來源：CSDN作者：江南白衣 發佈時間:2008-02-06 08:00:00
Hadoop 是Google MapReduce的一個Java實現。MapReduce是一種簡化的分佈式編程模式，讓程式自動分佈到一個由普通機器組成的超大集羣上併發執行。就如同java程式員能不考慮內存泄露相同， MapReduce的run-time系統會解決輸入數據的分佈細節，跨越機器集羣的程式執行調度，處理機器的失效，並且管理機器之間的通訊請求。這樣的模式允許程式員能不必有什麼併發處理或分佈式系統的經驗，就能處理超大的分佈式系統得資源。
一、概論
作爲Hadoop程式員，他要做的事情就是：
1、定義Mapper，處理輸入的Key-Value對，輸出中間結果。
2、定義Reducer，可選，對中間結果進行規約，輸出最終結果。
3、定義InputFormat 和OutputFormat，可選，InputFormat將每行輸入文件的內容轉換爲Java類供Mapper函數使用，不定義時默認爲String。
4、定義main函數，在裏面定義一個Job並運行他。
然後的事情就交給系統了。
1.基本概念：Hadoop的HDFS實現了google的GFS文件系統，NameNode作爲文件系統的負責調度運行在master，DataNode運行在每個機器上。同時Hadoop實現了Google的MapReduce，JobTracker作爲MapReduce的總調度運行在master，TaskTracker則運行在每個機器上執行Task。
2.main()函數，創建JobConf，定義Mapper，Reducer，Input/OutputFormat 和輸入輸出文件目錄，最後把Job提交?JobTracker，等待Job結束。
3.JobTracker，創建一個InputFormat的實例，調用他的getSplits()方法，把輸入目錄的文件拆分成FileSplist作爲Mapper task 的輸入，生成Mapper task加入Queue。
4.TaskTracker 向 JobTracker索求下一個Map/Reduce。
Mapper Task先從InputFormat創建RecordReader，循環讀入FileSplits的內容生成Key和Value，傳給Mapper函數，處理完後中間結果寫成SequenceFile.
Reducer Task 從運行Mapper的TaskTracker的Jetty上使用http協議獲取所需的中間內容（33%），Sort/Merge後（66%），執行Reducer函數，最後按照OutputFormat寫入結果目錄。
TaskTracker 每10秒向JobTracker報告一次運行情況，每完成一個Task10秒後，就會向JobTracker索求下一個Task。
Nutch項目的全部數據處理都構建在Hadoop之上，詳見Scalable Computing with Hadoop。
二、程式員編寫的代碼
我們做一個簡單的分佈式的Grep，簡單對輸入文件進行逐行的正則匹配，如果符合就將該行打印到輸出文件。因爲是簡單的全部輸出，所以我們只要寫Mapper函數，不用寫Reducer函數，也不用定義Input/Output Format。
package demo.hadoop
public class HadoopGrep {
public static class RegMapper extends MapReduceBase implements Mapper {
private Pattern pattern;
public void configure(JobConf job) {
pattern = Pattern.compile(job.get( " mapred.mapper.regex " ));
}
public void map(WritableComparable key, Writable value, OutputCollector output, Reporter reporter)
throws IOException {
String text = ((Text) value).toString();
Matcher matcher = pattern.matcher(text);
if (matcher.find())
}
}
private HadoopGrep () // singleton
public static void main(String[] args) throws Exception {
JobConf grepJob = new JobConf(HadoopGrep. class );
grepJob.setJobName( " grep-search " );
grepJob.set( " mapred.mapper.regex " , args[ 2 ]);
grepJob.setInputPath( new Path(args[ 0 ]));
grepJob.setOutputPath( new Path(args[ 1 ]));
grepJob.setMapperClass(RegMapper. class );
grepJob.setReducerClass(IdentityReducer. class );
JobClient.runJob(grepJob);
}
}
RegMapper類的configure()函數接受由main函數傳入的查找字符串，map() 函數進行正則匹配，key是行數，value是文件行的內容，符合的文件行放入中間結果。
main()函數定義由命令行參數傳入的輸入輸出目錄和匹配字符串，Mapper函數爲RegMapper類，Reduce函數是什麼都不做，直接把中間結果輸出到最終結果的的IdentityReducer類，運行Job。
整個代碼非常簡單，絲毫沒有分佈式編程的所有細節。
三.運行Hadoop程式
Hadoop這方面的文件寫得不全方面，綜合參考GettingStartedWithHadoop 和Nutch Hadoop Tutorial 兩篇後，再碰了非常多釘子才終於完整的跑起來了，記錄如下：
