第一章主要介绍了Hadoop的起源和一些其他分布式系统的比较，也介绍了hadoop的发展事记。现在随着云计算的发展，hadoop异常火爆，就拿我这段时间应聘的公司来说，不管是知名的互联网企业还是国企研究所，基本上每个公司都会有类似的描述“熟悉海量数据处理者优先，熟悉Hadoop类系统者优先”，可见Hadoop确实很实用。这也是我为什么将学习hadoop来作为学习云计算的第一步。
第二章简单的介绍了hadoop中mapreduce的基本概念和工作原理，并用一个气象数据分析的例子来说明。关于这个例子的数据可以从 ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/下载。观察下载的数据，发现格式有个很大的变化，所以必须修改书上的程序才能得到正确的结果。修改方法如下：
将下载数据解压，选择一个文件作为输入来进行测试，文件的第一行不是数据，所以要删除，将文件名字改成1.txt，上传到HDFS中，可以用eclipse直接上传：
编写mapper和reducer:
package hadoop.chapter2;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class MaxTemperatureMapper
extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {
private static final double MISSING = 99.9;
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String year = line.substring(14, 18);
double airTemperature = Double.parseDouble(line.substring(104, 108));
if (airTemperature != MISSING) {
context.write(new Text(year), new DoubleWritable(airTemperature));
}
}
}
package hadoop.chapter2;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class MaxTemperatureReducer
extends Reducer<Text, DoubleWritable, Text, DoubleWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values,
Context context)
throws IOException, InterruptedException {
double maxValue = Double.MIN_VALUE;
for (DoubleWritable value : values) {
maxValue = Math.max(maxValue, value.get());
}
context.write(key, new DoubleWritable(maxValue));
}
}
package hadoop.chapter2;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class MaxTemperature {
public static void main(String[] args) {
if (args.length != 2) {
System.err.println("参数错误");
System.exit(-1);
}
try {
Job job = new Job();
job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);
job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);
job.waitForCompletion(true);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
代码编写完了，就可以运行了。首先要修改运行参数：
然后就可以运行拉，运行之后的结果会保存在output中，我们查看一下：
之后介绍了mapreduce分布化的工作过程：
先了解一些基本概念：
Job：客户端的执行单位，它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。
Task：Hadoop将输入数据分解成若干个Split，然后针对每个Split进行MapReduce操作，针对每一个split的操作称为一个task。
JobTracker：MapReduce系统的大脑，调度任务在tasktracker上执行。
TaskTracker：干活的小弟，负责task的执行，并将进度报告给老大JobTracker。
Hadoop将输入数据分解成split，然后为每个split创建一个map任务，在taskttracke上执行。Split分片的大小默认是64MB，是跟HDFS默认块大小相等。这样规定两者相等并不是巧合，而是考虑到数据处理局部行优化。就是说尽量保证每一个map任务执行所需要的数据存储在本地，这样数据的读取就不用通过网络传输，不但提高处理速度，而且降低整个系统的网络负载。如果Split的大小大于HDFS块大小，那么会以两个或多个快的形式存放在HDFS中，对于一个HDFS节点来说，基本不可能同时存放着两个块，因此必须通过网络传输获得所有的输入数据。
map任务将结果写到本地磁盘，并不存储在HDFS中，这是因为map的结果是中间结果，如果存到HDFS中，会复制成三份，对于中间结果没有必要这样做。
reduce任务的数量不是由输入数据决定的，而是人为制定的。
有多个reducer的情况下，每一个map的结果默认会按key进行分区和排序，分区的数量当然是等于reducer的数量，如果定义了combiner函数，会执行combiner函数对map的结果进行合并，map任务结束后，不同的分区会传送到不同的reducer上，这就是混洗的过程。
第二章其他内容是介绍不同的编程语言和与hadoop交互了，比如ruby，C++，python等，这部分我并不是很关心，没仔细看，以后用到在查，呵呵，好了前两章的笔记就是这样了：）