【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

发布时间: 2024-06-25 02:07:23 阅读量: 39 订阅数: 49
![python爬虫开发合集](https://img-blog.csdn.net/20180630125141762?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2tpc3Nhemh1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70) # 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: ```java 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
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知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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