基于Hadoop平台的海量数据高效抽取方法及应用

基于Hadoop 平台的海量数据高效抽取方法及应用

徐金玲1,金 璐1,李昆明2,熊 政2,仲春林2,方 超2

（1.江苏省南京供电公司，江苏南京，210008；2.江苏方天电力技术有限公司，江苏南京，211102）

摘要：本文从数据抽取过程的本质出发，论述了传统数据抽取过程与大数据平台数据抽取过程的异同，以基于Hadoop 的大数据平台为例，结合传统的关系型数据库和非关系型数据库(NoSQL)的特点，提出了一种从关系型数据库到大数据平台的高效数据抽取方法，实现了对数据源系统资源占用的最小化，并在电力公司用电大数据抽取中得到广泛应用。关键词：海量数据;数据抽取;NoSQL;大数据平台

Method and application of efficient extraction of mass data based

on Hadoop platform

Xu Jinling 1,Jin Lu 1,Li Kunming 2,Xiong Zheng 2，Zhong Chunlin 2,Fang Chao 2 (1.Jiangsu Nanjing power supply company,Jiangsu Nanjing，210008;2.Jiangsu Fangtian Power Technology Co. Ltd.,Jiangsu Nanjing，211102)

Abstract ：This article from the essence of data extraction process,discusses the similarities and differences between traditional data extraction process and the data platform,data extraction process, the data platform based on Hadoop as an example,combining the traditional relational database and non relational database(NoSQL)characteristics,proposes a from relational database to efficient data extraction method of data platform,thereby minimizing the occupancy of the data source of the system resources, and the power companies in large data extraction has been widely applied in. Keywords ：data;data extraction;NoSQL;data platform

0 引言

对于大数据的抽取，一般通过使用Sqoop 来实现。但是Sqoop 组件自身的局限性导致其对于特定的场景并不适用(例如，进行TB 级大数据量数据抽取时效率较低，进行增量数据抽取需改变源数据库表结构，对源数据库性能也有较大影响)。因此，本文提出了基于大数据平台的一种海量数据抽取的高效方法，该方法可以快速、高效、可靠地将海量数据从关系型数据库抽取到大数据平台中。同时，由于通过对数据源日志文件的分析实现对增量数据的抽取，因此该方法在抽取数据时对源数据库的影响非常小。

1 系统开发环境

系统开发环境采用CentOS 6.5操作系统，以Cloudera CDH 5.0为大数据平台框架，并结合Tomcat 作为Web Server。集群由20台服务器组成，划分为2个机架，每台服务器配置32核CPU、64GB 内存和10块磁盘。Cloudera 是全球领先的Hadoop 服务提供商，其CDH 5.0是最新的Hadoop 发行版，提供了高度的稳

定性和使用便捷性。数据源采用Oracle 数据库，抽取工具采用Golden Gate。

2 系统结构和处理流程

2.1 技术架构

系统以Oracle 为数据源，以CDH 5.0为大数据平台框架，结合Tomcat 作为Web Server 提供Web 层的访问服务。在大数据平台中，以MapReduce 作为大数据的计算引擎，以HDFS 分布式文件系统存储非结构化和半结构化的数据，以HBase

分布式数据库存

图1. 系统技术架构

储结构化数据。在Oracle 端，采用Golden Gate 提取源数据。

（1）利用Golden Gate 提取变化数据。Golden Gate 可实现秒级的数据捕捉、转换和投递，提供了一种基于日志的结构化数据复制方式，可以从在线日志中准实时地抓取变化的数据，并将变化的数据保存在Trail 格式的文件中。其优势在于通过对日志文件的分析实现变化数据的抓取只会占用很小的系统资源，特别是当Oracle 中存储的数据量极大、Oracle 系统负载很重时基本不会影响Oracle 的运行效率。

（2）在大数据平台实现数据的清洗、转换和存储。对于Golden Gate 提取出的数据，首先将其以半结构化的数据形式存储在HDFS 中，然后根据规则对数据进行清洗和转换、过滤异常数据，并转换成更适合HBase 存储的格式。为了加快数据装载到HBase 的速度，采用了批量导入（Bulkload）数据的方式，即利用MapReduce 并行计算引擎直接生成HBase 能够识别的HFile 文件，大大缩短了数据入库的时间。

