第 1 章：Hadoop概述
1.1 Hadoop是什么
1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
2、主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
3、Hadoop通常是指一个更广泛的概念-Hadoop生态圈
1.2 Hadoop优势（4高）
1、高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
2、高扩展性：再集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
3、高效性：再MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
4、高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
1.3 Hadoop组成（面试重点）
在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合度较大。
在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MaoReduce只负责运算。
1.3.1 HDFS架构概述
Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。
1、NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
2、DataNode（dn）：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3、Secondary NameNode（2nn）：每隔一段时间对NameNode元数据备份。
1.3.2 YARN架构概述
Yet Another Resource Negotiator简称YARN，另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器。
YARN架构概述
1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）老大
2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大
3）ApplicationMaster（AN）：单个文物运行的老大
4）Container容器：相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需的资源，如内存、cpu、磁盘、网络等。
1.3.3 MapReduce架构概述
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
1、Map阶段并行处理输入数据
2、Reduce阶段对Map结果进行汇总
1.4 大数据技术生态体系
1、Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL，Oracle等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2、Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传递的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
3、Kafka：Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。
4、Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
5、Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架，用于实时计算的场景较多。
6、Oozie：Oozie是一个管理Hadoop作业（job）的工作流程调用管理系统。
7、HBase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据块。HBase不同于一般的关系数据块，它是一个非常适合于非结构化数据存储的数据块。
8、Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9、ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
第 2 章：Hadoop运行模式
本地模式：单机运行，只是用来演示以下官方案例。生产环境不用。
伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。
完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。
3.1 本地运行模式（官方WordCount）
1、创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹
mkdir wcinput
2、在wcinput文件下创建一个word.txt文件
cd wcinput
3、编辑word.txt文件
vim word.txt
hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu
4、回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3
5、执行程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput
6、查看结果
cat wcoutput/part-r-00000
atguigu 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
3.2 完全分布式运行模式（开发重点）
1、分析：
1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态IP、主机名称）
2）安装JDK
3）配置环境变量
4）安装Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置ssh
9）群起并测试集群
3.2.1 编写集群分发脚本xsync
1、scp（secure copy）安全拷贝
1）scp定义
scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。
2）基本语法
scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
3）案例实操
前提：在hadoop102、103、104都创建好的/opt/module、/opt/software两个目录，并且已经把这两个目录修改为atguigu:atguigu
sudo chown atguigu:atguigu -R /opt/module
（1）在hadoop102上，将102中/opt/module/jdk目录拷贝到103上
scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 atguigu@hadoop103:/opt/module
（2）在103上，将102中/opt/module/hadoop目录拷贝到103上
$ scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/
（3）在103上操作，将102中/opt/module目录下所有目录拷贝到104上
scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/* atguigu@hadoop104:/opt/module
2、rsync远程同步工具
rsync主要用于备份和镜像。具有速度块、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度块，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。
1）基本语法
rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
| 选项 | 功能 |
|---|---|
| -a | 归档拷贝 |
| -v | 显示复制过程 |
| 2）实操 | |
| （1）删除103中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput |
rm -rf wcinput/
（2）同步hadoop102中/opt/~~/hadoop-3.1.3到103
$ rsync -av hadoop-3.1.3/ atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/
3、xsync群发脚本
1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
2）需求分析：
（1）rsync命令原始拷贝
rsync -av /opt/module atguigu@hadoop103:/opt/
（2）期望脚本：xsync要同步的文件名称
（3）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径）
echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin
3）脚本实现
（1）在/home/atguigu/bin目录下创建xsync文件
cd /home/atguigu
mkdir bin
cd bin
vim xsync
在文件中编写如下代码
#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "Not Enough Arguement!"
exit
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ==================== $host ====================
#3. 遍历所有目录，挨个发送
for file in $@
do
#4. 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取父目录
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
ssh $host "mkdir -p $pdir"
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $file does not exists!
fi
done
done
（2）修改脚本xsync具有执行权限
chmod +x xsync
（3）测试脚本
xsync /home/atguigu/bin
（4）将脚本复制到/bin中，以便全局调用
xsync /home/atguigu/bin
（5）同步环境变量配置（root所有者）
sudo xsync /etc/profile.d/my_env.sh
让环境变量生效
source /etc/profile
3.2.3 SSH无密登录配置
1、配置ssh
1）基本语法
ssh另一台电脑的IP地址
2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法
ssh hadoop103
如果出现如下内容
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
输入yes，并回车
3）退回到hadoop102
2、无密钥配置
1）免密登录原理
2）生成公钥和私钥
pwd /home/atguigu/.ssh
ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.put（公钥）
3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
ssh-copy-id hadoop102
ssh-copy-id hadoop103
ssh-copy-id hadoop104
注意：
还需要再hadoop103上采用root账号配置一下无密登录到102、103、104服务器上。102、104同样。
3.2.4 集群配置
1、集群部署规划
注意：
NameNode和SecondaryNameNode不要安装再同一台服务器
ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondarryNameNode配置再同一台机器上。
2、配置文件说明
Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。
1）默认配置文件：
| 要获取的默认文件 | 文件存放在Hadoop的jar包中的位置 |
|---|---|
| core-default.xml | hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xnk |
| hdfs-default.xml | hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml |
| yarn-default.xml | hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml |
| mapred-default.xml | hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml |
2）自定义配置文件：
core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
3、配置集群
1）核心配置文件
core-site.xml
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
vim core-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>atguigu</value>
</property>
</configuration>
2）HDFS配置文件
配置hdfi-site.xml
vim hdfs-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop104:9868</value>
</property>
</configuration>
3）YARN配置文件
配置yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
文件内容如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定MR走shuffle -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<!-- 环境变量的继承 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
</configuration>
4）MapReduce配置文件
配置mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
4、在集群上分发配置好的Hadoop配置文件
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
5）去103和104上查看文件分发清空
cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
3.2.5 群起集群
1、配置workers
vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容
hadoop102
hadoop103
hadoop104
注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。
同步所有节点配置文件
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
2、启动群起
1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到以往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止namenode和datanode进程，并且要删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化。）
hdfs namenode -format
2）启动HDFS
sbin/start-dfs.sh
3）在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN
sbin/start-yarn.sh
3.2.6 集群启动/停止方式总结
1、各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用
1）整体启动/停止HDFS
start-dfs.sh/stop-dfs.sh
2）整体启动/停止YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh
2、各个服务组件逐一启动/停止
1）分别启动/停止HDFS组件
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
2）启动/停止YARN
yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
3.2.7 编写Hadoop集群常用脚本
1、Hadoop集群启停脚本（包含HDFS，Yarn，Historyserver）：myhadoop.sh
cd /home/atguigu/bin
vim myhadoop.sh
输入以下内容：
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input..."
exit ;
fi
case $1 in
"start")
echo " ======启动 hadoop集群 ======="
echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
;;
"stop")
echo " ==========关闭 hadoop集群 ========="
echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
echo "Input Args Error..."
;;
esac
保存后退出，然后赋予脚本执行权限
chmod +x myhadoop.sh
2、查看三台服务器Java进程脚本：jpsall
cd /home/atguigu/bin
vim jpsall
输入如下内容
#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo =============== $host ===============
ssh $host jps
done
保存后退出，然后赋予脚本执行权限
chmod +x jpsall
3、分发/home/atguigu/bin目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用
xsync /home/atguigu/bin/
1）Web端查看HDFS的NameNode
（1）浏览器输入：http://hadoop102:9870
（2）查看HDFS上存储的数据信息
2）Web端查看YARN的ResourceManager
（1）浏览器中输入：http://hadoop103:8088
（2）查看YARN上运行的Job信息
4、集群基本测试
1）上传文件到集群
创建目录
上传文件
2）执行wordcount程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
3）注意：如果在执行过程中报错超出虚拟内存限制
解决方案：在yarn-site.xml中添加如下内容（配置后进行分发）
<!-- 解决Yarn在执行程序遇到超出虚拟内存限制，Container被kill -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
3.2.8 配置历史服务器
为了查看程序的历史运行情况，需要配置以下历史服务器。具体配置步骤如下：
1、配置mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置：
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop102:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop102:19888</value>
</property>
2、分发配置
xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
3、在hadoop102启动历史服务器
mapred --daemon start historyserver
4、查看历史服务器是否启动
jps
5、查看JobHistory
http://hadoop102:19888/jobhistory
3.2.9 配置日志的聚集
日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志上传到HDFS系统上。
日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。
注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager、ResourceManager和HistoryServer。
开启日志聚集功能具体步骤如下：
1、配置yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
在该文件里面增加如下配置：
<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
2）分发配置
xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
3）关闭NodeManager、ResourceManager和HistoryServer
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver
4）启动NodeManager、ResourceManager和HistoryServer
[atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
[atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver
5）删除HDFS上已经存在的输出文件（可以通过页面删除）
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output
6）执行WordCount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
7）查看日志
（1）历史服务器地址
http://hadoop102:19888/jobhistory
（2）历史任务列表
（3）查看任务运行日志
（4）运行日志详情
3.2.10 常用端口号说明
| 端口名称 | Hadoop2.x | Hadoop3.x |
|---|---|---|
| NameNode内部通信端口 | 8020/9000 | 8020/9000/9820 |
| NameNode HTTP UI | 50070 | 9870 |
| MapReduce查看执行任务端口 | 8088 | 8088 |
| 历史服务器通信端口 | 19888 | 19888 |
3.2.11 集群时间同步
如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期和公网时间进行校准；
如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，导致集群执行任务时间不同步。
1、需求
找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境根据任务对事件的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用1分组同步一次。
2、事件服务器配置（必须root用户）
1）查看hadoop102服务状态和开机自启动状态（如果开着就关掉）
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd
2）修改hadoop102的ntp.conf配置文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf
修改内容如下：
（1）修改1（授权192.168.10.0-192.168.10.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步事件）
#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
将上面的注释去掉（并将192.168.1.0改成192.168.10.0）
restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
（2）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）
server 0.centos.pool.ntp.org iburst
server 1.centos.pool.ntp.org iburst
server 2.centos.pool.ntp.org iburst
server 3.centos.pool.ntp.org iburst
给上面的内容添加注释
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
（3）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用该本地时间作为时间服务器为集群中的其它节点提供时间同步）
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
3）修改hadoop102的/etc/sysconfig/ntpd文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）
SYNC_HWCLOCK=yes
4）重新启动ntpd服务
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
5）设置ntpd服务开机启动
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd
3、其它机器配置（必须root用户）
1）关闭所有节点ntp服务和自启动
[root@hadoop103 ~]$ systemctl stop ntpd
[root@hadoop103 ~]$ systemctl disable ntpd
[root@hadoop104 ~]$ systemctl stop ntpd
[root@hadoop104 ~]$ systemctl disable ntpd
2）在其他机器配置1分钟与时间服务器同步一次
[root@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e
编辑定时任务如下：
*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
3）修改任意机器时间
[root@hadoop103 ~]$ date -s "2021-9-11 11:11:11"
4）1分钟后查看机器是否与时间服务器同步
[root@hadoop103 ~]$ date
第 1 章：HDFS概述
1.1 HDFS产出背景及定义
1、HDFS产生背景
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
2、HDFS定义
HDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。
1.2 HDFS 优缺点
优点
1、高容错性
1）数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
2）某一个副本丢失以后，它可以自动恢复。
2、适合处理大数据
1）数据规模：能够处理数据规模达到GB、TB、甚至PB级别的数据。
2）文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
3、可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。
缺点
1、不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。
2、无法高效的对大量小文件进行存储
1）存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。
2）小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。
3、不支持并发写入、文件随机修改
1）一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。
2）仅支持数据append（追加），不支持文件的随机修改。
1.3 HDFS组成架构
1、NameNode（nn）：就是Master，它是一个主管、管理者。
1）管理HDFS的名称空间
2）配置副本策略
3）管理数据块（Block）映射信息
4）处理客户端读写请求
2、DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。
1）存储实际的数据块
2）执行数据块的读/写操作
3、Client：就是客户端
1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行上传。
2）写NameNode交互，获取文件的位置信息
3）与DataNode交互，读取或者写入数据
4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如NameNode格式化
5）Client可以通过一些命令来访问HDFS，比如对HDFS增删改查操作
4、Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。
1）辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode
2）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode
1.4 HDFS文件块大小（面试重点）
HDFS的文件在物理上是分块存储（Block），块的大小可以通过配置参数（dfs.blocksize）来规定，默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M，1.x版本中是64M。
为什么块的大小不能设置太小，也不能设置太大？
1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置。
2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。
总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。
第 2 章：HDFS的Shell操作（开发重点）
2.1 基本语法
hadoop fs具体命令 OR hdfs dfs具体命令，两个是完全相同的。
2.2 命令大全
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs
[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
[-copyFromLocal [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-count [-q] <path> ...]
