Hadoop 3.X 大数据开发实战指南

《Hadoop 3.X 大数据开发实战指南》是一本全面介绍 Hadoop 3.X 的书籍，涵盖了大数据处理、分布式存储、MapReduce、YARN 等核心概念和技术。书中通过丰富的实例和代码示例，详细讲解了如何使用 Hadoop 技术进行数据处理和分析。本书适合大数据开发人员、数据分析师以及相关领域的专业人士阅读，帮助他们掌握 Hadoop 3.X 的应用技巧和实践经验。

二、Hadoop 3.X 概述

Hadoop 3.X 的主要特点

YARN v2: 第二代资源管理系统，提供了更细粒度的任务调度和管理能力。

HDFS v2: 支持多名称节点，提高了系统的可靠性和可用性。

Apache Spark 集成: 提供了与 Spark 的更好集成，支持流式处理和实时分析。

性能优化: 对底层算法进行了优化，提升了整体性能。

Hadoop 3.X 的架构

Hadoop 3.X 的基本架构包括以下几个组件：

HDFS (Hadoop Distributed File System): 分布式文件系统，用于存储大量数据。

YARN (Yet Another Resource Negotiator): 资源管理器，负责分配和处理集群的资源。

MapReduce: 编程模型，用于并行处理大规模数据集。

Hive, Pig, Sqoop 等: 数据仓库工具和服务，简化数据分析流程。

三、Hadoop 3.X 安装与配置

系统要求

确保服务器满足以下条件：

- 操作系统：CentOS/RedHat 7 或更高版本。

- CPU：至少 4 核处理器。

- 内存：至少 8GB RAM。

- 硬盘空间：至少 100GB 可用空间。

下载与解压

从官网下载 Hadoop 3.X 版本并解压到指定路径。

wget http://ftp.osuosl.org/pub/hadoop/core/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.3.0.tar.gz

配置环境变量

编辑~/.bash_profile 文件，添加如下内容以设置 Hadoop 环境：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

保存并重新加载.bash_profile：

source ~/.bash_profile

配置 Hadoop

创建core-site.xml 和hdfs-site.xml 配置文件：

<!-- core-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>
<!-- hdfs-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

格式化 HDFS

启动 NameNode 并格式化 HDFS：

hdfs namenode -format

启动 Hadoop 服务

启动 NameNode 和 DataNode 服务：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

四、Hadoop 3.X 实战案例

MapReduce 示例

编写一个简单的 MapReduce 程序来统计单词频率：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

编译并运行程序：

javac WordCount.java
jar cf wc.jar WordCount*.class
hadoop jar wc.jar /input /output

Hive 示例

创建 Hive 数据库并执行查询：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS word_count (
    word STRING,
    count BIGINT
)
ROW FORMAT DELIMITED

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