Hadoop入门

数据仓库与数据挖掘

1. 什么是Hadoop
   1. 分布式
   2. 海量数据存储计算

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作者: doug cutting

google 三篇论文 --Hadoop 思想之源

MAp-Reduce --> MR
GFS --> HDFS
BigTable --> HBase

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缺点

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优点

3. hadoop组成
   1. MapReaduce(计算)
   2. Yarm(资源调度)
   3. HDFS(数据存储)

   4. Common(辅助工具)

      
      hadoop组成

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5. 重要目录
   （1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本
   （2）etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
   （3）lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
   （4）sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
   （5）share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例

一.架构详解

1. HDFS
   1. NameNode
   2. DataNode
   3. Secondary NameNode

image.png

2. YARN
   1.RescorceManager(RM)
   2.ApplicationMaster(AM)
   3.NodeManager(NM)
   4.Container

   
   image.png

3.MapReaduce

将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
1.Map阶段并行处理输入数据

2.Reduce阶段对Map结果进行汇总

image.png

二.Hadoop运行模式

• 本地运行模式
• 伪分布式运行模式
• 完全分布式运行模式（开发）

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三.推荐系统框架

image.png

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公司部门

QQ图片20181225170603.png

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本地运行模式

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount winput output