[-cp [-f] [-p] <src> ... <dst>]
[-df [-h] [<path> ...]]
[-du [-s] [-h] <path> ...]
[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
[-getmerge [-nl] <src> <localdst>]
[-help [cmd ...]]
[-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]
[-mkdir [-p] <path> ...]
[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
[-moveToLocal <src> <localdst>]
[-mv <src> ... <dst>]
[-put [-f] [-p] <localsrc> ... <dst>]
[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
<acl_spec> <path>]]
[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
[-stat [format] <path> ...]
[-tail [-f] <file>]
[-test -[defsz] <path>]
[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
2.3 常用命令实操
2.3.1 准备工作
1、启动Hadoop集群（方便后续的测试）
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
2、-help：输出这个命令参数
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -help rm
3、创建/sanguo这个文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /sanguo
2.3.2 上传
1、-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim shuguo.txt
输入：
shuguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -moveFromLocal ./shuguo.txt /sanguo
2、-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim weiguo.txt
输入：
weiguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyFromLocal weiguo.txt /sanguo
3、-put：等同于copyFromLocal，生产环境更习惯用put
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim wuguo.txt
输入：
wuguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put ./wuguo.txt /sanguo
4、-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim liubei.txt
输入：
liubei
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo.txt
2.3.3 下载
1、-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo.txt ./
2、-get：等同于copytToLocal，生产环境更习惯用get
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo.txt ./shuguo2.txt
2.3.4 HDFS直接操作
1、-ls：显示目录信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls /sanguo
2、-cat：显示文件内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo.txt
3、-chgrp、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -chown atguigu:atguigu /sanguo/shuguo.txt
4、-mkdir：创建路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /jinguo
5、-cp：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另外一个路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo.txt /jinguo
6、-mv：在HDFS目录中移动文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/wuguo.txt /jinguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv /sanguo/weiguo.txt /jinguo
7、-tail：显示一个文件的末尾1kb的数据
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -tail /jinguo/shuguo.txt
8、-rm：删除文件或文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm /sanguo/shuguo.txt
9、-rm -r：递归删除目录以及目录里面的内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /sanguo
10、-du统计文件夹的大小信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -s -h /jinguo
看到的内容
27 81 /jinguo
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -du -h /jinguo
看到的内容
14 42 /jinguo/shuguo.txt
7 21 /jinguo/weiguo.txt
6 18 /jinguo/wuguo.tx
说明：27表示文件大小；81表示27*3哥副本；/jinguo表示查看的目录
11、-setrep：设置HDFS中文件的副本数量
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -setrep 10 /jinguo/shuguo.txt
这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看DataNode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能到达10.
第 3 章：HDFS的API操作
3.1 客户端环境准备
1、找到资料包，拷贝hadoop-3.1.0到非中文路径（比如d:）
2、配置HADOOP_HOME环境变量
3、配置Path环境变量
注意：如果环境变量不起作用，可以重启电脑试试。
验证Hadoop环境变量是否正常。双肩winutils.ext，如果报如下错误。说明缺少微软运行库（正版系统往往有这个问题）。在资料包里面有对应的微软运行包双击安装即可。
4、配置Path环境变量。然后重启电脑
5、如果上述操作后在后面代码执行的过程中，还有问题可以将bin目录下hadoop.dll和winutils.exe放到C:/windows/system32目录下
6、在IDEA中创建一个Maven工程HdfsClientDemo，并导入相应的依赖坐标+日志添加
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>
</dependencies>
在项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为”log4j.properties”，在文件中填入
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
7、创建包名：com.atguigu.hdfs
8、创建HdfsClient类
方式一：
public class HdfsClient{
@Test
public void testMkdirs() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
// 配置在集群上运行
FileSystem fs = FileSystem.get(
new URI("hdfs://hadoop102:8020"),
configuration,
"atguigu"
);
}
}
方式二：
1）代码部分
public class HdfsClient{
@Test
public void testMkdirs() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
// 配置在集群上运行
configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:8020");
FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
}
}
2）配置部分
运行时需要配置用户名称（默认是使用windows用户名操作HDFS）
客户端去操作HDFS时，是有一个用户身份的。默认情况下，HDFS客户端API会从JVM中获取一个参数来作为自己的用户身份：-DHADOOP_USER_name=atguigu，atguigu为用户名称。
3.2 HDFS的API操作
3.2.1 HDFS文件上传
@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
// 2 上传文件
fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
3.2.2 HDFS文件下载
@Test
public void testCopyToLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException{
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
// 2 执行下载操作
// boolean delSrc 指是否将原文件删除
// Path src 指要下载的文件路径
// Path dst 指将文件下载到的路径
// boolean useRawLocalFileSystem 是否开启文件校验
fs.copyToLocalFile(false, new Path("/banzhang.txt"), new Path("e:/banhua.txt"), true);
// 3 关闭资源
fs.close();
}
3.3 测试参数优先级
1、编写源代码
@Test
public void testCopyFromLocalFile() throws IOException, InterruptedException, URISyntaxException {
// 1 获取文件系统
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("dfs.replication", "2");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop102:8020"), configuration, "atguigu");
// 2 上传文件
fs.copyFromLocalFile(new Path("e:/banzhang.txt"), new Path("/banzhang.txt"));
// 3 关闭资源
fs.close();
System.out.println("over");
2、将hdfs-site.xml拷贝到项目的根目录下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
3、参数优先级
参数优先级排序：客户端代码设置的值 > ClassPath下的用户自定义配置文件 > 服务器的默认设置
第 4 章：HDFS的读写流程（面试重点）
4.1 HDFS写数据流程
4.1.1 刨析文件写入
1、客户端通过Distributed FileSystem模块祥NameNode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返回是否可以上传。
3、客户端请求第一个Block上传到哪几个DataNode服务器上。
4、NameNode返回3个DataNode节点，分别是dn1、dn2、dn3。
5、客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。
6、dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
7、客户端开始往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
8、当一个Block传输完成后，客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。（重复执行3-7步）。
4.1.2 网络拓扑-节点距离计算
在HDFS写数据的过程中，NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个距离怎么计算呢？
节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
4.1.3 机架感知（副本存储节点选择）
1、机架感知说明
第一个副本在Client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。
第二个副本在另一个机架的随机一个节点。
第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。
4.2 HDFS读数据流程
1、客户端通过DistributedFileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。
2、挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
3、DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以Packet为单位来做校验）。
4、客户端以Packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
第 5 章：NameNode和Secondary NameNode
5.1 NN和2NN工作机制
思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？
首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有相应客户请求，必须是效率过低。
因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存放在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元素据的FsImage。
这样有会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsImage，就会导致效率过低，如如果不更新，就会发生一致性问题，一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失。因此，引入Edits文件（只进行追加操作，效率更高）。每当元数据有更新或者添加元数据时，修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样，一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edis的合并，合成元数据。
但是，如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过大，效率降低，而且一旦断电，恢复元数据需要的时间过长。因此，需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成，又会效率过低。因此，引入一个新的节点SecondaryNameNode，专门用于FsImage和Edits的合并。
1、第一阶段：NameNode启动
1）第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
2）客户端对元数据进行增删改的请求。
3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。
4）NameNode在内存中对元数据进行增删改。
2、第二阶段：Secondary NameNode工作
1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。
2）Secondary NameNode请求执行CheckPoint。
3）NameNode滚动正在写的Edits日志。
4）将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。
5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。
8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。
5.2 Fsimage和Edits解析
1、Fsimage和Edits概念
NameNode被格式化之后，将在/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/name/current目录中产生如下文件
1）Fsimage文件：HDFS文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息。
2）Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端之后的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。
3）seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字
4）每次NameNode启动的时候都会将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保证内容中的元数据信息是最新的、同步的，可以看成NameNode启动的时候就将Fsimage和Edits文件进行了合并。
2、oiv查看Fsimage文件
1）查看oiv和oev命令
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs
oiv apply the offline fsimage viewer to an fsimage
oev apply the offline edits viewer to an edits file
2）基本语法
hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
3）案例
[atguigu@hadoop102 current]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/fsimage.xml
将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。部分显示结果如下。
<inode>
<id>16386</id>
<type>DIRECTORY</type>
<name>user</name>
<mtime>1512722284477</mtime>
<permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission>
<nsquota>-1</nsquota>
<dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode>
<id>16387</id>
<type>DIRECTORY</type>
<name>atguigu</name>
<mtime>1512790549080</mtime>
<permission>atguigu:supergroup:rwxr-xr-x</permission>
<nsquota>-1</nsquota>
<dsquota>-1</dsquota>
</inode>
<inode>
<id>16389</id>
<type>FILE</type>
<name>wc.input</name>
<replication>3</replication>
<mtime>1512722322219</mtime>
<atime>1512722321610</atime>
<perferredBlockSize>134217728</perferredBlockSize>
<permission>atguigu:supergroup:rw-r--r--</permission>
<blocks>
<block>
<id>1073741825</id>
<genstamp>1001</genstamp>
<numBytes>59</numBytes>
</block>
</blocks>
</inode >
思考：可以看出，Fsimage中没有记录块所对应DataNode，为什么？
在集群启动后，要求DataNode上报数据块信息，并间隔一段时间后再次上报。
2、oev查看Edits文件
1）基本语法
hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
2）案例
[atguigu@hadoop102 current]$ hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml
[atguigu@hadoop102 current]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/edits.xml
将显示的xml文件内容拷贝到Idea中创建的xml文件中，并格式化。显示结果如下。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS>
<EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION>
<RECORD>
<OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>
<DATA>
<TXID>129</TXID>
</DATA>
</RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ADD</OPCODE>
<DATA>
<TXID>130</TXID>
<LENGTH>0</LENGTH>
<INODEID>16407</INODEID>
<PATH>/hello7.txt</PATH>
<REPLICATION>2</REPLICATION>
<MTIME>1512943607866</MTIME>
<ATIME>1512943607866</ATIME>
<BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
<CLIENT_NAME>DFSClient_NONMAPREDUCE_-1544295051_1</CLIENT_NAME>
<CLIENT_MACHINE>192.168.10.102</CLIENT_MACHINE>
<OVERWRITE>true</OVERWRITE>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>atguigu</USERNAME>
<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
<MODE>420</MODE>
</PERMISSION_STATUS>
<RPC_CLIENTID>908eafd4-9aec-4288-96f1-e8011d181561</RPC_CLIENTID>
<RPC_CALLID>0</RPC_CALLID>
</DATA>
</RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ALLOCATE_BLOCK_ID</OPCODE>
<DATA>
<TXID>131</TXID>
<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
</DATA>
</RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_SET_GENSTAMP_V2</OPCODE>
<DATA>
<TXID>132</TXID>
<GENSTAMPV2>1016</GENSTAMPV2>
</DATA>
</RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_ADD_BLOCK</OPCODE>
<DATA>
<TXID>133</TXID>
<PATH>/hello7.txt</PATH>
<BLOCK>
<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
<NUM_BYTES>0</NUM_BYTES>
<GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
</BLOCK>
<RPC_CLIENTID></RPC_CLIENTID>
<RPC_CALLID>-2</RPC_CALLID>
</DATA>
</RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_CLOSE</OPCODE>
<DATA>
<TXID>134</TXID>
<LENGTH>0</LENGTH>
<INODEID>0</INODEID>
<PATH>/hello7.txt</PATH>
<REPLICATION>2</REPLICATION>
<MTIME>1512943608761</MTIME>
<ATIME>1512943607866</ATIME>
<BLOCKSIZE>134217728</BLOCKSIZE>
<CLIENT_NAME></CLIENT_NAME>
<CLIENT_MACHINE></CLIENT_MACHINE>
<OVERWRITE>false</OVERWRITE>
<BLOCK>
<BLOCK_ID>1073741839</BLOCK_ID>
<NUM_BYTES>25</NUM_BYTES>
<GENSTAMP>1016</GENSTAMP>
</BLOCK>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>atguigu</USERNAME>
<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
<MODE>420</MODE>
</PERMISSION_STATUS>
</DATA>
</RECORD>
</EDITS >
思考：NameNode如何确定下次开机启动的时候合并哪些Edits？
5.3 CheckPoint时间设置
1、通常情况下，SecondatyNameNode每隔一小时执行一次。
[hdfs-default.xml]
<!-- 单位:秒 -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value>3600</value>
</property>
2、一分钟检查一次操作次数，当操作次数达到1百万时，SecondaryNameNode执行一次。
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>
<value>1000000</value>
<description>操作动作次数</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name>
<value>60</value>
<description> 1分钟检查一次操作次数</description>
</property>
第 6 章：DataNode
6.1 DataNode工作机制
1、一个数据块在DataNode上文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。
2、DataNode启动后向NameNode注册，通过后，周期性（6小时）的向NameNode上报所有的块信息。
DN向NN汇报当前解读信息的时间间隔，默认6小时；
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>21600000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>
DN扫描自己节点块信息列表的时间，默认6小时。
<!-- 单位:秒 -->
<property>
<name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name>
<value>21600</value>
<description>Interval in seconds for Datanode to scan data directories and reconcile the difference between blocks in memory and on the disk.
