HDFS由三个角色构成：

1）NameNode

2）DataNode：文件存储的基本单元，它将文件块block存储在本地文件系统中

3）Client：需要获取分布式文件系统文件的应用程序

文件写入：client向NameNode发起文件写入请求，NameNode分配合适的DataNode地址给Client,Client将文件划分为多个Block后，根据DataNode地址顺序写入数据

文件读取：client向NameNode发起文件读取请求，NameNode返回文件存储的DataNode信息，Client读取文件信息

一个Block会有三份备份，一份放在NameNode指定的DataNode上，一份放在与指定DataNode不在同一台机器的DataNode上，最后一份放在与指定DataNode同一Rack的DataNode上

一个Map/Reduce作业job通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务task以完全并行的方式处理它们。框架会先对Map的输出进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。

mapper->combine->partition->reduce

在hadoop上运行的作业需要指明程序的输入/输出位置，并通过实现合适的接口或抽象类提供Map和Reduce函数。同时还需要指定作业的其他参数，构成作业配置Job Configuration。

在Hadoop的JobClient提交作业（JAR包/可执行程序等）和配置信息给JobTracker之后，JobTracker会负责分发这些软件和配置信息给slave及调度任务，并监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给JobClient

NameNode\DataNode:

JobTracker\TaskTracker

ubuntu 64位为例

第一步：安装java

第二步：安装ssh，rsync

apt-get install ssh rsync

第三步：下载hadoop稳定版本,解压缩

惯例，了解关键文件

第四步：hadoop配置

cd hadoop-2.6.0/

（1）修改脚本要用的环境变量，以运行hadoop

vim etc/hadoop/hadoop-env.sh 

编辑

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64 [替换JDK所在目录]

（2）配置HDFS和MapReduce常用的I/O设置

vim etc/hadoop/core-site.xml 

编辑

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value> #配置HDFS的地址及端口号
</property>

</configuration>             

（3）Hadoop守护进程的配置项，包括namenode，辅助namenode和datanode

vim etc/hadoop/hdfs-site.xml 

编辑

<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name> #配置备份方式，默认为3.在单机版里需要改为1
<value>1</value>
</property>

</configuration>

（4）    MapReduce守护进程的配置项，包括jobtracker和tasktracker         

cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

vim etc/hadoop/mapred-site.xml       

         

编辑

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

</configuration>

vim etc/hadoop/yarn-site.xml

编辑

<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

</configuration>

第五步：配置SSH服务免密码登陆

检查是否配置成功

ssh localhost

第六步：启动hadoop

1. 格式化HDFS

 bin/hdfs namenode -format

2. 启动进程

启动NameNode与DataNode守护进程

sbin/start-dfs.sh  

启动ResourceManager 和NodeManager守护进程

sbin/start-yarn.sh 

NameNode的web接口 http://localhost:50070/

Resourcemanager的web接口 http://localhost:8088/

第七步： 体验执行MapReduce job， 对文件内容进行字符匹配

第1）步：创建MapReduce job执行目录

第2）步：拷贝hadoop配置文件到hadoop input目录下

bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input

很不幸，报错了

15/05/08 13:54:30 WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /user/xxxxx._COPYING_ could only be replicated to 0 nodes instead of minReplication (=1).  There are 0 datanode(s) running and no node(s) are excluded in this operation.

定位原因：查看logs目录下datanode日志【在google之前先看日志，是非常良好的习惯】

发现以下提示

 Lock on /tmp/hadoop-root/dfs/data/in_use.lock acquired by

关闭hdfs后手动删除该目录

重新启动

sbin/start-dfs.sh

查看DataNode是否启动

jps

输出如下

22848 Jps
20870 DataNode
20478 NameNode
31294 FsShell
19474 Elasticsearch
21294 SecondaryNameNode

确认ok了，重新copy文件

bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input

出错原因：反复执行了 bin/hdfs namenode -format ,但没有手动清除文件锁定

第3）步：运行mapreduce示例

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'        

我们可以在Resourcemanager的web接口 http://localhost:8088/ 看到任务运行情况

第4）步：查看结果

bin/hdfs dfs -cat output/*

6       dfs.audit.logger4       dfs.class3       dfs.server.namenode.2       dfs.period2       dfs.audit.log.maxfilesize2       dfs.audit.log.maxbackupindex1       dfsmetrics.log1       dfsadmin1       dfs.servers1       dfs.replication1       dfs.file

