OpenCV3.3+VS2017开发环境搭建

1. Hadoop概述

HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台，利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理

HADOOP的核心组件有：
HDFS（分布式文件系统）
YARN（运算资源调度系统）
MAPREDUCE（分布式运算编程框架）

2. HDFS的概念

hdfs是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间–目录树来定位文件。它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。主要特性如下

HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M.

HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担
——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器）

件的各个block的存储管理由datanode节点承担
—- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replicaTIon）

HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改

3. hdfs不适用的场景

低延迟的数据访问：hdfs的强项在与大量数据传输，延迟不适合他，10毫秒一下的访问可以无视hdfs，不过hbase可以弥补这个缺陷。

太多小文件： namenode节点在内存中hold住了整个文件系统的元数据，因此文件的数量就会受到限制，每个文件的元数据大约150字节，1百万个文件，每个文件只占一个block，那么就需要300MB内存。你的服务器可以hold住多少呢？

多处写和随机修改：目前还不支持多处写入以及通过偏量随机修改。

4. namenodes和datanodes

hdfs集群有两种类型的节点，一种为master及namenode，另一种为worker及datanodes。namenode节点管理文件系统的命名空间。它包含一个文件系统的树，所有文件和目录的原数据都在这个树上，这些信息被存储在本地磁盘的两个文件中，image文件和edit log文件。文件相关的块存在哪个块中，块在哪个地方，这些信息都是在系统启动的时候加载namenode的内存中，并不会存储在磁盘中。datanode节点在文件系统中充当的角色就是苦力，按照namenode和client的指令进行存储或者检索block，并且周期性的向namenode节点报告它存了哪些文件的block。

5. secondarynamenode

它是namenode的一个快照，会根据configuraTIon中设置的值来决定多少时间周期性的去cp一下namenode，记录namenode中的metadata及其它数据。

6. NodeManager（NM）

NodeManager是YARN中每个节点上的代理，它管理Hadoop集群中单个计算节点包括与ResourceManger保持通信，监督Container的生命周期管理，监控每个Container的资源使用（内存、CPU等）情况，追踪节点健康状况。

7. ResourceManager

在YARN中，ResourceManager负责集群中所有资源的统一管理和分配，它接收来自各个节点（NodeManager）的资源汇报信息，并把这些信息按照一定的策略分配给各个应用程序（实际上是ApplicaTIonManagerRM与每个节点的NodeManagers (NMs)和每个应用ApplicaTIonMasters (AMs)一起工,b.ApplicationMasters负责与ResourceManager协商资源与NodeManagers合作启动容器.

8. hdfs客服端常用命令 hadoop fs-ls///如果提示警告：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform...原因：系统预装的glibc库是2.12版本，而hadoop期望是2.14版本，所以打印警告信息。 解决方案：在log4j日志中去除告警信息，在/hadoop-2.5.2/etc/hadoop/log4j.properties文件中添加：log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=ERROR-ls功能：显示目录信息 示例： hadoop fs-lshdfs://localhost:9000/备注：这些参数中，所有的hdfs路径都可以简写-->hadoop fs-ls/等同于上一条命令的效果-mkdir功能：在hdfs上创建目录 示例：hadoop fs-mkdir-p/aaa/bbb/cc/dd-moveFromLocal功能：从本地剪切粘贴到hdfs 示例：hadoop fs-moveFromLocal /home/hadoop/a.txt /aaa/bbb/cc/dd-moveToLocal功能：从hdfs剪切粘贴到本地 示例：hadoop fs-moveToLocal /aaa/bbb/cc/dd /home/hadoop/a.txt--appendToFile 功能：追加一个文件到已经存在的文件末尾 示例：hadoop fs-appendToFile./hello.txt hdfs://hadoop-server01:9000/hello.txt可以简写为： Hadoop fs-appendToFile./hello.txt /hello.txt-cat功能：显示文件内容 示例：hadoop fs-cat/hello.txt-chmod功能：linux文件系统中的用法一样，对文件所属权限 示例： hadoop fs-chmod666/hello.txt-copyFromLocal功能：从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去 示例：hadoop fs-copyFromLocal./jdk.tar.gz /aaa/-copyToLocal功能：从hdfs拷贝到本地 示例：hadoop fs-copyToLocal/aaa/jdk.tar.gz-cp功能：从hdfs的一个路径拷贝hdfs的另一个路径 示例： hadoop fs-cp/aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2-mv功能：在hdfs目录中移动文件 示例： hadoop fs-mv/aaa/jdk.tar.gz/-get功能：等同于copyToLocal，就是从hdfs下载文件到本地 示例：hadoop fs-get/aaa/jdk.tar.gz-getmerge功能：合并下载多个文件 示例：比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1,log.2,log.3,...hadoop fs-getmerge/aaa/log.*./log.sum-put功能：等同于copyFromLocal 示例：hadoop fs-put/aaa/jdk.tar.gz /bbb/jdk.tar.gz.2-rm功能：删除文件或文件夹 示例：hadoop fs-rm-r/aaa/bbb/-rmdir功能：删除空目录 示例：hadoop fs-rmdir/aaa/bbb/ccc-df功能：统计文件系统的可用空间信息 示例：hadoop fs-df-h/-du功能：统计文件夹的大小信息 示例： hadoop fs-du-s-h/aaa/* -count 功能：统计一个指定目录下的文件节点数量 示例：hadoop fs -count /aaa/9. java操作HDFS1.引入依赖org.apache.hadoophadoop-client2.6.12.测试类 publicclassOperationFileTest{FileSystem fs =null; Configuration conf =null;/** * 初始化文件系统操作的客户端实例对象 */@Beforepublic void init()throwsIOException, URISyntaxException, InterruptedException { conf =newConfiguration();// uri和用户身份 ---> 一个文件系统操作的客户端实例对象fs = FileSystem.get(newURI("hdfs://192.168.133.11:9000"),conf,"root"); }/** * 上传文件 */@Testpublic void testUpload()throwsIOException { fs.copyFromLocalFile(newPath("D:\examProject.rar"),newPath("/examProject.rar")); fs.close(); }/** * 下载文件 */@Testpublic void testDownload()throwsException{ Path remotePath =newPath("/examProject.rar"); Path localPath =newPath("f:/"); fs.copyToLocalFile(remotePath,localPath); fs.close(); }/** * conf加载的内容 */@Testpublic void testConf(){ Iterator