一、相关概念
1、大数据
大数据是一门概念，也是一门技术，是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术。
大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架，还包括实时数据处理，离线数据处理，数据分析，数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术。
2、Hadoop
Hadoop是一个开源的大数据框架，是一个分布式计算的解决方案。
Hadoop的两个核心解决了数据存储问题（HDFS分布式文件系统）和分布式计算问题（MapRe-duce）。
举例1：用户想要获取某个路径的数据，数据存放在很多的机器上，作为用户不用考虑在哪台机器上，HD-FS自动搞定。
举例2：如果一个100p的文件，希望过滤出含有Hadoop字符串的行。这种场景下，HDFS分布式存储，突破了服务器硬盘大小的限制，解决了单台机器无法存储大文件的问题，同时MapReduce分布式计算可以将大数据量的作业先分片计算，最后汇总输出。
二、Hadoop特点
优点
1、支持超大文件。HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。
2、检测和快速应对硬件故障。数据备份机制，NameNode通过心跳机制来检测DataNode是否还存在。
3、高扩展性。可建构在廉价机上，实现线性（横向）扩展，当集群增加新节点之后，NameNode也可以感知，将数据分发和备份到相应的节点上。
4、成熟的生态圈。借助开源的力量，围绕Hadoop衍生的一些小工具。
缺点
1、不能做到低延迟。高数据吞吐量做了优化，牺牲了获取数据的延迟。
2、不适合大量的小文件存储。
3、文件修改效率低。HDFS适合一次写入，多次读取的场景。
三、HDFS介绍
1、HDFS框架分析
HDFS是Master和Slave的主从结构。主要由Name-Node、Secondary NameNode、DataNode构成。
NameNode
管理HDFS的名称空间和数据块映射信存储元数据与文件到数据块映射的地方。
如果NameNode挂掉了，文件就会无法重组，怎么办？有哪些容错机制？
Hadoop可以配置成HA即高可用集群，集群中有两个NameNode节点，一台active主节点，另一台stan-dby备用节点，两者数据时刻保持一致。当主节点不可用时，备用节点马上自动切换，用户感知不到，避免了NameNode的单点问题。
Secondary NameNode
辅助NameNode，分担NameNode工作，紧急情况下可辅助恢复NameNode。
DataNode
Slave节点，实际存储数据、执行数据块的读写并汇报存储信息给NameNode。
2、HDFS文件读写
文件按照数据块的方式进行存储在DataNode上，数据块是抽象块，作为存储和传输单元，而并非整个文件。
文件为什么要按照块来存储呢？
首先屏蔽了文件的概念，简化存储系统的设计，比如100T的文件大于磁盘的存储，需要把文件分成多个数据块进而存储到多个磁盘；为了保证数据的安全，需要备份的，而数据块非常适用于数据的备份，进而提升数据的容错能力和可用性。
数据块大小设置如何考虑？
文件数据块大小如果太小，一般的文件也就会被分成多个数据块，那么在访问的时候也就要访问多个数据块地址，这样效率不高，同时也会对NameNode的内存消耗比较严重；数据块设置得太大的话，对并行的支持就不太好了，同时系统如果重启需要加载数据，数据块越大，系统恢复就会越长。
3.2.1 HDFS文件读流程
1、向NameNode通信查询元数据（block所在的DataNode节点），找到文件块所在的DataNode服务器。
2、挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流。
3、DataNode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）。
4、客户端已packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件，后面的block块就相当于是append到前面的block块最后合成最终需要的文件。
3.2.2 HDFS文件写流程
1、向NameNode通信请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
2、NameNode返回确认可以上传。
3、client会先对文件进行切分，比如一个block块128m，文件有300m就会被切分成3个块，一个128m、一个128m、一个44m。请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上。
4、NameNode返回DataNode的服务器。
5、client请求一台DataNode上传数据，第一个DataNode收到请求会继续调用第二个DataNode，然后第二个调用第三个DataNode，将整个通道建立完成，逐级返回客户端。
6、client开始往A上传第一个block，当然在写入的时候DataNode会进行数据校验，第一台DataNode收到后就会传给第二台，第二台传给第三台。
7、当一个block传输完成之后，client再次请求NameNode上传第二个block的服务器。
四、MapReduce介绍
1、概念
MapReduce是一种编程模型，是一种编程方法，是抽象的理论，采用了分而治之的思想。MapReduce框架的核心步骤主要分两部分，分别是Map和Reduce。每个文件分片由单独的机器去处理，这就是Map的方法，将各个机器计算的结果汇总并得到最终的结果，这就是Reduce的方法。
2、工作流程
向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分，当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce任务的输入数据。Reduce任务的主要目标就是把前面若干个Map的输出汇总到一起并输出。
3、运行MapReduce示例
运行Hadoop自带的MapReduce经典示例Word-count，统计文本中出现的单词及其次数。首先将任务提交到Hadoop框架上。
查看MapReduce运行结束后的输出文件目录及结果内容。
可以看到统计单词出现的次数结果
五、Hadoop安装
墙裂推荐：史上最详细的Hadoop环境搭建(https://blog.csdn.net/hliq5399/article/details/78193113)
1、Hadoop部署模式
本地模式
伪分布式模式
完全分布式模式
以上部署模式区分的依据是NameNode、Data-Node、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器上。
2、安装步骤（以伪分布式模式为例）
学习Hadoop一般是在伪分布式模式下进行。这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块，伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的，但是只是运行在一个操作系统上的，并不是真正的分布式。
5.2.1 JDK包下载、解压安装及JAVA环境变量配置
exportJAVA_HOME=/home/admin/apps/jdk1.8.0_151
exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
5.2.2 Hadoop包下载、解压安装及Hadoop环境变量配置
exportHADOOP_HOME="/zmq/modules/hadoop/hadoop-3.1.0"
exportPATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
5.2.3 配置Hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件的JAVA_HOME参数
exportJAVA_HOME="/home/admin/apps/jdk1.8.0_151"
5.2.4 配置core-site.xml，配置的是HDFS的地址和Hadoop临时目录
5.2.5 配置hdfs-site.xml，设置HDFS存储时的备份数量，这里是伪分布式部署，就填写1
5.2.6 格式化HDFS，启动NameNode、Data-Node、SecondaryNameNode，查看进程
5.2.7 搭建完成，操作HDFS（常用的新建目录、上传下载文件等），以及运行MapReduceJob
六、Hadoop更多
以上介绍的仅是对Hadoop的初步学习和使用，Ha-doop的HA完全分布式部署、Hadoop的资源调度YARN、Hadoop的高可用和容错机制、Hadoop生态圈的其他组件等等还没有去研究，感叹Hadoop水很深，哈哈。
作者简介：梦琴，两年+测试经验，当前主要负责内部平台产品的测试及部分外部交付项目测试。
