【实战演练】数据存储与分析：将爬取的数据存储到Hadoop HDFS并进行大数据处理

# 2.1 HDFS架构和原理

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统中用于存储大数据的分布式文件系统。它采用主从架构，由一个NameNode和多个DataNode组成。

NameNode是HDFS的元数据服务器，负责管理文件系统中的文件和目录。它维护着文件系统中所有文件的元数据信息，包括文件名称、文件大小、文件块列表以及文件块所在DataNode的信息。

DataNode是HDFS的数据存储服务器，负责存储实际的数据块。每个DataNode存储着文件系统中的一部分数据块，并定期向NameNode汇报自己的存储状态。当客户端需要读取或写入文件时，会先向NameNode请求文件元数据信息，然后直接与存储该文件块的DataNode进行数据交互。

# 2. Hadoop HDFS数据存储实践

### 2.1 HDFS架构和原理

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一种分布式文件系统，专为存储和处理大数据集而设计。它采用主从架构，其中一个NameNode负责管理文件系统元数据，而多个DataNode负责存储实际数据。

#### HDFS架构

HDFS架构包括以下组件：

* **NameNode：**管理文件系统元数据，包括文件和目录的名称、位置和权限。
* **DataNode：**存储实际数据块，并响应来自NameNode和客户端的请求。
* **Client：**与NameNode交互以访问文件系统，并与DataNode交互以读写数据。

#### HDFS原理

HDFS使用以下原理来实现分布式存储和处理：

* **块存储：**文件被分成固定大小的块（通常为128MB），并存储在DataNode上。
* **数据冗余：**每个块被复制到多个DataNode上，以提高数据可靠性。
* **容错：**如果一个DataNode发生故障，NameNode会自动将数据块复制到其他DataNode上。
* **负载均衡：**NameNode负责将数据块均匀分布在DataNode上，以优化性能。

### 2.2 HDFS数据写入和读取

#### 数据写入

客户端向NameNode请求写入文件，NameNode会返回文件块的位置。客户端将数据块写入DataNode，并向NameNode报告写入完成。NameNode更新元数据以反映文件的新位置。

#### 数据读取

客户端向NameNode请求读取文件，NameNode会返回文件块的位置。客户端从DataNode读取数据块，并将其组装成完整的文件。

### 2.3 HDFS数据管理和维护

#### 数据管理

HDFS提供以下数据管理功能：

* **文件和目录管理：**创建、删除、重命名和移动文件和目录。
* **权限控制：**设置文件和目录的访问权限。
* **配额管理：**限制用户或组可以存储的数据量。

#### 数据维护

HDFS提供以下数据维护功能：

* **数据块报告：**DataNode定期向NameNode报告其存储的数据块。
* **块复制：**NameNode监控数据块的副本数，并根据需要复制块以保持冗余。
* **块回收：**当数据块不再需要时，NameNode会将其从DataNode中删除。

#### 代码示例

以下代码示例演示了如何使用HDFS API写入和读取数据：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

public class HdfsReadWrite {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 配置
        Configuration conf = new Configuration();

        // 创建文件系统
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

        // 写入数据
        Path path = new Path("/user/hadoop/test.txt");
        FSDataOutputStream out = fs.create(path);
        out.writeUTF("Hello, HDFS!");
        out.close();

        // 读取数据
        FSDataInputStream in = fs.open(path);
        String data = in.readUTF();
        in.close();

        // 输出数据
        System.out.println(data);
    }
}

#### 逻辑分析

此代码示例演示了如何使用HDFS API写入和读取数据。

* **写入数据：**
* 创建一个Configuration对象。
* 创建一个FileSystem对象。
* 创建一个Path对象，指定要写入的文件路径。
* 创建一个FSDataOutputStream对象，用于写入数据。
* 使用writeUTF()方法写入数据。
* 关闭FSDataOutputStream对象。
* **读取数据：**
* 使用FileSystem对象打开文件。
* 创建一个FSDataInputStream对象，用于读取数据。
* 使用readUTF()方法读取数据。
* 关闭FSDataInputStream对象。

# 3.1 Hadoop MapReduce编程模型

**简介**

Hadoop MapReduce是一种分布式编程模型，用于处理大规模数据集。它将数据处理任务分解为两个阶段：Map和Reduce。Map阶段将数据映射到中间键值对，而Reduce阶段将具有相同键的中间值聚合在一起。

**MapReduce工作流程**

MapReduce工作流程如下：

1. **输入数据分片：**输入数据被分成较小的块，称为分片。
2. **Map任务：**每个分片由一个Map任务处理。Map任务将分片中的数据映射到中间键值对。
3. **Shuffle和排序：**中间键值对被洗牌和排序，以将具有相同键的值分组在一起。
4. **Reduce任务：**每个键组由一个Reduce任务处理。Reduce任务将具有相同键的值聚合在一起，并产生最终输出。

**MapReduce API**

MapReduce API提供了以下类：

* `Mapper`：定义Map任务的逻辑。
* `Reducer`：定义Reduce任务的逻辑。
* `Job`：配置和提交MapReduce作业。

**MapR