万字长文|Hadoop入门笔记（附资料）

大数据迅速发展，但是Hadoop的基础地位一直没有改变。理解并掌握Hadoop相关知识对于之后的相关组件学习有着地基的作用。本文整理了Hadoop基础理论知识与常用组件介绍，虽然有一些组件已经不太常用。但是理解第一批组件的相关知识对于以后的学习很有帮助，未来的很多组件也借鉴了之前的设计理念。

文章较长，建议收藏后阅读。

相关学习资料可以通过下面的方式下载，本文只是整理了大数据Hadoop基本知识，有精力的同学可以通过相关书籍进行更深入的学习。

本文通过以下章节由浅入深学习，建议阅读前有一定的Linux基础和Java基础，并搭建好大数据环境。相关知识可以在大数据流动中获取。

一个最简单的大数据系统就是通过，zookeeper进行协调服务，并通过任务调度对hive或者mr进行计算任务执行，通过数据传输与外部系统建立联系。当然架构在不变化，最新的大数据架构远不止于此。但这些基本的组件对于理解大数据的原理非常的有帮助。

这些组件互相配合，最终形成了Hadoop的生态体系。

正文开始~

一、大数据发展史

信息时代数据量的爆炸性增长，让大数据的发展异常迅速。简单来说大数据是：

1、有海量的数据

2、有对海量数据进行挖掘的需求

3、有对海量数据进行挖掘的软件工具（hadoop、spark、flink......）

Hadoop与大数据

HADOOP最早起源于Nutch项目。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储。

——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。

Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目，迎来了它的快速发展期。

大数据组件

在大数据的发展中，组件化一直都是一个非常大的趋势。屏蔽复杂的底层研发，只关注数据工程与数据分析本身，让大数据得以迅速地发展。而开源的技术发展更是让大数据的发展得到了长足的进步，大量的公司及个人贡献了很多的开源方案。这也让数据采集，清洗，分析，应用都变得轻而易举。

Hadoop，Hive，Spark，Flink等等开源框架不断的发展出现。

这些组件相互配合，共同构建起了大数据的平台体系。所以学习好大数据的相关组件知识就非常的重要，也是做好大数据应用的基础。

大数据架构

大数据的技术与应用的发展同步进行，催生着架构的不断演变。

从离线到实时，从数据仓库到数据湖，从大数据平台到数据中台。有人会说大数据有点夸大，大屏泛滥没有实际应用。但是事物的发展正是经过了从概念到实践到落地的过程。不得不承认，大数据的架构在不断的向更好的方向演变。

大数据发展

大数据的应用范围在逐渐的扩大，用户画像，推荐系统等等领域都是大数据在支撑。而数据治理的发展让数据安全，数据质量也得到了重视。

未来的大数据，将是大数据+数据分析+人工智能的结合体，架构和技术都将不断的演进，越来越影响并改变我们的生活。

大数据的发展让大数据相关岗位的需求猛增，大数据工程师，架构师，数据分析师，大数据运维等等都是非常不错的职业选择。不过要提醒的是大数据的技术发展迅速，要保持学习，不断的获取新的知识。

二、分布式协调服务——Zookeeper

在学习hadoop组件之前，要先了解下zookeeper。zookeeper是一个分布式协调服务；就是为用户的分布式应用程序提供协调服务。

简单的说zk解决了分布式系统的一致性问题，可以将需要一致性的数据放在zk中，同时zk也提供了监听等机制。zk为hadoop分布式的实现提供了保证，所以大家之后不用纠结hadoop很多的操作是如何实现的，很多都依赖了zk。

zk是什么?

1、Zookeeper是为别的分布式程序服务的

2、Zookeeper本身就是一个分布式程序（只要有半数以上节点存活，zk就能正常服务）

3、Zookeeper所提供的服务涵盖：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务……

4、虽然说可以提供各种服务，但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能：

a、管理(存储，读取)用户程序提交的数据；

b、并为用户程序提供数据节点监听服务；

不仅是大数据领域，在很多分布式系统中，zk都有着非常大的应用。

Zookeeper工作机制

1、Zookeeper：一个leader，多个follower组成的集群

2、全局数据一致：每个server保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个server，数据都是一致的

3、分布式读写，更新请求转发，由leader实施

4、更新请求顺序进行，来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行

5、数据更新原子性，一次数据更新要么成功（半数以上节点成功），要么失败

6、实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据

Zookeeper数据结构

1、层次化的目录结构，命名符合常规文件系统规范(见下图)

