今天开始对Hadoop进行系统化的学习。此博文系列将会记录我的学习过程。

了解Hadoop

简介

 Hadoop目前属于Apache基金会，是针对海量数据处理的理想工具。我的学习教材主要是Hadoop权威指南（中文版）。
 Hadoop起源于Nutch，在Yahoo的帮助下，Nutch的分布式运算这部分被独立出来，命名为Hadoop。Hadoop克隆了Google运行系统的主要框架，包括文件系统HDFS、计算架构MapReduce及结构化数据处理的HBase等。
Hadoop最核心的设计就是HDFS和MapReduce
Hadoop的知识体系：
http://lib.csdn.net/base/20/structure
Hadoop生态：

hadoop文档地址：
http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/index.html

工作原理

 海量数据处理的一重要问题是当前数据访问速度比较慢，一个1T的硬盘要读取整体磁盘花费的时间可能需要2个半小时以上。为了提高访问速度，一个有效的方式是并行访问多块硬盘，让数据冗余放置。要解决的问题是：

• 问题一、硬件故障：解决方法，复制冗余放置数据。

• 问题二、数据合并

  • 海量数据存储 HDFS实现
  • 数据分析由MapReduce实现
  • 非结构化数据收集处理——Fuse、WebDAV、Chukwa、Flume、Scribe。
  • 数据导入HDFS中，RDBSM也可以加入到HDFS——HHO、Sqoop。
  • 数据处理还可以使用Pig Hive Jaql。
  • 让数据可见——Drilldown、Intellicus。
  • 用高级语言管理你的任务流——Oozie、Cascading。
  • Hadoop自己监控管理工具——Hue、Karmasphere、Eclipse plugin、Cacti、Ganglia。
  • 数据序列化处理与任务调度——Avro、ZooKeeper。
  • 构建在Hadoop上层的服务——Mahout、Elastic map reduce。
  • OLTP存储系统——Hbase。
  • 基于Hadoop的实时分析——Impala。

关系型数据库与MapReduce比较：

Hadoop常用项目

• Hive 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，并提供完整 SQL 查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
• Pig 基于Hadoop的大规模数据分析平台。
• Mahout 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。
• Flume Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合、传输的系统。
• Sqoop 将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将关系型数据库中的数据导入Hadoop的HDFS中。
• Oozie JavaWeb应用程序，运行Tomcat中，并使用数据库来存储工作流。
• ZooKeeper 针对大型分布式系统的可靠协调系统。
• Impala 采用与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口。

Hadoop安装方式

• 单机模式：安装简单
• 伪分布式模式 ：单节点上同时启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、Secondary Namenode等5个进程 ， 模拟分布式运行的各个节点。
• 完全分布式模式

常用命令

格式化namenode

hdfs namenode -format

*列出文件

hdfs dfs -ls /

修改hdfs权限

hdfs dfs -chmod -R 755 /

修改所有者

hdfs dfs -chown -R larry /

解除安全模式

hdfs dfsadmin -safemode leave

改变文件所属组

hdfs dfs -chgrp [-R] GROUP URI

这里也记录了一部分命令：
http://blog.csdn.net/xundh/article/details/50905100#t30

Hadoop 安全问题

认证优先级

user获取
优先从kerberos获取（kerberos模式）；
从系统HADOOP_USER_NAME变量获取；
从java属性HADOOP_USER_NAME获取；
获取操作系统当前用户
group获取
从定义的group映射关系获取hadoop.user.group.static.mapping.overrides；
从配置的group映射 类获取（hadoop.security.group.mapping）；
从系统groups user获取

如果出现：

Access denied for user hadoop.Superuser privilege is required
这时可以看看

echo $HADOOP_USER_NAME
vi ~/bash_profile

export HADOOP_USER_NAME=root

source ~/bash_profile

这样就把当前用户切换为root了。