15_尚硅谷大数据之MapReduce入门

MapReduce海量数据并行处理总结

MapReduce海量数据并行处理 复习大纲 Ch. 1. 并行计算技术简介 1.为什么需要并行计算？ 提高计算机性能有哪些基本技术手段 提高字长，流水线微体系结构技术，提高集成度，提升主频 迫切需要发展并行计算技术的主要原因 1)单处理器性能提升达到极限 2)爆炸性增长的大规模数据量 2)超大的计算量/计算复杂度 2.并行计算技术的分类 有哪些主要的并行计算分类方法？ 1)按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 2)按并行类型

3)按存储访问构架 4)按系统类型 5)按计算特征 6)按并行程序设计模型/方法 1)按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 SISD：单指令单数据流 传统的单处理器串行处理 SIMD：单指令多数据流 向量机，信号处理系统 MISD：多指令单数据流 很少使用 MIMD：多指令多数据流 最常用，TOP500高性能计算机 基本都属于MIMD类型 2)按并行类型分类 位级并行（Bit-Level Parallelism） 指令级并行（ILP：Instruction-Level Parallelism） 线程级并行（Thread-Level Parallelism） 数据级并行：一个大的数据块划分为小块，分别由不同的处理器/线程处理 任务级并行：一个大的计算任务划分为子任务分别由不同的处理器/线程来处理 3)按存储访问结构分类 A.共享内存（Shared Memory) 所有处理器通过总线共享内存 多核处理器，SMP……

也称为UMA结构(Uniform Memory Access) B. 分布共享存储体系结构 各个处理器有本地存储器 同时再共享一个全局的存储器 C. 分布式内存（Distributed Memory) 各个处理器使用本地独立的存储器 B和C也统称为NUMA结构 (Non-Uniform Memory Access) 4)按系统类型分类 多核/众核并行计算系统MC(Multicore/Manycore) 或Chip-level multiprocessing, CMP 对称多处理系统SMP(Symmetric Multiprocessing) 多个相同类型处理器通过总线连接并共享存储器 大规模并行处理MPP(Massive Parallel Processing) 专用内联网连接一组处理器形成的一个计算系统 集群（Cluster） 网络连接的一组商品计算机构成的计算系统 网格（Grid） 用网络连接远距离分布的一组异构计算机构成的计算系统 5)按并行程序设计模型/方法分类 共享内存变量(Shared Memory Variables) 消息传递方式(Message Passing） MapReduce方式

hadoop学习课程介绍

云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间：2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台：20483828 课程咨询：1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群：306770165 费用： 第二期优惠特价：999元； 授课对象： 对大数据领域有求知欲，想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop，而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑） 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1，以企业实际应用为向导，进行知识点的深入浅出讲解； 2，从零起步，循序渐进，剖析每一个知识； 3，萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排： Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据；Google的三篇论文；围绕Hadoop形成的一系列的生态系统；各个子项目简要介绍)

1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉，在课程的学习中，由于命令不熟悉导致很多错误产生，所以特意增加一节linux基础课程，讲解一些常用的命令，对接下来的学习中做好入门准备； 02_Hadoop本地（单机）模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要对Hadoop 介绍，集中安装模式，如何在linux上面单机（本地）和伪分布模式安装Hadoop，对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知

尚硅谷大数据技术之ELK

第1章 Elasticsearch 概述 1.1 什么是搜索？ 百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象）。百度 != 搜索 1）互联网的搜索：电商网站，招聘网站，新闻网站，各种app 2）IT 系统的搜索：OA 软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理。 搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息 1.2 如果用数据库做搜索会怎么样？ 如果用数据库做搜索会怎么样？ select * from products where product_name list “%牙膏%”商品id 商品名称商品描述 1高露洁牙膏2中华牙膏3 佳洁士牙膏4其他牙膏京东商城搜索框 5 …… 1万条 京东商城后台商品表逐条遍历 1）比如说“商品描述”字段的长度，有长达数千个，甚至数万个字符， 这个时候，每次都要对每条记录的所有文本进行扫描，判断包不包含我指定的这个关键词（比如说“牙膏”），效率非常低。 select * from products where product_name list “%生化机%” 2）还不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果， 比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”。 用数据库来实现搜索，是不太靠 谱的。通常来说，性能会很差的。 1千字的商品描述 1千字的商品描述 用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。 1.3 什么是全文检索和Lucene ？ 1）全文检索，倒排索引 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。全文搜索搜索引擎数据库中的数据。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

