简介：?本文是讨论 Hadoop 的系列中的第一篇。本文介绍 Hadoop 框架，包括 Hadoop 文件系统 (HDFS) 等基本元素和常用的节点类型。学习如何安装和配置单节点 Hadoop 集群，然后研究 MapReduce 应用程序。最后，学习使用核心 Web 界面监视和管理 Hadoop 的方法。
尽管 Hadoop 是一些大型搜索引擎数据缩减功能的核心部分，但是它实际上是一个分布式数据处理框架。搜索引擎需要收集数据，而且是数量极大的数据。作为分布式框架，Hadoop 让许多应用程序能够受益于并行数据处理。
本文并不打算介绍 Hadoop 及其架构，而是演示一个简单的 Hadoop的安装和配置。
初始设置
对于本文中的示例，我们使用 Cloudera Hadoop 发行版。Cloudera 提供对各种 Linux? 发行版的支持，所以很适合初学者。
本文假设您的系统上已经安装了 Java?（至少是 1.6 版）和 cURL。如果还没有，需要先安装它们（更多信息见 参考资料）。
因为我运行 Ubuntu（Intrepid 版），所以使用 apt 实用程序获取 Hadoop 发行版。这个过程非常简单，我可以获取二进制包，而不需要下载并构建源代码。首先，告诉 apt Cloudera 站点的信息。然后，在 /etc/apt/sources.list.d/cloudera.list 中创建一个新文件并添加以下文本：
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deb http://archive.cloudera.com/debian intrepid-cdh3 contrib
deb-src http://archive.cloudera.com/debian intrepid-cdh3 contrib |
如果您运行 Jaunty 或其他版本，只需把 intrepid 替换为您的版本名（当前支持 Hardy、Intrepid、Jaunty、Karmic 和 Lenny）。
接下来，从 Cloudera 获取 apt-key 以检查下载的包：
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$ curl -s http://archive.cloudera.com/debian/archive.key | \
sudo apt-key add - sudo apt-get update |
然后，安装采用伪分布式配置的 Hadoop（所有 Hadoop 守护进程在同一个主机上运行）：
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$ sudo apt-get install hadoop-0.20-conf-pseudo
$ |
注意，这个配置大约 23MB（不包括 apt 可能下载的其他包）。这个配置非常适合体验 Hadoop 以及了解它的元素和界面。
最后，我设置了不需要密码的 SSH。如果打算使用 ssh localhost 并请求密码，就需要执行以下步骤。我假设这是专用的 Hadoop 机器，因为这个步骤对安全性有影响（见清单 1）。
清单 1. 设置不需要密码的 SSH
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$ sudo su -
# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys |
最后，需要确保主机上有供 datanode使用的足够存储空间（缓存）。存储空间不足会导致系统表现异常（比如出现无法把数据复制到节点的错误）。
启动 Hadoop
现在可以启动 Hadoop 了，这实际上要启动每个 Hadoop 守护进程。但是，首先使用 hadoop 命令对 Hadoop File System (HDFS) 进行格式化。hadoop 命令有许多用途，稍后讨论其中一部分。
首先，请求 namenode 对 DFS 文件系统进行格式化。在安装过程中完成了这个步骤，但是了解是否需要生成干净的文件系统是有用的。
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# hadoop-0.20 namenode -format |
在确认请求之后，文件系统进行格式化并返回一些信息。接下来，启动 Hadoop 守护进程。Hadoop 在这个伪分布式配置中启动 5 个守护进程：namenode、secondarynamenode、datanode、jobtracker 和 tasktracker。在启动每个守护进程时，会看到一些相关信息（指出存储日志的位置）。每个守护进程都在后台运行。图 1 说明完成启动之后伪分布式配置的架构。
图 1. 伪分布式 Hadoop 配置
Hadoop 提供一些简化启动的辅助工具。这些工具分为启动（比如 start-dfs）和停止（比如 stop-dfs）两类。下面的简单脚本说明如何启动 Hadoop 节点：
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# /usr/lib/hadoop-0.20/bin/start-dfs.sh
# /usr/lib/hadoop-0.20/bin/start-mapred.sh
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要想检查守护进程是否正在运行，可以使用 jps 命令（这是用于 JVM 进程的 ps 实用程序）。这个命令列出 5 个守护进程及其进程标识符。
既然 Hadoop 守护进程已经在运行了，现在看看每个守护进程在 Hadoop 框架中的作用。namenode 是 Hadoop 中的主服务器，它管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。还有一个 secondary namenode，它不是 namenode 的冗余守护进程，而是提供周期检查点和清理任务。在每个 Hadoop 集群中可以找到一个 namenode 和一个 secondary namenode。
datanode 管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。每个存储数据的节点运行一个 datanode 守护进程。
最后，每个集群有一个 jobtracker，它负责调度 datanode 上的工作。每个 datanode 有一个 tasktracker， 它们执行实际工作。jobtracker 和 tasktracker 采用主-从形式，jobtracker 跨 datanode 分发工作，而 tasktracker 执行任务。jobtracker 还检查请求的工作，如果一个 datanode 由于某种原因失败，jobtracker 会重新调度以前的任务。
在这个简单的配置中，所有节点都驻留在同一个主机上（见图 1）。但是，通过前面的讨论很容易看出 Hadoop 如何提供并行处理。尽管架构很简单，但是 Hadoop 能够方便地实现数据分发、负载平衡以及以容错的方式并行处理大量数据。
检查 HDFS
可以通过几个检查确认 Hadoop（至少是 namenode）已经启动并正常运行。确认所有进程都在运行之后，可以使用 hadoop 命令检查本地名称空间（见清单 2）。
清单 2. 检查对 HDFS 的访问
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# hadoop-0.20 fs -ls /
Found 2 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2010-04-29 16:38 /user
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2010-04-29 16:28 /var
# |
可以看出 namenode 已经启动，能够为本地名称空间提供服务。注意，使用 hadoop-0.20 命令检查文件系统。这个实用程序用于与 Hadoop 集群交互，包括检查文件系统、在集群中运行作业等等。请注意命令的结构：指定 hadoop-0.20 实用程序之后，定义一个命令（在这里是通用文件系统 shell）以及一个或多个选项（在这里使用 ls 请求文件列表）。因为 hadoop-0.20 是 Hadoop 集群的主要接口之一，您会看到本文中多次使用这个实用程序。清单 3 提供另外几个文件系统操作示例（创建子目录 test，列出它的内容，然后删除它），可以通过它们进一步了解这个接口。
清单 3. Hadoop 中的文件系统操作
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# hadoop-0.20 fs -mkdir test
