hadoop内置数据类型与哪些

A. 大数据：Hadoop入门

什么是大数据：
（1.）大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取，管理和处理的数据集合，简而言之就是数据量非常大，大到无法用常规工具进行处理，如关系型数据库，数据仓库等。这里“大”是一个什么量级呢？如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB（即20971520GB）.
2.大数据的特点：
（1.）体量巨大。按目前的发展趋势来看，大数据的体量已经到达PB级甚至EB级。
（2.）大数据的数据类型多样，以非结构化数据为主，如网络杂志，音频，视屏，图片，地理位置信息，交易数据，社交数据等。
（3.）价值密度低。有价值的数据仅占到总数据的一小部分。比如一段视屏中，仅有几秒的信息是有价值的。
（4.）产生和要求处理速度快。这是大数据区与传统数据挖掘最显著的特征。
3.除此之外还有其他处理系统可以处理大数据。
Hadoop （开源）
Spark（开源）
Storm（开源）
MongoDB（开源）
IBM PureDate（商用）
Oracle Exadata（商用）
SAP Hana（商用）
Teradata AsterData（商用）
EMC GreenPlum（商用）
HP Vertica（商用）
注：这里我们只介绍Hadoop。
二：Hadoop体系结构
Hadoop来源：
Hadoop源于Google在2003到2004年公布的关于GFS（Google File System），MapRece和BigTable的三篇论文，创始人Doug Cutting。Hadoop现在是Apache基金会顶级项目，“
Hadoop”一个虚构的名字。由Doug Cutting的孩子为其黄色玩具大象所命名。
Hadoop的核心：
（1.）HDFS和MapRece是Hadoop的两大核心。通过HDFS来实现对分布式储存的底层支持，达到高速并行读写与大容量的储存扩展。
（2.）通过MapRece实现对分布式任务进行处理程序支持，保证高速分区处理数据。
3.Hadoop子项目：
（1.）HDFS：分布式文件系统，整个Hadoop体系的基石。
（2.）MapRece/YARN：并行编程模型。YARN是第二代的MapRece框架，从Hadoop 0.23.01版本后，MapRece被重构，通常也称为MapRece V2，老MapRece也称为 MapRece V1。
（3.）Hive：建立在Hadoop上的数据仓库，提供类似SQL语音的查询方式，查询Hadoop中的数据，
（5.）HBase:全称Hadoop Database，Hadoop的分布式的，面向列的数据库，来源于Google的关于BigTable的论文，主要用于随机访问，实时读写的大数据。
（6.）ZooKeeper：是一个为分布式应用所设计的协调服务，主要为用户提供同步，配置管理，分组和命名等服务，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
还有其它特别多其它项目这里不做一一解释了。
三：安装Hadoop运行环境
用户创建：
（1.）创建Hadoop用户组，输入命令：
groupadd hadoop
（2.）创建hser用户，输入命令：
useradd –p hadoop hser
（3.）设置hser的密码，输入命令：
passwd hser
按提示输入两次密码
（4.）为hser用户添加权限，输入命令：
#修改权限
chmod 777 /etc/sudoers
#编辑sudoers
Gedit /etc/sudoers
#还原默认权限
chmod 440 /etc/sudoers
先修改sudoers 文件权限，并在文本编辑窗口中查找到行“root ALL=（ALL）”，紧跟后面更新加行“hser ALL=（ALL） ALL”，将hser添加到sudoers。添加完成后切记还原默认权限，否则系统将不允许使用sudo命令。
（5.）设置好后重启虚拟机，输入命令：
Sudo reboot
重启后切换到hser用户登录
安装JDK
（1.）下载jdk-7u67-linux-x64.rpm,并进入下载目录。
（2.）运行安装命令:
Sudo rpm –ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm
完成后查看安装路径，输入命令：
Rpm –qa jdk –l
记住该路径，
（3.）配置环境变量，输入命令：
Sudo gedit /etc/profile
打开profile文件在文件最下面加入如下内容
export java_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67
export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATH
export PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH
保存后关闭文件，然后输入命令使环境变量生效：
Source /etc/profile
（4.）验证JDK，输入命令：
Java –version
若出现正确的版本则安装成功。
配置本机SSH免密码登录：
（1.）使用ssh-keygen 生成私钥与公钥文件，输入命令：
ssh-keygen –t rsa
（2.）私钥留在本机，公钥发给其它主机（现在是localhost）。输入命令：
ssh--id localhost
（3.）使用公钥来登录输入命令：
ssh localhost
配置其它主机SSH免密登录
（1.）克隆两次。在VMware左侧栏中选中虚拟机右击，在弹出的快捷键菜单中选中管理---克隆命令。在克隆类型时选中“创建完整克隆”，单击“下一步”，按钮直到完成。
（2.）分别启动并进入三台虚拟机，使用ifconfig查询个主机IP地址。
（3.）修改每台主机的hostname及hosts文件。
步骤1：修改hostname，分别在各主机中输入命令。
Sudo gedit /etc/sysconfig/network
步骤2：修改hosts文件：
sudo gedit /etc/hosts
步骤3：修改三台虚拟机的IP
第一台对应node1虚拟机的IP：192.168.1.130
第二台对应node2虚拟机的IP：192.168.1.131
第三台对应node3虚拟机的IP：192.168.1.132
（4.）由于已经在node1上生成过密钥对，所有现在只要在node1上输入命令：
ssh--id node2
ssh--id node3
这样就可以将node1的公钥发布到node2，node3。
（5.）测试SSH,在node1上输入命令：
ssh node2
#退出登录
exit
ssh node3
exit
四：Hadoop完全分布式安装
1. Hadoop有三种运行方式：
（1.）单机模式：无须配置，Hadoop被视为一个非分布式模式运行的独立Java进程
（2.）伪分布式：只有一个节点的集群，这个节点即是Master（主节点，主服务器）也是Slave（从节点，从服务器），可在此单节点上以不同的java进程模拟分布式中的各类节点
（3.）完全分布式：对于Hadoop,不同的系统会有不同的节点划分方式。
2.安装Hadoop
（1.）获取Hadoop压缩包hadoop-2.6.0.tar.gz,下载后可以使用VMWare Tools通过共享文件夹，或者使用Xftp工具传到node1。进入node1 将压缩包解压到/home/hser目录下，输入命令： #进入HOME目录即：“/home/hser”
cd ~
tar –zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
（2.）重命名hadoop输入命令：
mv hadoop-2.6.0 hadoop
（3.）配置Hadoop环境变量，输入命令：
Sudo gedit /etc/profile
将以下脚本加到profile内：
#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hser/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
保存关闭，最后输入命令使配置生效
source /etc/profile
注：node2，和node3都要按照以上配置进行配置。
3.配置Hadoop
（1.）hadoop-env.sh文件用于指定JDK路径。输入命令：
[hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop/etc/hadoop
[hser@node1 hadoop]$ gedit hadoop-env.sh
然后增加如下内容指定jDK路径。
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（2.）打开指定JDK路径,输入命令：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（4.）core-site.xml:该文件是Hadoop全局配置，打开并在元素中增加配置属性如下：