01_尚硅谷大数据之HBase简介

第1章HBase简介 1.1 什么是HBase HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE 技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。 HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google 运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。 1.2 HBase中的角色 1.2.1 HMaster 功能： 1) 监控RegionServer 2) 处理RegionServer故障转移 3) 处理元数据的变更 4) 处理region的分配或移除 5) 在空闲时间进行数据的负载均衡 6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端 1.2.2 RegionServer 功能： 1) 负责存储HBase的实际数据 2) 处理分配给它的Region 3) 刷新缓存到HDFS 4) 维护HLog 5) 执行压缩

6) 负责处理Region分片 1.2.3 其他组件： 1) Write-Ahead logs HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。 2) HFile 这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。 3) Store HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。 4) MemStore 顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL 中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。 5) Region Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。 1.3 HBase架构

Hadoop快速入门

?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法

o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync

大大数据管理系统之大大数据可视化设计

数据管理系统企业级数据可视化项目Html5 应用实践 项目经理：李雪莉 组员：申欣邹丽丹陈广宇陈思 班级：大数据&数字新媒体 一、项目背景 随着大数据、云计算和移动互联网技术的不断发展，企业用户对数据可视化的需求日益迫切。用户希望能够随时随地简单直观的了解企业生产经营、绩效考核、关键业务、分支机构的运行情况，即时掌握突发性事件的详细信息，快速反应并作出决策。随着企业信息化的不断推进，企业不断的积累基础信息、生产运行、经营管理、绩效考核、经营分析等以不同形式分布在多个系统或个人电脑文档内的业务数据。如何将大量的数据进行分析整理，以简单、直观、高效的形式提供给管理者作为经营决策的依据是当前企业数据应用的迫切需求。传统的企业数据可视化方案多基于Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术进行开发，在当前互联网和移动互联网技术高速发展的背景下，Web技术标准也随之高速发展，用户对互联网技术安全性和使用体验的要求越来越高。Java Applet、Flash、Silverlight 等浏览器插件技术因为落后和封闭的技术架构，以及高功耗、高系统

资源占用，已经被微软、谷歌、苹果、火狐等主流操作系统和浏览器厂商逐步放弃，转而不断支持和完善基于HTML5的新一代Web技术标准 对数据进行直观的拖拉操作以及数据筛选等，无需技术背景，人人都能实现数据可视化无论是电子表格，数据库还是 Hadoop 和云服务，都可轻松分析其中的数据。 数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现。 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。 二、项目简介 目前，金融机构（银行，保险，基金，证劵等）面临着诸如利率汇率自由化，消费者行为改变，互联网金融崛起等多个挑战。为满足企业的发展需要，要求管理者运用大数据管理以更为科学的手段对企

01_尚硅谷大数据之Hive基本概念

第1章Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 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表，并提供类SQL查询功能。 本质是：将HQL转化成MapReduce程序 1）Hive处理的数据存储在HDFS 2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3）执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1）操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手） 2）避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 3）Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合； 4）Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。5）Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 1.2.2 缺点 1）Hive的HQL表达能力有限 （1）迭代式算法无法表达 （2）数据挖掘方面不擅长 2）Hive的效率比较低 （1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化 （2）Hive调优比较困难，粒度较粗

1.3 Hive架构原理 HDFS MapReduce Meta store SQL Parser 解析器 Physical Plan 编译器Execution 执行器 Query Optimizer 优化器 Driver CLI JDBC Client Hive 架构 如图中所示，Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。 1）用户接口：Client CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive） 2）元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore 3）Hadoop 使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。 4）驱动器：Driver （1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。 （2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。

hadoop入门学习资料大全

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。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高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）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。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60447-1-1.html

Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.docsj.com/doc/555010187.html,/thread-60454-1-2.html HBase：权威指南

尚硅谷大数据技术之数仓开发规范

1.背景 为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。 2.分层规范 ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据。 DWD（明细数据层）：和ODS粒度一致的明细数据，对数据进行去重，脏数据过滤，空处理，保证数据质量。 DWS（服务数据层）：轻度汇总数据及建宽表(按主题)存放数据。 ADS（应用数据层）：存放应用类表数据。 3.表规范 3.1 命名 维表命名形式：dim_描述 事实表命名形式：fact_描述_[AB] 临时表命名形式：tmp_ 正式表名_ [C自定义序号] 宽表命名形式：dws_主题_描述_[AB] 备份表命名形式：正式表名_bak_yyyymmdd 表命名解释： 1）表名使用英文小写字母，单词之间用下划线分开，长度不超过40个字符，命名一般控制在小于等于6级。 2）其中ABC第一位"A"时间粒度：使用"c"代表当前数据，"h"代表小时数据，"d"代表天

数据，"w"代表周数据，"m"代表月数据，"q"代表季度数据， "y"代表年数据。 3）其中ABC的第二位"B"表示对象属性，用"t"表示表，用"v"表示视图。 4）其中ABC的第三位"C"自定义序号用于标识多个临时表的跑数顺序。 3.2 注释 注释要结合表的英文名，要求注释简洁明了，体现出表的业务出处、主题和用途。3.3 存储格式 所谓的存储格式就是在Hive建表的时候指定的将表中的数据按照什么样子的存储方式，如果指定了方式，那么在向表中插入数据的时候，将会使用该方式向HDFS中添加相应的数据类型。在数仓中建表默认用的都是PARQUET存储格式，相关语句如下所示：STORED AS INPUTFORMAT ‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat’ OUTPUTFORMAT ‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat’ 3.5 字符集 Hadoop和hive 都是用utf-8编码的，在建表时可能涉及到中文乱码问题，所以导入的文件的字符编码统一为utf-8格式。 3.6 约定 理论上在数仓落地的表不应该出现null未知类型，对于可能出现null的字段，如果为字符型统一为空字符串，如果是数值则给0。 4.字段规范 4.1 命名

大数据平台建设方案

大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。

(完整word版)hadoop安装教程

1、VMware安装 我们使用Vmware 14的版本，傻瓜式安装即可。（只要） 双击 如过 2.安装xshell 双击 3.安装镜像： 解压centos6.5-empty解压 双击打开CentOS6.5.vmx 如果打不开，在cmd窗口中输入：netsh winsock reset 然后重启电脑。 进入登录界面，点击other 用户名：root 密码：root 然后右键open in terminal 输入ifconfig 回车 查看ip地址

打开xshell

点击链接 如果有提示，则接受 输入用户名：root 输入密码：root 4.xshell连接虚拟机 打开虚拟机，通过ifconfig查看ip

5.安装jkd 1.解压Linux版本的JDK压缩包 mkdir：创建目录的命令 rm -rf 目录/文件删除目录命令 cd 目录进入指定目录 rz 可以上传本地文件到当前的linux目录中（也可以直接将安装包拖到xshell窗口） ls 可以查看当前目录中的所有文件 tar 解压压缩包（Tab键可以自动补齐文件名）

pwd 可以查看当前路径 文档编辑命令: vim 文件编辑命令 i:进入编辑状态 Esc（左上角）：退出编辑状态 :wq 保存并退出 :q! 不保存退出 mkdir /home/software #按习惯用户自己安装的软件存放到/home/software目录下 cd /home/software #进入刚刚创建的目录 rz 上传jdk tar包 #利用xshell的rz命令上传文件(如果rz命令不能用，先执行yum install lrzsz -y ，需要联网) tar -xvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz #解压压缩包 2.配置环境变量 1）vim /etc/profile 2）在尾行添加 #set java environment JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8.0_65 JAVA_BIN=/home/software/jdk1.8.0_65/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH Esc 退出编辑状态 :wq #保存退出 注意JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致，如果是使用的rpm包安