2、每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识

3、节点Znode可以包含数据(只能存储很小量的数据，<1M;最好是1k字节以内)和子节点

4、客户端应用可以在节点上设置监视器

zookeeper的选举机制

（1）Zookeeper集群中只有超过半数以上的服务器启动，集群才能正常工作；

（2）在集群正常工作之前，myid小的服务器给myid大的服务器投票，直到集群正常工作，选出Leader；

（3）选出Leader之后，之前的服务器状态由Looking改变为Following，以后的服务器都是Follower。

zk命令行操作

运行 zkCli.sh –server <ip>进入命令行工具

查看znode路径 ls /aaa

获取znode数据 get /aaa

zk客户端API

org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类，负责建立与server的会话

它提供以下几类主要方法 ：

功能	描述
create	在本地目录树中创建一个节点
delete	删除一个节点
exists	测试本地是否存在目标节点
get/set data	从目标节点上读取 / 写数据
get/set ACL	获取 / 设置目标节点访问控制列表信息
get children	检索一个子节点上的列表
sync	等待要被传送的数据

三、分布式文件系统——HDFS

HDFS概念

分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；

HDFS是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件；

HDFS是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色；

重要特性：

HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以配置；

HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir/file;

目录结构及文件分块位置信息(元数据)的管理由namenode节点承担——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息;

文件的各个block的存储管理由datanode节点承担——datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本;

HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改(适合用来做数据分析，并不适合用来做网盘应用，因为，不便修改，延迟大，网络开销大，成本太高)

HDFS基本操作

不同的hadoop版本，hdfs操作命令不同。下面是hadoop3的操作命令，如果是其他版本要查询对应的操作命令，可以使用-help 来查看帮助。

1、查询命令
　　hdfs dfs -ls / 查询/目录下的所有文件和文件夹

　hdfs dfs -ls -R 以递归的方式查询/目录下的所有文件

2、创建文件夹
　　hdfs dfs -mkdir /test 创建test文件夹

3、创建新的空文件
　　hdfs dfs -touchz /aa.txt 在/目录下创建一个空文件aa.txt

4、增加文件
　　hdfs dfs -put aa.txt /test 将当前目录下的aa.txt文件复制到/test目录下（把-put换成-copyFromLocal效果一样-moveFromLocal会移除本地文件）

5、查看文件内容
　　hdfs dfs -cat /test/aa.txt 查看/test目录下文件aa.txt的内容（将-cat 换成-text效果一样）

6、复制文件
　　hdfs dfs -copyToLocal /test/aa.txt . 将/test/aa.txt文件复制到当前目录（.是指当前目录，也可指定其他的目录）

7、删除文件或文件夹
　　hdfs dfs -rm -r /test/aa.txt 删除/test/aa.txt文件（/test/aa.txt可以替换成文件夹就是删除文件夹）

8、重命名文件
　　hdfs dfs -mv /aa.txt /bb.txt 将/aa.txt文件重命名为/bb.txt

9、将源目录中的所有文件排序合并到一个本地文件
　　hdfs dfs -getmerge / local-file 将/目录下的所有文件合并到本地文件local-file中

可以访问web端对文件操作有一个直观的认识。访问NameNode Web UI进行查看。

我们可以理解为我们通过命令对文件及文件夹进行了操作，但这都是hdfs给我们提供的服务，而hdfs底层会将我们的文件分布式存储。

HDFS工作机制

可以通过hdfs的工作机制来理解一下原理。来了解一下hdfs是如何通过指令完成文件存取工作的。

1. HDFS集群分为两大角色：NameNode、DataNode (Secondary Namenode)
2. NameNode负责管理整个文件系统的元数据
3. DataNode 负责管理用户的文件数据块
4. 文件会按照固定的大小（blocksize）切成若干块后分布式存储在若干台datanode上
5. 每一个文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode上
6. Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息，而namenode则会负责保持文件的副本数量
7. HDFS的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向namenode申请来进行

写数据

客户端要向HDFS写数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接收文件block的datanode，然后，客户端按顺序将文件逐个block传递给相应datanode，并由接收到block的datanode负责向其他datanode复制block的副本。

读数据

客户端将要读取的文件路径发送给namenode，namenode获取文件的元信息（主要是block的存放位置信息）返回给客户端，客户端根据返回的信息找到相应datanode逐个获取文件的block并在客户端本地进行数据追加合并从而获得整个文件。