Support multiple time unit suffix(case insensitive), as described
in dfs.heartbeat.interval.
</description>
</property>
3、心跳是每3秒一次，心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过10分钟+30秒没有收到某个DataNode的心跳，则认为该节点不可用。
4、集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
6.2 数据完整性
思考：如果电脑磁盘里面存储的数据是控制高铁信号灯的红灯信号（1）和绿灯信号（0），但是存储该数据的磁盘坏了，一直显示是绿地，是否很危险？同理DataNode节点上的数据损坏了，却没有发现，是否很危险，那么如何解决呢？
1、当DataNode读取Block的时候，会计算CheckSum。
2、如果计算后的Check，与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏。
3、Client读取其它DataNode的Block。
4、常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）。
5、DataNode在其文件创建后周期性验证CheckSum。
6.3 掉线时参数设置
DataNode掉线时限参数设置
1、DataNode进程死亡或者网络故障造成DataNode无法与NameNode通信
2、NameNode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。
3、HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。
4、如果定义超时时间为TimeOut，则超时时长的计算公式为：
TimeOut = 2 * dfs.namenodeheartb eat.recheck-interval + 10 * dfs.eartbeat.interval
而默认的dfs.namenode.heartbead.recheck-interval大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-size.xml配置文件中heartbeat.recheck.interval的单位是毫秒，dfs.heartbeat.interval的单位为秒。
<property>
<name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>
<value>300000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>3</value>
</property>
第 1 章：MapReduce概述
1.1 MapReduce定义
MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。
MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。
1.2 MapReduce优缺点
1.2.1 优点
1、MapReduce易于编程
它简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行。也就是说你写一个分布式程序，跟写一个简单的串行程序是一模一样的。就是因为这个特点使得MapReduce编程变得非常流行。
2、良好的扩展性
当你的计算资源不能得到满足的时候，你可以通过简单的增加机器来扩展它的计算能力。
3、高容错性
MapReduce设计的初衷就是使程序能够部署在廉价的PC机器上，这就要求它具有很高的容错性。比如其中一台机器挂了，它可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，不至于这个任务运行失败，而且这个过程不需要人工参与，而完全是由Hadoop内部完成的。
4、适合PB级以上海量数据的离线处理
可以实现上千台服务器集群并发工作，提供数据处理能力。
1.2.2 缺点
1、不擅长实时计算
MapReduce无法像MySQL一样，在毫秒或者秒级返回结果。
2、不擅长流式计算
流式计算的输入数据是动态的，而MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化，这是因为MapReduce自身的设计特点决定了数据源必须是静态的。
3、不擅长DAG（有向无环图）计算
多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出。在这种情况下，MapReduce并不是不能做，而是使用后，每个MapReduce作业的输出结果都会写入到磁盘，造成大量的磁盘IO，导致性能非常的低下。
1.3 MapReduce核心思想
1、分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段。
2、第一个阶段的MapTask并发实例，完全并行运行，互不干扰。
3、第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出。
4、MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个MapReduce程序，串行运行。
总结：分析WordCount数据流走向深入理解MapReduce核心思想。
1.4 MapReduce 进程
一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程：
1、MrAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调。
2、MapTask：负责Map阶段的整个数据处理流程。
3、ReduceTask：负责Reduce阶段的整个数据处理流程。
1.5 官方WordCount源码
采用反编译工具反编译源码，发现WordCount案例有Map类、Reduce类和驱动类。且数据的类型是Hadoop自身封装的序列化类型。
1.6 常用数据序列化类型
1.7 MapReduce编程规范
用户编写的程序分成三个部分：Mapper、Reduce和Driver。
1、Mapper阶段
1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类
2）Mapper的输入数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
3）Mapper中的业务逻辑写在map()方法中。
4）Mapper的输出数据是KV对的形式（KV的类型可自定义）
5）map()方法（MapTask进程）对每个<K,V>调用一次
2、Reducer阶段
1）用户自定义的Reducer要继承自己的父类
2）Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV
3）Reducer的业务逻辑写在reduce()方法中
4）ReduceTask进程对每一组相同k的<k,v>组调用一次reduce()方法
3、Driver阶段
相当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YARN集群，提交的是封装了MapReduce程序相关运行参数的job对象。
1.8 WordCount案例实操
1.8.1 本地测试
1、需求
给定文本文件统计输出每一个单词出现的总次数
1）输入数据
2）期望输出数据
2、需求分析
按照MapReduce编程规范，分别编写Mapper、Reducer、Driver。
3、环境准备
1）创建maven工程，MapReduceDemo
2）在pom.xml文件中添加如下依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>3.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.30</version>
</dependency>
</dependencies>
3）项目的src/main/resources目录下，新建一个文件，命名为“log4j.properties”，在文件中填入。
log4j.rootLogger=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
4）创建包名：com.atguigu.mapreduce.wordcount
4、编写程序
1）编写Mapper类
package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
Text k = new Text();
IntWritable v = new IntWritable(1);
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 获取一行
String line = value.toString();
// 2 切割
String[] words = line.split(" ");
// 3 输出
for (String word : words) {
k.set(word);
context.write(k, v);
}
}
}
2）编写Reducer类
package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
int sum;
IntWritable v = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 1 累加求和
sum = 0;
for (IntWritable count : values) {
sum += count.get();
}
// 2 输出
v.set(sum);
context.write(key,v);
}
}
3）编写Driver驱动类
package com.atguigu.mapreduce.wordcount;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
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 WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息以及获取job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 关联本Driver程序的jar
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
// 3 关联Mapper和Reducer的jar
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
// 4 设置Mapper输出的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 5 设置最终输出kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 6 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 提交job
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
5、本地测试
1）需要首先配置好HADOOP_HOME变量以及Windows运行依赖
2）在IDEA/Eclipse上运行程序
1.8.2 提交到集群测试
1、集群上测试
1）用maven打jar包，需要添加的打包插件依赖
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.6.1</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
注意：如果工程上显示红叉。在项目上右键->maven->Reimport刷新即可。
2）将程序打成jar包
3）修改不带依赖的jar包名称为wc.jar，并拷贝该jar包到Hadoop集群的/opt/module/hadoop-3.1.3路径。
4）启动Hadoop集群
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
5）执行WordCount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar wc.jar
com.atguigu.mapreduce.wordcount.WordCountDriver /user/atguigu/input /user/atguigu/output
1.8.3 在Windows上向集群提交任务
1、添加必要配置信息
public class WordcountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息以及封装任务
Configuration conf = new Configuration();
//设置在集群运行的相关参数-设置HDFS,NAMENODE的地址
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:8020");
//指定MR运行在Yarn上
conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");
//指定MR可以在远程集群运行
conf.set("mapreduce.app-submission.cross-platform",
"true");
//指定yarn resourcemanager的位置
conf.set("yarn.resourcemanager.hostname",
"hadoop103")
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 2 设置jar加载路径
job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
// 3 设置map和reduce类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
// 4 设置map输出
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 5 设置最终输出kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 6 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 提交
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
2、编写任务配置
3、打包
4、将Jar包设置到Driver中
public class WordcountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息以及封装任务
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop102:8020");
configuration.set("mapreduce.framework.name","yarn");
configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform","true");
configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname","hadoop103");
Job job = Job.getInstance(configuration);
// 2 设置jar加载路径
job.setJar("C:\Users\skiin\IdeaProjects\mapreduce1021\target\mapreduce1021-1.0-SNAPSHOT.jar");
// 3 设置map和reduce类
job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
// 4 设置map输出
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 5 设置最终输出kv类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 6 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7 提交
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
第 2 章：Hadoop序列化
2.1 序列化概述
1、什么是序列化
序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其它数据传输协议）以便于存储到磁盘（持节化）和网络传输。
反序列化就是将收到字节序列（或其它数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。
2、为什么要序列化
一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。
3、为什么不用Java的序列化
Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，Header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，Hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable）。
4、Hadoop序列化特点
紧凑：高效使用存储空间。
快速：读写数据的额外开销小。
互操作：支持多语言的交互。
2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）
在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象，那么该对象就需要实现序列化接口。
1、必须实现Writable接口
2、反序列化时，需要反射调用空参数构造函数，所以必须有空参构造
public FlowBean() {
super();
}
3、重写序列化方法
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
4、重写反序列化方法
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow = in.readLong();
downFlow = in.readLong();
sumFlow = in.readLong();
}
5、注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
6、要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用“t”分开，方便后续用。
7、如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框中的Shuffle过程中要求对key必须能排序。
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
2.3 序列化实例
1、需求
统计每个手机号耗费的总上行流量，总下行流量、总流量
1）输入数据
2）输入数据格式：
7 13560436666 120.196.100.99 1116 954 200
id 手机号码 网络ip 上行流量 下行流量 网络状态码
3）期望输出数据格式
13560436666 1116 954 2070
手机号码 上行流量 下行流量 总流量
2、需求分析
3、编写MapReduce程序
1）编写流量统计的Bean对象
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
//1 继承Writable接口
public class FlowBean implements Writable {
private long upFlow; //上行流量
private long downFlow; //下行流量
private long sumFlow; //总流量
//2 提供无参构造
public FlowBean() {
}
//3 提供三个参数的getter和setter方法
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
//4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeLong(upFlow);
dataOutput.writeLong(downFlow);
dataOutput.writeLong(sumFlow);
}
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
this.upFlow = dataInput.readLong();
this.downFlow = dataInput.readLong();
this.sumFlow = dataInput.readLong();
}
//5 重写ToString
@Override
public String toString() {
return upFlow + "t" + downFlow + "t" + sumFlow;
}
}
2）编写Mapper类
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
private Text outK = new Text();
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//1 获取一行数据,转成字符串
String line = value.toString();
//2 切割数据
String[] split = line.split("t");
//3 抓取我们需要的数据:手机号,上行流量,下行流量
String phone = split[1];
String up = split[split.length - 3];
String down = split[split.length - 2];
//4 封装outK outV
outK.set(phone);
outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
outV.setSumFlow();
//5 写出outK outV
context.write(outK, outV);
}
}
3）编写Reducer类
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
long totalUp = 0;
long totalDown = 0;
//1 遍历values,将其中的上行流量,下行流量分别累加
for (FlowBean flowBean : values) {
totalUp += flowBean.getUpFlow();
totalDown += flowBean.getDownFlow();
}
//2 封装outKV
outV.setUpFlow(totalUp);
outV.setDownFlow(totalDown);
outV.setSumFlow();
//3 写出outK outV
context.write(key,outV);
}
}
4）编写Driver驱动类
package com.atguigu.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;
import java.io.IOException;
