Datawahle组队学习——妙趣横生大数据 Day1

妙趣横生大数据 Juicy Big Data

Datawhale大数据技术相关内容的导论课程：妙趣横生大数据 Juicy Big Data Day1

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一、大数据概述

大数据——第三次信息化浪潮

信息化浪潮	时间	标志	解决的问题
第一次浪潮	1980	个人计算机	信息处理
第二次浪潮	1995	互联网	信息传输
第三次浪潮	2010	物联网、云计算和大数据	信息爆炸

1. 大数据的价值不在于数据本身，而在于数据所反映问题的真实性和科学性。

2. 数据的采集存储只是大数据运用的第一阶段，更关键的是对数据的分析、利用，达到发现新知识、创造新价值的效果。

大数据概念

4V

• 数据量大(Volume) ：物联网普及，传感器、摄像头产生的海量数据
• 数据类型多(Variety)：生物大数据、交通大数据、医疗大数据、电信大数据、电力大数据、金融大数据等；结构化数据(10%)和非结构化数据(90%)
• 处理速度快(Velocity)：为快速分析海量数据，新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计
• 价值密度低(Value)：价值密度却远远低于传统关系数据库中已经有的数据

大数据应用

领域	大数据的应用
金融行业	大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用
互联网行业	借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和有针对性的广告投放
餐饮行业	利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮的经营方式
生物医学	大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘
…	…

大数据关键技术

1. 大数据是数据和大数据技术这二者的综合。

2. 大数据技术，是指伴随着大数据的采集、传输、处理和应用的相关技术，是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的一系列数据处理和分析技术。

3. 从数据分析全流程的角度，大数据技术主要包括数据采集、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐私保护等几个层面的内容。

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二、Hadoop

背景

搜索：

1. Lucene：工具包，在目标系统中实现全文检索的功能

2. Nutch：建立在Lucene核心之上的网页搜索应用程序，开箱即用。站内检索–>全球网络搜索

搜索对象“体积”不断增大：

1. 分布式文件存储系统（NDFS，Nutch Distributed File System）：为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统，基于google的GFS

2. MapReduce编程模型：大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算

介绍

Hadoop：HDFS(Hadoop Distributed File System) + MapReduce

Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中。

特性

• 高可靠性、高容错性：冗余数据存储方式
• 高效性分布式存储和分布式处理两大核心技术，高效地处理PB级数据
• 高可扩展性
• 成本低：廉价的计算机集群
• 运行在Linux平台上
• 支持多种编程语言

项目架构

• Common：为其他子项目提供支持的常用工具，它主要包括FileSystem、RPC和串行化库
• Avro：用于数据库序列化的系统
• HDFS：分布式文件系统
• HBase：列式数据库，一般采用HDFS作为其底层数据存储
• Pig：一种数据流语言和运行环境
• Sqoop：改进数据的互操作性，主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据
• Chukwa：数据收集系统
• Zookeeper：一个为分布式应用所涉及的开源协调服务

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实验

1. 准备工作

# 创建容器
docker run --name=hadoop ubuntu /bin/bash

# 添加用户，赋予权限
useradd zym -m -d /home/zym -s /bin/bash
passwd zym
usermod -aG sudo zym

2. 安装jdk

wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie"  http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u131-b11/d54c1d3a095b4ff2b6607d096fa80163/jdk-8u131-linux-x64.tar.gz

sudo tar -xzvf /data/hadoop/jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /opt

sudo mv /opt/jdk1.8.0_131/ /opt/java
sudo chown -R zym:zym /opt/java

修改系统环境变量

sudo vim /etc/profile
# 1. 添加java环境变量
# 2. 激活使环境变量生效
source /etc/profile
# 3. 查看版本
java -version

3. 安装 openssh

# 更新apt，并安装文本编辑器、SSH服务和screen服务
apt-get update && apt-get install -y vim openssh-server screen && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

查看是否安装成功

service ssh start

# 设置 ssh 服务开机自启
echo 'service ssh start'>>~/.bashrc

SSH登录权限设置

解决方法：将容器内22端口和宿主机内端口完成映射即可。

教你如何修改运行中的docker容器的端口映射的三种方式_docker修改端口映射_是阿俏同学吖的博客-CSDN博客

4. 安装 hadoop

hadoop国内镜像站点：Index of /apache/hadoop/common/hadoop-3.3.1 (tsinghua.edu.cn)

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz

sudo tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /opt/
sudo mv /opt/hadoop-3.3.1/ /opt/hadoop
sudo chown -R zym:zym /opt/hadoop

sudo vim /etc/profile
1. 添加以下内容
#hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
2. 激活，查看版本
source /etc/profile
hadoop version

修改hadoop-env.sh文件配置

vim etc/hadoop/hadoop-env.sh
# 追加
export JAVA_HOME=/opt/java/

测试

mkdir input
cp etc/hadoop/*.xml input
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
cat output/*

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一、伪分布式安装

1. 修改core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml这4个文件

详细见 [第二章：Hadoop (datawhalechina.github.io)](https://datawhalechina.github.io/juicy-bigdata/#/ch2 Hadoop?id=_2335-hadoop伪分布式安装)

2. 格式化分布式文件系统

hdfs namenode -format

/opt/hadoop/sbin/start-all.sh

3. 测试

输入jps命令可以查看Java进程

执行wordcount程序, 测试

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二、集群模式安装

此处我将实验一伪分布式安装的docker容器commit为了镜像，用来构建子节点。 还可以直接search有Hadoop的镜像，或者直接编写dockerfile Task01 详读第1、2章Hadoop内容 (plutos.org.cn)

1. 修改、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml这4个文件

详细见 [第二章：Hadoop (datawhalechina.github.io)](https://datawhalechina.github.io/juicy-bigdata/#/ch2 Hadoop?id=_2335-hadoop伪分布式安装)

2. hadoop workers文件配置，编辑/etc/hosts文件，创建公钥并拷贝公钥

# 1. 修改hadoop workers文件配置
vim /opt/hadoop/etc/hadoop/workers
# 2. 编辑/etc/hosts文件
sudo vim /etc/hosts
# 3. 创建公钥并拷贝公钥
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id master
# 4. 修改文件权限
chmod 700 /home/zym/.ssh
chmod 700 /home/datawhale/.ssh/*

3. 格式化分布式文件系统

hdfs namenode -format

/opt/hadoop/sbin/start-all.sh

4. 测试

输入jps命令可以查看主节点和两个从节点的Java进程

执行wordcount程序, 测试

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遇到的问题汇总：

1. Docker内22端口无法访问：

   解决方法：将容器内22端口和宿主机内端口完成映射即可。

   教你如何修改运行中的docker容器的端口映射的三种方式_docker修改端口映射_是阿俏同学吖的博客-CSDN博客

2. 安装 hadoop 太慢

   hadoop国内镜像站点：Index of /apache/hadoop/common/hadoop-3.3.1 (tsinghua.edu.cn)

3. DataNode 不显示
   Hadoop中DataNode没有启动

   log目录：/opt/hadoop/logs/hadoop-zym-datanode-df735624a7d9.log
   ​VERSION参考查询目录：/tmp/hadoop-datawhale/dfs/data/current/VERSION

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Datawhale大数据技术相关内容的导论课程：妙趣横生大数据 Juicy Big Data