我们要理解的是namenode的工作机制尤其是元数据管理机制，这对于以后做数据治理也非常的有帮助。

Namenode的工作机制

1、namenode职责：负责客户端请求的响应,元数据的管理（查询，修改）。

2、namenode对数据的管理采用了三种存储形式：

内存元数据(NameSystem)

磁盘元数据镜像文件

数据操作日志文件（可通过日志运算出元数据）

3、元数据存储方式：

内存中有一份完整的元数据(内存meta data)

磁盘有一个“准完整”的元数据镜像（fsimage）文件(在namenode的工作目录中)

用于衔接内存metadata和持久化元数据镜像fsimage之间的操作日志（edits文件）

4、checkpoint：每隔一段时间，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint）

Datanode工作机制

1、Datanode工作职责：

存储管理用户的文件块数据

定期向namenode汇报自身所持有的block信息（通过心跳信息上报）

2、Datanode掉线判断

datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间。

客户端操作

hdfs提供了对外的api，可以进行客户端的操作。我们只需要引入相关依赖就可以进行操作了。

这里是java示例，也有其他语言的操作。这种基本的操作后期的新组件也都有替代的方案，这里主要是熟悉为主。

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-hdfs-client</artifactId>
</dependency>

如果是windows下研发，要指定hadoop安装包位置，才能引入相关包操作，安装包可以去资料中查看。

示例代码如下：

Configuration conf = new Configuration();
fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://192.168.137.101:9820"), conf, "root");
fs.copyFromLocalFile(new Path("D:\\aaa.txt"), new Path("/aaa"));
fs.close();

四、分布式运算框架——Mapreduce

Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架。大概的意思可以理解为对于hdfs中的分布式数据，可以通过Mapreduce这种分布式的框架方式来进行复杂的运算。试想一下，如果手写分布式运算，要进行任务分配，分批执行，再汇总。这是非常复杂的工程，分布式运算框架的作用就是简化这个过程。

Mapreduce是偏底层的技术，后期的Hive框架将sql语句转化成Mapreduce语句进行执行，来简化操作。后期的spark，flink也都是支持sql语句的。不过这种分布式预算的思想还是非常的重要，也影响了后来很多框架的运算原理。实际工作中不会遇到，但是要对原理有一个了解。

一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：

1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调

2、mapTask：负责map阶段的整个数据处理流程

3、ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程

执行流程

1、 一个mr程序启动的时候，最先启动的是MRAppMaster，MRAppMaster启动后根据本次job的描述信息，计算出需要的maptask实例数量，然后向集群申请机器启动相应数量的maptask进程

2、 maptask进程启动之后，根据给定的数据切片(哪个文件的哪个偏移量范围)范围进行数据处理，主体流程为：

a) 利用客户指定的inputformat来获取RecordReader读取数据，形成输入KV对

b) 将输入KV对传递给客户定义的map()方法，做逻辑运算，并将map()方法输出的KV对收集到缓存

c) 将缓存中的KV对按照K分区排序后不断溢写到磁盘文件

3、 MRAppMaster监控到所有maptask进程任务完成之后（真实情况是，某些maptask进程处理完成后，就会开始启动reducetask去已完成的maptask处fetch数据），会根据客户指定的参数启动相应数量的reducetask进程，并告知reducetask进程要处理的数据范围（数据分区）

4、Reducetask进程启动之后，根据MRAppMaster告知的待处理数据所在位置，从若干台maptask运行所在机器上获取到若干个maptask输出结果文件，并在本地进行重新归并排序，然后按照相同key的KV为一个组，调用客户定义的reduce()方法进行逻辑运算，并收集运算输出的结果KV，然后调用客户指定的outputformat将结果数据输出到外部存储。

mapreduce的shuffle机制

mapreduce中，map阶段处理的数据如何传递给reduce阶段，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；

具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask，并在分发的过程中，对数据按key进行了分区和排序；

Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。

随后将mr的程序开发好，并运行即可，这就涉及到一个问题。如何运行。

五、资源调度——Yarn

在hadoop最开始的版本中，mapreduce的程序要想运行必须自己进行调度，调配资源。这就导致管理越老越混乱，Yarn就出现了。

Apache Hadoop YARN：Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者。

Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。随着hadoop的发展，yarn一直是最核心的资源调度中心，未来我们写的spark，flink程序都可以通过Yarn来进行调度。