public class FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1 获取job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
//2 关联本Driver类
job.setJarByClass(FlowDriver.class);
//3 关联Mapper和Reducer
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
//4 设置Map端输出KV类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
//5 设置程序最终输出的KV类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
//6 设置程序的输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\inputflow"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\flowoutput"));
//7 提交Job
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
第 3 章：MapReduce框架原理
3.1 InputFormat数据输入
3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制
1、问题引入
MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度，进而影响到整个Job的处理速度。
撕开：1G的数据，启动8个MapTask，可以提高集群的并发处理能力。那么1K的数据，也启动8个MapTask，会提高集群性能吗？MapTask并发任务是否越多越好呢？哪些因素影响了MapTask并行度？
2、MapTask并行度决定机制
数据块：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块。数据块是HDFS存储数据单位。
数据切片：数据切片只是在逻辑对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片存储。数据切片是MapReduce程序计算输入数据的单位，一个切片会对应启动一个MapTask。
3.1.2 Job提交流程源码和切片源码详情
1、Job提交流程源码详解
waitForCompletion()
submit();
// 1建立连接
connect();
// 1）创建提交Job的代理
new Cluster(getConfiguration());
// （1）判断是本地运行环境还是yarn集群运行环境
initialize(jobTrackAddr, conf);
// 2 提交job
submitter.submitJobInternal(Job.this, cluster)
// 1）创建给集群提交数据的Stag路径
Path jobStagingArea = JobSubmissionFiles.getStagingDir(cluster, conf);
// 2）获取jobid ，并创建Job路径
JobID jobId = submitClient.getNewJobID();
// 3）拷贝jar包到集群
copyAndConfigureFiles(job, submitJobDir);
rUploader.uploadFiles(job, jobSubmitDir);
// 4）计算切片，生成切片规划文件
writeSplits(job, submitJobDir);
maps = writeNewSplits(job, jobSubmitDir);
input.getSplits(job);
// 5）向Stag路径写XML配置文件
writeConf(conf, submitJobFile);
conf.writeXml(out);
// 6）提交Job,返回提交状态
status = submitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), job.getCredentials());
2、FileInputFormat切片源码解析（input.getSplits(job)）
1）程序先找到你数据存储的目录
2）开始遍历处理（规划切片）目录下的每一个文件
3）遍历第一个文件ss.txt
（1）获取文件大小fs.sizeOf(ss.txt)
（2）计算切片computeSplitSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M
（3）默认情况下，切片大小=blocksize
（4）开始切，形成第1个切片：ss.txt-0:128M第2个切片ss.txt-128:256M第3个切片ss.txt-256M:300M
（开始切片时，都要判断切完剩下的部分是否大于块的1.1倍，不大于1.1倍就划分一块切片）
（5）将切片信息写到一个切片规划文件中
（6）整个切片的核心过程在getSplit()方法中完成
（7）InputSplit只记录了切片的元数据信息，比如起始位置、长度以及所在的节点列表等。
4）提交切片规划文件到YARN上，YARN上的MrAppMaster就可以根据切片文件计算开启MapTask个数。
3.1.3 FileInputFormat切片机制
1、切片机制
1）简单地按照文件的内容长度进行切分
2）切片大小，默认等于Block大小
3）切片时不考虑数据集整体，而是逐个针对每一个文件单独切片
2、案例
3、FileInputFormat切片大小的参数设置
1）源码中计算切片大小的公式
Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blockSize));
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1默认值为1;
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=Long.MAXValue默认值Long.MAXValue
因此，默认情况下，切片大小=blocksize。
2）切片大小设置
maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blockSize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。
minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blockSize还大。
3）获取切片信息API
// 获取切片的文件名称
String name = inputSplit.getPath().getName()；
// 根据文件类型获取切片信息
FileSplit inputSplit = (FileSplit) context.getInputSplit();
3.1.4 TextInputFormat
1、FileInputFormat实现类
思考：在运行MapReduce程序时，输入的文件格式包括：基于行的日志文件、二进制格式文件、数据库表等。那么，针对不同的数据类型，MapReduce是如何读取这些数据的呢？
FileInputFormat常见的接口实现类包括：TextInputFormat、KeyValueTextInputFormat、NLIineInputFormat、CombineTextInputFormat和自定义InputFormat等。
2、TextInputFormat
TextInputFormat是默认的FileInputFormat实现类。按行读取每条记录。key是存储该行在整个文件中的起始字节偏移量，LongWritable类型。value是这行的内容，不包括任何行终止符（换行符和回车符），Text类型。
以下是一个示例，比如，一个分片包含了如下4条文本记录。
Rich learning form
Intelligent learning engine
Learning more convenient
From the real demand for more close to the enterprise
每条记录表示为以下键/值对：
(0,Rich learning form)
(20,Intelligent learning engine)
(49,Learning more convenient)
(74,From the real demand for more close to the enterprise)
3.1.6 CombineTextInputFormat实例
1、需求
将输入的大量小文件合并成一个切片统一处理。
1）输入数据
准备4个小文件
2）期望
期望一个切片处理4个文件
2、实现过程
1）不做任何处理，运行1.8节的WordCount案例程序，观察切片个数为4。
number of splits:4
2）在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数为3.
（1）驱动类中添加代码如下
// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
//虚拟存储切片最大值设置4m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);
（2）运行结果为3个切片。
number of splits:3
3）在WordcountDriver中增加如下代码，运行程序，并观察运行的切片个数1。
（1）驱动中添加如下带啊吗
// 如果不设置InputFormat，它默认用的是TextInputFormat.class
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
//虚拟存储切片最大值设置20m
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 20971520);
（2）运行结果为1个切片
number of splits:1
3.2 MapReduce工作流程
上面的流程是整个MapReduce最全工作流程，但是Shuffle过程只是从第7步开始到第16步结束，具体Shuffle过程详解，如下：
1、MapTask收集我们的map()方法输出的kv对，放到内存缓冲区中
2、从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件
3、多个溢出文件会被合并成大的溢出文件
4、在溢出过程及合并的过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进行排序
5、ReduceTask根据自己的分区号，去各个MapTask机器上取相应的结果分区数据
6、ReduceTask会抓取到同一个分区的来自不同MapTask的结果文件，ReduceTask会将这些文件再进行合并（归并排序）
7、合并成大文件后，Shuffle的过程也就结束了，后面进入ReduceTask的逻辑运算过程（从文件中取出一个一个的键值对Group，调用用户自定义的reduce()方法）
注意：
1、Shuffle中的缓冲区大小会影响到MapReduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度越快。
2、缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：mapreduce.task.io.sort.mb默认100M。
3.3 Shuffle机制
3.3.1 Shuffle机制
Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。
3.3.2 Partition分区
Partition分区
1、问题引入
要求将统计结果按照文件输出到不同文件中（分区）。比如：将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）。
2、默认Partitioner分区
默认分区是根据key的hashCode对ReduceTasks个数取模得到的。用户没法控制哪个key存储到哪个区。
3、自定义Partitioner步骤
1）自定义类继承Partitioner，重写getPartition()方法
2）再Job驱动中，设置自定义Partitioner
job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class)
3）自定义Partition后，要根据自定义Partitioner的逻辑设置相应数量的ReduceTask
job.setNumReduceTasks(5);
4、分区总结
1）如果ReduceTask的数量>getPartition的结果数，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx。
2）如果1<ReduceTask的数量<getPartition的结果数，则有一部分分区数据无处安放，会Exception。
3）如果ReduceTask的数量=1，则不管MapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个ReduceTask，最终也就是只会出现一个结果文件part-r-00000；
4）分区号必须从零开始，逐一累加。
5、案例分析
例如：假设自定义分区数为5，则
1）job.setNumReduceTasks(1)；会正常运行，只不过会产生一个输出文件
2）job.setNumReduceTasks(2)；会报错
3）jog.setNumReduceTasks(6)；大于5，程序会正常运行，会产生空文件
3.3.3 Partition分区案例
1、需求
将统计结果按照手机归属地不同省份输出到不同文件中（分区）
1）输入数据
2）期望输出数据
手机号136、137、138、139开头都分别放到一个独立的4个文件中，其他开头的放到一个文件中。
2、需求分析
3、在案例2.3的基础上，增加一个分区类
package com.atguigu.mapreduce.partitioner;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
public class ProvincePartitioner extends Partitioner<Text, FlowBean> {
@Override
public int getPartition(Text text, FlowBean flowBean, int numPartitions) {
//获取手机号前三位prePhone
String phone = text.toString();
String prePhone = phone.substring(0, 3);
//定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
int partition;
if("136".equals(prePhone)){
partition = 0;
}else if("137".equals(prePhone)){
partition = 1;
}else if("138".equals(prePhone)){
partition = 2;
}else if("139".equals(prePhone)){
partition = 3;
}else {
partition = 4;
}
//最后返回分区号partition
return partition;
}
}
4、在驱动函数中增加自定义数据分区设置和ReduceTask设置
package com.atguigu.mapreduce.partitioner;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;
import java.io.IOException;
public class FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1 获取job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
//2 关联本Driver类
job.setJarByClass(FlowDriver.class);
//3 关联Mapper和Reducer
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
//4 设置Map端输出数据的KV类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
//5 设置程序最终输出的KV类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
//8 指定自定义分区器
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner.class);
//9 同时指定相应数量的ReduceTask
job.setNumReduceTasks(5);
//6 设置输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\inputflow"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D\partitionout"));
//7 提交Job
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
3.3.4 CombineTextInputFormat切片机制
框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给一个MapTask，这样如果有大量小文件，就会产生大量的MapTask，处理效率极其低下。
1、应用场景：
combineTextInputFormat用于小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个MapTask处理。
2、虚拟存储切片最大值设置
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,4194304)；//4m
注意：虚拟存储切片最大值设置最好根据实际的小文件大小情况来设置具体的值。
3、切片机制
生成切片过程包括：虚拟存储过程和切片过程二部分。
1）虚拟存储过程：
将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么将最大值切割一块；当剩下数据大小超过设置值的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小分片）。
2)切片过程：
（1）判断虚拟存储的文件是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片。
（2）如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。
（3）测试举例：有4个小文件大小分别为1.7M、5.1M、3.4M以及6.8M这四个小文件，则虚拟存储之后形成6个文件夹，大小分别为：
3.3.5 WritableComparable排序
排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。
MapTask和ReduceTask均会对数据按照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序，而不管逻辑上是否需要。
默认排序是按照字典顺序排序，且实现该排序的方法是快速排序。
对于MapTask，它会将处理的结果暂时放在环形缓冲区中，当环形缓冲区使用率达到一定阈值后，再对缓冲区中的数据进行一次快速排序，并将这些有序数据溢写再磁盘上，而当数据处理完毕后，它会对磁盘上所有文件进行归并排序。
对于ReduceTask，它从每个MapTask上远程拷贝相应的数据文件，如果文件大小超过一定阈值，则溢写磁盘上，否则存储再内存中。如果磁盘上文件数目达到一定阈值，则进行一次归并排序以生成一个更大文件；如果内存文件大小或者数目超过一定阈值，则进行一次合并后将数据溢写到磁盘上。当所有数据拷贝完毕后，ReduceTask统一对内存和磁盘上的所有数据进行一次归并排序。
排序分类：
1、部分排序
MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部有序。
2、全排序
最终输出结果只有一个文件，且文件内部有序。实现方式是只设置一个ReduceTask。但该方法再处理大型文件时效率极低，因为一台机器处理所有文件，完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。
3、二次排序
在自定义排序过程中，如果compareTo的判断条件为两个即为二次排序。
自定义排序WritableComparable原理分析
bean对象作为key传输，需要实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序。
@Override
public int compareTo(FlowBean bean) {
int result;
// 按照总流量大小，倒序排列
if (this.sumFlow > bean.getSumFlow()) {
result = -1;
}else if (this.sumFlow < bean.getSumFlow()) {
result = 1;
}else {
result = 0;
}
return result;
}
3.3.6 WritableComparable排序案例实操（全排序）
1、需求
根据案例2.3序列化案例产生的结果再对总流量进行倒叙排序。
1）输入数据
2）期望输出数据
2、需求分析
3、代码实现
1）FlowBean对象再需求1基础上增加了比较功能
package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean> {
private long upFlow; //上行流量
private long downFlow; //下行流量
private long sumFlow; //总流量
//提供无参构造
public FlowBean() {
}
//生成三个属性的getter和setter方法
public long getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(long upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public long getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(long downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public long getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(long sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
//实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要一致
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(this.upFlow);
out.writeLong(this.downFlow);
out.writeLong(this.sumFlow);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.upFlow = in.readLong();
this.downFlow = in.readLong();
