了解hadoop伺服器

一、hadoop伺服器簡介

Apache Hadoop 是一個構建在可靠性、容錯、高延遲數據處理、高可擴展性和高可用性的基礎上的開源軟體框架，用於存儲和處理大規模數據量。

Hadoop 主要由兩部分組成：分散式文件系統和一種基於 MapReduce 編程模型的計算框架。

分散式文件系統常用的是 HDFS，它分為兩部分：NameNode 和 DataNode，其中 NameNode 負責管理文件系統的名稱空間和訪問控制等方面，DataNode 負責管理存儲設備和文件塊的創建、刪除和複製。

MapReduce 是一種用於大規模並行數據處理的編程模型，可以簡化分散式數據處理的過程。其主要有兩個概念：Map 和 Reduce。其中 Map 負責將輸入數據分割、分發和處理為中間結果，而 Reduce 則負責對中間結果進行合併、處理和輸出最終結果。

二、hadoop伺服器的安裝部署

安裝和部署 Hadoop 集群的過程通常包括以下步驟：

1. 安裝 JDK

Hadoop 是用 Java 語言編寫的，因此需要先將 JDK 安裝好，建議使用 Oracle JDK。

2. 下載 Hadoop

從官網下載對應版本的 Hadoop 壓縮包，解壓到指定的目錄中。

3. 配置環境變數

將 Hadoop 的 bin 目錄和 sbin 目錄加入到 PATH 環境變數中，以便可以在命令行中直接執行相關命令。

4. 配置 Hadoop

在 Hadoop 的安裝目錄的 etc/hadoop 目錄中，有多個配置文件，需要根據實際情況進行修改，例如 core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 等。

5. 啟動 Hadoop

使用 start-all.sh 腳本啟動 Hadoop 集群，其中包括 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager 等服務。

三、hadoop伺服器的應用

1. Hadoop 的數據處理能力

package com.example;

import java.io.IOException;
import java.util.*;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.conf.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapred.*;
import org.apache.hadoop.util.*;

public class WordCount {

   public static class Map extends MapReduceBase implements Mapper {
     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
     private Text word = new Text();

     public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {
       String line = value.toString();
       StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
       while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
         word.set(tokenizer.nextToken());
         output.collect(word, one);
       }
     }
   }

   public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer {
     public void reduce(Text key, Iterator values, OutputCollector output, Reporter reporter) throws IOException {
       int sum = 0;
       while (values.hasNext()) {
         sum += values.next().get();
       }
       output.collect(key, new IntWritable(sum));
     }
   }

   public static void main(String[] args) throws Exception {
     JobConf conf = new JobConf(WordCount.class);
     conf.setJobName("wordcount");

     conf.setOutputKeyClass(Text.class);
     conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

     conf.setMapperClass(Map.class);
     conf.setCombinerClass(Reduce.class);
     conf.setReducerClass(Reduce.class);

     conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
     conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

     FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0]));
     FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));

     JobClient.runJob(conf);
   }
}

2. Hadoop 的圖像處理能力

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
   <property>
      <name>mapred.job.tracker</name>
      <value>localhost:8021</value>
   </property>

   <property>
      <name>fs.default.name</name>
      <value>hdfs://localhost:8020</value>
   </property>
</configuration>

3. Hadoop 的機器學習能力

Hadoop 可以與 Mahout 集成，來應用機器學習演算法。Mahout 是一個基於 Hadoop 的大規模機器學習和數據挖掘庫，提供了多種機器學習演算法的實現。

例如，可以使用 Mahout 實現基於樸素貝葉斯演算法的垃圾郵件過濾：

hadoop jar mahout-core-0.6-cdh4.1.2-job.jar org.apache.mahout.classifier.bayes.mapreduce.training.bayes-train -i spam/* -o model -li labelindex -ow

四、hadoop伺服器的優缺點

1. 優點

（1）可擴展性好，可以通過增加伺服器節點來擴展處理能力；

（2）容錯性高，當某個伺服器故障時，系統可以自動將該伺服器上的任務切換到其他伺服器上執行；

（3）使用 Hadoop 可以方便地處理大規模數據，並以比傳統方式更低的成本實現數據管理和分析；

（4）可以在普通 PC 級別的伺服器上部署為大型分散式系統；

（5）支持多種編程語言，包括 Java、Python、C++ 等。

2. 缺點

（1）需要學習新的編程模型 MapReduce，否則難以使用；

（2）部署和維護成本高，需要專業的技術團隊；

（3）一些處理方式可能不支持，例如圖形處理。