（3）使用Tomcat 作为Web Server 提供Web 层的访问服务。由于Oracle 和CDH 大数据平台处于两个不同的集群中，因此以Web 服务作为中间通道可以方便地连接这两个集群，例如在集群间传递指令、查询并展现集群中的数据等。

2.2 抽取流程

对于存储在关系型数据库中的数据，被抽取出来后最终将被存储在NoSQL(以HBase 为例)数据库中。我们的思路是，将关系型数据库中的数据首先抽取出来并以中间格式（如Text File）导入到大数据平台后，再将其导入到NoSQL 数据库中。当将数据从Oracle 以中间格式文件的形式导出后，按照一定的策略将其导入到HBase 中。

数据抽取流程可细分为三个部分，分别为利用Golden Gate 提取数据、用MapReduce 并行计算引擎加快处理速度、将数据装载进

HBase。

图2. 数据抽取流程图

2.2.1 使用Golden Gate 提取数据

利用Golden Gate 解析Oracle 的日志文件，提取出初

始数据及发生变化的增量数据。Golden Gate 并没有提供对Hadoop 集群的直接支持，但是提供了将Trail 文件解析为平面文件（Flat File）的功能。而平面文件是可以被Hadoop 识别的。Oracle 中数据的变化情况一般可以分为三类：插入数据、更新数据和删除数据。因此，对于这三类情况，我们在解析Oracle 的变化数据时，将这三类数据分别解析到各自的文件中，例如用后缀I 代表插入的数据（Insert），用后缀D 代表删除的数据（Delete），用U 代表更新的数据（Update）。

2.2.2 利用MapReduce 引擎加快处理

由于导出的原始数据往往非常大，如果继续使用传统的串行方法进行数据装载，那么装载过程将会很漫长。因此，我们使用Hadoop 大数据平台的MapReduce 并行计算框架，来加速装载抽取出的数据。MapReduce 计算框架将输入的数据分为多个块（block）存储在多个计算节点上，每个节点只计算本节点上的数据。在每个节点的计算完成之后，将结果输出到MapReduce 框架中。MapReduce 框架自动汇聚（Aggregate）这些数据并进行排序，最后将最终的结果输出到HDFS 中。在这一过程中，多个节点的计算过程是同时进行的，因此整个计算与串行计算相比，速度会大大提高，且计算的时间将与计算节点的数量成反比。

2.2.3 使用Bulkload 装载数据

NoSQL 数据库可以存储相当大的数据，但是如果采用单客户端来加载数据，则吞吐量会受到单机的带宽及磁盘等硬件的限制。此外，NoSQL 数据库往往采取复杂的机制来保证数据的健壮性及一致性，数据的写入会经历一个复杂而耗时的过程。例如，HBase 在写入数据时，会首先将数据写入预写日志文件(WAL, Write-Ahead Log)，然后将数据写入到缓存区域(MemStore)中，等到缓存区域满了之后才将其中的数据一次性地写入到磁盘里。因此，为了加快数据导入的速度，我们一方面采用多节点并行写入，另一方面直接生成HBase 数据的存储格式文件，即采取批量导入(Bulkload)的方法来装载数据。

表

1. 串行数据装载与并行批量导入数据比较

3 系统开发与实现

基于上述的架构思想与流程，开发并实现了一套大数据平台数据抽取系统，用于对江苏全省用户用电数据的抽取。该系统以

Cloudera CDH 为大数据平台的基础支撑软件，以Oracle 为数据源，实现了每日自动将Oracle 数据库中的全省用户用电的数据抽取并存储到大数据平台的HBase 中。该系统的集群由20个节点构成，划分为2个机架，每个节点配置32核CPU、64GB 内存和10块磁盘。开发环境基于Eclipse，程序代码为Java，上层数据的查询与展现采用了Restful API，可以在浏览器中方便地发出查询数据的指令、实时地获取查询结果并展现在浏览器中。

在系统实现的过程中，采用了Golden Gate 基于日志文件提取数据的方式，大大减少了数据抽取本身对数据源系统带来的额外负担，减少了数据抽取对原系统的影响。同时，针对HBase 分布式文件系统的特点，采取了一些优化措施，如科学设计数据的Rowkey、合理规划Region 的分布、避免写入WAL、规避数据热点等，充分地体现了分布式数据库在存储容量、响应速度和数据可靠性上的优势，为电力公司用电大数据提供了坚实的技术保障。

