《云計(jì)算(第二版)》教材配套課件14-第六章-Hadoop：Google云計(jì)算的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)3

電子工業(yè)出版社《云計(jì)算(第二版)》配套課件解放軍理工大學(xué)教授主編華東交通大學(xué)制作第6章Hadoop：Google云計(jì)算的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)

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京東商城提綱Hadoop簡(jiǎn)介Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表HBaseHadoop安裝HDFS使用HBase安裝使用

MapReduce編程

HDFS常用命令

HDFS集群由一個(gè)NameNode和多個(gè)DataNode組成：NameNode負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)；DataNode負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)（其中censtos254為namenode）1．HDFS管理DFSAdmin命令支持一些和HDFS管理相關(guān)的操作2．安全模式NameNode在啟動(dòng)時(shí)會(huì)自動(dòng)進(jìn)入安全模式。安全模式的目的是在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)檢查各個(gè)DataNode上數(shù)據(jù)塊的有效性，同時(shí)根據(jù)策略對(duì)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行必要的復(fù)制或刪除關(guān)閉安全模式$bin/hadoopdfsadmin-safemodeleave把HDFS置于安全模式$bin/hadoopdfsadmin–safemodeenter3.添加節(jié)點(diǎn)加入新加節(jié)點(diǎn)主機(jī)名，再建立到新加節(jié)點(diǎn)無(wú)密碼的SSH連接實(shí)驗(yàn)中復(fù)制因子為3，部分?jǐn)?shù)據(jù)塊未達(dá)到最小副本數(shù)。等待一段時(shí)間之后，數(shù)據(jù)塊自動(dòng)進(jìn)行了必要的復(fù)制

HDFS常用命令

4.節(jié)點(diǎn)故障心跳信號(hào)

5.負(fù)載均衡重新平衡DataNode上的數(shù)據(jù)塊的分布

$bin/start-balancer.sh

命令執(zhí)行前，DataNode節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)的分布情況

負(fù)載均衡完畢后，DataNode節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)的分布情況

HDFS基準(zhǔn)測(cè)試

TestDFSIO用來(lái)測(cè)試HDFS的I/O性能bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-0.20.2-test.jarTestDFSIO–write–nrFile20–filesize200如果eclipse已經(jīng)安裝了hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar插件包，那么可以在eclipse下查看結(jié)果基準(zhǔn)測(cè)試后，刪除所有生成的文件%bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-0.20.2-test.jarTestDFSIO–clean提綱Hadoop簡(jiǎn)介Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表HBaseHadoop安裝HDFS使用HBase安裝使用

MapReduce編程

HBase的安裝配置

（1）安裝HBase$tar–zxvfhbase-0.19.2.tar.gz（2）編輯{HBASE_HOME}/conf/hbase-env.sh，把JAVA_HOME變量設(shè)置為JAVA安裝的根目錄，把HBASE_CLASSPATH設(shè)置為HADOOP_CONF_DIR（3）編輯{HBASE_HOME}/conf/hbase-site.xml（4）復(fù)制${HADOOP_HOME}/conf/hadoop-site.xml（5）編輯${HBASE_HOME}/conf/regionservers（6）把HBase復(fù)制到其他機(jī)器上：$scp–r~/hbase-0.19.2/ubuntu2:/home/grid/$scp–r~/hbase-0.19.2/ubuntu3:/home/grid/（7）復(fù)制${HBASE_HOME}/hbase-0.19.2.jar$cp~/hbase-0.19.2/hbase-0.19.2.jar~/hadoop-0.19.1/lib/HBase的執(zhí)行

（1）啟動(dòng)Hadoop$cd~/hadoop-0.19.1$bin/start-all.sh（2）啟動(dòng)Hbase$cd~/hbase-0.19.2/$bin/start-hbase.sh（3）進(jìn)入shell模式進(jìn)行HBase數(shù)據(jù)操作$bin/hbaseshell（4）停止HBase$bin/stop-hbase.sh（5）停止Hadoop$cd~/hadoop-0.19.1$bin/stop-all.shHbase編程實(shí)例啟動(dòng)Eclipse，新建Map/ReduceProject，命名為Proj，在此工程中新建類test，加入代碼在RunConfigurations選項(xiàng)中選擇工作路徑為HBASE_HOME

