#《Hadoop权威指南》——Hadoop简介，
Hadoop简介（记）
是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点的TaskTracker共同组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。
从上面的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。
虚拟机配置伪分布式 hadoop环境配置
----------------------------------------------------------一些概念----------------------------------------------------------------
Hadoop定制：
Hadoop是由好多不同的服务（比如HDFS，Hive，HBase，Spark等等）构成的，这些服务之间还有些依赖关系，如果直接下Apache上的原始的包，需要下载多次，配置多次，显得比较麻烦。由此就产生了一些对Hadoop进行定制的公司，比如 Cloudera ， Hortonworks ,还有 MapR . 这些公司都有自己的Hadoop发行版，Cloudera的发行版叫CDH。
HDFS：(Hadoop Distributed FileSystem) 分布式文件系统。
文件备份多份。
Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具。
类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表。优点：学习成本低，可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计。缺点：不能实时处理，只能批量处理。
HBase：在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库。
一个Key/Value系统。优点：实时运行，而不是运行MapReduce任务。
Spark：开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。
不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Hive与HBase区别：
Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列集合起来（列不要求schema定义）。Hbase中行是key/value映射的集合，这个映射通过row-key来唯一标识。它支持四种主要的操作：增加或者更新行，查看一个范围内的cell，获取指定的行，删除指定的行、列或者是列的版本。
Hive帮助熟悉SQL的人运行MapReduce任务。HBase查询是通过特定的语言来编写的，这种语言需要重新学习。为了运行Hbase，Zookeeper（一个分布式应用程序协调服务）是必须的。
HPC (high performance computing): 高性能计算
GC (grid computing)：网格计算
HDFS和MapReduce是Hadoop的核心
MapReduce 是一种线性的可伸缩编程模型，包括map和reduce两个函数。
map函数是一个数据准备阶段：映射+筛选
reduce函数是一个数据处理过程：求出结果
执行过程：（1）数据分片。最佳分片大小应与块相同
（2）map过程。即数据本地优化。输出写入本地硬盘，而不是HDFS，因为只是中间结果。如果传送失败只需再次运行
（3）合并及求解过程。map输出结果传送带reduce任务节点进行合并，结果写入HDFS。
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1. 问题：根据气象数据中心求出一年气温最高值
2. 数据来源
github下载
3.代码
# coding: utf-8
import re
import sys
def mapper():
with open("F:/hadoop/data/1901", "r") as fd:
rawlist = fd.readlines()
maplist = []
for line in rawlist:
val = line.strip() # 预处理
(year, temp, q) = (val[15:19], val[87:92], val[92:93]) # 分离
if (temp != "+9999" and re.match("[01459]", q)):
maplist.append((year, temp))
print "%s\t%s" % (year, temp)
return maplist
def reducer(inputlist):
(last_key, max_val) = (None, -sys.maxint)
for line in inputlist:
(key, val) = line
if last_key and last_key != key:
print "%s\t%s" % (last_key, max_val)
(last_key, max_val) = (key, int(val))
else:
(last_key, max_val) = (key, max(max_val, int(val)))
if last_key:
print "%s\t%s" % (last_key, max_val)
reducer(mapper())4.在Hadoop上运行python代码
4.1 数据准备
下载以下三个文件的
Plain Text UTF-8
Plain Text UTF-8
Plain Text UTF-8
把上面三个文件放到hadoop-0.20.2/test/datas/目录下
4.2 运行
把本地的数据文件拷贝到分布式文件系统HDFS中。
bin/hadoop dfs -copyFromLocal /test/datas hdfs_in
查看
bin/hadoop dfs -ls
结果
1
drwxr-xr-x - rte supergroup 0 2014-07-05 15:40 /user/rte/hdfs_in
查看具体的文件
bin/hadoop dfs -ls /user/rte/hdfs_in
执行MapReduce job
bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-*streaming*.jar \
-file test/code/mapper.py -mapper test/code/mapper.py \
-file test/code/reducer.py -reducer test/code/reducer.py \
-input /user/rte/hdfs_in/* -output /user/rte/hdfs_out
实例输出
查看输出结果是否在目标目录/user/rte/hdfs_out
bin/hadoop dfs -ls /user/rte/hdfs_out
查看结果
bin/hadoop dfs -cat /user/rte/hdfs_out2/part-00000