this.sumFlow = in.readLong();
}
//重写ToString,最后要输出FlowBean
@Override
public String toString() {
return upFlow + "t" + downFlow + "t" + sumFlow;
}
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
//按照总流量比较,倒序排列
if(this.sumFlow > o.sumFlow){
return -1;
}else if(this.sumFlow < o.sumFlow){
return 1;
}else {
return 0;
}
}
}
2）编写Mapper类
package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, FlowBean, Text> {
private FlowBean outK = new FlowBean();
private Text outV = new Text();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//1 获取一行数据
String line = value.toString();
//2 按照"t",切割数据
String[] split = line.split("t");
//3 封装outK outV
outK.setUpFlow(Long.parseLong(split[1]));
outK.setDownFlow(Long.parseLong(split[2]));
outK.setSumFlow();
outV.set(split[0]);
//4 写出outK outV
context.write(outK,outV);
}
}
3）编写Reducer类
package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class FlowReducer extends Reducer<FlowBean, Text, Text, FlowBean> {
@Override
protected void reduce(FlowBean key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//遍历values集合,循环写出,避免总流量相同的情况
for (Text value : values) {
//调换KV位置,反向写出
context.write(value,key);
}
}
}
4）编写Driver类
package com.atguigu.mapreduce.writablecompable;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;
import java.io.IOException;
public class FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1 获取job对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
//2 关联本Driver类
job.setJarByClass(FlowDriver.class);
//3 关联Mapper和Reducer
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
//4 设置Map端输出数据的KV类型
job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
//5 设置程序最终输出的KV类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
//6 设置输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\inputflow2"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\comparout"));
//7 提交Job
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
3.3.7 WritableComparable排序案例实操（区内排序）
1、需求
要求每个省份手机号输出的文件中按照总流量内部排序。
2、需求分析
基于前一个需求，增加自定义分区类，分区按照省份手机号设置。
3、实例
1）增加自定义分区类
package com.atguigu.mapreduce.partitionercompable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
public class ProvincePartitioner2 extends Partitioner<FlowBean, Text> {
@Override
public int getPartition(FlowBean flowBean, Text text, int numPartitions) {
//获取手机号前三位
String phone = text.toString();
String prePhone = phone.substring(0, 3);
//定义一个分区号变量partition,根据prePhone设置分区号
int partition;
if("136".equals(prePhone)){
partition = 0;
}else if("137".equals(prePhone)){
partition = 1;
}else if("138".equals(prePhone)){
partition = 2;
}else if("139".equals(prePhone)){
partition = 3;
}else {
partition = 4;
}
//最后返回分区号partition
return partition;
}
}
2）在驱动类中添加分区类
// 设置自定义分区器
job.setPartitionerClass(ProvincePartitioner2.class);
// 设置对应的ReduceTask的个数
job.setNumReduceTasks(5);
3.3.8 Combiner合并
1、Combiner是MR程序中Mapper和Reducer之外的一种组件。
2、Combiner组件的父类就是Reducer。
3、Combiner和Reducer的区别在于运行的位置
Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行；Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果。
4、Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量。
5、Combiner能够应用的前提是不能影响最终的业务逻辑，而且，Combiner的输出kv应该跟Reducer的输入kv类型要对应起来。
6、自定义Combiner实现步骤
1）自定义一个Combiner继承Reducer，重写Reduce方法。
public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable outV = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
outV.set(sum);
context.write(key,outV);
}
}
2）在Job驱动类中设置
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);
3.3.9 Combiner合并案例实操
1、需求
统计过程中对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量即采用Combiner功能。
1）数据输入
2）期望输出数据
期望：Combine输入数据多，输出时经过合并，输出数据降低。
2、需求分析
3、案例-方案一
1）增加一个WordCountCombiner类继承Reducer
package com.atguigu.mapreduce.combiner;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class WordCountCombiner extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable outV = new IntWritable();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
//封装outKV
outV.set(sum);
//写出outKV
context.write(key,outV);
}
}
2）在WordcountDriver驱动类中指定Combiner
// 指定需要使用combiner，以及用哪个类作为combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountCombiner.class);
4、案例-方案二
1）将WordcountReducer作为Combiner在WordcountDriver驱动类中指定
// 指定需要使用Combiner，以及用哪个类作为Combiner的逻辑
job.setCombinerClass(WordCountReducer.class);
运行程序，如下图所示
3.4 OutputFormat数据输出
3.4.1 OutputFormat接口实现类
outputFormat是MapReduce输出的基类，所有实现MapReduce输出都实现了OutputFormat接口。下面我们介绍几种常见的OutputFormat实现类。
3.4.2 自定义OutputFormat实例
1、需求
过滤输入的log日志，包含atguigu的网站输出到e:/atguigu.log，不包含atguigu的网站输出到e:/other.log
1）输入数据
2）期望输出数据
2、需求分析
3、案例
1）编写LogMapper类
package com.atguigu.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class LogMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//不做任何处理,直接写出一行log数据
context.write(value,NullWritable.get());
}
}
2）编写LogReducer类
package com.atguigu.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class LogReducer extends Reducer<Text, NullWritable,Text, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 防止有相同的数据,迭代写出
for (NullWritable value : values) {
context.write(key,NullWritable.get());
}
}
}
3）自定义一个LogOutputFormat类
package com.atguigu.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
public class LogOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable> {
@Override
public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext job) throws IOException, InterruptedException {
//创建一个自定义的RecordWriter返回
LogRecordWriter logRecordWriter = new LogRecordWriter(job);
return logRecordWriter;
}
}
4）编写LogRecordWriter类
package com.atguigu.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordWriter;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import java.io.IOException;
public class LogRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable> {
private FSDataOutputStream atguiguOut;
private FSDataOutputStream otherOut;
public LogRecordWriter(TaskAttemptContext job) {
try {
//获取文件系统对象
FileSystem fs = FileSystem.get(job.getConfiguration());
//用文件系统对象创建两个输出流对应不同的目录
atguiguOut = fs.create(new Path("d:/hadoop/atguigu.log"));
otherOut = fs.create(new Path("d:/hadoop/other.log"));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {
String log = key.toString();
//根据一行的log数据是否包含atguigu,判断两条输出流输出的内容
if (log.contains("atguigu")) {
atguiguOut.writeBytes(log + "n");
} else {
otherOut.writeBytes(log + "n");
}
}
@Override
public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
//关流
IOUtils.closeStream(atguiguOut);
IOUtils.closeStream(otherOut);
}
}
5）编写LogDriver类
package com.atguigu.mapreduce.outputformat;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;
import java.io.IOException;
public class LogDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(LogDriver.class);
job.setMapperClass(LogMapper.class);
job.setReducerClass(LogReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
//设置自定义的outputformat
job.setOutputFormatClass(LogOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\input"));
//虽然我们自定义了outputformat，但是因为我们的outputformat继承自fileoutputformat
//而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件，所以在这还得指定一个输出目录
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\logoutput"));
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
3.5 MapReduce工作机制
3.5.1 MapTask工作机制
1、Read机制：MapTask通过InputFormat获得的RecordReader（底层是lineRecordReader），从输入InputSplit中解析出一个个key/value。
2、Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
3、Collect收集阶段：在用户编写map()函数中，当数据处理完成后，一般会调用OutputCollector.collect()输出结果。在该函数内部，它会将生成key/value分区（调用Partitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。
4、Spill阶段：即“溢出”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘中，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
溢出阶段详情：
步骤1：利用快速排序算法对缓冲区内的数据进行排序，排序方式是，先按照分区比那好Partition进行排序，然后根据key进行排序。这样，经过排序后，数据以分区为单位聚集在一起，且同一分区内所有数据按照key有序。
步骤2：按照分区编号由小到大依次将每个分区中的数据写入任务目录下的临时文件output/spillN.out（N表示当前溢出次数）中。如果用户设置了Combiner，则写入文件之前，对每个分区中的数据进行一次聚集操作。
步骤3：将分区数据的元信息写到内存索引数据结构SpillRecord中，其中每个分区的元信息包括在临时文件中的偏移量、压缩前数据大小和压缩后数据大小。如果当前内存索引大小超过1MB，则将内存索引写到文件output/spillN.out.index中。
5、Merge阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。
当所有数据处理完后，MapTask会将所有临时文件合并成一个大文件，并保存到文件output/file.out中，同时生成相应的索引文件output/file.out.index。
在进行文件合并过程中，MapTask以分区为单位进行合并。对于某个分区，它将采用多轮递归合并的方式。每轮合并mapreduce.task.io.sort.factor（默认10）个文件，并将产生的文件重新加入待合并列表中，对文件排序后，重复以上过程，直到最终得到一个大文件。
让每个MapTask最终只生成一个数据文件，可避免同时打开大量文件和同时读取大量小文件产生的随机读取带来的开销。
3.5.2 ReduceTask工作机制
1、Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写在磁盘上，否则直接放到内存中。
2、Sort阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。按照MapReduce语义，用户编写reduce()函数输入数据是按key进行聚集的一组数据。为了将key相同的数据聚在一起，Hadoop采用了基于排序的策略。由于各个MapTask已经实现对自己的处理结果进行了局部排序，因此，ReduceTask只需对所有数据进行一次归并排序即可。
3、Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。
3.5.3 ReduceTask并行度决定机制
回顾：MapTask并行度由切片个数决定，切片个数由输入文件和切片规则决定。
思考：ReduceTask并行度由谁决定？
1、设置ReduceTask并行度（个数）
ReduceTask的并行度同样影响整个Job的执行并发度和执行效率，但与MapTask的并发数由切片数决定不同，ReduceTask数量的决定是可以直接手动设置。
2、实验：测试ReduceTask多少合适
1）实验环境：1个Master节点，16个Slave节点：CPU：8GHZ，内存：2G
2）实验结论：
3）注意事项
（1）ReduceTask=0，表示没有Reduce阶段，输出文件个数和Map个数一致。
（2）ReduceTask默认值是1，所以输出文件个数一个。
（3）如果数据分布不均匀，就有可能在Reduce阶段产生数据倾斜。
（4）ReduceTask数量并不是任意设置，还要考虑业务逻辑需求，有些情况下，需要计算全局汇总结果，就只能有1个ReduceTask。
（5）具体多少个ReduceTask，需要根据集群性能而定。
（6）如果分区数不是1，但是ReduceTask为1，是否执行分区过程。答案是：不执行分区过程。因为在MapTask的源码中，执行分区的前提是先判断ReduceNum个数是否大于1。不大于1肯定不执行。
3.6 Join应用
3.6.1 Reduce Join
Map端的主要工作：为来自不同表或文件的key/value对，打标签以区分不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。
Reduce端的主要工作：在Reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要在每一个分组当中将不同文件的记录（在Map阶段已经打标志）分开，最后进行合并就ok了。
3.6.2 Reduce.Join案例实操
1、需求
将商品信息表中数据按照商品pid合并到订单数据表中
2、需求分析
通过关联关系作为Map输出的key，将量表满足Join条件的数据并携带数据所在源的文件信息，发往同一个ReduceTask，在Reduce中进行数据的串联。
3、代码实现
1）创建商品和订单合并后的TableBean类
package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
public class TableBean implements Writable {
private String id; //订单id
private String pid; //产品id
private int amount; //产品数量
private String pname; //产品名称
private String flag; //判断是order表还是pd表的标志字段
public TableBean() {
}
public String getId() {
return id;
}
public void setId(String id) {
this.id = id;
}
public String getPid() {
return pid;
}
public void setPid(String pid) {
this.pid = pid;
}
public int getAmount() {
return amount;
}
public void setAmount(int amount) {
this.amount = amount;
}
public String getPname() {
return pname;
}
public void setPname(String pname) {
this.pname = pname;
}
public String getFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(String flag) {
this.flag = flag;
}
@Override
public String toString() {
return id + "t" + pname + "t" + amount;
}
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(id);
out.writeUTF(pid);
out.writeInt(amount);
