Hadoop 2.0 架构

Hadoop 包括如下几个模块：

1. Hadoop Common：公共基础组件；
2. Hadoop Distributed File System（HDFS）：分布式文件系统；
3. Hadoop YARN：任务和资源管理框架；
4. Hadoop MapReduce：基于YARN的并行数据处理系统；
5. 其它基于Hadoop的项目（包括Pig，Hive，Spark等）。

图片来源： Icons and Stencils for Hadoop

了解基本架构之后先在本地安装一下最新版本的 Hadoop，我安装在阿里云服务器：

Hadoop 单节点安装

依赖

1. Java 1.5.X
2. ssh

wget http://javadl.oracle.com/webapps/download/AutoDL?BundleId=116021    mv AutoDL\?BundleId=116021 jre-7u7-linux-x64.tar.gz    tar zxvf jre-7u7-linux-x64.tar.gz    sudo mkdir -p /usr/java    sudo cp -r jre1.8.0_73/* /usr/java/    export JAVA_PATH=/usr/java  

下载 Hadoop

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.4/hadoop-2.6.4.tar.gz    tar zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz    cd hadoop-2.6.4    export HADOOP_INSTALL=/path/to/hadoop-2.6.4    export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin:$HADOOP_INSTALL/sbin  

三种集群模式

Hadoop 共有三种模式，运行前需要先了解它们的差别：

1. 单机（本地）模式
2. 伪分布式模式
3. 完全分布式模式

单机模式只是运行一次 MapReduce 程序，不生成 daemon，适合调试程序；伪分布式模式 daemon 运行在本地，只是模拟集群；完全分布式的 daemon 运行在多个机器上。

文章开始介绍的 Hadoop 架构中提到两个主要模块：HDFS 和 YAEN，运行 Hadoop 前需要分别对其进行配置，在配置之前需要先了解一下它们分别是什么。

HDFS & YARN 配置

HDFS

HDFS 是基于 Google File System（GFS） 的一种实现，由 Java 实现的一种分布式、可扩展、可移植的文件系统。HDFS 由两部分组成：

1. NameNode：主机（master machine），用于管理所有集群数据的元数据；
2. DataNode：HDFS 中真正用于保存数据的部分，通常包含多个DN；

除此之外，在多节点集群模式下，还配备一个 Secondary NameNode，用于生成主机数据操作的缓存镜像，结构如下图所示：

*图片来源：见参考1*

选择伪分布式模式，我们先配置启动 HDFS。由于需要用到 ssh ，先对本机设置 ssh 无密码登录模式：

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys    ssh localhost  

创建新的配置目录：

mkdir init_config    cp $HADOOP_INSTALL/etc/hadoop/\*.xml init_config/  

编辑 init\_config/core-site.xml 和 init\_config/hdfs-site.xml ：

<!-- core-site.xml -->    <configuration>      <property>      <name>fs.default.name</name>      <value>hdfs://localhost:9000</value>    </property>  </configuration>    <!-- hdfs-site.xml -->    <configuration>      <property>      <name>dfs.replication</name>      <value>1</value>    </property>  </configuration>  

格式化HDFS，然后运行启动脚本：

hadoop namenode -format    start-dfs.sh --config /absolute/path/to/init_config    # 遇到错误  # localhost: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.  # 可能与我用 zsh 有关，JAVA_HOME 已设置在 ~/.zshrc  # 解决方案  cp $HADOOP_INSTALL/etc/hadoop/hadoop-env.sh init_config/    # 编辑 init_config/hadoop-env.sh  export JAVA_HOME=/usr/java  

启动之后，可以从通过浏览器访问 http://localhost:50070 ：

YARN

YARN 还是基于 Google MapReduce 的实现，具体 MapReduce 的原理有时间可以研究一下这篇论文。 MapReduce 的基本过程如下：

(input) <k1, v1>->map-><k2, v2>->combine-><k2, v2>->reduce-><k3, v3> (output)

map/reduce 的过程对数据进行分块并行处理，而 Hadoop 提供的 YARN 框架由 JobTracker 和 TaskTracker 两部分组成，输入和输出都是来自/存入 HDFS，YARN 只是负责调度和监控，其架构如下图所示：

*图片来源：见参考1*

要启动 YARN 同样需要配置 init\_config/yarn-site.xml ：

<!-- yarn-site.xml -->    <configuration>      <property>      <name>yarn.resourcemanager.address</name>      <value>localhost:8032</value>    </property>    <property>      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>      <value>mapreduce.shuffle</value>    </property>  </configuration>  

之后运行：

start-yarn.sh --config /absolute/path/to/init_config    # 若出现 cat: /path/to/init_config/slaves: No such file or directory  # 则需要从 $HADOOP_INSTALL/etc/hadoop/ 中 copy 过来。

启动成功之后同样可以通过 http://localhost:8088 访问 Web 管理界面：

总结

到此为止已经完成了 Hadoop 单机节点下的伪分布式模式的启动，接下来需要分别学习：

• HDFS 的一些指令操作以及 Web 管理界面
• MapReduce 原理
• 基于 Python 的 MapReduce 数据操作以及 YARN 的 Web 管理界面

Hadoop 负责数据的存储于基本处理，HDFS 与 MapReduce 分别实现 数据存储 于 处理过程 的分布式并行加工。有了数据基础之后，才可以进一步应用到机器学习模型中，或者是实现更加高效的查询或计算，这就需要后续更多基于 Hadoop 之上的应用，例如 Pig/Hive/Spark。

参考

1. A Beginners Guide to Hadoop
2. Book《Hadoop: The Definitive Guide》
3. Wikipedia: Apache Hadoop
4. Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解

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