1. HADOOP背景介绍

1.1 什么是HADOOP

1. HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台
2. HADOOP提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理
3. HADOOP的核心组件有
   A. HDFS（分布式文件系统）
   B. YARN（运算资源调度系统）
   C. MAPREDUCE（分布式运算编程框架）
4. 广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈

1.2 HADOOP产生背景

1. HADOOP最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
2. 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
   ——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储
   ——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。
3. Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目，迎来了它的快速发展期。

1.3 HADOOP在大数据、云计算中的位置和关系

1. 云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS（软件即服务）等业务模式，把强大的计算能力提供给终端用户。
2. 现阶段，云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术”
3. 而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一，并不等同于PaaS，更不等同于云计算本身。

1.4 国内外HADOOP应用案例介绍

1、HADOOP应用于数据服务基础平台建设
2、HADOOP用于用户画像
3、HADOOP用于网站点击流日志数据挖掘

1.5HADOOP生态圈以及各组成部分的简介

重点组件：
HDFS：分布式文件系统
MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架
HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具
HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库
ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件
Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie：工作流调度框架
Sqoop：数据导入导出工具
Flume：日志数据采集框架

2 分布式系统概述

注：由于大数据技术领域的各类技术框架基本上都是分布式系统，因此，理解hadoop、storm、spark等技术框架，都需要具备基本的分布式系统概念

2.1 分布式软件系统(Distributed Software Systems)

 该软件系统会划分成多个子系统或模块，各自运行在不同的机器上，子系统或模块之间通过网络通信进行协作，实现最终的整体功能
 比如分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。

2.2 分布式软件系统举例：solrcloud

A. 一个solrcloud集群通常有多台solr服务器
B. 每一个solr服务器节点负责存储整个索引库的若干个shard（数据分片）
C. 每一个shard又有多台服务器存放若干个副本互为主备用
D. 索引的建立和查询会在整个集群的各个节点上并发执行
E. solrcloud集群作为整体对外服务，而其内部细节可对客户端透明
总结：利用多个节点共同协作完成一项或多项具体业务功能的系统就是分布式系统。

3. 集群搭建

3.1 HADOOP集群搭建

3.1.1集群简介

HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起
HDFS集群：
负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode
YARN集群：
负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager
(那mapreduce是什么呢？它其实是一个应用程序开发包)

3.1.2服务器准备

本案例使用虚拟机服务器来搭建HADOOP集群，所用软件及版本：
1.Vmware 11.0
2.Centos 6.5 64bit

3.1.3网络环境准备

1. 采用NAT方式联网
2. 网关地址：192.168.33.1
3. 3个服务器节点IP地址：192.168.33.101、192.168.33.102、192.168.33.103
4. 4.子网掩码：255.255.255.0

3.1.4服务器系统设置

1. 添加HADOOP用户
   2.为HADOOP用户分配sudoer权限
   3.同步时间
   4.设置主机名
2. hdp-node-01
   6.hdp-node-02
   7.hdp-node-03
    配置内网域名映射：
    192.168.33.101 hdp-node-01
    192.168.33.102 hdp-node-02
    192.168.33.103 hdp-node-03
    配置ssh免密登陆
    配置防火墙

3.1.5 Jdk环境安装
1.上传jdk安装包
2.规划安装目录 /home/hadoop/apps/jdk_1.7.65
3.解压安装包
4.配置环境变量 /etc/profile

3.1.6 HADOOP安装部署
1.上传HADOOP安装包
2.规划安装目录 /home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1
3. 解压安装包
4.修改配置文件 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/
最简化配置如下：
vi hadoop-env.sh

# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.7.0_51

vi core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hdp-node-01:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/HADOOP/apps/hadoop-2.6.1/tmp</value>
</property>
</configuration>

vi hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/data</value>
</property>

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>

<property>
<name>dfs.secondary.http.address</name>
<value>hdp-node-01:50090</value>
</property>
</configuration>

vi mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

vi yarn-site.xml

<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop01</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

vi salves

hdp-node-01
hdp-node-02
hdp-node-03

3.1.7 启动集群

初始化HDFS

bin/hadoop  namenode  -format

启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

启动YARN

sbin/start-yarn.sh

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