out.writeUTF(pname);
out.writeUTF(flag);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.id = in.readUTF();
this.pid = in.readUTF();
this.amount = in.readInt();
this.pname = in.readUTF();
this.flag = in.readUTF();
}
}
2）编写TableMapper类
package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import java.io.IOException;
public class TableMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,TableBean> {
private String filename;
private Text outK = new Text();
private TableBean outV = new TableBean();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获取对应文件名称
InputSplit split = context.getInputSplit();
FileSplit fileSplit = (FileSplit) split;
filename = fileSplit.getPath().getName();
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获取一行
String line = value.toString();
//判断是哪个文件,然后针对文件进行不同的操作
if(filename.contains("order")){ //订单表的处理
String[] split = line.split("t");
//封装outK
outK.set(split[1]);
//封装outV
outV.setId(split[0]);
outV.setPid(split[1]);
outV.setAmount(Integer.parseInt(split[2]));
outV.setPname("");
outV.setFlag("order");
}else { //商品表的处理
String[] split = line.split("t");
//封装outK
outK.set(split[0]);
//封装outV
outV.setId("");
outV.setPid(split[0]);
outV.setAmount(0);
outV.setPname(split[1]);
outV.setFlag("pd");
}
//写出KV
context.write(outK,outV);
}
}
3）编写TableReducer类
package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.util.ArrayList;
public class TableReducer extends Reducer<Text,TableBean,TableBean, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<TableBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
ArrayList<TableBean> orderBeans = new ArrayList<>();
TableBean pdBean = new TableBean();
for (TableBean value : values) {
//判断数据来自哪个表
if("order".equals(value.getFlag())){ //订单表
//创建一个临时TableBean对象接收value
TableBean tmpOrderBean = new TableBean();
try {
BeanUtils.copyProperties(tmpOrderBean,value);
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
//将临时TableBean对象添加到集合orderBeans
orderBeans.add(tmpOrderBean);
}else { //商品表
try {
BeanUtils.copyProperties(pdBean,value);
} catch (IllegalAccessException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
//遍历集合orderBeans,替换掉每个orderBean的pid为pname,然后写出
for (TableBean orderBean : orderBeans) {
orderBean.setPname(pdBean.getPname());
//写出修改后的orderBean对象
context.write(orderBean,NullWritable.get());
}
}
}
4）编写TableDriver类
package com.atguigu.mapreduce.reducejoin;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;
import java.io.IOException;
public class TableDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Job job = Job.getInstance(new Configuration());
job.setJarByClass(TableDriver.class);
job.setMapperClass(TableMapper.class);
job.setReducerClass(TableReducer.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(TableBean.class);
job.setOutputKeyClass(TableBean.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\output"));
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
4、测试
运行程序查看结果
5、总结
缺点：这种方式中，合并的操作是在Reduce阶段完成，Reduce端的处理压力太大，Map节点的运算负载则很低，资源利用率不高，且在Reduce阶段极易产生数据倾斜。
解决方案：Map端实现数据合并。
3.6.3 Map Join
1、使用场景
Map Join适用于一张表十分小，一张表很大的场景
2、优点
思考：在Reduce端处理过多的表，非常容易产生数据倾斜。怎么办？
在Map端缓存多张表，提前处理业务逻辑，这样增加Map端业务，减少Reduce端数据的压力，尽可能的减少数据倾斜。
3、具体办法：采用DistributedCache
1）在Mapper的setup阶段，将文件读取到缓存集合中。
2）在Driver驱动类中加载缓存。
//缓存普通文件到Task运行节点。
job.addCacheFile(new URI("file:///e:/cache/pd.txt"));
//如果是集群运行,需要设置HDFS路径
job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop102:8020/cache/pd.txt"));
3.6.4 Map Join案例
1、需求
将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中。
2、需求分析
MapJoin适用于关联表中有小表的情形。
3、实现代码
1）先在MapJoinDriver驱动类中添加缓冲文件
package com.atguigu.mapreduce.mapjoin;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
public class MapJoinDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取job信息
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2 设置加载jar包路径
job.setJarByClass(MapJoinDriver.class);
// 3 关联mapper
job.setMapperClass(MapJoinMapper.class);
// 4 设置Map输出KV类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
// 5 设置最终输出KV类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 加载缓存数据
job.addCacheFile(new URI("file:///D:/input/tablecache/pd.txt"));
// Map端Join的逻辑不需要Reduce阶段，设置reduceTask数量为0
job.setNumReduceTasks(0);
// 6 设置输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\input"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\output"));
// 7 提交
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
2）在MapJoinMapper类中的setup方法中读取缓存文件
package com.atguigu.mapreduce.mapjoin;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class MapJoinMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
private Map<String, String> pdMap = new HashMap<>();
private Text text = new Text();
//任务开始前将pd数据缓存进pdMap
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
//通过缓存文件得到小表数据pd.txt
URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
Path path = new Path(cacheFiles[0]);
//获取文件系统对象,并开流
FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
FSDataInputStream fis = fs.open(path);
//通过包装流转换为reader,方便按行读取
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis, "UTF-8"));
//逐行读取，按行处理
String line;
while (StringUtils.isNotEmpty(line = reader.readLine())) {
//切割一行
//01 小米
String[] split = line.split("t");
pdMap.put(split[0], split[1]);
}
//关流
IOUtils.closeStream(reader);
IOUtils.closeStream(fis);
}
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//读取大表数据
//1001 01 1
String[] fields = value.toString().split("t");
//通过大表每行数据的pid,去pdMap里面取出pname
String pname = pdMap.get(fields[1]);
//将大表每行数据的pid替换为pname
text.set(fields[0] + "t" + pname + "t" + fields[2]);
//写出
context.write(text,NullWritable.get());
}
}
3.7 MapReduce开发总结
1、输入数据接口：InputFormat
1）默认适用的实现类是：TextInputFormat
2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。
3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。
2、逻辑处理接口：Mapper
用户根据业务需求实现其中三个方法：map()、setup()、cleanup()
3、Partitioner分区
1）有默认实现HashPartitioner，逻辑是根据key的哈希值和numReduces来返回一个分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE%numReduces
2）如果业务上有特别的需求，可以自定义分区
4、Comparable排序
1）当我们用自定义的对象作为key来输出时，就必须要实现WritableComparable接口，重写其中的compareTo()方法。
2）部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。
3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。
4）二次排序：排序的条件有两个
5）Combiner合并
Combiner合并可以提高程序执行效率，减少IO传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。
6）逻辑处理接口：Reducer
用户根据业务需求实现气功三个方法：reduce()、setup()、cleanup()
7）输出数据结构：OutputFormat
（1）默认实现类是TextOutputFormat，功能逻辑是：将每一个KV对，向目标文本文件输出一行。
（2）用户还可以自定义OutputFormat。
第 1 章：Yarn资源调度器
思考：
1、如何管理集群资源？
2、如何给任务合理分配资源？
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
1.1 Yarn基础架构
YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。
1.2 Yarn工作机制
1、MR程序提交到客户端所在的节点
2、YarnRunner向ResourceManager申请一个Application
3、RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner
4、该程序将运行所需资源提交到HDFS上
5、程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster
6、RM将用户的请求初始化成一个Task
7、其中一个NodeManager领取到Task任务
8、该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster
9、Container从HDFS上拷贝资源到本地
10、MRAppmaster向RM申请运行MapTask资源
11、RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器
12、MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动MapTask，MapTask对数据分区排序
13、MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后向RM申请容器，运行ReduceTask
14、ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据
15、程序运行完毕后，MR向RM神奇注销自己
##1.3 作业提交全过程
1、作业提交
1）Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业
2）Client向RM申请一个作业id
3）RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id
4）Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径
5）Client提交完资源后，向RM申请运行MrAppMaster
2、作业初始化
1）当RM收到Client的请求后，将该job添加到容器调度器中
2）某一个空闲的NM领取到该Job
3）该NM创建Container，并产生MRAppmaster
4）下载Client提交的资源到本地
3、任务分配
1）MrAppMaster向RM申请运行多个MapTask任务资源
2）RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器
4、任务运行
1）MR向两个接收到任务的NodeManamger发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动MapTask，MapTask对数据分区排序
2）MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask
3）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据
4）程序运行完毕后，MR回想RM申请注销自己
5、进程和状态更新
YARN中的任务将其进度和状态（包括 counter）返回给应用管理器，客户端每秒（通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval 设置）向应用管理器请求进度更新，展示给用户
6、作业完成
除了向应用管理器请求作业进度外，客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后，应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。
1.4 Yarn调度器和调度算法
目前，Hadoop作业调度器主要有三种：FIFO、容量（Capacity Scheduler）和公平（Fair Scheduler）。Apache Hadoop默认的资源调度器是Capacity Scheduler。
CDH框架默认调度器是Fair Scheduler。
具体设置详见：yarn-default.xml文件
<property>
<description>The class to use as the resource scheduler.</description>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>
1.4.1 先进先出调度器（FIFO）
FIFO调度器（First In First Out）：单队列，根据提交任务的先后顺序，先来先服务。
1.4.2 容量调度器（Capacity Scheduler）
Capacity Scheduler是Yahoo开发的多用户调度器
容量调度器特点
1、多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略
2、容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限
3、灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其它队列借调的资源会归还给该队列
4、多租户：
支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。
为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。
1.4.3 公平调度器（Fair Scheduler）
Fair Scheduler是Facebook开发的多用户调度器。
公平调度器队列资源分配方式
1、FIFO策略
公平调度器每个队列资源分配策略如果选择FIFO的话，此时公平调度器相当于上面讲过的容器调度器。
2、Fair策略
是一种基于最大最小公平算法实现的资源多路复用方式，默认情况下，每个队列内部采用该方式分配资源。如果一个队列中有两个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/2的资源；如果三个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/3的资源。
具体资源分配流程和容器调度器一致；
1）选择队列
2）选择作业
3）选择容器
以上三步，每一步都是按照公平策略分配资源
实际最小资源份额：mindshare=Min（资源需求量，配置的最小资源）
是否饥饿：isNeedy=资源使用量<mindshare(实际最小资源份额)>
资源分配比：minShareRatio=资源使用量/Max（mindshare,1）
资源使用权重比：useToWeightRadio=资源使用量/权重
公平调度器资源分配算法
公平调度器队列资源分配方式
第 2 章：Yarn案例
注：调整下列参数之前尽量拍摄Linux快照，否则后续的案例，还需要重新准备集群。
2.1 Yarn生产环境核心参数配置案例
1、需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。
2、需求分析：
1G/128m=8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster
平均每个节点运行10个/3台~3个任务（4 3 3）
<!-- 选择调度器，默认容量 -->
<property>
<description>The class to use as the resource scheduler.</description>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>
<!-- ResourceManager处理调度器请求的线程数量,默认50；如果提交的任务数大于50，可以增加该值，但是不能超过3台 * 4线程 = 12线程（去除其他应用程序实际不能超过8） -->
<property>
<description>Number of threads to handle scheduler interface.</description>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count</name>
<value>8</value>
</property>
<!--
是否将虚拟核数当作CPU核数，默认是false，采用物理CPU核数
-->
<property>
<description>Flag to determine if logical processors(such as
hyperthreads) should be counted as cores. Only applicable on Linux
when yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores is set to -1 and
yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true.