4 结束语

大数据平台上的数据抽取面临着数据量大、数据格式异构程度大、需要分布存储等难点和挑战。针对这些难点，提出了解决大数据平台数据抽取的新方法，并开发了一套基于Cloudera CDH 的系统，实现了大数据平台海量用电数据的高效抽取。该系统采用Golden Gate 从数据源提取数据，大大减少了抽取数据对数据源系统的影响，同时采用Bulkload 方式导入数据，提高了装载海量数据的速度。作为电力行业的一个典型应用，该系统较好地体现了利用大数据平台抽取用电数据的优势，为在大数据平台上展

开针对电力行业大数据的进一步研究提供了技术基础。

参考文献

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机工程与设计，2010，31(9)：2070-2072，2104．[4] Lars George．HBase ：The Definitive Guide．O’Reilly

Media，2011．

作者简介

徐金玲(1982-)，女，江苏南京人，硕士，工程师，长期从事电网营销智能化业务管理工作。

金璐(1985-)，女，江苏泰兴人，本科，助理工程师，长期从事电网营销智能化业务管理工作。

李昆明(1984-)，男，黑龙江安达人，本科，助理工程师，从事电力软件开发与设计工作。

熊政(1976-)，男，江西南昌人，本科，工程师，长期从事电力软件开发管理工作。

方超(1985-)，男，江苏句容人，大专，助理工程师，从事电力软件开发与设计工作。

仲春林(1981-)，男，江苏兴化人，本科，工程师，从事电力软件开发与设计工作。

（上接126页）

分为不同建筑。每一个三维场景中的建筑都是独特的，应正确摆放在三维场景中的位置。自然景观中必有装饰性的艺术品，所谓装饰性艺术品主要是花草树木及服饰等，但这些一般不采用三维模型，通过中心旋转的方式使游客观看到三维渲染的效果。要想表达此种效果，十字交叉树是一种应用广泛的技术，将一个大的空间区域不断的分成8个同样大小的空间区域，也就是相当于把一个六面的立方体不断的分为8个相同大小的立方体，通过这样不断的分解，使子空间区域的空间变的越来越小，直到它们在同一个区域的属性变的单一。在旅游区的人文景观中大多则是由最为基本的图元而构成的复杂几何体，且都是作为独立符号而显示的。采用三维建模技术而建立的西塔模型，经过颜色、材质及光照等处理，构成形象的三维体。

4 结束语

近几年来，随着计算机技术的不断进步及其发展，三维虚拟技术在多个项目中得到广泛应用。而三维虚拟旅游计算机系统可

有效实现旅游景点的建模，并满足游客的多方面需求。本文首先分析三维建模技术，然后分析三维虚拟旅游计算机系统的整体构建，最后从各个方面进行实际建模，在建模的过程中应用到各项技术，从而使三维虚拟旅游景区呈现逼真效果，进而加载及展示三维场景，其三维虚拟效果较为明显，并能够提升系统的性能。

参考文献

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览系统[J].大理学院学报 ,2013,(10):14-18.

基于Hadoop平台的海量数据高效抽取方法及应用

作者：徐金玲， 金璐， 李昆明， 熊政， 仲春林， 方超， Xu Jinling， Jin Lu， Li Kunming， Xiong Zheng，Zhong Chunlin， Fang Chao

作者单位：徐金玲,金璐,Xu Jinling,Jin Lu(江苏省南京供电公司，江苏南京，210008)， 李昆明,熊政,仲春林,方超,Li Kunming,Xiong Zheng,Zhong Chunlin,Fang Chao(江苏方天电力技术有限公司，江苏南京，211102)

刊名：

电子测试

英文刊名：Electronic Test

年，卷(期)：2015(1)

引用本文格式：徐金玲.金璐.李昆明.熊政.仲春林.方超.Xu Jinling.Jin Lu.Li Kunming.Xiong Zheng.Zhong Chunlin.Fang Chao基于Hadoop平台的海量数据高效抽取方法及应用[期刊论文]-电子测试 2015(1)

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS

的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.wendangku.net/doc/8014430006.html,/view/391