尚硅谷大数据项目之实时项目2(日活需求)

第1章实时处理模块 1.1 模块搭建 添加scala框架 1.2 代码思路 1）消费kafka中的数据； 2）利用redis过滤当日已经计入的日活设备； 3）把每批次新增的当日日活信息保存到HBASE或ES中；

4）从ES中查询出数据，发布成数据接口，通可视化化工程调用。 1.3 代码开发1 ---消费Kafka 1.3.1 配置 1）config.properties # Kafka配置 kafka.broker.list=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 # Redis配置 redis.host=hadoop102 rdis.port=6379 2）pom.xml com.atguigu.gmall2019.dw dw-common 1.0-SNAPSHOT org.apache.spark spark-core_2.11 org.apache.spark spark-streaming_2.11 org.apache.kafka kafka-clients 0.11.0.2 org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-8_2.11 redis.clients jedis 2.9.0 io.searchbox

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

MapReduce实验报告

硕士研究生实践报告 题目 作者姓名 作者学号 指导教师 学科专业 所在学院 提交日期 一题目要求 我们的项目背景是，可穿戴设备的实时数据分析。1.txt记录的是某一个用户的心跳周期数据，每一个数值表示一次心跳的周期，单位是秒。例如，0.8表示用户当时的心跳间隙是0.8秒。心跳间期按照顺序存储。 1.利用Hadoop的MapReduce框架编写程序，计算出总测量时间和平均心跳间期，即求和 与求平均。请写出程序，并在实验报告中简单描述你的思路。 2.探索Spark的Transformation中的mapPartition，写出示例程序，并思考何时会用到 mapPartition，为什么要用它？ 3.探索Spark的Transformation中的flatMap，写出示例程序，并思考何时会用到它，为什 么要用到它。 4.（选做）SD1和SD2是表征心率变异性的一种指标。结合发给你们的论文，用Java或 者Scala实现SD1和SD2的计算（不用考虑并行化，普通的Java或Scala程序即可）。（选做）假设我们同时监控100个用户的心率，是否能够利用Spark的RDD的特性，并行地计算SD1和SD2?（提示:把每一个用户的心率数据作为RDD里面的一个元素，RDD中不同的元素表示不同用户的心率数据，利用map对每一个用户的心率数据进行并行分析）。请描述设计思路，并尽可能实现一个多用户心率监控的计算程序。 二题目实现 第一题： 本题就是利用Hadoop的MapReduce框架编写程序，计算出总测量时间和平均心跳间期，即求和与求平均，程序代码如下： package ; import ; import ; import ; import ;

Hadoop大数据开发基础教学进度表

学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月

一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

山东政务信息系统整合共享工程大数据管理平台

山东省政务信息系统整合共享工程大数据管理平台 项目需求和技术方案要求 一、项目概况 （一）建设目标 通过大数据管理平台建设，建立统一的数据资源汇聚、数据治理、数据资源引擎和数据安全管理能力，实现大数据基础设施的集约共用和对全省政务信息资源的统筹管理和数据治理。将现有“逻辑集中、物理分散”数据共享交换方式向数据实体集中存储管理方式转变，建立完善的数据安全管理体系，实现由数据“资源”向数据“资产”的提升。 （二）建设原则 1.开放性 平台应具备良好的开放性，提供开放接口便于和第三方系统对接或者基于该接口构建新的业务。 2.先进性 在设计理念和技术体系等方面需借鉴先进的互联网技术，确保应用系统架构满足未来业务发展需求。 3.扩展性 平台应具备规范的开发接口和高可扩展性，保证未来新的需求提出时可以方便地应用到现有系统中。 4.可维护性 平台应具备良好的维护性，方便今后的扩展应用和运行维护。 5.安全性 平台应具备高安全性，确保系统正常运行的同时防止政府内部数据泄露。 （三）建设周期 2 个月。 （四）采购清单

