目录
1.VMware 的配置
2.JDK的部署
3.防火墙，SElinux，时间同步设置
4.云平台
5.阿里云
6.UCloud
7.Hadoop理论
7.1 Hadoop理论
7.2 VMware Hadoop实践
7.3集群部署常见问题解决
7.4 云服务器上 Hadoop实践
7.5 HDFS 的 shell
7.6HDFSShell解决权限不足
7.7 JetBrains使用插件
8 HDFS的存储原理
9.MapReduce
10. YARN
10.1 YARN 理论
10.2 YARN 实践
Hive理论
1.Hive理论编辑
2.Hive部署
3.Hive初体验
4.Hive 客户端
5.Hive 原理
BV1WY4y197g7
1.VMware 的配置
免密登录：
ssh-keygen -t rsa -b 4096ssh-copy-id node1ssh node2
2.JDK的部署
ln -s /export/server/jdk1.8.0_361 jdk3.防火墙，SElinux，时间同步设置
(为访到)关闭防火墙:
systemctl stop firewalld.service禁止防火墙开机启动
systemctl disable firewalld.service 
4.云平台
什么是云平台
云平台也称云计算平台。云计算，顾名思义，就是将计算在云上运行。
那么在这里面的3个概念
- 云:通俗的理解就是远程计算机,并且是一组 一堆,这些远程计算机协同工作构建出一个平台，对用户提供服务
- 计算:这是一个概念很大的名词，小了说可以认为是对业务数据进行计算分析的算力，不过通俗意义上，计算是指构建业务系统的各种需求
- 平台:将云(远程硬件资源)和计算(远程软件资源)组合在一起，就形成了一个平台，对用户提供各种各样的服务。
我们可以这样理解，云平台是:一个云上的平台，聚合了一些软硬件资源，为用户提供各种各样的远程服务
5.阿里云
6.UCloud
7.Hadoop理论
7.1 Hadoop理论
7.2 VMware Hadoop实践
https://hadoop.apache.org/
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node1:8020</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
</configuration>
<configuration>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>
<value>700</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/data/nn</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.hosts</name>
<value>node1,node2,node3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>268435456</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/data/dn</value>
</property>
</configuration>
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
chown -R hadoop:hadoop /datachown -R hadoop:hadoop /export
看见了 就成功了：
7.3集群部署常见问题解决
7.4 云服务器上 Hadoop实践
一个唯一的不同点:就是访问它的Web Ul 我们要走公网IP
7.5 HDFS 的 shell
hadoop-daemon.sh start datanode
7.6HDFSShell解决权限不足
7.7 JetBrains使用插件
了解在JetBrains产品中安装使用BigDataTools插件
8 HDFS的存储原理
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property> 
9.MapReduce
10. YARN
10.1 YARN 理论
10.2 YARN 实践
1.
vm mapred-env.sh 
#设置JDK路径
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
# 设置JobHistoryServer进程内存为1G
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
#设置日志级别为INFO
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA2.
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description>MapReduce的运行框架设置为YARN</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
<description>历史服务器通讯端口为node1:10020</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
<description>历史服务器web端口为node1:19888</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>/data/mr-history/tmp</value>
<description>历史信息HDFS的记录临时路径</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/data/mr-history/done</value>
<description>历史信息HDFS的记录路径</description>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<description>MapReduce HOME 设置为 HADOOP_HOME</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<description>MapReduce HOME 设置为 HADOOP_HOME</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<description>MapReduce HOME 设置为 HADOOP_HOME</description>
</property>
1.
# 设置JDK路径的环境变显
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
# 设置HADOOP HOME的环境变品
export HAD00P_HOME=/export/server/hadoop
#设置配置文件路径的环境变品
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
#设置目志文件路备的环境变量
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs2.
<property>
<name>yarn.resourcemanger.hostname</name>
<value>node1</value>
<description>ResourceManager设置在node1节点</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/data/nm-local</value>
<description>Nodemanager证中间数据本地存储路径</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/data/nm-log</value>
<description>Nodemanager数据日志本地存储路径</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<description>为MapReduce程序开启Shuffle服务</description>
</property>
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
<description>历史服务器URL</description>
</property>
<property>
<name>yarn.web-proxy.address</name>
<value>node1:8089</value>
<description>代理服务器主机和端口</description>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<description>开启日志聚合</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/tmp/logs</value>
<description>程序日志HDFS的存储日志</description>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
<description>选择公平调度器</description>
</property> 3.
scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml node3:/export/server/hadoop/etc/hadoop
mapred --daemon start historyserver
mapred --daemon start historyserver
提交MapReduce任务到YARN执行:
Hive理论
1.Hive理论
2.Hive部署
VMware:
# 更新密钥
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
# 安装Mysql yum库
rpm -Uvh http://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.rpm
# yum安装Mysql
yum -y install mysql-community-server
# 启动Mysql设置开机启动
systemctl start mysqld
systemctl enable mysqld
# 检查Mysql服务状态
systemctl status mysqld
# 第一次启动mysql，会在日志文件中生成root用户的一个随机密码，使用下面命令查看该密码
grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log
# 修改root用户密码
mysql -u root -p -h localhost
Enter password:
mysql> ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'Root!@#$';
# 如果你想设置简单密码，需要降低Mysql的密码安全级别
set global validate_password_policy=LOW; # 密码安全级别低
set global validate_password_length=4; # 密码长度最低4位即可
# 然后就可以用简单密码了（课程中使用简单密码，为了方便，生产中不要这样）
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'root';
/usr/bin/mysqladmin -u root password 'root'
grant all privileges on *.* to root@"%" identified by 'root' with grant option;
flush privileges;
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
<value>*</value>
</property>
- 切换到hadoop用户
su - hadoop
- 下载Hive安装包：
http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
- 解压到node1服务器的：/export/server/内
tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz -C /export/server/
- 设置软连接
ln -s /export/server/apache-hive-3.1.3-bin /export/server/hive
- 下载MySQL驱动包：
https://repo1.maven.org/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.34/mysql-connector-java-5.1.34.jar
- 将下载好的驱动jar包，放入：Hive安装文件夹的lib目录内
mv mysql-connector-java-5.1.34.jar /export/server/hive/lib/
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/export/server/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/server/hive/lib
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://node1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>node1</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node1:9083</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
支持，Hive的配置已经完成，现在在启动Hive前，需要先初始化Hive所需的元数据库。
- 在MySQL中新建数据库：hive
CREATE DATABASE hive CHARSET UTF8;
- 执行元数据库初始化命令：
cd /export/server/hive
bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbos
- # 初始化成功后，会在MySQL的hive库中新建74张元数据管理的表。
- 确保Hive文件夹所属为hadoop用户
chown -R hadoop:hadoop apache-hive-3.1.3-bin hive- 创建一个hive的日志文件夹：
mkdir /export/server/hive/logs
- 启动元数据管理服务（必须启动，否则无法工作）
前台启动：bin/hive --service metastore
后台启动：nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &
- 启动客户端，二选一（当前先选择Hive Shell方式）
Hive Shell方式（可以直接写SQL）： bin/hive
Hive ThriftServer方式（不可直接写SQL，需要外部客户端链接使用）： bin/hive --service hiveserver2
阿里云部署：
3.Hive初体验
4.Hive 客户端
#先启动metastore服务 然后启动hiveserver2服务
nohup bin/hive --service metastore >> logs/metastore.log 2>&1 &
nohup bin/hive --service hiveserver2 >> logs/hiveserver2.log 2>&1 &
netstat -anp | grep 10000
5.Hive 原理
内部标，外部表：
row format delimited fields terminated by '\t'：表示以\t分隔
数据加载：
分区表：
分桶表：
set hive.enforce.bucketing=true;create table course (c_id string,c_name string,t_id string) clustered by(c_id) into 3 buckets row format delimited fields terminated by '\t'; 
修改表：
Array复杂类型：
create table myhive.test_array(name string, work_locations array<string>)
row format delimited fields terminated by '\t'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ',';
Map复杂类型：
create table myhive.test_map(
id int, name string, members map<string,string>, age int
)
row format delimited
fields terminated by ','
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '#'
MAP KEYS TERMINATED BY ':';
Struct复杂类型:
create table myhive.test_struct(
id string, info struct<name:string, age:int>
)
row format delimited
fields terminated by '#'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ':';
数据查询:
掌握SELECT、聚合、GROUP BY、JOIN、ORDER BY等基础SQL查询:
准备数据：订单表
CREATE DATABASE itheima;
USE itheima;
CREATE TABLE itheima.orders (
orderId bigint COMMENT '订单id',
orderNo string COMMENT '订单编号',
shopId bigint COMMENT '门店id',
userId bigint COMMENT '用户id',
orderStatus tinyint COMMENT '订单状态 -3:用户拒收 -2:未付款的订单 -1：用户取消 0:待发货 1:配送中 2:用户确认收货',
goodsMoney double COMMENT '商品金额',
deliverMoney double COMMENT '运费',
