第一讲：大数据基础入门
第一节：为什么要学习大数据
1、目的：很好工作
2、对比：Java开发和大数据开发
第二节：什么是大数据？
举例：
1、商品推荐： 问题：（1）大量的订单如何存储？ （2）大量的订单如何计算？
2、天气预报： 问题：（1）大量的天气数据如何存储？（2）大量的天气数据如何计算？
什么是大数据，本质？
（1）数据的存储：分布式文件系统（分布式存储）
（2）数据的计算：分布式计算
第三节：Java和大数据是什么关系？
1、Hadoop：基于Java语言开发
2、Spark： 基于Scala语言，Scala基于Java语言
第四节：学习大数据需要的基础和路线
1、学习大数据需要的基础：Java基础（JavaSE）---> 类、继承、I/O、反射、泛型*****
Linux基础（Linux的操作） ---> 创建文件、目录、vi编辑器***
2、学习路线：
（1）Java基础和Linux基础
（2）Hadoop的学习：体系结构、原理、编程
（*）第一阶段：HDFS、MapReduce、HBase（NoSQL数据库）
（*）第二阶段：数据分析引擎 ---> Hive、Pig
数据采集引擎 ---> Sqoop、Flume
（*）第三阶段：HUE：Web管理工具
ZooKeeper：实现Hadoop的HA
Oozie： 工作流引擎
（3）Spark的学习
（*）第一个阶段：Scala编程语言
（*）第二个阶段：Spark Core-----> 基于内存，数据的计算
（*）第三个阶段：Spark SQL -----> 类似Oracle中的SQL语句
（*）第四个阶段：Spark Streaming ---> 进行实时计算（流式计算）：比如：自来水厂
（4）Apache Storm：类似Spark Streaming ---> 进行实时计算（流式计算）：比如：自来水厂
（*）NoSQL：Redis基于内存的数据库
第二课：Hadoop的背景起源一： GFS: Google File System
一、什么是大数据，本质？
（1）数据的存储：分布式文件系统（分布式存储）-----> HDFS: Hadoop Distributed File System
（2）数据的计算：分布式计算
二、如何解决大数据的存储？----> 分布式文件系统(HDFS，来源于GFS)
举例：网盘
(1) GFS: 没有硬盘的，数据只能存在内存中
(2) Hadoop的安装模式
（*）本地模式 ：1台
（*）伪分布模式：1台
（*）全分布模式：3台
第三课：Hadoop的背景起源二：MapReduce
一、什么是大数据，本质？
（1）数据的存储：分布式文件系统（分布式存储）-----> HDFS: Hadoop Distributed File System
（2）数据的计算：分布式计算
二、如何解决大数据的计算？分布式计算
（1）什么是PageRank(MapReduce的问题的来源)
(*) 搜索排名
（2）MapReduce（Java语言实现）基础编程模型: 把一个大任务拆分成小任务，再进行汇总
(*) 更简单一点例子
第四课：Hadoop的背景起源三 : BigTable ----> 大表 ----> NoSQL数据库：HBase
第一节：关系型数据库(Oracle、MySQL、SQL Server)的特点
1、什么是关系型数据库？基于关系模型（基于二维表）所提出的一种数据库
2、ER（Entity-Relationalship）模型：通过增加外键来减少数据的冗余
3、举例：学生-系
第二节：什么是BigTable？: 把所有的数据保存到一张表中，采用冗余 ---> 好处：提高效率
1、因为有了bigtable的思想：NoSQL：HBase数据库
2、HBase基于Hadoop的HDFS的
3、描述HBase的表结构
第五课：搭建Hadoop的环境
准备实验的环境：
1、安装Linux、JDK
2、配置主机名、免密码登录
3、约定：安装目录：/root/training
安装：
1、解压 : tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /root/training/
2、设置环境变量： vi ~/.bash_profile
HADOOP_HOME=/root/training/hadoop-2.4.1
export HADOOP_HOME
PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export PATH
生效环境变量： source ~/.bash_profile
第一节：Hadoop的目录结构
第二节：Hadoop的本地模式
1、特点：不具备HDFS，只能测试MapReduce程序
2、修改hadoop-env.sh
修改第27行：export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.7.0_75
3、演示Demo: $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar
命令：hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /root/data/input/data.txt /root/data/output/wc
日志：17/08/04 23:28:38 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
注意：MR有一个默认的排序规则
第三节：Hadoop的伪分布模式
1、特点：具备Hadoop的所有功能，在单机上模拟一个分布式的环境
（1）HDFS：主：NameNode，数据节点：DataNode
（2）Yarn：容器，运行MapReduce程序
主节点：ResourceManager
从节点：NodeManager
2、步骤：
（1）hdfs-site.xml
<!--配置HDFS的冗余度-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<!--配置是否检查权限-->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
（2）core-site.xml
<!--配置HDFS的NameNode-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://192.168.88.11:9000</value>
</property>
<!--配置DataNode保存数据的位置-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/training/hadoop-2.4.1/tmp</value>
</property>
(3) mapred-site.xml
<!--配置MR运行的框架-->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
(4) yarn-site.xml
<!--配置ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>192.168.88.11</value>
</property>
<!--配置NodeManager执行任务的方式-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
(5) 格式化NameNode
hdfs namenode -format
日志：Storage directory /root/training/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
(6) 启动：start-all.sh
(*) HDFS: 存储数据
(*) Yarn：执行计算
(7) 访问：（*）命令行
（*）Java API
（*）Web Console：
HDFS：http://192.168.88.11:50070
Yarn：http://192.168.88.11:8088
第六讲：HDFS的基本操作
第一节：HDFS的相关命令
-mkdir 在HDFS创建目录 hdfs dfs -mkdir /data
-ls 查看当前目录 hdfs dfs -ls /
-ls -R 查看目录与子目录
-put 上传一个文件 hdfs dfs -put data.txt /data/input
