了解hadoop服务器

一、hadoop服务器简介

Apache Hadoop 是一个构建在可靠性、容错、高延迟数据处理、高可扩展性和高可用性的基础上的开源软件框架，用于存储和处理大规模数据量。

Hadoop 主要由两部分组成：分布式文件系统和一种基于 MapReduce 编程模型的计算框架。

分布式文件系统常用的是 HDFS，它分为两部分：NameNode 和 DataNode，其中 NameNode 负责管理文件系统的名称空间和访问控制等方面，DataNode 负责管理存储设备和文件块的创建、删除和复制。

MapReduce 是一种用于大规模并行数据处理的编程模型，可以简化分布式数据处理的过程。其主要有两个概念：Map 和 Reduce。其中 Map 负责将输入数据分割、分发和处理为中间结果，而 Reduce 则负责对中间结果进行合并、处理和输出最终结果。

二、hadoop服务器的安装部署

安装和部署 Hadoop 集群的过程通常包括以下步骤：

1. 安装 JDK

Hadoop 是用 Java 语言编写的，因此需要先将 JDK 安装好，建议使用 Oracle JDK。

2. 下载 Hadoop

从官网下载对应版本的 Hadoop 压缩包，解压到指定的目录中。

3. 配置环境变量

将 Hadoop 的 bin 目录和 sbin 目录加入到 PATH 环境变量中，以便可以在命令行中直接执行相关命令。

4. 配置 Hadoop

在 Hadoop 的安装目录的 etc/hadoop 目录中，有多个配置文件，需要根据实际情况进行修改，例如 core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 等。

5. 启动 Hadoop

使用 start-all.sh 脚本启动 Hadoop 集群，其中包括 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager 等服务。

三、hadoop服务器的应用

1. Hadoop 的数据处理能力

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 的图像处理能力

<?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 的机器学习能力

Hadoop 可以与 Mahout 集成，来应用机器学习算法。Mahout 是一个基于 Hadoop 的大规模机器学习和数据挖掘库，提供了多种机器学习算法的实现。

例如，可以使用 Mahout 实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤：

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服务器的优缺点

1. 优点

（1）可扩展性好，可以通过增加服务器节点来扩展处理能力；

（2）容错性高，当某个服务器故障时，系统可以自动将该服务器上的任务切换到其他服务器上执行；

（3）使用 Hadoop 可以方便地处理大规模数据，并以比传统方式更低的成本实现数据管理和分析；

（4）可以在普通 PC 级别的服务器上部署为大型分布式系统；

（5）支持多种编程语言，包括 Java、Python、C++ 等。

2. 缺点

（1）需要学习新的编程模型 MapReduce，否则难以使用；

（2）部署和维护成本高，需要专业的技术团队；

（3）一些处理方式可能不支持，例如图形处理。