动操作（例如、）reduce collect编程示例RDD3我们将通过实际示例演示如何使用进行数据Spark RDD处理，例如单词计数和平均值计算编程Spark DataFrame数据结构DataFrame是一个分布式、不可变的表结构，用于存储和处理数据操作DataFrame支持多种操作，如选择、过滤、排序、分组、聚合和连接等优化Spark DataFrame通过列式存储和优化引擎，提高了数据处理效率应用DataFrame可用于各种场景，例如数据分析、机器学习、数据可视化等编程Spark Streaming实时数据处理1连续的数据流微批处理2将数据流划分为小批次容错机制3保证数据处理的可靠性窗口操作4对数据流进行时间窗口的聚合提供了一种高效、可扩展的实时数据处理框架，适用于各种应用场景，例如实时分析、实时监控、实时推荐等Spark Streaming整合实践实时数据分析Hadoop:生态系统提供了丰富的工具和框架，用于处理海量数据，而实时数据分析是其关键应用领域之一将与实时数Hadoop Hadoop据流处理技术结合，可以实现对动态数据的实时监控、分析和预测例如，通过收集实时数据流，并将数据写入消息队列，然后使用实时处理数据，并利用Flume KafkaSpark StreamingKafka存储分析结果这种架构能够有效地处理高吞吐量的实时数据，并支持各种分析模型，如实时监控、事件预测等HBase工作流引擎Oozie简介工作流定义OozieOozie是一个开源的Apache Hadoop•Oozie使用XML定义工作流，工作流调度系统，它负责管理描述每个作业的执行顺序和依赖Hadoop作业的执行顺序和依赖关系关系•Oozie提供了丰富的控制流操作，例如条件分支、循环和异常支持多种作业类型，Oozie Hadoop处理等例如、、、MapReduce HivePig和等•工作流可以根据时间调度或事件Sqoop Spark触发编程实践周报生成Oozie:是一个基于工作流的调度系统，可以用于自动化作业，并确保作业按预期顺序执行它提供了一种简单且灵活的方式来构建和管理Oozie Hadoop复杂的工作流程，并定期执行任务在这个实践中，我们将学习如何使用构建一个生成周报的工作流程，并展示如何利用它来完成复杂任务Oozie的自动化流程定义工作流1使用工作流语言描述周报生成步骤Oozie配置作业2设置作业依赖关系和执行时间提交工作流3将工作流提交到服务器执行Oozie该工作流程可以包含多个任务，例如查询、作业、脚本等等，并通过协调执行顺序和依赖关系最终，该HadoopHiveMapReduce ShellOozie工作流程将生成一份包含各种数据的周报，例如销售数据、网站访问量、用户行为分析等等通过，我们可以轻松地自动化这个过程，并确Oozie保周报准时生成，为业务决策提供可靠的数据支撑简介Flume数据采集框架实时数据流灵活配置是一个分布式、可靠的、高支持实时数据收集，并能够提供了丰富的配置选项，可Flume FlumeFlume性能数据采集框架，用于收集、聚合处理大量数据流，适用于各种大数据以根据不同的数据源和目标，定制数和移动大量日志数据，并将其传送到应用场景据采集流程等数据仓库Hadoop采集实践Flume数据源配置1配置以连接到各种数据源，例如文件、数据库、Flume Agent消息队列等数据采集2从数据源中提取数据，并根据配置进行预处理Flume Agent和转换数据传输3通过不同的通道将数据传输到目标存储系统，Flume Agent例如、或HDFS HBaseKafka简介Kafka消息队列架构设计数据流是一个分布式、高吞吐量、低延采用发布订阅模式，支持分区、消息生产者将数据发布到主题，Kafka Kafka-Kafka迟的消息队列系统复制和数据持久化消费者订阅主题以接收数据消息队列实践Kafka创建主题使用命令行工具或创建一个新的主题，定义分区数量和副本因子主题是消息的容器，Kafka API就像数据库中的表一样生产者发送消息编写生产者程序，将数据封装成消息并发送到指定的主题生产者可以是任何应用程序，例如日志收集器或数据采集器消费者接收消息编写消费者程序，订阅感兴趣的主题，并从集群中读取消息消费者可以是任何应用程序，Kafka例如数据分析引擎或实时处理系统消息消费模式消费者可以采用不同的消费模式，例如手动提交或自动提交，以控制消息的消费和确认机制“”“”简介Sqoop数据迁移工具数据迁移模式是一个用于在支持多种数据迁移模Sqoop HadoopSqoop和关系型数据库之间进行数据式，例如全量导入、增量导迁移的工具，支持增量数据导入、导出、连接器等等，满足入，可用于将数据库中的数据不同场景的需求导入到或中HDFS Hive连接器类型支持各种数据库连接器，包括、、Sqoop MySQLOracle、等等，可以方便地连接各种关系型数据PostgreSQL SQLServer库数据导入实践Sqoop定义数据源1配置源数据库连接信息指定导入表2选择源数据库中的特定表设定目标路径3指定上的存储位置HDFS执行导入操作4使用命令完成数据迁移Sqoop能够将关系型数据库中的数据导入到集群中通过简单的配置和命令，您可以将大量数据从数据库迁移到，为后续的大数据Sqoop Hadoop HDFS分析和处理做好准备综合案例实践我们将通过一个完整的案例，将之前学习到的组件Hadoop整合应用，实现一个实际的业务场景例如，构建一个实时数据分析平台，从日志数据中提取用户行为信息，并进行分析和预测，最终实现个性化推荐和广告精准投放通过这个案例，您可以将理论知识与实际应用结合，加深对的理解，并掌握的实际应用能力HadoopHadoop课程总结与展望学习成果未来方向本课程涵盖生态系统关键组件，包括、大数据领域不断发展，新的技术和工具层出不穷，例如实时数HadoopHDFS、、、、等学员将掌据处理、云原生大数据、机器学习、人工智能等持续学习和MapReduce HiveHBase SparkOozie握大数据处理技术，能够独立完成大数据分析和开发探索新技术，才能保持竞争力Hadoop任务。