totalMoney double COMMENT '订单金额（包括运费）',
realTotalMoney double COMMENT '实际订单金额（折扣后金额）',
payType tinyint COMMENT '支付方式,0:未知;1:支付宝，2：微信;3、现金；4、其他',
isPay tinyint COMMENT '是否支付 0:未支付 1:已支付',
userName string COMMENT '收件人姓名',
userAddress string COMMENT '收件人地址',
userPhone string COMMENT '收件人电话',
createTime timestamp COMMENT '下单时间',
payTime timestamp COMMENT '支付时间',
totalPayFee int COMMENT '总支付金额'
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/itheima_orders.txt' INTO TABLE itheima.orders;
准备数据：用户表
CREATE TABLE itheima.users (
userId int,
loginName string,
loginSecret int,
loginPwd string,
userSex tinyint,
userName string,
trueName string,
brithday date,
userPhoto string,
userQQ string,
userPhone string,
userScore int,
userTotalScore int,
userFrom tinyint,
userMoney double,
lockMoney double,
createTime timestamp,
payPwd string,
rechargeMoney double
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/itheima_users.txt' INTO TABLE itheima.users;
rlike关键字进行正则匹配:
UNION关键字进行查询结果的联合:
表数据进行采样操作:
虚拟列的使用方式:
函数:
使用show functions查看当下可用的所有函数；
通过describe function extended funcname来查看函数的使用方式。
----Mathematical Functions 数学函数-------
------ --取整函数: round 返回double类型的整数值部分 （遵循四舍五入）
select round(3.1415926);
--指定精度取整函数: round(double a, int d) 返回指定精度d的double类型
select round(3.1415926,4);
--取随机数函数: rand 每次执行都不一样 返回一个0到1范围内的随机数
select rand();
--指定种子取随机数函数: rand(int seed) 得到一个稳定的随机数序列
select rand(3);
--求数字的绝对值
select abs(-3);
--得到pi值（小数点后15位精度）
select pi();
案例：
--如果数据库已存在就删除
drop database if exists db_msg cascade ;
--创建数据库
create database db_msg ;
--切换数据库
use db_msg ;
--列举数据库
show databases ;
--如果表已存在就删除
drop table if exists db_msg.tb_msg_source ;
--建表
create table db_msg.tb_msg_source(
msg_time string comment "消息发送时间",
sender_name string comment "发送人昵称",
sender_account string comment "发送人账号",
sender_sex string comment "发送人性别",
sender_ip string comment "发送人ip地址",
sender_os string comment "发送人操作系统",
sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
sender_network string comment "发送人网络类型",
sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
receiver_name string comment "接收人昵称",
receiver_ip string comment "接收人IP",
receiver_account string comment "接收人账号",
receiver_os string comment "接收人操作系统",
receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
receiver_network string comment "接收人网络类型",
receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
receiver_sex string comment "接收人性别",
msg_type string comment "消息类型",
distance string comment "双方距离",
message string comment "消息内容"
);
load data local inpath '/home/hadoop/chat_data-30W.csv' overwrite into table tb_msg_source;
select
msg_time, sender_name, sender_ip, sender_phonetype, receiver_name, receiver_network
from tb_msg_source limit 10;
完成数据源的清洗工作：
select msg_time, sender_name, sender_gps from db_msg.tb_msg_source where length(sender_gps) = 0 limit 10;
select msg_time from db_msg.tb_msg_source limit 10;
select sender_gpsfrom db_msg.tb_msg_sourcelimit 10;
create table db_msg.tb_msg_etl(
msg_time string comment "消息发送时间",
sender_name string comment "发送人昵称",
sender_account string comment "发送人账号",
sender_sex string comment "发送人性别",
sender_ip string comment "发送人ip地址",
sender_os string comment "发送人操作系统",
sender_phonetype string comment "发送人手机型号",
sender_network string comment "发送人网络类型",
sender_gps string comment "发送人的GPS定位",
receiver_name string comment "接收人昵称",
receiver_ip string comment "接收人IP",
receiver_account string comment "接收人账号",
receiver_os string comment "接收人操作系统",
receiver_phonetype string comment "接收人手机型号",
receiver_network string comment "接收人网络类型",
receiver_gps string comment "接收人的GPS定位",
receiver_sex string comment "接收人性别",
msg_type string comment "消息类型",
distance string comment "双方距离",
message string comment "消息内容",
msg_day string comment "消息日",
msg_hour string comment "消息小时",
sender_lng double comment "经度",
sender_lat double comment "纬度"
);
INSERT OVERWRITE TABLE db_msg.tb_msg_etl
SELECT
*,
day(msg_time) as msg_day,
HOUR(msg_time) as msg_hour,
split(sender_gps, ',')[0] AS sender_lng,
split(sender_gps, ',')[1] AS sender_lat
FROM tb_msg_source WHERE LENGTH(sender_gps) > 0;
select msg_time, msy_day, msg_hour, sender_gps, sender_lng, sender_latfrom db_msg.tb_msg_etllimit 10;
基于Hive完成需求的各个指标计算：
