大数据技术之_03_Hadoop学习_01_入门_大数据概论+从Hadoop框架讨论大数据生态+Hadoop运行环境搭建（开发重点）

第1章大数据概论1.1 大数据概念1.2 大数据特点（4V）1.3 大数据应用场景1.4 大数据发展前景1.5 大数据部门业务流程分析1.6 大数据部门组织结构（重点）第2章从Hadoop框架讨论大数据生态2.1 Hadoop是什么2.2 Hadoop发展历史2.3 Hadoop三大发行版本2.4 Hadoop的优势（4高）2.5 Hadoop组成（面试重点）2.5.1 HDFS架构概述2.5.2 YARN架构概述2.5.3 MapReduce架构概述2.6 大数据技术生态体系2.7 推荐系统框架图第3章 Hadoop运行环境搭建（开发重点）3.1 虚拟机环境准备3.2 安装JDK3.3 安装Hadoop3.4 Hadoop目录结构

第1章大数据概论

1.1 大数据概念

大数据概念如图1-1 所示。

图1-1 大数据概念

1.2 大数据特点（4V）

大数据特点如图1-2，1-3，1-4，1-5所示：

图1-2 大数据特点之大量

图1-3 大数据特点之高速

图1-4 大数据特点之多样

图1-5 大数据特点之低价值密度

1.3 大数据应用场景

大数据应用场景如图1-6，1-7，1-8，1-9，1-10，1-11所示。

图1-6 大数据应用场景之物流仓储

图1-7 大数据应用场景之零售

图1-8 大数据应用场景之旅游

图1-9 大数据应用场景之商品广告推荐

图1-10 大数据应用场景之保险、金融及房产

图1-11 大数据应用场景人工智能

1.4 大数据发展前景

大数据发展前景如图1-12，1-13，1-14，1-15，1-16所示

图1-12 大数据发展前景之国家政策

图1-13 大数据发展前景之国际方面

图1-14 大数据发展前景之高校方面

图1-15 大数据发展前景之平均薪资

图1-16 大数据发展前景之整体薪资

1.5 大数据部门业务流程分析

大数据部门业务流程分析如图1-17所示。

图1-17 大数据部门业务流程分析

1.6 大数据部门组织结构（重点）

大数据部门组织结构，适用于大中型企业，如图1-18所示。

图1-18 大数据部门组织结构
补充：
企业数据部-组织架构图1：

图1-19 企业数据部-组织架构图1
企业数据部-组织架构图2：

图1-20 企业数据部-组织架构图2
阿里云-数加：

图1-21阿里云-数加

第2章从Hadoop框架讨论大数据生态

2.1 Hadoop是什么

图2-1 Hadoop是什么

2.2 Hadoop发展历史

图2-2 Hadoop发展历史

2.3 Hadoop三大发行版本

Hadoop（哈道普）三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
Cloudera在大型互联网企业中用的较多。（简称：CDH版，收费）
Hortonworks文档较好。
1、Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
2、Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
- （1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
- （2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support。
- （3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。
- （4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。
- （5）Cloudera的标价为每年每个节点4000美元。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。
3、Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
- （1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
- （2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
- （3）雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。
- （4）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
- （5）HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已集成到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大的优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。
- （6）Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。

2.4 Hadoop的优势（4高）

2.5 Hadoop组成（面试重点）

图2-3 Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别

2.5.1 HDFS架构概述

HDFS（Hadoop Distributed File System）的架构概述，如图2-4所示。

图2-4 HDFS架构概述

2.5.2 YARN架构概述

YARN架构概述，如图2-5所示。

图2-5 YARN架构概述

2.5.3 MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce，如图2-6所示。
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总

图2-6 MapReduce架构概述

2.6 大数据技术生态体系

大数据技术生态体系如图2-7所示。

图2-7 大数据技术生态体系

图中涉及的技术名词解释如下：
1）Sqoop：Sqoop(斯库伯)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL，Oracle等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2）Flume：Flume(弗鲁姆)是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
（1）通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
（2）高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
（3）支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
（4）支持Hadoop并行数据加载。
4）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
5）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
10）R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
11）Mahout：Apache Mahout(麦浩特)是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
12）ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

