Hadoop教程

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的、能够处理大规模数据的分布式计算平台。它通过将数据分割成多个块并在多台机器上进行并行处理来处理海量数据。本教程将介绍Hadoop的基本概念、安装和使用方法。

基本概念

Hadoop架构

Hadoop主要由以下组件构成：

• Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储文件和数据块。
• MapReduce：用于数据处理。
• Hadoop YARN：用于管理资源和调度任务。

数据块

Hadoop将大文件分割成若干个数据块，每个数据块默认大小为128MB。这些数据块被存储在不同的数据节点上。数据块的复制可以提高数据容错性。

作业

作业是指一次针对数据集执行的操作。一个作业可以包含多个任务（Task），任务分为Map任务和Reduce任务。

安装

前置条件

在安装Hadoop之前，需要安装好Java环境，并配置好JAVA_HOME环境变量。

下载Hadoop

可以从Hadoop官方网站下载最新的Hadoop版本。

安装Hadoop

将下载好的Hadoop压缩包解压到本地，并设置HADOOP_HOME环境变量，以便在终端中访问Hadoop命令。

使用

启动Hadoop

在终端中输入以下命令以启动Hadoop：

start-all.sh

停止Hadoop

在终端中输入以下命令以停止Hadoop：

stop-all.sh

使用Hadoop命令

可以使用Hadoop命令来操作HDFS和MapReduce。以下是一些常用的命令：

• 在HDFS创建一个新目录：

  hdfs dfs -mkdir /new-directory
  

• 将本地文件上传至HDFS：

  hdfs dfs -put /local-file /hdfs-path
  

• 从HDFS中下载文件到本地：

  hdfs dfs -get /hdfs-file /local-path
  

• 运行MapReduce任务：

  hadoop jar path-to-mapreduce-jar MainClass input-path output-path
  

结语

以上就是Hadoop的基本概念、安装和使用方法。Hadoop在处理大规模数据方面具有非常优秀的性能和可扩展性，是处理大数据的重要工具之一。