第三章、Hadoop基础操作
目录结构：
1.查看Hadoop集群的基本信息
1.1 查询集群的存储系统信息
1.2 查询系统的计算资源信息
2.上传文件到HDFS目录
2.1 了解HDFS文件系统
2.2 掌握HDFS的基本操作
2.3 任务实现
3.运行首个MapReduce任务
3.1 了解Hadoop官方的示例程序包
3.2 提交MapReduce任务给集群运行
4.管理多个MapReduce任务
4.1 查询MapReduce任务
4.2 中断MapReduce任务
5.小结
6.课后练习
主要背景：是统计某网站的用户登录次数，整个任务体系包括检查Hadoop集群资源、文件存储、分布式计算调用及任务监控等。
1.查看Hadoop集群的基本信息
Hadoop集群的数据存储是通过HDFS来实现的。HDFS是由一个NameNode和多个DataNode组成，构成了一个分布式的文件系统。通常有两种方式查看HDFS文件系统的信息，分别是命令行方式和浏览器方式。
Hadoop集群的计算资源也是分布在集群的各个节点上，通过ResourceManager与NodeManager来协同调配。一般可以通过浏览器访问ResourceManager的监控服务来查询Hadoop集群的计算资源。
1.1 查询集群的存储系统信息
(1)HDFS的监控服务通过NameNode的端口50070来访问，我们可以通过此界面看到运行情况
(2)通过命令行也可以查询HDFS信息。在集群服务器的终端，输入相关查询命令
hdfs dfsadmin -report [-live] [-dead] [-decommissioning]-live 输出在线节点基本信息及相关数据统计
-dead 输出失效节点的基本信息及相关数据统计
-decommissioning 停用节点的基本信息及相关数据统计
1.2 查询系统的计算资源信息
(1)通过ResourceManager可以方便地查询目前集群上的计算资源信息。进入8088端口：
(2)进入8042端口查看节点的各项资源信息：
根据以上显示的信息，就可以初步了解到当前集群的计算资源情况，主要包括集群上的可用计算节点、可用CPU核心与内存，以及各个节点自身的CPU及内存资源。
2.上传文件到HDFS目录
2.1 了解HDFS文件系统
HDFS是一个类Linux的独立的文件系统，其跟我们的了解操作系统目录类似。（可以通过web端查看文件目录信息）
2.2 掌握HDFS的基本操作
对于HDFS文件系统的基本操作，可以通过HDFS命令来实现，在终端，输入“hdfs dfs”命令，就可以完成对HDFS目录及文件的大部分管理操作，包括创建新目录、上传与下载文件、查看文件内容、删除文件等。
(1)创建新目录/user/dfstest
直接在终端输入 hdfs dfs 就可以得到提示的命令：
然后我们执行创建目录路径的命令：
注意，此命令只能主机创建目录，所以我们可以加-p来补全中间并不存在的目录结构：
hdfs dfs -mkdir -p /user/test/example
然后我们在根目录下查看一下我们创建的hdfs文件目录：
hdfs dfs -ls [path] //因为hdfs文件系统不同于Linux，所以要用hdfs命令才能看到
//一定要注意一下，如果没有指定path，系统会自动的定向到path=/home/[username]，因为我们并没有此目录，所以系统找不到，我们要指定path，根目录就直接用 / 即可。
(2)上传文件与下载文件
再创建一个新的文件夹，用于做测试
①上传文件
测试任务：利用 hdfs 命令把集群服务器节点上的本地文件 test1.txt 上传到 HDFS目录 /user/dfstest中
命令：
hdfs dfs [-copyFromLocal [-f][-p][-l] <localsrc> <dst> ]
//将文件从本地系统复制到HDFS文件系统，主要参数<localsrc>为本地路径，<dst>为要复制到的目的路径
hdfs dfs [-moveFromLocal <localsrc> <dst>]
//将文件从本地文件系统移动到HDFS文件系统，主要参数<localsrc>为本地路径，<dst>为要移动到的目的路径
hdfs dfs [-put [-f][-p][-l] <localsrc> <dst>]
//将文件从本地文件系统上传到HDFS文件系统，主要参数<localsrc>为本地路径，<dst>为要上传到的目的路径
②下载文件
同样，我们也可以从HDFS中下载需要的文件
命令：
hdfs dfs [-copyTolocal [-p][-ignoreCrc][-crc] <src> <localdst>]
//将文件从HDFS文件系统复制到本地文件系统，主要参数<src>为HDFS文件系统路径，<localdst>为本次存放文件路径
hdfs dfs [-get [-p][-ignoreCrc][-crc] <src> <localdst>]
//获取HDFS文件系统上指定路径的文件到本地文件系统，主要参数<src>为HDFS文件系统路径，<localdst>为本次存放文件路径(3)查看文件内容
查看HDFS系统中的文件内容：
命令：
hdfs dfs [-cat [-ignoreCrc] <src>]
//查看HDFS文件内容，<src>指定文件路径
hdfs dfs [-tail [-f] <file>]
//查看HDFS最后1024字节，<file>指定文件路径示例：