# hadoop-0.20 fs -ls test
# hadoop-0.20 fs -rmr test
Deleted hdfs://localhost/user/root/test
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测试 Hadoop
既然已经安装了 Hadoop 并测试了文件系统的基本接口，现在就该在真实的应用程序中测试 Hadoop 了。在这个示例中，我们使用 MapReduce 处理一个小数据集。map（映射） 和 reduce（缩减） 源自函数式编程中的函数名，但是这个应用程序的核心功能是数据缩减。映射 是指把大量输入处理成更小的子问题集（然后把这些子问题分发给并行的工作系统）。缩减 是指把子问题的答案组合成单一输出集。注意，这里没有定义处理 的含义，因为框架允许您自己定义什么是处理。典型的 MapReduce 示例是计算单词在文档集中出现的频率。
根据前面的讨论，我们需要一个输入集并产生一个输出集。第一步是在文件系统中创建一个 input 子目录，工作将放在这个目录中。使用以下命令：
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# hadoop-0.20 fs -mkdir input |
接下来，在 input 目录中放一些工作。在这里，使用 put 命令把文件从本地文件系统转移到 HDFS 中（见清单 4）。注意，下面的命令格式把源文件转移到 HDFS 子目录 (input) 中。完成之后，在 HDFS 中就有两个文本文件等待处理。
清单 4. 把文件转移到 HDFS 中
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# hadoop-0.20 fs -put /usr/src/linux-source-2.6.27/Doc*/memory-barriers.txt input
# hadoop-0.20 fs -put /usr/src/linux-source-2.6.27/Doc*/rt-mutex-design.txt input
# |
接下来，使用 ls 命令检查文件是否存在（见清单 5）。
清单 5. 检查 HDFS 中的文件
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# hadoop-0.20 fs -ls input
Found 2 items
-rw-r--r-- 1 root supergroup 78031 2010-04-29 17:35 /user/root/input/memory-barriers.txt
-rw-r--r-- 1 root supergroup 33567 2010-04-29 17:36 /user/root/input/rt-mutex-design.txt
# |
确认工作已经放在 HDFS 中之后，就可以执行 MapReduce 函数了。这个函数只需要一个命令，但是需要很长的请求，见清单 6。这个命令请求执行一个 JAR。它实际上实现许多功能，但是这个示例只使用 wordcount。jobtracker 守护进程请求 datanode 执行 MapReduce 作业，这会产生相当多的输出（这里的输出比较少是因为只处理两个文件）。它显示 map 和 reduce 函数的进度，然后提供与文件系统的 I/O 和记录处理相关的统计数据。
清单 6. 执行计算单词频率的 MapReduce 作业
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# hadoop-0.20 jar /usr/lib/hadoop-0.20/hadoop-0.20.2+228-examples.jar \
wordcount input output
10/04/29 17:36:49 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2
10/04/29 17:36:49 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201004291628_0009
10/04/29 17:36:50 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
10/04/29 17:37:00 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
10/04/29 17:37:06 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201004291628_0009
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Counters: 17
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Job Counters
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Launched reduce tasks=1
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=2
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Data-local map tasks=2
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=47556
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=111598
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=95182
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=30949
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=2974
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Combine output records=3381
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Map input records=2937
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=47562
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=2974
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=6762
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=168718
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Combine input records=17457
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Map output records=17457
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=3381 |
处理结束之后，检查结果。这个作业的作用是计算单词在输入文件中出现的次数。输出是一个包含元组的文件，元组表示单词和它在输入中出现的次数。找到输出文件之后，可以通过 hadoop-0.20 实用程序使用 cat 命令查看数据（见清单 7）。
清单 7. 检查 MapReduce wordcount 操作的输出
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# hadoop-0.20 fs -ls /user/root/output
Found 2 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2010-04-29 17:36 /user/root/output/_logs
-rw-r--r-- 1 root supergroup 30949 2010-04-29 17:37 /user/root/output/part-r-00000
#
# hadoop-0.20 fs -cat output/part-r-00000 | head -13
!= 1