運(yùn)行后，可以從控制臺(tái)看到運(yùn)行結(jié)果通過(guò)地址http://ubuntu1:60010可以看到HBase運(yùn)行的相關(guān)信息，表“stu”添加成功提綱Hadoop簡(jiǎn)介Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表HBaseHadoop安裝HDFS使用HBase安裝使用

MapReduce編程

矩陣相乘算法設(shè)計(jì)MapReduce程序設(shè)計(jì)過(guò)程1）<key,value>對(duì)2）數(shù)據(jù)輸入3）Mapper階段4）Reducer階段5）數(shù)據(jù)輸出2．矩陣相乘（整數(shù)矩陣）左矩陣的一行和右矩陣的一列組成一個(gè)InputSplit，其存儲(chǔ)b個(gè)<key,value>對(duì)，key存儲(chǔ)積矩陣元素位置，value為生成一個(gè)積矩陣元素的b個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)中的一個(gè)；Map方法計(jì)算一個(gè)<key,value>對(duì)的value中數(shù)據(jù)對(duì)的積；而Reduce方法計(jì)算key值相同的所有積的和編程實(shí)現(xiàn)

1．程序中的類（1）matrix類用于存儲(chǔ)矩陣（2）IntPair類實(shí)現(xiàn)WritableComparable接口用于存儲(chǔ)整數(shù)對(duì)（3）matrixInputSplit類繼承了InputSplit接口，每個(gè)matrixInputSplit包括b個(gè)<key,value>對(duì)，用來(lái)生成一個(gè)積矩陣元素。key和value都為IntPair類型，key存儲(chǔ)的是積矩陣元素的位置，value為計(jì)算生成一個(gè)積矩陣元素的b個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)中的一個(gè)（4）繼承InputFormat的matrixInputFormat類，用來(lái)數(shù)據(jù)輸入（5）matrixRecordReader類繼承了RecordReader接口，MapReduce框架調(diào)用此類生成<key,value>對(duì)賦給map方法（6）主類matrixMulti，其內(nèi)置類MatrixMapper繼承了Mapper重寫(xiě)覆蓋了Map方法，類似地，F(xiàn)irstPartitioner、MatrixReducer也是如此。在main函數(shù)中，需要設(shè)置一系列的類，詳細(xì)內(nèi)容參考源碼（7）MultipleOutputFormat類用于向文件輸出結(jié)果（8）LineRecordWriter類被MultipleOutputFormat中的方法調(diào)用，向文件輸出一個(gè)結(jié)果<key,value>對(duì)編程實(shí)現(xiàn)

2.部分代碼片段matrixInputFormatmatrixMulti3．程序的運(yùn)行過(guò)程（1）程序從文件中讀出數(shù)據(jù)到內(nèi)存，生成matrix實(shí)例，通過(guò)組合左矩陣的行與右矩陣的列生成a×c個(gè)matrixInputSplit（2）一個(gè)Mapper任務(wù)對(duì)一個(gè)matrixInputSplit中的每個(gè)<key1,value1>對(duì)調(diào)用一次Map方法對(duì)value1中的兩個(gè)整數(shù)相乘。輸入的<key1,value1>對(duì)中key1和value1的類型均為IntPair，其輸出為<key1,value2>對(duì)，key1不變，value2為IntWritable類型，值為value1中的兩個(gè)整數(shù)的乘積（3）MapReduce框架調(diào)用FirstPartitioner類的getPartition方法將Map的輸出<key1,value2>對(duì)分配給指定的Reducer任務(wù)（任務(wù)個(gè)數(shù)可以在配置文件中設(shè)置）編程實(shí)現(xiàn)

3．程序的運(yùn)行過(guò)程（4）Reducer任務(wù)對(duì)key1值相同的所有value2求和，得出積矩陣中的元素k的值。其輸入為<key1,list(value2)>對(duì)，輸出為<key1,value3>對(duì)，key1不變，value3為IntWritable類型，值為key1值相同的所有value2的和。（5）MapReduce框架實(shí)例化一個(gè)MultipleOutputFormat類，將結(jié)果輸出到文件4．程序執(zhí)行過(guò)程程序需要兩個(gè)參數(shù)：輸入目錄和輸出目錄1．分析比較Hadoop的優(yōu)缺點(diǎn)。2．Hadoop里有哪些機(jī)制？解決了哪些問(wèn)題？3．HDFS有哪些保障可靠