Hadoop大数据平台介绍

Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware

Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant

从移动数据到移动算法

Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性

相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器

hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性

Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例

Hadoop大数据平台测试报告及成功案例

目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。

1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，

Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案

Hadoop大数据平台建设要求及应答方案

目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)

1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。

部署Hadoop大数据平台部署Hadoop平台

课题：项目3 部署Hadoop大数据平台第2部分部署Hadoop平台课次：第7次教学目标及要求： （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） （2）任务2部署Hadoop（熟练掌握） （3）任务3 理解启动Hadoop（熟练掌握） 教学重点： （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 教学难点： （1）任务2 部署Hadoop （2）任务3 启动Hadoop 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 3.本次课的教学内容 （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） Hadoop的不同版本与JDK的版本存在兼容性问题，所有必须选择对应 版本的JDK进行安装，表中列出了Hadoop和JDK兼容表。我们通过测试 使用Hadoop3.0.0 和JDK1.8。 安装JDK我们使用JDK包安装的方式。首先我们新建JDK的安装目录 /opt/bigddata。操作步骤为：//定位opt目录【操作新建目录/opt/bigdata】

[root@master /]# cd /opt/ //在opt目录下新建bigdata文件夹 [root@master /]# mkdir bigdata //查看opt目录下文件夹是否存在 [root@master /]# ls bigdata [root@master /]# Jdk解压安装，步骤为：【操作解压步骤】 [root@master opt]# cd / [root@master /]# cd /opt/ [root@master opt]# ls bigdata jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //解压jdk压缩包 [root@master opt]# tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz [root@master opt]# ls bigdata jdk1.8.0_161 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //把Jdk目录移动至bigdata目录 [root@master opt]# mv jdk1.8.0_161/ bigdata [root@master opt]# cd bigdata/ //查看是否移动成功 [root@master bigdata]# ls jdk1.8.0_161 [root@master bigdata]# JDK配置环境变量，此步骤为添加JA V A_HOME变量，并配置JDK。具体步骤为：【操作JDK的配置】 //进入环境变量配置文件 [root@master /]# vi /etc/profile //添加如下信息 export JA V A_HOME="/opt/bigdata/jdk1.8.0_161" export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH //激活环境变量配置文件 [root@master /]# source /etc/profile //验证JDK是否配置完成 [root@master /]# java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode)

HADOOP大数据平台配置方法(懒人版)

HADOOP大数据平台配置方法（完全分布式，懒人版） 一、规划 1、本系统包括主节点1个，从节点3个，用Vmware虚拟机实现； 2、主节点hostname设为hadoop,IP地址设为192.168.137.100； 3、从节点hostname分别设为slave01、slave02，slave03，IP地址设为192.168.137.201、192.168.137.202、192.168137.203。今后如要扩充节点，依此类推； 基本原理：master及slave机器的配置基本上是一样的，所以我们的操作方式就是先配置好一台机器，然后克隆3台机器出来。这样可以节省大量的部署时间，降低出错的概率。安装配置第一台机器的时候，一定要仔细，否则一台机器错了所有的机器都错了。 二、前期准备 1、在Vmware中安装一台CentOS虚拟机； 2、设置主机名（假设叫hadoop）、IP地址，修改hosts文件； 3、关闭防火墙； 4、删除原有的JRE，安装JDK，设置环境变量； 5、设置主节点到从节点的免密码登录（此处先不做，放在第七步做）； 三、安装Hadoop 在hadoop机上以root身份登录系统，按以下步骤安装hadoop： 1、将hadoop-1.0.4.tar.gz复制到/usr 目录； 2、用cd /usr命令进入/usr目录，用tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz进行 解压，得到一个hadoop-1.0.4目录； 3、为简单起见，用mv hadoop-1.0.4 hadoop命令将hadoop-1.0.4文件夹 改名为hadoop； 4、用mkdir /usr/hadoop/tmp命令，在hadoop文件夹下面建立一个tmp 目录； 5、用vi /etc/profile 修改profile文件，在文件最后添加以下内容： export HADOOP_HOME=/usr/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 6、用source /usr/profile命令使profile 立即生效； 四、配置Hadoop Hadoop配置文件存放在/usr/hadoop/conf目录下，本次有4个文件需要修改。这4个文件分别是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。 1、修改hadoop-env.sh，在文件末添加如下内容： export JAVA_HOME=/usr/jdk (此处应与Java所在的目录一致) 2、修改core-site.xml文件，在文件中添加如下内容（教材109）： hadoop.tmp.dir