"Atomic 2
"Cache 2
"Control 1
"Examples 1
"Has 7
"Inter-CPU 1
"LOAD 1
"LOCK" 1
"Locking 1
"Locks 1
"MMIO 1
"Pending 5
# |
还可以使用 hadoop-0.20 实用程序从 HDFS 中提取文件（见清单 8）。只需使用 get 实用程序（它与前面在 HDFS 中写文件所用的 put 相似）。对于 get 操作，指定 HDFS 中要提取的文件（来自 output 子目录）和在本地文件系统中要写的文件 (output.txt)。
清单 8. 从 HDFS 提取输出
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# hadoop-0.20 fs -get output/part-r-00000 output.txt
# cat output.txt | head -5
!= 1
"Atomic 2
"Cache 2
"Control 1
"Examples 1
# |
我们再来看一个示例，它使用相同的 JAR，但是目的不同（在这里要试验并行的 grep）。对于这个测试，仍然使用现有的输入文件，但是要删除 output 子目录以便在测试时重新创建它：
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# hadoop-0.20 fs -rmr output
Deleted hdfs://localhost/user/root/output |
接下来，请求用于执行 grep 的 MapReduce 作业。在这种情况下，并行执行 grep（映射），然后组合 grep 的结果（缩减）。清单 9 给出这个使用模型的输出（为了简短，这里删除了一些输出）。注意，这里的命令请求是一个 grep，它从 input 子目录获取输入，把结果放在 output 子目录中。最后一个参数是要搜索的字符串（在这里是 'kernel'）。
清单 9. 执行单词搜索计数的 MapReduce 作业 (grep)
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# hadoop-0.20 jar /usr/lib/hadoop/hadoop-0.20.2+228-examples.jar \
grep input output 'kernel'
10/04/30 09:22:29 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 2
10/04/30 09:22:30 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201004291628_0010
10/04/30 09:22:31 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
10/04/30 09:22:42 INFO mapred.JobClient: map 66% reduce 0%
10/04/30 09:22:45 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
10/04/30 09:22:54 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201004291628_0010
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Counters: 18
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Job Counters
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Launched reduce tasks=1
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=3
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Data-local map tasks=3
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=57
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=113144
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=222
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=109
...
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=15
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient: Map input bytes=23
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient: Combine input records=0
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient: Map output records=1
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=1
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作业完成之后，检查 output 目录，找到结果文件，然后通过执行文件系统 cat 操作查看其内容（见清单 10）。
清单 10. 检查 MapReduce 作业的输出
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# hadoop-0.20 fs -ls output
Found 2 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2010-04-30 09:22 /user/root/output/_logs
-rw-r--r-- 1 root supergroup 10 2010-04-30 09:23 /user/root/output/part-00000
# hadoop-0.20 fs -cat output/part-00000
17 kernel
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基于 Web 的界面
您已经知道如何检查 HDFS 了，但是如果要寻找 Hadoop 的操作的相关信息，会发现 Web 界面很有用。位于 Hadoop 集群最上层的是 namenode，它管理 HDFS。可以通过 http://localhost:50070 查看文件系统的高层信息（比如可用空间、已用空间和可用的 datanode）以及正在运行的作业。可以通过 http://localhost:50030 深入检查 jobtracker（作业状态）。注意，在这两种情况下都引用 localhost，因为所有守护进程都在同一个主机上运行。
更进一步
本文讨论了一个简单的（伪分布式）Hadoop 集群的安装和初始配置。在这里，我选用 Cloudera 的 Hadoop 发行版是因为它简化了 Hadoop 的安装和初始配置。可以在 apache.org 找到许多 Hadoop 发行版（包括源代码）。
但是，如果缺少硬件资源，无法扩展 Hadoop 集群以满足自己的需要，那么应该怎么办？由于 Hadoop 非常流行，可以很方便地在云计算基础设施中使用预构建的 Hadoop VM 和租用的服务器运行它。Amazon 在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 中提供 Amazon Machine Image (AMI) 和计算资源。另外，Microsoft 最近宣布将在它的 Windows? Azure Services Platform 中支持 Hadoop。
通过本文很容易看出 Hadoop 显著简化了处理大型数据集的分布式计算。本系列中的下一篇文章通过更多示例讨论如何在多节点集群中配置 Hadoop。
系列文章：用 Hadoop 进行分布式数据处理第 1 部分: 入门
用 Hadoop 进行分布式数据处理第 2 部分: 进阶
用 Hadoop 进行分布式数据处理第 3 部分: 应用程序开发
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