二、建设内容 2.1数据汇聚系统建设内容 数据汇聚平台支持通过图形化的操作方式，把不同系统来源、不同类型的数据汇聚到大数据平台，能够兼容以SHE( Spark 、Hadoop、ElasticSearch )为首的大数据生态技术栈；并提供基础算子如关联、去重、过滤等完成数据转换。可以通过机器学习实现多人协作开发，提供脚本开发，工作流开发环境，能够针对任务资源实现共享以提升实施效率，可以提供基于消息流和文本的实时采集能力；提供精细化的任务调度管理，便于查看每个任务具体的数据处理情况，实现数据汇聚和加工处理一站式开发管理。 2.1.1 多源数据采集 1)支持离线数据采集，实现对各种主流数据库系统的支持，如Oracle 、DB2、SQL Server 、Sybase 、InfoMix 等主流数据库，MySQ、L PostgreSQL 等开源数据库，达梦、汉高、神通、GBase8t、KingBase 、LibrA 等国产数据库。 2)支持提供触发器、时间戳、全表对比、系统日志分析等多种数据增量采集方式。 3)支持大数据采集，实现HBase 的输入输出转换组件，可连接的数据库类型支持Hadoop Hive ，提供Hadoop HDFS文件拷贝的任务组件。 4)支持实时数据采集，实现基于Flume+Kafka 技术来采集流数据，能够接入HDFS、Hbase 或Storm 消费数据。 5)支持对FTP、SFTP、MONGOD文B件服务器的文件采集，支持包括普通文本、CSV、XML、Excel 等多种格式的文件。 2.1.2 可视化的流程设计 1)支持ETL作业调度流程和转换流程，能够通过图形化界面设计ETL转换过程和作业，支持后台批量运行ETL 转换。 2)支持200 种以上的主流数据处理组件，包括数据文件采集组件，清洗组件，大数据组件等。 3)支持图形化拖拽方式进行任务编排，将多类有顺序或者依赖关系的任务能够串接起来。同时提供任务流的管理能力。 2.1.3 统一的任务调度 1)支持多种任务管理，包括批量采集任务、实时采集任务、数据流任务等，支持多种调

MapReduce源码分析完整版

一MapReduce概述 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，它最初是由Google工程师设计并实现的，Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。其中对它的定义是，Map/Reduce是一个编程模型（programming model），是一个用于处理和生成大规模数据集（processing and generating large data sets）的相关的实现。用户定义一个map函数来处理一个key/value对以生成一批中间的key/value对，再定义一个reduce函数将所有这些中间的有着相同key的values合并起来。很多现实世界中的任务都可用这个模型来表达。 二MapReduce工作原理 1 Map-Reduce Map-Reduce框架的运作完全基于对，即数据的输入是一批对，生成的结果也是一批对，只是有时候它们的类型不一样而已。Key和value的类由于需要支持被序列化（serialize）操作，所以它们必须要实现Writable接口，而且key的类还必须实现WritableComparable接口，使得可以让框架对数据集的执行排序操作。 一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示： Map： ——> list Reduce：> ——> 2例子 下面通过一个的例子来详细说明这个过程。WordCount是Hadoop自带的一个例子，目标是统计文本文件中单词的个数。假设有如下的两个文本文件来运行WorkCount程序：Hello World Bye World Hello Hadoop GoodBye Hadoop 2.1 map数据输入 Hadoop针对文本文件缺省使用LineRecordReader类来实现读取，一行一个key/value对，key取偏移量，value为行内容。 如下是map1的输入数据： Key1 Value1 0 Hello World Bye World 如下是map2的输入数据： Key1Value1 0 Hello Hadoop GoodBye Hadoop 2.2 map输出/combine输入 如下是map1的输出结果