YARN的重要概念

1、 yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制

2、 yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）

3、 yarn中的主管角色叫ResourceManager

4、 yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager

5、 这样一来，yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、spark，flink……

6、 所以，spark等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可

Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享。

ResourceManager

ResourceManager是YARN中的主节点服务，它负责集群中所有资源的统一管理和作业调度。

简单来讲，ResourceManager主要完成的功能包括：

1. 与客户端交互，处理来自客户端的请求；
2. 启动和管理ApplicationMaster，并在它运行失败时重新启动它；
3. 管理NodeManager，接收来自NodeManager的资源汇报信息，并向NodeManager下达管理指令（比如杀死container等）；
4. 资源管理与调度，接收来自ApplicationMaster的资源申请请求，并为之分配资源。

NodeManager

NodeManager是YARN集群中的每个具体节点的资源和任务管理者。NodeManager的主要功能包括：

1. 定时向ResourceManager汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；
2. 接收并处理ApplicationMaster对container的启动、停止等各种请求；
3. 管理Container的生命周期，监控Container的资源使用；
4. 管理任务日志和不同应用程序用到的附属服务（auxiliary service）。

ApplicationMaster

用户提交的每个应用程序均包含一个ApplicationMaster，主要功能包括：

1. 与ResourceManager调度器协商以获取资源；
2. 将得到的资源进一步分配给内部的任务；
3. 与NodeManager通信以启动或停止任务；
4. 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时负责进行容错处理。

Container

Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多个维度的资源，如CPU、内存、磁盘、网络等。当ApplicationMaster向ResourceManager申请资源时，ResourceManager为ApplicationMaster 返回的资源是用Container表示的。

当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：

第一阶段：启动ApplicationMaster；

第二阶段：由ApplicationMaster创建应用程序；为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行完成。

第1步：

client 读取作业配置信息并创建Job的环境，调用job.waitForCompletion 方法，向集群提交一个MapReduce 作业 。

第2步：

资源管理器给任务分配一个新的作业ID 。

第3步：

作业的client核实作业的输出路径，计算输入文件的分片，将作业的资源 (包括：Jar包、配置文件，split信息等) 拷贝到HDFS集群上的作业提交目录。

第4步：

通过调用资源管理器的submitApplication()来提交作业。

第5步：

当资源管理器收到submitApplciation()的请求时，就将该请求发给调度器 (scheduler)，调度器向NodeManager发送一个启动container的请求。

第6步：

节点管理器NodeManager启动container，内部运行着一个主类为 MRAppMaster的Java应用。其通过创造一些对象来监控作业的进度，得到各个task的进度和完成报告 。

第7步：

然后其通过分布式文件系统HDFS来获取由客户端提前计算好的输入split，然后为每个输入split创建一个map任务，根据mapreduce.job.reduces创建 reduce任务对象。

第8步：

如果不是小作业，那应用管理器向资源管理器请求container来运行所有的map和reduce任务 。

这些请求是通过心跳来传输的，包括每个map任务的数据位置。比如：存放输入split的主机名和机架(rack)，调度器利用这些信息来调度任务，尽量将任务分配给存储数据的节点或相同机架的节点。

第9步：

当一个任务由资源管理器的调度器分配给一个container后，AppMaster通过联系NodeManager来启动container。

第10步：

任务由一个主类为YarnChild的Java应用执行，在运行任务之前首先本地化任务需要的资源。比如：作业配置、JAR文件以及分布式缓存的所有依赖文件 。

第11步：

最后，启动并运行map或reduce任务 。

同理在向yarn提交spark程序时也会按这种方式进行。这就让资源的调度与程序本身分离。

六、数仓工具——Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线)，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。

Hive解决了MapReduce的复杂研发问题，采用类SQL语法学习成本低。

Hive需要有一个存储元数据的数据库，可以用mysql等等。

简单来说，通过Hive就可以与hdfs文件建立映射关系。我们只需要通过开发hivesql语句，就可以对hdfs上的文件进行操作了。

Hive基本操作

hive中有一个默认的库：

库名： default

库目录：hdfs://ip:9000/user/hive/warehouse

新建库：

create database db_order;

库建好后，在hdfs中会生成一个库目录：

hdfs://hdp20-01:9000/user/hive/warehouse/db_order.db

建表：

use db_order;

create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string);