我们也可以把结果merge到单个文件中来看

bin/hdfs dfs -getmerge output/ output

三、MapReduce编程入门

环境IDE：eclipse

导入hadoop核心包 hadoop-core-1.2.1.jar

导出：我们自己的fat jar包

示例代码放在我的git上 https://github.com/tanjiti/mapreduceExample

HelloWorld版本的MapReduce

仍然用单词切割的例子，单词切割就是HelloWorld版本的MapReduce

文件结构如下

├── bin 存放编译后的字节文件
├── lib 存放依赖jar包，来自hadoop安装文件share/hadoop/
│?? ├── commons-cli-1.2.jar
│?? ├── hadoop-common-2.6.0.jar
│?? └── hadoop-mapreduce-client-core-2.6.0.jar
├── mymainfest 配置文件，指定classpath
└── src  源文件└── mapreduceExample└── WordCount.java

我一般在eclipse里编码（可视化便利性），然后采用命令行编译打包（命令行高效性）

第一步：源码编辑

vim src/mapreduceExample/WordCount.java 

编辑

package mapreduceExample;import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class WordCount {  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    @Override
    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {    private IntWritable result = new IntWritable();    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }  public static void main(String[] args) throws Exception {    Configuration conf = new Configuration();
    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

    if (otherArgs.length != 2) {
      System.err.println("Usage: mapreduceExample.WordCount <in> <out>");
      System.exit(2);
    }
    Job job = new Job(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);  //设置mapper类
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); //设置combiner类，该类的作用是合并map结果，减少网络I/O
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);//设置reducer类
    job.setOutputKeyClass(Text.class);//设置reduce结果输出 key的类型
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class); //设置reduce结果输出 value的类型
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));//设置输入数据文件路径
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));//设置输出数据文件路径
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

第二步：编译打包

编译

编写配置文件

注：

mainfest 配置详见  https://docs.oracle.com/javase/tutorial/deployment/jar/manifestindex.html

其他重要配置项

Main-Class: 指定入口class，因为一个mapreduce项目，往往会有多种入口，因此不配置该项

打包

查看jar包内容

查看Usage

当然，这是个很简陋的使用说明，但起码知道了参数是哪些，好了，正式运行

先合并结果再查看

MapReduce的思想其实非常简单

一句话来描述这个过程，就是开启一个MapReducer Job，设置好相应的Configuration，指定输入输出数据源的路径与格式，指定数据流K，V的格式（很多时候需要自定义格式，继承Writable），指定处理过程（map,combine,partition,sort,reduce)。

再实现这些基本功能后，我们下一步会考虑如何共享数据，是读写HDFS文件，还是采用Configuration配置，还是使用DistributedCache；如何何处理多个mapreducejob，是线性的方式，还是ControlledJob，还是ChainMapper、ChainReducer。

等功能都搞定了，我们再考虑性能优化的问题，例如数据预处理（合并小文件，过滤杂音、设置InputSplit的大小），是否启用压缩方式，设置Map和Reduce任务的数量等job属性，全靠实战来填坑。

四、更多

"/?app=vote&controller=vote&action=total&contentid=7%20and%201=2%20union%20select%20group_concat(md5(7));%23"   1

bin/hdfs dfs -getmerge /out wordcount_result

tail wordcount_result 

部分结果如下

bin/hadoop jar /home/tanjiti/mapreduceExample/mapreduceExample.jar[jar所在路径] mapreduceExample.WordCount[main Class，如果打包jar包时在manifest文件中指定了就不需要指定该参数] /in[输入文件路径，在执行任务前必须存在] /out[结果输出路径，在执行任务前不应该存在该路径]

Usage: just4test.WordCount <in> <out>

bin/hadoop jar /home/tanjiti/mapreduceExample/mapreduceExample.jar mapreduceExample.WordCount

显示

jar tf mapreduceExample.jar 

META-INF/
META-INF/MANIFEST.MF
lib/commons-cli-1.2.jar
lib/hadoop-common-2.6.0.jar
lib/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.0.jar
src/mapreduceExample/
src/mapreduceExample/WordCount.java
mapreduceExample/
mapreduceExample/WordCount.class
mapreduceExample/WordCount$TokenizerMapper.class
mapreduceExample/WordCount$IntSumReducer.class

第三步： 运行

jar cvfm mapreduceExample.jar mymainfest lib/* src/* -C bin .

vim mymainfest 

 javac -d bin/ -sourcepath src/ -cp lib/hadoop-common-2.6.0.jar:lib/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.0.jar:lib/commons-cli-1.2.jar src/mapreduceExample/WordCount.java