Hadoop学习笔记(1)
——菜鸟入门
Hadoop是什么？先问一下百度吧：
【百度百科】一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
Hadoop主要用于一些分布式计算。在这个大数据年代，那这个的确是一个很不错的工具。所以很有必要来学一学。
如何开展这个学习呢，不管怎样，学习一样新东西，我喜欢这样的顺序：先依葫芦画瓢，一步一步行将其运行起来，再来分析一些应用场景及运行的情况，然后深入看一下其高级应用， 最后由于这个是一个开源产品，正好来借此机会来读一读大牛们的代码，学学其精华。
好了，开始行动：
- 运行环境搭建
首先，这个是需要运行在linux系统中的，所以得安装个linux才行，市面上有很多个linux的版本，如红帽子、Fedra、Ubuntu。选哪种呢，对我这种习惯windows的来说，当然要使用方便的，所以选择了Ubuntu。
安装Ubuntu，这里我就不多说了，在官网上有很多，其实也很简单，一路下一步。当然这里可以安装在Vmware虚拟机上，也可以直接安装在硬盘上。 我个人建议，可以直接安装在硬盘上，与现有windows做个双系统。因为后面还要跑开发环境 eclipse，在虚拟机上会有点吃力。 同时安装在硬盘上后，还可以这样玩，在进入windows后，安装 vmware，然后新建虚拟机后，不要创建硬盘，直接使用硬盘的分区，这样， 就可以在vmware中启动安装在硬盘上的ubuntu了。做到双系统，双启动。
这样好处是，当要开发时，可以直接进ubuntu系统，当只是看看代码，以及后面模拟分布式部署时，就可以用vmware来启动，同时再建上几个虚拟机来进行分布式部署。
操作系统准备好后，就需要一些组件了,hadoop比较简单，只需要ssh和java环境，再加个下代码的SVN。
先用 sudo apt-get install subversion ssh ant 这个命令，把SSH、Ant和SVN安装起来。
java环境，可以在网上下载一个JDK安装包，如：jdk-6u24-linux-i586.bin
安装直接在目录下运行./jdk-6u24-linux-i586.bin即可。
然后配置jdk目录：
先进入安装目录 cd jdk-6u24-…
然后输入 PWD 就可以看到java安装目录,复制下来：
命令行执行：sudo gedit /etc/profile
在打开的文件里，追加：
export JAVA_HOME=/home/administrator/hadoop/jdk1.6.0_27 //这里要写安装目录
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
执行source /etc/profile 立即生效
验证是否安装完成，那比较容易了，在命令行下运行 java -version ant svn ssh 看是否找不到命令，如果都能找到，说明OK了。
- 下载代码：
这是个开源的系统，代码很方便用SVN就可以下载到，版本也很多，在这里我选择0.20.2版本，一个是网上好多书都基于这个版本的，另外是看源码，还是以前点版本吧，后面的版本里面肯定又加了很多。
运行这个命令来下载：
svn co http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/release-0.20.2/
下载完成后，会在当前文件夹内产生一个新文件夹release-0.20.2，这里面就是代码了。
为了后面方便操作，把这文件夹重命令一下：
mv release-0.20.2/ hadoop-0.20.2
好了，用图形界面进入该文件夹，看一看：
- 编译代码
刚下完的代码是无法直接运行的，需要编译一下，但用什么编译呢？
编译前先修改一下build.xml，打开，将里面的版本号改成：0.20.2，如下：
看到代码里面有个build.xml，这个是典型的用ant编译用的配置文件，所以直接在命令行里输入：
~/hadoop-0.20.2$ant
~/hadoop-0.20.2$ant jar
~/hadoop-0.20.2$ant examples
[注意] 编译时需要联网，否则在自动下载jar包时会挂掉。
然后屏幕会刷啊刷，等到完成看到下面字符时，也就OK了：
- 配置SSH
我们了解到，这个hadoop是支持分布式运行的，每台机器到时都会来安装hadoop程序，如果想启动所有程序怎么办？ 一台台去启动？ 那也太土了， 当然是远程去启动咯。为实现这个目标，就得用上SSH了。
SSH是什么，说白了，这个就是一个远程登陆器，跟远程桌面、telnet差不多。在linux上所有操作都可以用命令行来完成，所有SSH也就是一个命令行形式，同时比telnet高级，因为通过了加密通道传输信息。
那我们就部署了一台机器，还要这个SSH吗？ 答案是要的，因为在运行hadoop里，即使是本机的，里面也要通过SSH localhost的方式来启动，这样代码统一。
前面不是安装过SSH了么，还要配置什么？SSH正常登陆时，是需要输入用户名密码的，但是当所有的hadoop子服务都受主服务管了后，最好就直接信任了，不要输入帐号信息，所以我们配置的目的也就是这个。
先试一下，我用SSH登陆当前本机信息：
可以看到，登陆本机时，也要输入一下密码，怎么办？
SSH是能过RSA加密的，所以有公钥私钥的说法，所以，我们先产生一对固定的公私钥，运行这个ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa命令：
这里产生公私钥，并生成在.ssh文件夹下，于是我们就进入看一下：
果然，这里多了两个文件，id_dsa为私钥，id_dsa.pub为公钥
然后再把公钥复制成authorized_key，即将这个公钥固定为SSH登陆所用。
这步很重要，做完这步后，就可以再试一下登陆本机了：
看，现在再ssh localhost时，就直接进入，没有再输入帐号了。
到这里，SSH配置就成功了。
- 修改配置文件
在正式运行之前，还要修改一下配置文件才地，这里具体的配置参数，就不讲，葫芦画瓢么，先跑起来，后面再来研究这是为啥：
在代码的conf文件夹内，就可以找到下面几个配置文件，分别配置成以下内容：
core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/zjf/hadoop-0.20.2/tmpPath</value> ！这里改下路径
</property>
</configuration>
hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>hdfs://localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
修改conf/hadoop-env.sh
将里面的JAVA_HOME注释打开，并把里面的地址配置正确。
- 运行
Hadoop是一头神奇的大象，那我们得站在大象背上说句Hello world了。
进入hadoop目录： $cd Hadoop-0.20.2
首次运行，需要对namenode进行格式化：bin/hadoop namenode -format
启动hadoop：
bin/start-all.sh
关闭hadoop可以用：
bin/stop-all.sh
如果验证启动成功呢？有两种方式
- 访问一下管理页面看：
Job跟踪：
NameNode结点：
- 用jps看一下有几个java进程在运行，如果是下面几个就正常了：
主要有DataNode NameNode SecondaryNameNode TaskTracker JobTracker这几个进程，就表示正常了
系统启动正常后，跑个程序吧
$mkdir input
$cd input
$echo "hello world">test1.txt
$echo "hello hadoop">test2.txt
$cd ..
$bin/hadoop dfs -put input in
$bin/hadoop jar build/hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount in out
$bin/hadoop dfs -cat out/*
最关健的是，最后输入：
输出这个结果这就表示我们的程序运行成功了。至于这结果是什么意思，我想看到后大概也猜到了吧，至于详细解说，下期再看。