Hadoop集群运维：实战5章-运行监控与WordCount案例

本资源是一份关于大数据运维技术的课件，重点讲解了Hadoop集群的运行管理。第五章涵盖了Hadoop运行状态监控、配置与操作。首先，5.1节介绍了Hadoop运行状态，特别是其核心组件MapReduce的工作原理。MapReduce由Map阶段的键值对处理和Reduce阶段的聚合计算组成，Mapper负责将输入数据拆分和映射，而Reducer则负责接收映射后的数据进行排序和数据汇总。 在操作层面，课件提供了检查JAVA进程的方法，包括使用命令行工具`jps`来验证Hadoop守护进程如NameNode、SecondaryNameNode和JobTracker是否正在运行。此外，通过浏览器访问特定端口（如50070查看NameNode和DataNode状态，50090查看SecondaryNameNode信息）来监控集群节点状态也非常重要。 5.2节介绍了如何配置Hadoop并格式化HDFS，这是集群初始化的重要步骤，确保数据存储的正确性和可用性。紧接着，查看HDFS报告是日常运维中的常规操作，它能提供关于文件系统的详细信息，帮助识别和解决问题。 接着，课程演示了如何在浏览器上使用WordCount案例，这是一个经典的MapReduce示例，用于统计文本文件中单词的频率。这个案例的实际应用广泛，例如统计年度十大热销产品、年度风云人物等热门关键词。 在实际操作中，参与者需要在HDFS文件系统中创建数据输入目录，并确保YARN服务已启动。通过编写Mapper和Reducer类，如使用`IntWritable`、`LongWritable`和`Text`等Hadoop特定类型，以及实现`Mapper`和`Reducer`接口，开发人员可以定制自己的数据处理逻辑。 这份课件提供了Hadoop集群运维的实用技巧，包括故障排查、性能监控和数据处理流程的深入理解，对于从事大数据处理和运维的专业人士具有很高的参考价值。通过掌握这些技能，用户能够有效地管理和优化Hadoop集群环境，提升大数据处理效率。