fs.defaultFs hdfs://node1:9000 hadoop.tmp.dir file:/home/hser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。Hadoop.tmp.dir如不指定会保存到系统的默认临时文件目录/tmp中。 （5.）hdfs-site.xml:该文件是hdfs的配置。打开并在元素中增加配置属性。 （6.）mapred-site.xml:该文件是MapRece的配置，可从模板文件mapred-site.xml.template中复制打开并在元素中增加配置。 （7.）yarn-site.xml:如果在mapred-site.xml配置了使用YARN框架，那么YARN框架就使用此文件中的配置，打开并在元素中增加配置属性。 （8.）复制这七个命令到node2,node3。输入命令如下： scp –r /home/hser/hadoop/etc/hadoop/ hser@node2:/home/hser/hadoop/etc/ scp –r /home/hser/hadoop/etc/hadoop/ hser@node3:/home/hser/hadoop/etc/ 4.验证： 下面验证hadoop是否正确 （1.）在Master主机（node1）上格式化NameNode。输入命令： [hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop [hser@node1 hadoop]$ bin/hdfs namenode –format （2）关闭node1,node2 ,node3,系统防火墙并重启虚拟机。输入命令： service iptables stop sudo chkconfig iptables off reboot （3.）输入以下启动HDFS： [hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop （4.）启动所有 [hser@node1 hadoop]$ sbin/start-all.sh （5.）查看集群状态： [hser@node1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin –report （6.）在浏览器中查看hdfs运行状态，网址：http://node1:50070 （7.）停止Hadoop。输入命令： [hser@node1 hadoop]$ sbin/stop-all.sh 五：Hadoop相关的shell操作 （1.）在操作系统中/home/hser/file目录下创建file1.txt,file2.txt可使用图形界面创建。 file1.txt输入内容： Hello World hi HADOOP file2.txt输入内容 Hello World hi CHIAN （2.）启动hdfs后创建目录/input2 [hser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –mkdir /input2 （3.）将file1.txt.file2.txt保存到hdfs中: [hser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –put -/file/file*.txt /input2/ （4.）[hser@node1 hadoop]$ bin/hadoop fs –ls /input2

B. 解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据

最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。
解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据，参考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html