表建好后，会在所属的库目录中生成一个表目录

/user/hive/warehouse/db_order.db/t_order

只是，这样建表的话，hive会认为表数据文件中的字段分隔符为 ^A

正确的建表语句为：

create table t_order(id string,create_time string,amount float,uid string)

row format delimited

fields terminated by ',';

这样就指定了，我们的表数据文件中的字段分隔符为 ","

删除表：

drop table t_order;

删除表的效果是：

hive会从元数据库中清除关于这个表的信息；

hive还会从hdfs中删除这个表的表目录；

内部表与外部表

内部表(MANAGED_TABLE)：表目录按照hive的规范来部署，位于hive的仓库目录/user/hive/warehouse中

外部表(EXTERNAL_TABLE)：表目录由建表用户自己指定

create external table t_access(ip string,url string,access_time string)

row format delimited

fields terminated by ','

location '/access/log';

外部表和内部表的特性差别：

1、内部表的目录在hive的仓库目录中 VS 外部表的目录由用户指定

2、drop一个内部表时：hive会清除相关元数据，并删除表数据目录

3、drop一个外部表时：hive只会清除相关元数据；

一个hive的数据仓库，最底层的表，一定是来自于外部系统，为了不影响外部系统的工作逻辑，在hive中可建external表来映射这些外部系统产生的数据目录；

然后，后续的etl操作，产生的各种表建议用managed_table

分区表

分区表的实质是：在表目录中为数据文件创建分区子目录，以便于在查询时，MR程序可以针对分区子目录中的数据进行处理，缩减读取数据的范围。

比如，网站每天产生的浏览记录，浏览记录应该建一个表来存放，但是，有时候，我们可能只需要对某一天的浏览记录进行分析

这时，就可以将这个表建为分区表，每天的数据导入其中的一个分区；

当然，每日的分区目录，应该有一个目录名（分区字段）

示例：

create table t_access(ip string,url string,access_time string)
partitioned by(dt string)
row format delimited
fields terminated by ',';

数据导入导出

方式1：导入数据的一种方式：

手动用hdfs命令，将文件放入表目录；

方式2：在hive的交互式shell中用hive命令来导入本地数据到表目录

hive>load data local inpath '/root/order.data.2' into table t_order;

方式3：用hive命令导入hdfs中的数据文件到表目录

hive>load data inpath '/access.log' into table t_access partition(dt='20210806');

文件格式

HIVE支持很多种文件格式： SEQUENCE FILE | TEXT FILE | PARQUET FILE | RC FILE

create table t_pq(movie string,rate int) stored as textfile;

create table t_pq(movie string,rate int) stored as sequencefile;

create table t_pq(movie string,rate int) stored as parquetfile;

七、任务调度——azkaban

azkaban是一个工作流调度系统。与之类似的还有oozie，airflow等等。

一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成：

shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等；

各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系；

为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行。

在实际工作中，绝不是一个程序就能搞定一切的。需要分为多个程序运行，还有前后顺序，所以任务调度系统一直存在。也在不断的发展。

简单的任务调度：直接使用linux的crontab来定义；

复杂的任务调度：开发调度平台

或使用现成的开源调度系统，比如ooize、azkaban等。

Azkaban介绍

Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban定义了一种KV文件格式来建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。

地址:https://github.com/azkaban/az...

Azkaban使用

Azkaba内置的任务类型支持command、java

1、创建job描述文件

vi command.job

command.jobtype=command command=echo 'hello'

2、将job资源文件打包成zip文件

zip command.job

3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包

首先创建project

上传zip包

4、启动执行该job

Command类型多job工作流flow

1、创建有依赖关系的多个job描述

第一个job：foo.job

foo.jobtype=commandcommand=echo foo

第二个job：bar.job依赖foo.job

bar.jobtype=commanddependencies=foocommand=echo bar

2、将所有job资源文件打到一个zip包中

3、在azkaban的web管理界面创建工程并上传zip包

4、启动工作流flow

HDFS操作任务

1、创建job描述文件

fs.jobtype=commandcommand=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.1/bin/hadoop fs -mkdir /azaz

2、将job资源文件打包成zip文件

3、通过azkaban的web管理平台创建project并上传job压缩包

4、启动执行该job

八、数据传输Sqoop

Sqoop是一个用于在Hadoop\和关系型数据库之间流转数据的一个工具。可以使用Sqoop将数据从关系型数据库系统(RDBMS)比如MySQL或者Oracle导入到hadoop分布式文件系统(HDFS)上，然后数据在Hadoop MapReduce上转换，以及将数据导出到RDBMS中。
　　Sqoop自动实现了上面提到的很多过程，Sqoop使用MapReduce来导入和导出数据，这样既可以提供并行化操作又可以提高容错能力。