(4)删除文件或目录
hdfs dfs [-rm [-f][-r][-skipTrash] <src>]
//删除HDFS上的文件，主要参数-r用于递归删除，<src>指定删除的文件路径
hdfs dfs [-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir>]
//如果删除的是一个目录，可以用此命令，主要参数<dir>指定目录路径示例：
2.3 任务实现
(1)把email_log.txt传输到master的/testhadoop目录下
(2)将文件上传到HDFS文件系统的/user/dftest目录下
(3)在web端单击 email_log.txt 检查文件内容
我们可以看到文件分为两个块来存储(文件大小216M)，每个文件块都有3个副本，分别存储在3个不同的数据节点上。
3.运行首个MapReduce任务
要求对HDFS文件目录中的数据文件/user/root/email_log.txt进行计算处理，统计出每个用户的登录次数，即可以等同于求出每个email出现的次数，可以进一步抽象为统计每个单词出现的频次。在Hadoop集群上执行程序包，即提交一个MapReduce任务，通常使用hadoop jar命令完成。
3.1 了解Hadoop官方的示例程序包
在集群服务器本地目录：“$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/ ”中可以发现示例程序包 “hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar”，这个程序包封装了一些常用的测试模块，内容如下：
multifilewc | 统计多个文件中单词的数量 |
pi | 应用quasi-Monte Carlo算法来估算圆周率π的值 |
randomtextwriter | 在每个数据节点随机生成一个10GB的文本文件 |
wordcount | 对输入文件的单词进行频次统计 |
wordmean | 计算输入文件中单词的平均长度 |
wordmedian | 计算输入文件中单词长度的中位数 |
wordstandarddeviation | 计算输入文件中单词长度的标准差 |
在本次测试中，使用wordcount对email_log.txt文件中的数据进行登录次数统计。
3.2 提交MapReduce任务给集群运行
(1) 提交MapReduce任务时，hadoop jar 命令用法：
hadoop jar <jar> [mainClass] args
下面结合实例来对各个参数进行说明：
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar wordcount /user/dftest/email_log.txt /user/dftest/output
//<jar>是jar包的位置，[mainClass是指要使用的已封装好的类]，args可以指定一些读取文件和输出文件的存放目录。(2)运行日志如下：
(3)结果查看：
我们可以看到，在output文件中生成了两个新文件：一个是_SUCCESS，这是一个标识文件，表示这个任务执行完成；另一个是part-r-00000，即任务执行完成后产生的结果文件。
查看part-r-00000内容：
任务基本完成 ^_^ 。
4.管理多个MapReduce任务
Hadoop是一个多任务系统，可以同时为多个用户、多个作业处理多个数据集。对于提交到Hadoop集群的多个任务，如何进行管理呢，比如：如何知道集群完成了哪些任务；执行结果是成功还是失败；怎么检查任务的实际执行情况；如果某个任务执行时间过长，如何中断它？
4.1 查询MapReduce任务
(1)本例中用示例程序包内的PI类来执行估计π的值
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar pi 10 100
//后面两个参数代表Map数量与每个Map的测算次数，参数的值越大，计算出来的结果精度越高(2)执行日志：
(3)查看刚刚提交的MapReduce任务的计算资源使用情况：
①在此页面我们可以实时看到集群资源的使用情况(因为执行完成，所以参数为初始参数)
②资源管理器显示的MapReduce任务列表：
③查看任务的详细信息：
(4)提交多任务：
同时启动集群的两个服务器终端，依次提交两个作业：wordcount和计算pi值
我们可以观察集群上的计算资源使用情况，有一个作业在运行中，占用了大部分的计算资源，另一个作业在等待状态(等待给它分配计算资源，当计算资源满足后，它才会开始执行)。
4.2 中断MapReduce任务
对已提交的MapReduce任务，在某些特殊情况下需要中断它，比如发现程序有异常、某个任务执行时间过长、占用大量计算资源等。
可以通过web界面上面的Application 页面选择界面上的选项“Kill Application”，选择确定即可中断该任务，再次刷新页面可以看到该任务已被终止，等待中的任务执行。
5.小结
本章主要介绍了Hadoop的基础操作知识，结合实际任务及多个实例，使我对Hadoop集群的文件操作系统与计算资源，以及提交MapReduce任务有了初步的了解。
6.小练习
C
A.覆盖原目录 B.自动创建新目录 C. 报错并终止任务 D. 以上都不是
下一章将介绍MapReduce编程入门 ^_^ 。
人生的奔跑不在于瞬间的爆发，而在于途中的坚持。
