在大数据火热的今天，hadoop的应用越来越广泛，它是一种分析和处理大数据的软件平台，在计算机集群中实现对大数据的计算。
Hadoop简介
Hadoop是一个开源分布式加算平台框架，基于apache协议发布，由java语言开发。hadoop两大核心组件：HDFS分布式文件系统，为分布式计算提供了数据存储和mapreduce应用程序被分区成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上运行，一句话就是任务的分解和结果的汇总
Hadoop相关项目
Cassandra可扩展的多数据库，不存在单点故障Chukwa数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据HBase是一个分布式面向列的数据库Hive建立在hadoop基础之上的数据仓库，它提供了一些用于数据整理、特殊查询和分析hadoop文件中数据集工具Mahout可扩展的机器学习和数据挖掘库Pig是一种高级语言和并行计算可执行框架，它是一个对大型数据集分析和评估的平台Spark一个快速和通用计算的Hadoop搜索引擎Tez将多个有依赖的作业转换成一个作业从而大幅提升DAG作业的性能ZooKeeper是一组工具，用来配置和支持分布式调度，一个重要功能就是对所有节点进行配置的同步。
Hadoop分布式安装
环境CentOS 6
IP
192.168.1.11 master
192.168.1.12 slave
192.168.1.13 slave
配置远程登录
保证master可以远程登录到两台slave上
ssh-keygen -t rsa 免密码登录，一路回车
复制~/.ssh/id_rsa.pub的内容到两台slave上
slave: chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
master:ssh 192.168.1.12
master:ssh 192.168.1.13
安装jdk
下载jdk1.7
下载地址 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html
tar -xzf jdk1.7.0_79.tar.gz
mv jdk1.7.0_79 /usr/local/
配置环境变量
vim /etc/profile.d/java.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
source /etc/profile.d/java.sh
source /etc/profile.d/java.sh
java -version 查看是否生效
slave1 和 slave2 重复上面的操作
安装Hadoop
master上
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.1/hadoop-2.7.1.tar.gz
tar zxf hadoop-2.7.1.tar.gz
mv hadoop-2.7.1 /usr/local/hadoop
cd /usr/local/hadoop
mkdir tmp dfs dfs/data dfs/name
把/usr/local/hadoop 目录分别拷贝至两个slave上
rsync -av /usr/local/hadoop slave1:/usr/local/
rsync -av /usr/local/hadoop slave2:/usr/local/
然后对core-site.xml,hdfs-site,mapred-site做相关配置，即完成安装
应用
使用Hadoop的streaming模式能支持其他语言
对web日志进行分析
vim mapper.py
#!/usr/bin/env python
import sys
# 从 stdin 标准输入中依次读取每一行
for line in sys.stdin:
wlist =line.strip().split()
for word in wlist:
try:
print "%s\t1" % (word.encode("utf8"))
except:
pass
reducer
vim reducer.py
#!/usr/bin/env python
import sys
current_word, current_count, word=None,1,None
for line in sys.stdin:
try:
line = line.strip()
word, count = line.split("\t", 1)
count = int(count)
except:
continue
if current_word == word:
current_count += count
else:
if current_word:
print "%s\t%u" % (current_word, current_count)
current_count, current_word = count, word
if current_word == word:
print "%s\t%u" % (current_word, current_count)
运行
hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.jar -mapper /home/hadoop/hadoopwordcount/mapper.py -reducer /home/hadoop/hadoopwordcount/reducer.py -input testinput.txt -output wordcountout
以上是对Hadoop学习中做的一些总结归纳和小例子，水平有限，后续再对hadoop做深入的研究与应用
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