Sqoop是Apache软件基金会的一个开源项目。可以访问http://Sqoop.apache.org获取，sqoop目前已经趋于稳定，从apache退休了。

在每天定时定时调度把mysql数据传到大数据集群中，或者把hive中数据传走时会用到。不过随时数据实时化的要求变高，sqoop的作用小了很多。但是一些历史数据的导入还是需要的。

Sqoop使用

Sqoop提供了一系列的操作工具，使用Sqoop需要指定你想要使用的具体工具，以及提供对应的一些参数，使用方式如下。

sqoop tool-name [tool-arguments]

可以使用sqoop help命令查看帮助信息

sqoop help
Available commands:
  codegen            生成Java代码
  create-hive-table  根据表结构生成hive表
  eval               执行SQL语句并返回结果
  export             导出HDFS文件到数据库表
  help               帮助
  import             从数据库导入数据到HDFS
  import-all-tables  导入数据库所有表到HDFS
  list-databases     列举所有的database
  list-tables        列举数据库中的所有表
  version            查看版本信息

可以看到，sqoop提供的操作工具有10个。具体工具的使用帮助可以sqoop help (tool-name)或者sqoop tool-name --help进行查看。

sqoop-import

import工具可以用于从RDBMS中导入一张表到HDFS。表中的每一条记录对应生成HDFS文件中的每一行。这些记录可以以text files或者Avro或者SequenceFiles格式进行存储。

使用方法如下

$ sqoop-import (generic-args) (import-args)

参数列表-import基本参数

参数	描述
–connect < jdbc-uri >	JDBC连接串
–connection-manager < class-name >	连接管理类
–driver < class-name >	手动指定JDBC驱动类
–hadoop-mapred-home < dir >	可以覆盖$HADOOP_MAPRED_HOME
–help	使用帮助
–password-file	指定包含密码的文件
-P	执行import时会暂停，等待用户手动输入密码
–password < password >	直接将密码写在命令行中
–username < username >	指定用户名
–verbose	显示Sqoop任务更多执行信息
–connection-param-file < filename >	可选的参数，用于提供连接参数
–relaxed-isolation	设置每个mapmer的连接事务隔离

Hive参数

以下是导入到 Hive 中时可选的参数：

--hive-home <dir>：覆盖 $HIVE_HOME。
--hive-import：将表导入Hive（如果没有设置，则使用Hive的默认分隔符。）
--hive-overwrite：覆盖Hive表中的现有数据。
--create-hive-table：如果设置，那么如果存在目标hivetable，作业将失败。默认情况下，此属性为false。
--hive-table <table-name>：设置导入到Hive时要使用的表名。
--hive-drop-import-delims：导入到Hive时，从字符串字段中删除\n、\r和\01。
--hive-delims-replacement：在导入到Hive时，将字符串字段中的\n、\r和\01替换为用户定义的字符串。
--hive-partition-key：分配到分区的Hive字段的名称。
--hive-partition-value <v>：作为该任务导入到Hive中的分区键的字符串值。

示例：

bin/sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hostname:3306/mydb \
--username root \
--password root \
--table mytable \
--num-mappers 1 \
--hive-import \
--hive-database mydb \
--hive-table mytable \
--fields-terminated-by "\t" \
--delete-target-dir \
--hive-overwrite 

sqoop-export

Sqoop的export工具可以从HDFS同步一系列文件数据到RDBMS中。使用这个工具的前提是导出目标表在数据库必须存在。导出文件根据用户指定的分隔符转化成一系列的输出记录。
　　默认的导出操作会将这些记录转化成一系列的INSERT语句，根据这些语句将记录插入到关系型数据库中。而在update模式下，Sqoop会生成一系列的UPDATE语句，将数据库中已经存在的记录进行更新。在call模式下，Sqoop会为每一条记录调用一个存储过程来处理。

$ sqoop-export (generic-args) (export-args)

基本参数

*参数*	*描述*
–connect < jdbc-uri >	JDBC连接串
–connection-manager < class-name >	连接管理类
–driver < class-name >	手动指定JDBC驱动类
–hadoop-mapred-home < dir >	可以覆盖$HADOOP_MAPRED_HOME
–help	使用帮助
–password-file	指定包含密码的文件
-P	执行import时会暂停，等待用户手动输入密码
–password < password >	直接将密码写在命令行中
–username < username >	指定用户名