-moveFromLocal 上传一个文件，会删除本地文件：ctrl + X
-copyFromLocal 上传一个文件，与put一样
-copyToLocal 下载文件 hdfs dfs -copyToLocal /data/input/data.txt
-get 下载文件 hdfs dfs -get /data/input/data.txt
-rm 删除文件 hdfs dfs -rm /data/input/data.txt
-getmerge 将目录所有的文件先合并，再下载
-cp 拷贝： hdfs dfs -cp /data/input/data.txt /data/input/data01.txt
-mv 移动： hdfs dfs -mv /data/input/data.txt /data/input/data02.txt
-count 统计目录下的文件个数
-text、-cat 查看文件的内容 hdfs dfs -cat /data/input/data.txt
-balancer 平衡操作
第二节：HDFS的Java API
（*）在HDFS上创建一个目录:
依赖的jar包：
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/common/lib
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/common/
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/hdfs/lib
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/hdfs/
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class TestMain {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 使用HDFS的API创建目录
//设置NameNode地址
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.88.11:9000");
//得到HDFS的文件系统
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
fs.mkdirs(new Path("/folder1"));
}
}
第七讲：MapReduce入门
第一节：回顾：MapReduce的编程模型
第二节：WordCount的流程分析
1、伪分布环境运行WordCount
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /data/input/data.txt /data/output/wc
日志：
17/08/05 01:12:24 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
17/08/05 01:12:30 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
17/08/05 01:12:35 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
2、分析的数据流动的过程（重要）: 运行原理和机制
第八课：开发WordCount程序
依赖jar：
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/common/lib
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/common/
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/mapreduce/lib
/root/training/hadoop-2.4.1/share/hadoop/mapreduce/
package demo;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountMain {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建一个job = map + reduce
Configuration conf = new Configuration();
//创建一个Job
Job job = Job.getInstance(conf);
//指定任务的入口
job.setJarByClass(WordCountMain.class);
//指定job的mapper
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
//指定job的reducer
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//指定任务的输入和输出
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//提交任务
job.waitForCompletion(true);
}
}
package demo;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
/*
* key: 输入的key
* value: 数据 I love Beijing
* context: Map上下文
*/
String data= value.toString();
//分词
String[] words = data.split(" ");
//输出每个单词
for(String w:words){
context.write(new Text(w), new LongWritable(1));
}
}
}
package demo;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, LongWritable, Text, LongWritable>{
@Override
protected void reduce(Text k3, Iterable<LongWritable> v3,Context context) throws IOException, InterruptedException {
//v3: 是一个集合，每个元素就是v2
long total = 0;
for(LongWritable l:v3){
total = total + l.get();
}
//输出
context.write(k3, new LongWritable(total));
}
}
第九课：Spark基础
第一节：什么是Spark？Spark的特点和结构
1、什么是Spark？
Spark是一个针对大规模数据处理的快速通用引擎。
类似MapReduce，都进行数据的处理
2、Spark的特点：
（1）基于Scala语言、Spark基于内存的计算
（2）快：基于内存
（3）易用：支持Scala、Java、Python
（4）通用：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming
MLlib、Graphx
（5）兼容性：完全兼容Hadoop
3、Spark体系结构：主从结构
（1）主节点：Master
（2）从节点：Worker
第二节：搭建Spark的伪分布模式环境
1、解压：tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.4.tgz -C ~/training/
2、配置参数文件: conf/spark-env.sh
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.7.0_75
export SPARK_MASTER_HOST=bigdata11
export SPARK_MASTER_PORT=7077
conf/slaves ----> 从节点的主机信息
bigdata11
3、启动Spark伪分布环境
sbin/start-all.sh
Spark Web Console: http://192.168.88.11:8080
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