</description>
<name>yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 是否让yarn自动检测硬件进行配置，默认是false，如果该节点有很多其他应用程序，建议手动配置。如果该节点没有其他应用程序，可以采用自动 -->
<property>
<description>Enable auto-detection of node capabilities such as
memory and CPU.
</description>
<name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name>
<value>false</value>
</property>
<!--
Core转成Vcore的个数（虚拟核数和物理核数乘数，默认是1.0）
hadoop中的vcore不是真正的core，通常vcore的个数设置为逻辑cpu个数的1~5倍。
-->
<property>
<description>Multiplier to determine how to convert phyiscal cores to vcores. This value is used if
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores is set to -1(which implies auto-calculate vcores) and
yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is set to true. The number of vcores will be calculated as number of CPUs * multiplier.
</description>
<name>yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier</name>
<value>1.0</value>
</property>
<!-- NodeManager使用内存数，默认8G，修改为4G内存 -->
<property>
<description>Amount of physical memory, in MB, that can be allocated
for containers. If set to -1 and
yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is
automatically calculated(in case of Windows and Linux).
In other cases, the default is 8192MB.
</description>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- nodemanager的CPU核数，不按照硬件环境自动设定时默认是8个，修改为4个 -->
<property>
<description>Number of vcores that can be allocated
for containers. This is used by the RM scheduler when allocating
resources for containers. This is not used to limit the number of
CPUs used by YARN containers. If it is set to -1 and
yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities is true, it is
automatically determined from the hardware in case of Windows and Linux.
In other cases, number of vcores is 8 by default.</description>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>4</value>
</property>
<!-- 容器最小内存，默认1G -->
<property>
<description>The minimum allocation for every container request at the RM in MBs. Memory requests lower than this will be set to the value of this property. Additionally, a node manager that is configured to have less memory than this value will be shut down by the resource manager.
</description>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<!-- 容器最大内存，默认8G，修改为2G -->
<property>
<description>The maximum allocation for every container request at the RM in MBs. Memory requests higher than this will throw an InvalidResourceRequestException.
</description>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<!-- 容器最小CPU核数，默认1个 -->
<property>
<description>The minimum allocation for every container request at the RM in terms of virtual CPU cores. Requests lower than this will be set to the value of this property. Additionally, a node manager that is configured to have fewer virtual cores than this value will be shut down by the resource manager.
</description>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
<value>1</value>
</property>
<!-- 容器最大CPU核数，默认4个，修改为2个 -->
<property>
<description>The maximum allocation for every container request at the RM in terms of virtual CPU cores. Requests higher than this will throw an
InvalidResourceRequestException.</description>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
<value>2</value>
</property>
<!-- 虚拟内存检查，默认打开，修改为关闭 -->
<property>
<description>Whether virtual memory limits will be enforced for
containers.</description>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 虚拟内存和物理内存设置比例,默认2.1 倍-->
<property>
<description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers. Container allocations are expressed in terms of physical memory, and virtual memory usage is allowed to exceed this allocation by this ratio.
</description>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>2.1</value>
</property>
关闭虚拟内存检查原因
4、分发配置
注意：如果集群的硬件资源不一致，要每个NodeManager单独配置。
5、重启集群
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
6、执行WordCount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
7、观察Yarn任务执行页面
http://hadoop103:8088/cluster/apps
2.2 容器调度器多队列提交案例
1、在生产环境怎么创建队列？
1）调度器默认就1个default队列，不能满足生产要求
2）按照框架：hive/spark/flink每个框架的任务放入指定的队列（企业用的不是特别多）
3）按照业务模块：登录注册、购物车、下单、业务部门1、业务部门2
2、创建多队列的好吃？
1、因为担心员工不小心，写递归死循环代码，把所有资源都耗尽
2、实现任务的降级使用，特殊时期保证重要的任务队列资源充足
2.2.1 需求
需求1：default队列占总内存的40%，最大资源容器占总资源60%，hive队列占总内存的60%，最大资源容量占总资源80%。
2.2.2 配置多队列的容器调度器
1、在capacity-scheduler.xml中配置如下
1）修改如下配置
<!-- 指定多队列，增加hive队列 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
<value>default,hive</value>
<description>
The queues at the this level (root is the root queue).
</description>
</property>
<!-- 降低default队列资源额定容量为40%，默认100% -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
<value>40</value>
</property>
<!-- 降低default队列资源最大容量为60%，默认100% -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
<value>60</value>
</property>
2）为新加队列添加必要属性
<!-- 指定hive队列的资源额定容量 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.capacity</name>
<value>60</value>
</property>
<!-- 用户最多可以使用队列多少资源，1表示所有 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.user-limit-factor</name>
<value>1</value>
</property>
<!-- 指定hive队列的资源最大容量 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-capacity</name>
<value>80</value>
</property>
<!-- 启动hive队列 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.state</name>
<value>RUNNING</value>
</property>
<!-- 哪些用户有权向队列提交作业 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_submit_applications</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 哪些用户有权操作队列，管理员权限（查看/杀死） -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_administer_queue</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 哪些用户有权配置提交任务优先级 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.acl_application_max_priority</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 任务的超时时间设置：yarn application -appId appId -updateLifetime Timeout
参考资料：https://blog.cloudera.com/enforcing-application-lifetime-slas-yarn/ -->
<!-- 如果application指定了超时时间，则提交到该队列的application能够指定的最大超时时间不能超过该值。
-->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.maximum-application-lifetime</name>
<value>-1</value>
</property>
<!-- 如果application没指定超时时间，则用default-application-lifetime作为默认值 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.capacity.root.hive.default-application-lifetime</name>
<value>-1</value>
</property>
2、分发配置文件
3、重启Yarn或者执行 yarn rmadmin-refreshQueues刷新队列，就可以看到两条队列
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -refreshQueues
2.2.3 向Hive队列提交任务
1、hadoop jar 的方式
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -D mapreduce.job.queuename=hive /input /output
注：-D表示运行时改变参数值
2、打jar包的方式
默认的任务提交都是提交到default队列的。如果希望向其它队列提交任务，需要在Driver中声明：
public class WcDrvier {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.job.queuename","hive");
//1. 获取一个Job实例
Job job = Job.getInstance(conf);
。。。 。。。
//6. 提交Job
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
这样，这个任务在集群提交时，就会提交到hive队列：
第 1 章：HDFS-故障排除
注意：采用三台服务器即可，恢复到Yarn开始的服务器快照。
1.1 集群安全模块
1、安全模式：文件系统只接收读数据请求，而不接收删除、修改等变更请求
2、进入安全模式场景
1）NameNode在加载镜像文件和编辑日志期间处于安全模式
2）NameNode再接收DataNode注册时，处于安全模式
3）退出安全模式条件
dfs.namenode.safemode.min.datanodes：最小可用datanode数量，默认0
dfs.namenode.safemode.threshold-pct：副本数达到最小要求的block占系统总block数的百分比，默认0.999f
dfs.namenode.safemode.extension：稳定时间，默认30000毫秒，即30秒
4）基本语法
集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作）。集群启动完成后，自动退出安全模式。
（1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get （功能描述：查看安全模式状态）
（2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （功能描述：进入安全模式状态）
（3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave （功能描述：离开安全模式状态）
（4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait （功能描述：等待安全模式状态）
1.2 NameNode故障处理
1、需求：
NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了，如何恢复NameNode
2、故障模拟
1）kill -9 NameNode进程
[atguigu@hadoop102 current]$ kill -9 NameNode的进程号
2）删除NameNode存储的数据
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/*
3、问题解决
1）拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据据目录
[atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/namesecondary/* ./name/
2）重新启动NameNode
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start namenode
3）向集群上传一个文件
1.3 磁盘修复
案例1：启动集群进入安全模式
1、重新启动集群
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh stop
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh start
2、集群启动后，立即来到集群上删除数据，提示集群处理安全模式
案例2：磁盘修复
需求：数据库损失，进入安全模式，如何处理
1、分别进入hadoop102、103、104的/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP~/subdir0目录，统一删除某2个块信息
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1015489500-192.168.10.102-1611909480872/current/finalized/subdir0/subdir0
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ rm -rf blk_1073741847 blk_1073741847_1023.meta
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ rm -rf blk_1073741865 blk_1073741865_1042.meta
说明：hadoop103/hadoop104重复执行以上命令
2、重新启动集群
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh stop
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ myhadoop.sh start
3、观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview
说明：安全模式已经打开，块的数量没有达到要求
4、离开安全模式
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ hdfs dfsadmin -safemode get
Safe mode is ON
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ hdfs dfsadmin -safemode leave
Safe mode is OFF
5、观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview
6、将元数据删除
7、观察http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview，集群已经正常
案例3：
需求：模拟等待安全模式
1、查看当前模式
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -safemode get
Safe mode is OFF
2、先进入安全模式
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode enter
3、创建并执行下面的脚本
在opt/module/hadoop-3.1.3路径上，编辑一个脚本safemode.sh
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim safemode.sh
#!/bin/bash
hdfs dfsadmin -safemode wait
hdfs dfs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/README.txt /
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ chmod 777 safemode.sh
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ./safemode.sh
4、再打开一个窗口，执行
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs dfsadmin -safemode leave
5、再观察上一个窗口
Safe mode is OFF
6、HDFS集群上已经有上传的数据了
第 2 章：HDFS-多目录
2.1 DataNode多目录配置
1、DataNode可用配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样（数据不是副本）
2、具体配置如下：
在hdfs-site.xml文件中添加如下内容：
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>
3、查看结果
[atguigu@hadoop102 dfs]$ ll
总用量 12
drwx------. 3 atguigu atguigu 4096 4月 4 14:22 data1