文秘知识-浅谈大数据Hadoop技术 精品

浅谈大数据Hadoop技术 摘要：随着移动互联网、物联网、共享经济的高速发展，互联网每天都会产生数以万亿 的数据，这些海量数据被称作为大数据。在这个大数据时代，数据资源对我们生活产 生了巨大影响，对企业经营决策也有着前瞻性指导意义。因此，大数据已经被视为一 种财富、一种被衡量和计算价值的不可或缺的战略资源。该文从大数据Hadoop技术谈起、分别从Hadoop的核心技术、生态系统和Hadoop技术在教学中的应用四个方面进 行了阐述。 关键词：大数据；Hadoop； HDFS； MapReduce 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0010-02 当前，我国以信息技术为主导的创新经济高速发展，特别是依托于移动互联网和物联 网技术的网络购物、移动支付、共享单车、微信通信交流等等，给人们生活方式带来 了深刻的变革。整个互联网正在从IT（Information Technology）时代向DT（Data Technology）时代D变，在这个DT时代，人们从被动的数据浏览者转变为主动的数据 生产者，人们每天的网络购物信息、各种电子支付信息、使用共享单车信息、微信中 浏览朋友圈的信息等等，都会产生数以万亿级的数据，这样庞大的数据如何存储、如 何传输、如何计算、如何分析、如何保证数据的完整性和安全性等等一系列新的技术 挑战应运而生。然而，Hadoop技术代表着最新的大数据处理所需的新的技术和方法， 也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。 1 什么是Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的，开源的分布式系统基础架构。简单地说就是一套免费的分布式操作系统。我们以前使用的计算机系统，都是安装在一台独立主机 上的单机版操作系统。例如我们熟知的微软公司的Windows操作系统和苹果公司的Mac OS。而分布式系统则是通过高速网络把大量分布在不同地理位置、不同型号、不同硬 件架构、不同容量的服务器主机连结在一起，形成一个服务器集群。分布式系统把集 群中所有硬件资源（CPU、硬盘、内存和网络带宽）进行整合统一管理，形成具有极高 运算能力，庞大存储能力和高速的传输能力的系统。 Hadoop就是以Linux系统为原型开发的大数据分布式系统。Hadoop具有很强的扩展性，只要是接通网络它就可以不断加入不同地域、不同型号、不同性能的服务器主机，以 提升集群的运算、存储和网络带宽，以满足大数据所需要的硬件要求。此外，Hadoop 还具有极强的安全性，由于分布式系统数据是存储在不同物理主机上的，而且Hadoop 数据一般每个数据存储三份，而且分布不同物理主机上，一旦其中一份数据损坏，其 余正常数据会很快替代它，这样很好地解决了数据完整性和安全性问题，为大数据提 供了安全高速稳定的系统平台。

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hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载（ETL）方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库里。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 华为大数据平台hadoop你了解多少提到大数据平台，就不得不提Hadoop。Hadoop有三大基因：第一，Hadoop需要sharenothing的架构，所以它可以scale-out。第二，它是一个计算存储解耦的架构，好处是计算引擎可以多样化。举个例子，批处理有Hive，交互查询有Spark，机器学习还可以有后面的tensorflow这些深度学习的框架。第三，Hadoop是近数据计算的。因为大数据平台是一个数据密集的计算场景，在这种非场景下，IO会是个瓶颈，所以把计算移动到数据所在地会提升计算的性能。 网络技术的发展是推动大数据平台发展的一个关键因素。2012年以前是一个互联网的时代，这个时期互联网公司和电信运营商，掌握着海量的数据，所以他们开始利用Hadoop 平台来进行大数据的处理。那时候程序员自己写程序跑在Hadoop平台上来解决应用问题。2012年以后移动互联网的迅猛发展，这使得服务行业率先数字化。例如在金融行业，手机App让用户可以随时随地查询、转账，此时银行开始面临海量数据和高并发的冲击，就需要一个大数据平台来解决这个问题。这也就是为什么华为在2013年面向行业市场推出大