3.1 local運行模式
完全不進行所有分佈式計算，不動用所有namenode,datanode的做法，適合一開始做調試代碼。
解壓hadoop，其中conf目錄是設置目錄，hadoop的設置文件在hadoop-default.xml，如果要修改設置，不是直接修改該文件，而是修改hadoop-site.xml，將該屬性在hadoop-site.xml裏重新賦值。
hadoop-default.xml的默認設置已是local運行，不用所有修改，設置目錄裏唯一必須修改的是hadoop-env.sh 裏JAVA_HOME的位置。
將編譯好的HadoopGrep和RegMapper.class 放入hadoop/build/classes/demo/hadoop/目錄 找一個比較大的log文件放入一個目錄，然後運行
hadoop / bin / hadoop demo.hadoop.HadoopGrep log文件所在目錄 任意的輸出目錄 grep的字符串
查看輸出目錄的結果，查看hadoop/logs/裏的運行日誌。
在重新運行前，先刪掉輸出目錄。
3.2 單機集羣運行模式
目前來搞一下只有單機的集羣.假設以完成3.1中的設置，本機名爲hadoopserver
第1步. 然後修改hadoop-site.xml ，加入如下內容：
< property >
< name > fs.default.name </ name >
< value > hadoopserver:9000 </ value >
</ property >
< property >
< name > mapred.job.tracker </ name >
< value > hadoopserver:9001 </ value >
</ property >
< property >
< name > dfs.replication </ name >
< value > 1 </ value >
</ property >
從此就將運行從local文件系統轉向了hadoop的hdfs系統，mapreduce的jobtracker也從local的進程內操作變成了分佈式的任務系統，9000，9001兩個端口號是隨便選擇的兩個空餘端口號。
另外，如果你的/tmp目錄不夠大，可能還要修改hadoop.tmp.dir屬性。
第2步. 增加ssh不輸入密碼即可登陸。
因爲Hadoop需要不用輸入密碼的ssh來進行調度，在不su的狀態下，在自己的home目錄運行ssh-keygen -t rsa ,然後一路回車生成密鑰，再進入.ssh目錄,cp id_rsa.pub authorized_keys
周詳能man 一下ssh, 此時執行ssh hadoopserver，不必輸入所有密碼就能進入了。
3.格式化namenode，執行
bin/hadoop namenode -format
4.啓動Hadoop
執行hadoop/bin/start-all.sh, 在本機啓動namenode,datanode,jobtracker,tasktracker
5.目前將待查找的log文件放入hdfs,。
執行hadoop/bin/hadoop dfs 能看到他所支持的文件操作指令。
執行hadoop/bin/hadoop dfs put log文件所在目錄 in ，則log文件目錄已放入hdfs的/user/user-name/in 目錄中
6.目前來執行Grep操作
hadoop/bin/hadoop demo.hadoop.HadoopGrep in out
查看hadoop/logs/裏的運行日誌，重新執行前。運行hadoop/bin/hadoop dfs rmr out 刪除out目錄。
7.運行hadoop/bin/stop-all.sh 結束
3.3 集羣運行模式
假設已執行完3.2的設置，假設第2臺機器名是hadoopserver2
1.創建和hadoopserver同樣的執行用戶，將hadoop解壓到相同的目錄。
2.同樣的修改haoop-env.sh中的JAVA_HOME 及修改和3.2同樣的hadoop-site.xml
3. 將hadoopserver中的/home/username/.ssh/authorized_keys 複製到hadoopserver2,確保hadoopserver能無需密碼登陸hadoopserver2
scp /home/username/.ssh/authorized_keys username@hadoopserver2:/home/username/.ssh/authorized_keys
4.修改hadoop-server的hadoop/conf/slaves文件, 增加集羣的節點，將localhost改爲
hadoop-server
hadoop-server2
5.在hadoop-server執行hadoop/bin/start-all.sh
將會在hadoop-server啓動namenode,datanode,jobtracker,tasktracker
在hadoop-server2啓動datanode 和tasktracker
6.目前來執行Grep操作
hadoop/bin/hadoop demo.hadoop.HadoopGrep in out
重新執行前,運行hadoop/bin/hadoop dfs rmr out 刪除out目錄
7.運行hadoop/bin/stop-all.sh 結束。
四、效率
經測試，Hadoop並不是萬用靈丹，非常取決於文件的大小和數量，處理的複雜度及羣集機器的數量，相連的帶寬，當以上四者並不大時，hadoop優勢並不明顯。
比如，不用hadoop用java寫的簡單grep函數處理100M的log文件只要4秒，用了hadoop local的方式運行是14秒，用了hadoop單機集羣的方式是30秒，用雙機集羣10M網口的話更慢，慢到不好意思說出來的地步。