一、hadoop简介
1、优势
- 高可靠性：底层维护多个数据副本，所以即使hadoop某个计算元素或存储出现故障也不会导致数据丢失。
- 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便扩展很多节点
- 高效性：在MapRedurce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务的处理。
- 高容错性：能够自动将失败的任务重新分配
2、hadoop中的组件
在hadoop不久之后，由于MR的低效性，出现了许多更为高效的计算框架！
例如： Tez，Storm,Spark，Flink
3、HDFS
必须进程：
①Namenode(1个)： 负责文件，名称等元数据(属性信息)的存储！
文件名，大小，文件切分了多少块(block)，创建和修改时间等！
职责： 接受客户端的请求！
接受DN的请求！
向DN分配任务！
②Datanode(N个)： 负责文件中数据的存储！
职责： 负责接受NM分配的任务！
负责数据块(block)的管理(读，写)！
可选进程：
①SecondaryNamenode(N个)： 负责辅助NameNode工作！
4、MapReduce
① MapReduce是一个编程模型！这个模型由两个阶段组成，一个称为Map阶段，另一个称为Reduce阶段！
在Map阶段和Reduce阶段分别启动若干进程负责运算！这些进程称为Task!
② 在Map阶段启动的Task称为MapTask!
在Reduce阶段启动的Task称为ReduceTask!
③ 将一个MapReduce程序称为一个Job，一个Job中会启动若干个Task!
④ 在Job启动时，Job会先创建一个MRAppMaster进程，由这个进程和RM进行通信，为Job中的每个Task申请计算所需要的资源！
⑤ Task的请求，会被RM缓存到一个调度队列中，由NM领取Task，领取后NM会根据Task要求，提供计算资源！
提供后，为了避免计算资源在当前Task使用时被其他的task抢占，NM会将资源封装到一个Container中！
⑥ Container可以对计算资源进行隔离！
5、YARN
YARN负责集群中所有计算资源的管理和调度！
核心进程:
① ResourceManager(1个)： 负责整个集群所有资源的管理！
职责： 负责接受客户端的提交Job的请求！
负责向NM分配任务！
负责接受NM上报的信息！
② NodeManager(N个)： 负责单台计算机所有资源的管理！
职责： 负责和RM进行通信，上报本机中的可用资源！
负责领取RM分配的任务！
负责为Job中的每个Task分配计算资源！
概念：
Container（容器）: NodeManager为Job的某个Task分配了2个CPU和2G内存的计算资源。为了防止当前Task在使用这些资源期间，被其他的task抢占资源。将计算资源，封装到一个Container中，在Container中的资源，会被暂时隔离，无法被其他进程所抢占。当前Task运行结束后，当前Container中的资源会被释放！允许其他task来使用。
二、hadoop安装
1、环境要求
必须保证已经安装了JDK，有JAVA_HOME环境变量！
2、安装
解压在linux下编译的Hadoop！
3、建议将HADOOP_HOME提升为全局变量
后续的HADOOP体系中的所有的框架，都通过HADOOP_HOME找到hadoop的安装目录！
将bin,sbin目录配置到PATH中！
4、目录结构
bin: 常用的工具hadoop所在的目录
sbin: 提供对集群的管理功能，例如启动和停止进程！
etc: 默认的配置文件目录
三、hadoop的使用
1、配置文件
hadoop有4个默认我配置文件，这4个文件会随着Hadoop启动时，自动加载。如果希望对这4个文件加载的默认属性进行覆盖！用户需要自定义配置文件！
文件格式：
core-site.xml----->core-default.xml
hdfs-site.xml----->hdfs-default.xml
yarn-site.xml----->yarn-default.xml
mapred-site.xml----->mapred-default.xml
默认配置文件目录： $HADOOP_HOME/etc/hadoop
2、HDFS的运行模式
① 本地模式： 使用当前计算机的文件系统作为HDFS的文件系统！
fs.defaultFS=file:///(默认)
② 分布式文件系统： 通过运行NN,DN等进程，由这些进程组成一个分布式的系统，进行文件的读写！
fs.defaultFS=hdfs://NN所在的主机名:9000
3、启动一个分布式文件系统
① 在$HADOOP_HOME/etc/hadoop，配置core-site.xml
fs.defaultFS=hdfs://NN所在的主机名:9000
② 配置Hadoop默认的工作目录，在$HADOOP_HOME/etc/hadoop，配置core-site.xml
hadoop.tmp.dir=配置一个当前用户有写权限的非tmp目录
③ 格式化NN
hadoop namenode -format
目的： 1）生成NN的工作目录
2）在工作目录下生成NN所要使用的特殊的文件，例如VERSION，fsiamge000000
注意： 一个集群搭建完成后，只需要格式化一次！
④ 启动
hadoop-daemon.sh start namenode|datanode
⑤ 查看
jps
http://NN所运行的主机名:50070
4、MR的运行模式
本地模式： 在本机使用多线程的方式模拟多个Task的运行！
mapreduce.framework.name=local(默认)
分布式模式： 在YARN上运行！
mapreduce.framework.name=yarn(默认)
5、配置MR在yarn上运行
① 在$HADOOP_HOME/etc/hadoop，配置mapred-site.xml
mapreduce.framework.name=yarn
②配置YARN
在$HADOOP_HOME/etc/hadoop，配置yarn-site.xml
配置yarn.resourcemanager.hostname=RM运行的主机名
yarn.xxxx-auxservice=mapreduce_shuffle
③启动YARN
yarn-daemon.sh start resourcemanager | nodemanager
④查看
jps
http://rm所运行的主机名:8088
⑤提交作业
hadoop jar xxx.jar 主类名 输入目录.. 输出目录
要求： 输出目录必须不存在，输入目录中必须全部是文件