### Hadoop入门实战手册知识点详解
#### 一、Hadoop简介
**1.1 什么是Hadoop？**
Hadoop是一个开源软件框架，由Apache Software Foundation（ASF）开发维护。最初在2005年由Doug Cutting和他的团队引入，作为Lucene的子项目Nutch的一部分。Hadoop的设计灵感来源于Google发布的两篇论文：Google File System (GFS) 和 MapReduce。通过这些论文，Hadoop实现了分布式数据处理的强大功能。
**1.2 为什么选择Hadoop？**
- **系统特点**：
- **高扩展性**：Hadoop可以轻松地在数百到数千台服务器上运行，支持PB级别的数据量。
- **容错性**：即使部分节点发生故障，Hadoop也能保证数据完整性和可用性。
- **高效性**：Hadoop利用数据局部性原则提高计算效率，即将计算任务发送到数据所在位置执行。
- **使用场景**：
- **大数据处理**：适用于处理大量非结构化或半结构化数据。
- **实时数据分析**：尽管Hadoop主要用于批处理，但也支持实时数据流处理。
- **搜索引擎索引构建**：Hadoop可用于构建大规模的网页索引。
- **数据挖掘**：进行复杂的数据挖掘和机器学习任务。
#### 二、Hadoop术语
Hadoop包含了一系列专业术语，例如：
- **Node**：指集群中的节点，包括Master节点和Slave节点。
- **Master**：即NameNode和JobTracker，在Hadoop 1.x版本中负责管理和协调其他节点的工作。
- **Slave**：即DataNode和TaskTracker，执行具体的计算任务。
- **Block**：HDFS中文件的基本存储单位。
- **MapReduce**：一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。
#### 三、Hadoop单机部署
**3.1 目的**
理解如何在单机环境中部署Hadoop，为后续集群部署打下基础。
**3.2 先决条件**
- **支持平台**：Linux操作系统。
- **所需软件**：JDK、Hadoop等。
- **安装步骤**：
1. **下载Hadoop安装包**。
2. **配置环境变量**。
3. **设置Hadoop配置文件**。
4. **启动Hadoop服务**。
**3.3 单机模式与伪分布式模式**
- **单机模式**：所有组件都在同一台机器上运行，适合学习和测试。
- **伪分布式模式**：虽然所有组件都在同一台机器上运行，但模拟多台机器的情况，每个组件独立运行在一个进程中。
**3.4 配置步骤**
- **配置**：修改`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`等配置文件。
- **免密码ssh设置**：用于Master节点和Slave节点之间的安全通信。
- **执行**：通过`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`脚本启动Hadoop服务。
#### 四、Hadoop集群搭建过程
**4.1 免密码SSH设置**
确保Master节点能够无密码SSH登录到所有Slave节点，以实现自动化部署。
**4.2 Hadoop软件安装**
- 在每台机器上安装相同的Hadoop版本。
- 配置环境变量。
**4.3 Master配置**
- 设置`master`文件，列出所有Master节点。
- 修改`hadoop-env.sh`，指定JDK路径。
**4.4 Slave配置**
- 设置`slaves`文件，列出所有Slave节点。
- 调整`yarn-env.sh`，优化内存使用。
**4.5 初始化和启动Hadoop集群**
- **初始化文件系统**：通过`hdfs namenode -format`命令格式化文件系统。
- **启动Hadoop**：使用`start-all.sh`脚本启动HDFS和YARN服务。
- **停止Hadoop**：通过`stop-all.sh`脚本关闭服务。
**4.6 测试**
- 运行MapReduce示例任务，验证集群是否正常工作。
**4.7 管理界面与命令**
- **hdfs运行状态界面**：通过Web界面查看HDFS的状态。
- **MapReduce运行状态界面**：监控MapReduce任务的状态。
- **命令行工具**：使用`hdfs dfs`和`yarn`命令进行操作。
#### 五、架构分析
**5.1 HDFS**
- **HDFS的三个重要角色**：NameNode、DataNode、Secondary NameNode。
- **HDFS设计特点**：
- 分布式存储。
- 数据块复制。
- 容错机制。
**5.2 MapReduce**
- **算法介绍**：基于分治法原理，将复杂任务拆分为多个子任务并行处理。
- **Hadoop框架下的MapReduce**：通过Hadoop MapReduce框架实现分布式计算。
**5.3 综合架构分析**
Hadoop的架构由HDFS提供存储层，MapReduce提供计算层，两者的结合使得Hadoop能够处理大规模数据集。
#### 六、Hadoop的应用
Hadoop广泛应用于各行各业，如金融、电信、互联网等领域的大数据分析。
#### 七、系统维护
**7.1 Hadoop的系统监控**
- 使用Hadoop自带的Web界面监控集群状态。
- 第三方监控工具，如Ganglia、Nagios等。
**7.2 Hadoop中的命令总结**
- `hdfs dfs`：用于文件系统操作。
- `yarn`：用于资源管理。
**7.3 NameNode与JobTracker单点故障说明**
- **解决方案**：引入High Availability机制，如Active/Standby模式。
- **预防措施**：定期备份NameNode的状态文件。
**7.4 经验总结**
- **集群规划**：合理规划集群规模和配置。
- **性能调优**：根据实际应用场景调整参数。
- **安全性**：加强网络隔离和访问控制。
**7.5 如何在一个Hadoop集群新增或删除一些机器而不重启**
- **新增节点**：更新`slaves`文件，并重新配置新节点。
- **删除节点**：从`slaves`文件中移除相应条目。
**7.6 其它日常问题说明**
针对各种常见错误进行排查和修复，如启动失败、内存溢出等问题。
**7.7 防火墙的端口开放要求**
- **与HDFS有关的地址及端口属性**：如NameNode监听端口等。
- **与MapReduce有关的地址及端口属性**：如JobTracker监听端口等。
#### 八、附录
**8.1 hadoop历史**
- 介绍了Hadoop的发展历程和关键里程碑事件。
**8.2 Hadoop大记事**
- 列举了Hadoop发展过程中的重要事件和版本发布。
**8.3 Hadoop的几个主要子项目**
- 如HBase、Hive、Pig等，扩展了Hadoop的功能范围。
**8.4 官方集群搭建参考**
- 提供了官方文档中的集群配置指南，帮助用户更好地部署Hadoop集群。
以上是对《Hadoop入门实战手册》的详细解析，旨在帮助读者全面了解Hadoop的核心概念和技术细节，掌握Hadoop的部署和使用方法。
