一、安装单机（用来测试）

shell 复制代码

docker run -i -t -p 50070:50070 -p 9000:9000 -p 8088:8088 -p 8040:8040 -p 8042:8042 -p 49707:49707 -p 50010:50010 -p 50075:50075 -p 50090:50090 sequenceiq/hadoop-docker:latest 
 /etc/bootstrap.sh -bash

-p 50070:50070: 这将容器内的端口50070映射到主机上的端口50070。通常情况下，端口50070用于Hadoop的NameNode Web界面，可以通过主机的http://localhost:50070来访问。
-p 9000:9000: 这将容器内的端口9000映射到主机上的端口9000。通常情况下，端口9000用于Hadoop的HDFS（分布式文件系统）访问。
-p 8088:8088: 这将容器内的端口8088映射到主机上的端口8088。通常情况下，端口8088用于Hadoop的ResourceManager Web界面，可以通过主机的http://localhost:8088来访问。
-p 8040:8040: 这将容器内的端口8040映射到主机上的端口8040。通常情况下，端口8040用于Hadoop的ResourceManager通信。
-p 8042:8042: 这将容器内的端口8042映射到主机上的端口8042。通常情况下，端口8042用于Hadoop的NodeManager Web界面，可以通过主机的http://localhost:8042来访问。
-p 49707:49707: 这将容器内的端口49707映射到主机上的端口49707。这个端口可能是特定于容器的应用程序或服务所需的端口，具体取决于容器中运行的内容。
-p 50010:50010: 这将容器内的端口50010映射到主机上的端口50010。通常情况下，端口50010用于Hadoop的DataNode通信。
-p 50075:50075: 这将容器内的端口50075映射到主机上的端口50075。通常情况下，端口50075用于Hadoop的DataNode Web界面，可以通过主机的http://localhost:50075来访问。
-p 50090:50090: 这将容器内的端口50090映射到主机上的端口50090。通常情况下，端口50090用于Hadoop的SecondaryNameNode Web界面，可以通过主机的http://localhost:50090来访问。

进入容器配置全局变量

shell 复制代码

docker exec -it hadoop /bin/bash
echo $HADOOP_PREFIX # 记录下来hadoop的路径

修改变量

shell 复制代码

vi /etc/profile.d/my_env.sh

my_env.sh内容如下

shell 复制代码

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

刷新环境变量

shell 复制代码

source /etc/profile

二、组件介绍

Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它由多个组件组成，每个组件都有不同的功能和任务。以下是Hadoop的主要组件以及它们的作用：

Hadoop分布式文件系统（HDFS - Hadoop Distributed File System）：

HDFS是Hadoop的存储组件，用于存储大规模数据集。它分布在多个计算节点上，并提供高容错性。HDFS将大文件切分成小块（块大小通常为128 MB或256 MB），并复制到不同的节点上以确保数据的可用性和容错性。
MapReduce：

MapReduce是Hadoop的计算模型和处理引擎，用于处理和分析存储在HDFS中的数据。它包括两个主要任务：Map任务用于数据的分割、排序和过滤，Reduce任务用于对分割后的数据进行汇总和计算。MapReduce可以处理大规模的数据并实现并行化计算。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：

YARN是Hadoop的资源管理器，用于管理集群上的计算资源。它允许多个应用程序同时在Hadoop集群上运行，以有效地管理资源和调度任务。YARN替代了早期版本的Hadoop中的JobTracker和TaskTracker。
Hadoop Common：

Hadoop Common包含Hadoop框架中共享的工具和库。这些工具和库为其他Hadoop组件提供支持，包括分布式文件访问、安全性、日志记录等。
Hadoop MapReduce 2（MRv2）：

MRv2是Hadoop的MapReduce计算框架的第二代。它是基于YARN构建的，具有更高的灵活性和扩展性，允许多个计算框架与Hadoop共享资源。
Hive：

Hive是一个数据仓库工具，它提供了SQL样式的查询语言（HiveQL），允许用户查询和分析存储在HDFS中的数据。Hive将查询转换为MapReduce任务或Tez任务来执行。
Pig：

Pig是一个数据流语言和编译器，用于执行Hadoop数据处理任务。它提供了一种用于处理大规模数据的高级编程接口。
HBase：

HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，适用于存储大规模的结构化数据。它提供了实时读写访问，并具有高可用性。
ZooKeeper：

ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理和维护Hadoop集群中各个节点的配置和状态信息。它帮助在分布式环境中实现同步和协调。

三、使用小案例

查看路径进入路径

shell 复制代码

env
# 或者
echo $HADOOP_PREFIX

shell 复制代码

cd $(echo $HADOOP_PREFIX)

创建文件造数据

shell 复制代码

mkdir wcinput
cd wcinput
vim word.txt

word.txt随便给点数据

shell 复制代码

ss ss
cls cls
banzhang
bobo
yangge

来到hadoop目录

shelll 复制代码

cd $(echo $HADOOP_PREFIX)

执行

shell 复制代码

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar wordcount wcinput/ wcinput/wcoutput
# wordcount命令
# wcinput要计算参数的文件夹位置
# wcinput/wcoutput解析出来的结果  要求wcoutput目录没有存在如果存在就报错

如果报错请查看这篇链接

结果解释

shell 复制代码

cd wcinput/wcoutput/
ls
# 目录下_SUCCESS  part-r-00000
# _SUCCESS  为标记并媒有数据
# part-r-00000 为结果
cat part-r-00000

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