示例：

$ bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hostname:3306/mydb \
--username root \
--password root \
--table mytable \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/mydb.db/mytable \
--input-fields-terminated-by "\t"

九、数据收集-Flume

• Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统
• 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据
• Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方

Flume是成熟的开源日志采集系统，且本身就是hadoop生态体系中的一员，与hadoop体系中的各种框架组件具有天生的亲和力，可扩展性强。

相对于用Shell脚本和Java的收集方式，规避了对日志采集过程中的容错处理不便控制，减少了开发工作量。

例如对于实时的日志分析这种场景中，对数据采集部分的可靠性、容错能力要求通常不会非常严苛，因此使用通用的flume日志采集框架完全可以满足需求。

Flume的配置

安装好flume以后需要对其进行配置。

flume通过事件(agent)进行运作，事件下包含如下的概念。

Source: 用来定义采集系统的源头

Channel: 把Source采集到的日志进行传输,处理

Sink:定义数据的目的地

下面是一个示例。

有一个概念就是，我们定义了agent1这个agent。

定义了agent1.sources的系列设置去执行tail -F实时的采集日志数据。

通过Channel传输，最后指定Sink将日志存入hdfs。

agent1.sources = source1
agent1.sinks = sink1
agent1.channels = channel1

# Describe/configure tail -F source1
#使用exec作为数据源source组件
agent1.sources.source1.type = exec 
#使用tail -F命令实时收集新产生的日志数据
agent1.sources.source1.command = tail -F /var/logs/nginx/access_log
agent1.sources.source1.channels = channel1

#configure host for source
#配置一个拦截器插件
agent1.sources.source1.interceptors = i1
agent1.sources.source1.interceptors.i1.type = host
#使用拦截器插件获取agent所在服务器的主机名
agent1.sources.source1.interceptors.i1.hostHeader = hostname

#配置sink组件为hdfs
agent1.sinks.sink1.type = hdfs
#a1.sinks.k1.channel = c1
#agent1.sinks.sink1.hdfs.path=hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H%M%S
#指定文件sink到hdfs上的路径
agent1.sinks.sink1.hdfs.path=
hdfs://hdp-node-01:9000/weblog/flume-collection/%y-%m-%d/%H-%M_%hostname
#指定文件名前缀
agent1.sinks.sink1.hdfs.filePrefix = access_log
agent1.sinks.sink1.hdfs.maxOpenFiles = 5000 
#指定每批下沉数据的记录条数
agent1.sinks.sink1.hdfs.batchSize= 100
agent1.sinks.sink1.hdfs.fileType = DataStream
agent1.sinks.sink1.hdfs.writeFormat =Text
#指定下沉文件按1G大小滚动
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollSize = 1024*1024*1024
#指定下沉文件按1000000条数滚动
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollCount = 1000000
#指定下沉文件按30分钟滚动
agent1.sinks.sink1.hdfs.rollInterval = 30
#agent1.sinks.sink1.hdfs.round = true
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundValue = 10
#agent1.sinks.sink1.hdfs.roundUnit = minute
agent1.sinks.sink1.hdfs.useLocalTimeStamp = true

# Use a channel which buffers events in memory
#使用memory类型channel
agent1.channels.channel1.type = memory
agent1.channels.channel1.keep-alive = 120
agent1.channels.channel1.capacity = 500000
agent1.channels.channel1.transactionCapacity = 600

# Bind the source and sink to the channel
agent1.sources.source1.channels = channel1
agent1.sinks.sink1.channel = channel1

随后将flume用指定的配置文件启动即可。

bin/flume-ng agent --conf ./conf -f ./conf/weblog.properties.2 -n agent

注意：启动命令中的 -n 参数要给配置文件中配置的agent名称

目前市面针对日志采集的有 Flume，Logstash，Filebeat，Fluentd ，rsyslog 很多种。但基本的原理是相同的，要根据公司的情况进行选择。

本文从大数据理论到常用的基础组件进行的笔记的整理，更深入的hadoop理论知识建议通过书籍进行深入的阅读学习。而Spark，Flink等组件的学习将会通过单独的文章进行笔记整理。希望对大家有所帮助，更多大数据相关知识，请关注 大数据流动~