【正文】 row139。NONE39。格式 : put 表名 ,行名 ,列名([列族 :列名 ]),值，例如：加入一行數(shù)據(jù) ,行名稱為“ row1” ,列族“ cf”的列名為” (空字符串 )” ,值位 value1。 hive truncate table table_name partition (dt=39。 make check amp。 圖 操作系統(tǒng)安裝歡迎界面 4) 選擇安裝時的語言，這里我們選擇英語，選擇 OK，下一步，如圖 所示。 Chukwa 廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計 6 Chukwa是基于 Hadoop的大集群監(jiān)控系統(tǒng)，是開源的數(shù)據(jù)搜集系統(tǒng)。 Hbase HBase 是一個分布 式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，該技術(shù)來源于 Fay Chang 所撰寫的 Google 論文“ Bigtable：一個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)”。 4. 高容錯性，自動保存數(shù)據(jù)多個副本，并能夠自動將失敗任務(wù)重新分配。 關(guān)鍵字 Hadoop， MapReduce， Hive 廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計 1 Abstract With the advent of cloud, big data also attract more and more attention, the enterprise of the generation and accumulation in the daily operation of the user work behavior data. The data is so large, the measuring unit is usually achieved the PB, EB, and even the ZB. The Hadoop distributed file system as an open source, and parallel puting programming model has been widely deployed and application. This article introduces Hadoop pletely distributed cluster process of concrete structures, and the design and implementation of data analysis platform based on the Hive. key words Hadoop， MapReduce， Hive 廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計 2 目錄 第一章 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計需求分析 ...................................................... 3 第二章 HADOOP 簡介 ............................................................................................... 4 第三章 HADOOP 單一部署 ....................................................................................... 7 HADOOP 集群部署拓撲圖 ................................................................................. 7 安裝操作系統(tǒng) CENTOS ...................................................................................... 8 HADOOP 基礎(chǔ) 配置 ........................................................................................... 14 SSH 免密碼登錄 ............................................................................................ 17 安裝 JDK ......................................................................................................... 18 安裝 HADOOP................................................................................................... 19 安裝 32 位 Hadoop...................................................................................... 19 安裝 64 位 Hadoop...................................................................................... 28 HADOOP 優(yōu)化 ................................................................................................... 32 HIVE安裝與配置 ............................................................................................ 33 Hive 安裝 ..................................................................................................... 33 使用 MySQL 存儲 Metastore ..................................................................... 33 Hive 的使用 ................................................................................................. 36 HBASE安裝與配置 .......................................................................................... 37 Hbase 安裝 ...................................................................................................... 37 Hbase 的使用 .................................................................................................. 39 集群監(jiān)控工具 GANGLIA .................................................................................. 43 第四章 HADOOP 批量部署 ..................................................................................... 48 安裝操作系統(tǒng)批量部署工具 COBBLER .............................................................. 48 安裝 HADOOP 集群批量部署工具 AMBARI.......................................................... 54 第五章 使用 HADOOP 分析網(wǎng)站日志 .................................................................... 63 第六章 總結(jié) ............................................................................................................ 67 第七章 參考文獻 .................................................................................................... 67 致謝 .............................................................................................................................. 68 廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計 3 第一章 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計需求分析 某某企業(yè)成立于 1999 年，其運營的門戶網(wǎng)站每年產(chǎn)生大概 2T 的日志信息，為了分析網(wǎng)站的日志，部署了一套 Oracle 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，將所有的日志信息都導(dǎo)入 Oracle 的表中。所以用戶可以利用 Hadoop輕松地組織計算機資源，從而搭建自己的分布式 計算平臺，并且可以充分利用集群的計算和存儲能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。能夠使編程人員在不理解分布式并行編程概念的情況下也能方便將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。 Facebook Facebook 作為全球知名的社交網(wǎng)站，擁有超過 3億的活躍用戶，其中約有 3千萬用戶至少每天更新一次自己的狀態(tài) 。 圖 重啟系統(tǒng)界面 廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計 14 Hadoop 基礎(chǔ)配置 1) 配置 master 的 IP 2) 配置 master 的主機名 3) 重啟系統(tǒng)，使配置生效 4) 其它三臺主機根據(jù)規(guī)劃的 IP 進行設(shè)置 [rootlocalhost ~] reboot [rootlocalhost ~] vi /etc/sysconfig/work NETWORKING=yes HOSTNAME= [rootlocalhost ~] vi /etc/sysconfig/workscripts/ifcfgeth0 DEVICE=eth0 HWADDR=00:0C:29:75:77:A2 TYPE=Ether UUID=bb54feabd2874c56844d63632511651d ONBOOT=yes NM_CONTROLLED=yes BOOTPROTO=static IPADDR= NETMASK= GATEWAY= DNS1= DNS2= 廣州大學(xué)華軟軟件學(xué)院 某某企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計 15 5) 設(shè)置 master 主機的 IP 地址： 6) 復(fù)制 hosts 文件本其它的節(jié)點： 7) master Ping 測試： 8) Hadoop001 Ping 測試： 9) Hadoop002 Ping 測試： 10) Hadoop003 Ping 測試： [roothadoop003 ~] ping c 1 [roothadoop003 ~] ping c 1 [roothadoop002 ~] ping c 1 [roothadoop002 ~] ping c 1 [roothadoop001 ~] ping c 1 [roothadoop00