2.7 推荐系统框架图

推荐系统项目架构如图2-8所示。

图2-8推荐系统项目架构

第3章 Hadoop运行环境搭建（开发重点）

3.1 虚拟机环境准备

演示以CentOS6X为例：
1、完整克隆虚拟机或者复制虚拟机均可
（注意：完整克隆虚拟机和复制虚拟机文件的区别：二者没什么区别，本质一样。只是在开机的时候，复制的虚拟机需要选择【我已复制该虚拟机】）
2、修改虚拟机的静态IP
（注意：复制的虚拟机会新生成一张网卡，即虚拟出一张网卡：eth1，我们可以使用该网卡，也可以不使用而继续使用eth0，但是需要配置，即修改MAC地址即可。虚拟技术的精髓！）
3、修改主机名
（配置Linux系统中ip地址与主机名映射，还需要配置Windows系统中Linux的ip地址与主机名映射，这样为了方便后续操作。注意：CentOS6X和CenOS7X的主机名配置的区别）
4、永久关闭防火墙
（实际开发中不建议永久关闭防火墙，需要使用什么端口，开放即可。注意：CentOS6X和CenOS7X的防火墙配置的区别）
5、创建atguigu用户
（注意：创建用户后要及时设置用户密码，这是一个好习惯！）
6、配置atguigu用户具有root权限
（并非所有用户都能够执行sudo，因为有权限的用户需要在/etc/sudoers中进行配置后才可以使用，注意：sudoers的权限是0440，即只有root才能读。在你用root或sudo编辑后强行保存并退出（wq!）即可。）

以上六步骤完成后，建议重启虚拟机。
步骤如下：
完整克隆虚拟机

打开克隆的虚拟机，进行如下配置：
修改虚拟机的静态IP

修改主机名

永久关闭防火墙

重启虚拟机，测试一下，是否以上配置成功，没有问题

配置成功后，我们使用远程终端链接上Linux，进行以下操作：

创建atguigu用户并设置用户密码，已创建，简单，不在赘图！
配置atguigu用户具有root权限，命令：[root@hadoop101 ~]# vim /etc/sudoers

至此准备工作完成！！！

7、在/opt/目录下创建文件夹
（1）在/opt目录下创建module、software文件夹，由于rh是空文件夹，我们将其删除掉，这样清爽！

[atguigu@hadoop101 opt]$ sudo mkdir module
[atguigu@hadoop101 opt]$ sudo mkdir software
[atguigu@hadoop101 opt]$ sudo rm -rf rh/

（2）修改module、software文件夹的所有者和所在组为atguigu

[atguigu@hadoop101 opt]$ sudo chown atguigu:atguigu module/ software/
[atguigu@hadoop101 opt]$ ll
总用量 8
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 1月  17 14:37 module
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 1月  17 14:38 software

如下图所示：

3.2 安装JDK

1、卸载现有JDK
（1）查询是否安装Java软件：

[atguigu@hadoop101 opt]$ rpm -qa | grep java
或者
[atguigu@hadoop101 opt]$ rpm -qa | grep jdk

（2）如果安装的版本低于1.7，卸载该JDK：

[atguigu@hadoop101 opt]$ sudo rpm -e --nodeps 软件包

（3）查看JDK安装路径：

[atguigu@hadoop101 ~]$ which java

2、用SecureCRT工具或者Xshell6将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面。
3、在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功

[atguigu@hadoop101 opt]$ cd software/
[atguigu@hadoop101 software]$ ll
总用量 374196
-rw-r--r--. 1 root root 197657687 1月  29 17:10 hadoop-2.7.2.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 185515842 1月  29 17:10 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

4、解压JDK到/opt/module目录下

[atguigu@hadoop101 software]$ tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

5、配置JDK环境变量
（1）先获取JDK路径

[atguigu@hadoop101 jdk1.8.0_144]$ pwd
/opt/module/jdk1.8.0_144

（2）打开/etc/profile文件

[atguigu@hadoop101 software]$ sudo vim /etc/profile
在profile文件末尾添加JDK路径（Shift+G），有两种格式：
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

或者

#JAVA_HOME
JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
JRE_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144/jre
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
export JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH

（3）保存后退出

:wq

（4）让修改后的文件生效

[atguigu@hadoop101 jdk1.8.0_144]$ source /etc/profile

6、测试JDK是否安装成功

[atguigu@hadoop101 jdk1.8.0_144]# java -version
java version "1.8.0_144"
注意：重启（如果java -version可以用就不用重启）

[atguigu@hadoop101 jdk1.8.0_144]$ sync
[atguigu@hadoop101 jdk1.8.0_144]$ sudo reboot

3.3 安装Hadoop

0、Hadoop下载地址：
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/
1、用SecureCRT工具将hadoop-2.7.2.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面
切换到sftp连接页面，选择Linux下编译的hadoop jar包拖入。
2、进入到Hadoop安装包路径下

[atguigu@hadoop101 ~]$ cd /opt/software/

3、解压安装文件到/opt/module下面

[atguigu@hadoop101 software]$ tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /opt/module/

4、查看是否解压成功

[atguigu@hadoop101 software]$ ls /opt/module/
hadoop-2.7.2

5、将Hadoop添加到环境变量
（1）获取Hadoop安装路径

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2