drwx------. 3 atguigu atguigu 4096 4月 4 14:22 data2
drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name1
drwxrwxr-x. 3 atguigu atguigu 4096 12月 11 08:03 name2
4、向集群上传一个文件，再次观察两个文件夹里面的内容发现不一致（一个有数一个没数）
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt /
2.2 集群数据均衡之磁盘间数据均衡
生产环境，由于硬盘空间不足，往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时，可用执行磁盘均衡命令。
1、生产均衡计划（只有一块磁盘，不会生成计划）
2、执行均衡计划
hdfs diskbalancer -execute hadoop102.plan.json
3、查看当前均衡任务的执行情况
hdfs diskbalancer -query hadoop102
4、取消均衡任务
hdfs diskbalancer -cancel hadoop102.plan.json
第 3 章：HDFS-集群扩容及缩容
3.1 服役新服务器
1、需求
随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点
2、环境准备
1）在hadoop100主机上再克隆一台hadoop105主机
2）修改IP地址和主机名称
[root@hadoop105 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
[root@hadoop105 ~]# vim /etc/hostname
3）拷贝hadoop102的/opt/module目录和/etc/profile.d/my_env.sh到hadoop105
[atguigu@hadoop102 opt]$ scp -r module/* atguigu@hadoop105:/opt/module/
[atguigu@hadoop102 opt]$ sudo scp /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop105:/etc/profile.d/my_env.sh
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile
4）删除hadoop105上Hadoop的历史数据，data和log数据
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/
5）配置hadoop102和hadoop103到hadoop105的ssh无密登录
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105
[atguigu@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop105
3、服役新节点具体步骤
1）直接启动DataNode，即可关联到集群
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon start datanode
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ yarn --daemon start nodemanager
4、在白名单中增加新服役的服务器
1）在白名单whitelist中增加hadoop104、105，并重启集群
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist
修改如下内容：
hadoop102
hadoop103
hadoop104
hadoop105
2）分发
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync whitelist
3）刷新NameNode
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
5、在hadoop105上上传文件
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/LICENSE.txt /
思考：如果数据不均衡（hadoop105数据少，其它节点数据多），怎么处理？
3.2 服务器间数据均衡
1、企业经验：
在企业开发中，如果经常在hadoop102和hadoop104上提交任务，且副本数为2，由于数据本地性原则，就会导致102和104数据过多，103存储的数据量小。
另一种情况，就是新服役的服务器数据量比较少，需要执行集群均衡命令。
2、开启数据均衡命令：
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh -threshold 10
对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%，可根据实际情况进行调整。
3、停止数据均衡命令
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-balancer.sh
注意：由于HDFS需要启动单独的Rebalance Server来执行Rebalance操作，所以经量不要在NameNode上执行start-balancer.sh，而是找一台比较空闲的机器。
3.3 添加白名单
白名单：表示在白名单的主机IP地址可用，用来存储数据。
企业中：配置白名单，可用尽量防止黑客恶意访问攻击。
配置白名单步骤如下：
1、在NameNode节点的/opt/~/hadoop目录下创建whitelist和blacklist文件
1）创建白名单
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist
在whitelist中添加如下主机名称，加入集群正常工作的节点为102 103
hadoop102
hadoop103
2）创建黑名单
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch blacklist
保持空的就可用
2、在hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts配置参数
<!-- 白名单 -->
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/whitelist</value>
</property>
<!-- 黑名单 -->
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist</value>
</property>
3、分发配置文件whitelist、hdfs-site.xml
[atguigu@hadoop104 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml whitelist
4、第一次添加白名单必须重启集群，不是第一次，只需要刷新NameNode节点即可
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh stop
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ myhadoop.sh start
5、在web浏览器上查看DN，http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-datanode
6、二次修改白名单，增加hadoop104
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim whitelist
修改为如下内容
hadoop102
hadoop103
hadoop104
hadoop105
7、刷新NameNode
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
8、在web浏览器上查看DN，http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-datanode
3.4 黑名单退役服务器
黑名单：表示在黑名单的主机IP地址不可以，用来存储数据
企业中：配置黑名单，用来退役服务器
黑名单配置步骤如下：
1、编辑/opt/module/had~/hadoop目录下的blacklist文件
[atguigu@hadoop102 hadoop] vim blacklist
添加如下主机名称（要退役的节点）
hadoop105
注意：如果白名单中没有配置，需要在hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts配置参数
<!-- 黑名单 -->
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/blacklist</value>
</property>
2、分发配置文件blacklist，hdfs-site.xml
[atguigu@hadoop104 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml blacklist
3、第一次添加黑名单必须重启集群，不是第一次，只需要刷新NameNode节点即可
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
4、检查Web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其它节点
5、等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ hdfs --daemon stop datanode
stopping datanode
[atguigu@hadoop105 hadoop-3.1.3]$ yarn --daemon stop nodemanager
stopping nodemanager
6、如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh -threshold 10
第 4 章：Hadoop企业优化
4.1 MapReduce优化方法
MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。
4.1.1 数据输入
1、合并小文件：在执行MR任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的Map任务，增大Map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致MR运行较慢。
2、采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。
4.1.2 Map阶段
1、减少溢出（Spill）次数：通过调整mapreduce.task.io.sort.mb及mapreduce.map.sort.spill.percent参数值，增大触发Spill的内存上限，减少Spill次数，从而减少IO。
2、减少合并（Merge）次数：通过调整mapreduce.task.io.sort.factor参数，增大Merge的文件数目，减少Merge的次数，从而缩短MR处理时间。
3、在Map之后，不影响业务逻辑前提下，先进行Combine处理，减少I/O。
4.1.3 Reduce阶段
1、合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。
2、设置Map、Reduce共存：
调整mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps参数，使Map运行到一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间。
3、规避使用Reduce：因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。
4、合理设置Reduce端的Buffer：默认情况下，数据达到一个阈值的时候，Buffer中的数据就会写入磁盘，然后Reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说，Buffer和Reduce是没有直接关联的，中间多次写磁盘-》读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得Buffer中的一部分数据直接输送到Reducec，从而减少IO开销：mapreduce.reduce.input.buffer.percent，默认为0.0。当值大于0的时候，会保留指定比例的内存读Buffer中的数据直接拿给Reduce使用。这样一来，设置Buffer需要内存，读取数据需要内存，Reduce计算也要内存，所以要根据作业的运行情况进行调整。
4.1.4 I/O传输
1、采用数据压缩的方式，减少网络IO的时间。安装Snappy和LZO压缩编码器。
2、使用SequenceFile二进制文件。
4.1.5 数据倾斜问题
1、数据倾斜现象
数据频率倾斜-某一个区域的数据量要远远大于其它区域
数据大小倾斜-部分记录的大小远远大于平均值
2、减少数据倾斜的方法
方法1：抽样和范围分区
可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值。
方法2：自定义分区
基于输出键的背景知识进行自定义分区。例如，如果Map输出键的单词来源于一本书。且其中某几个专业词汇较多。那么就可以自定义分区将这些专业词汇发送给固定的一部分Reduce实例。而将其它的都发送给剩余的Reduce实例。
方法3：Combiner
使用Combiner可以大量地减少数据倾斜。在可能地情况下，Combine的目的就是聚合并精简数据。
方法4：采用Map Join，尽量避免Reduce Join。
4.2 常用的调优参数
1、资源相关参数
1）以下参数是在用户自己的MR应用程序徐中配置就可以生效（mapred-default.xml）
2）应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效（yarn-default.xml）
3）Shuffle性能优化的关键参数，应在YARN启动之前就配置好（mapred-default.xml）
2、容错相关参数（MapReduce性能优化）
4.4 Hadoop小文件优化方法
4.4.1 Hadoop小文件弊端
HDFS上每个文件都要在NameNode上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。
小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数据量小，导致MapTask的处理时间比启动时间还小，白白浪费资源。
4.4.2 Hadoop小文件解决方案
1、小文件优化的方向：
1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS。
2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。
3）在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率。
4）开启uber模式，实现jvm重用。
2、Hadoop Archive
是一个高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使用。
3、CombineTextInputFormat
CombineTextInputFormat用于将多个小文件在切片过程中生成一个单独的切片或者少量的切片。
4、开启uber模式，实现JVM重用。
默认情况下，每个Task任务都需要启动一个JVM来运行，如果Task任务计算的数据量很小，我们可以让同一个Job的多个Task运行在一个JVM中，不必为每个Task都开启一个JVM。
开启uber模式，在mapred-site.xml中添加如下配置：
<!-- 开启uber模式 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- uber模式中最大的mapTask数量，可向下修改 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>
<value>9</value>
</property>
<!-- uber模式中最大的reduce数量，可向下修改 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>
<value>1</value>
</property>
<!-- uber模式中最大的输入数据量，默认使用dfs.blocksize 的值，可向下修改 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxbytes</name>
<value></value>
</property>
第 5 章：Hadoop扩展
5.1 集群间数据拷贝
1、scp实现两个远程主机之间的文件复制
scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push
scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt // 拉 pull
scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt root@hadoop104:/user/atguigu //是通过本地主机中转实现两个远程主机的文件复制；如果在两个远程主机之间ssh没有配置的情况下可以使用该方式。
2、采用distcp命令实现两个Hadoop集群之间的递归数据复制
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop distcp hdfs://hadoop102:8020/user/atguigu/hello.txt hdfs://hadoop105:8020/user/atguigu/hello.txt
5.2 小文件存档
1、HDFS存储小文件弊端
每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会消耗NameNode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据库的大小无关。例如，一个1MB的文件设置为128MB的块存储，实际使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。
2、解决存储小文件办法之一
HDFS存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入HDFS块，在减少NameNode内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体来说，HDFS存档文件对内还是一个一个独立文件，对NameNode而言却是一个整体，减少了NameNode的内存。
1、实例
1）需要启动YARN进程
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ start-yarn.sh
2）归档文件
把/user/atguigu/input目录里面的所有文件归档成一个交input.har的归档文件，并把归档后文件存储到/user/atguigu/output路径下
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop archive -archiveName input.har -p /user/atguigu/input /user/atguigu/output
3）查看归档
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -ls har:///user/atguigu/output/input.har
4）解归档文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -cp har:/// user/atguigu/output/input.har/* /user/atguigu
5.3 回收站
开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、备份等作用。
1、回收站参数设置及工作机制
1）开启回收站功能参数说明
（1）默认值fs.trash.interval=0，0表示禁用回收站；其他值表示设置文件的存活时间
（2）默认值fs.trash.checkpoint.interval=0，检查回收站的间隔时间。如果该值为0，则该值设置和fs.trash.interval的参数值相同。
（3）要求fs.trash.checkpoint.interval<=fs.trash.interval。
2、启用回收站
修改core-site.xml，配置垃圾回收时间为1分钟
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1</value>
</property>
3、查看回收站
回收站目录在hdfs集群的路径：/user/atguigu/.Trash/…
4、通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用moveToTrash()才进入回收站
Configuration conf = new Configuration();
//设置HDFS的地址
conf.set("fs.defaultFS","hdfs://hadoop102:8020");
//因为本地的客户端拿不到集群的配置信息 所以需要自己手动设置一下回收站
conf.set("fs.trash.interval","1");
conf.set("fs.trash.checkpoint.interval","1");
//创建一个回收站对象
Trash trash = new Trash(conf);
//将HDFS上的/input/wc.txt移动到回收站
trash.moveToTrash(new Path("/input/wc.txt"));
5、同故宫网页上直接删除的文件也不会走回收站。
6、只有在命令行利用hadoop fs -rm命令删除的文件才会走回收站
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /user/atguigu/input
7、恢复回收站数据
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mv
/user/atguigu/.Trash/Current/user/atguigu/input /user/atguigu/input
原文地址:https://blog.csdn.net/key_honghao/article/details/135707555
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