Hadoop in Action简单笔记（一）
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第一部分 Hadoop 分布式的编程框架

第一章 Hadoop 简介
1、philosophy： move-code-to-data，适合数据密集性应用。
2、SQL database VS Hadoop:
1) SCALE-OUT INSTEAD VS SCALE-UP
2) Key/value对 VS 关系表：无结构、半结构数据 VS 结构化的数据
3）函数式编程（MapReduce) VS 声明式编程（SQL）：hive can map the sql to the job
4)离线批处理 VS 在线事务处理
3、理解MapReduce
1）2个阶段：
map：转换+过滤数据： <k1, v1> -> list(<k2, v2>)
reduce：<k2, list(v2)> -> list(<k3, v3>)
map和reduce之间按照key进行group，hadoop负责处理、只需要写map和reduce程序
2）word count 例子


第二章 Starting Hadoop
1、Blocks of Hadoop:
NameNode: Master, bookkeeper of the HDFS，keeps track of how your fi les are broken down into file blocks, which nodes store those blocks, and the overall health of the distributed filesystem
内存、I/O密集型。单点，但SNN可以作为master的备用

DataNode: Slave of the HDFS, 存储数据的节点、冗余备份、向NameNode报告本地数据的变化。

Secondary NameNode（SNN）：作为master的备用节点、获得NameNode的HDFS元数据的快照、集群的配置

JobTracker：分配提供的job成为多个task，监控各个task，检测各个task的心跳，重启动失败的任务。计算中的master

TaskTracker：负责执行JobTracker分配的单个任务，像JobTracker发送心跳信息。每个DN节点一个TaskTracker，但它可以创建多个jvm实例，并行的处理多个map和reduce的任务。
计算中的slave

2、安装Hadoop
三种模式： Local (standalone) mode、Pseudo-distributed mode、Fully distributed mode

3、Web-based cluster UI查看节点和job的信息


第三章 Hadoop各个组件
这章主要从程序员的角度介绍了Hadoop的计算框架。
3.1 在HDFS文件系统下工作
HDFS是为分布式计算框架设计的大规模的分布式数据处理而设计的。
Hadoop shell提供了很多类似Unix的命令行工具，是HDFS系统的主要接口。
Hadoop也提供了HDFS的编程接口。

3.1.1基本的文件命令
基本形式： hadoop fs -cmd <args>
hadoop fs -ls
hadoop fs -lsr #相当于linux 的ls -r
hadoop fs -put example.txt . #将example.txt从本地文件系统copy到HDFS上。
hadoop fs -get example.txt . #从HDFS将example get到本地
hadoop fs -cat example.txt #相当于linux的cat
hadoop fs -tail example.txt #linux tail
可以结合Unix管道：
hadoop fs -cat example.txt | head -n 10
hadoop fs -rm example.txt #linux rm
查看帮助，比如ls的帮助：
hadoop fs -help ls

可以使用URI来制定精确的文件和目录位置：
hadoop fs -cat hdfs://localhost:9000/user/chunk/example.txt
如果处理本地文件系统，那么可以通过配置fs.default.name来配置默认的file://scheme部分。

3.2.1 Hadoop数据类型
MapReduce的key,value不能是普通的class，它需要key/value实现序列化的方法，
key还需要具有可比较性。所以MapReduce对基本类型进行了封装。
一般key/value会实现WritableComparable<T>接口，value会Writable接口。
Hadoop预定义了一些对基本类型封装的类型：BooleanWritable,ByteWritable,
DoubleWritable,FloatWritable,IntWritable,LongWritable,Text,NullWritable。
你可以自己定义类型，实现Writable或者WritableComparable接口。

3.2.2 Mapper
作为一个Mapper，一般实现了Mapper接口并且继承了MapReduceBase类。MapReduceBase从名字可以看出，作为Mapper和Reducer的基类。
有两个方法作为构造和析构：
void configure(JobConf job) 在数据处理之前调用，加载配置项
void close() 在map任务结束调用，进行资源回收，比如数据库连接、打开文件关闭。

Mapper接口负责数据处理阶段，他有一个map方法,来处理key/value对：
public interface RecordReader<K,V>{  boolean next(K key, V value) throws IOException;  K createKey();  V createValue();  long getPos() throws IOException;  void close() throws IOException;  float getProgress() throws IOException;}

Hadoop有一些实现好的RecordReader，比如LineRecordReader<LongWritable,Text>
它在TextInputFormat被使用，KeyValueLineRecordReader在KeyValueTextInputFormat被使用。

3.3.2 输出格式。
和InputFormat对应，输出有OutputFormat类，输出没有splits，每个reducer写入自己的文件。
Hadoop提供了一些预定义的输出格式实现，可以通过JobConf的setOutputFormat来指定。
TextOutputFormat<K,V> 将每个记录写成一行，key和value用\t分割，可以在mapred.textoutputformat.separator中指定分隔符。
SequenceFileOutputFormat<K,V> 将key/value写入hadoop的sequence 文件格式。和
SequenceFileInputFormat对应。

NullOutputFormat<K,V> 不输出。