title: Hadoop的介绍
date: 2019/11/20 08:16:25
updated: 2019/11/20 21:52:30
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Hadoop
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- BigData
Hadoop的介绍
- Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取、索引、查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题.
- 2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案.
——分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储
——分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. - Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE,并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP,到2008年1月,HADOOP成为Apache顶级项目.
狭义上来说,hadoop就是单独指代hadoop这个软件,
HDFS :分布式文件系统
MapReduce : 分布式计算系统
广义上来说,hadoop指代大数据的一个生态圈,包括很多其他的软件
1.hadoop的历史版本介绍
1.x版本系列:hadoop版本当中的第二代开源版本,主要修复0.x版本的一些bug等
2.x版本系列:架构产生重大变化,引入了yarn平台等许多新特性
3.x版本系列: 加入多namenoode新特性
hadoop三大公司发型版本介绍
免费开源版本apache:
http://hadoop.apache.org/
优点:拥有全世界的开源贡献者,代码更新迭代版本比较快,
缺点:版本的升级,版本的维护,版本的兼容性,版本的补丁都可能考虑不太周到,
apache所有软件的下载地址(包括各种历史版本):
http://archive.apache.org/dist/
免费开源版本hortonWorks:
https://hortonworks.com/
hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁,带领二十几个核心成员成立Hortonworks,核心产品软件HDP(ambari),HDF免费开源,并且提供一整套的web管理界面,供我们可以通过web界面管理我们的集群状态,web管理界面软件HDF网址(http://ambari.apache.org/)
软件收费版本ClouderaManager:
https://www.cloudera.com/
cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源hadoop的版本上,通过自己公司内部的各种补丁,实现版本之间的稳定运行,大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本,解决了版本的升级困难,版本兼容性等各种问题
hadoop的架构模型(1.x,2.x的各种架构模型介绍)
1.x的版本架构模型介绍
文件系统核心模块:
NameNode:集群当中的主节点,管理元数据(文件的大小,文件的位置,文件的权限),主要用于管理集群当中的各种数据
secondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块:
JobTracker:接收用户的计算请求任务,并分配任务给从节点
TaskTracker:负责执行主节点JobTracker分配的任务
2、2.x的版本架构模型介绍
第一种:NameNode与ResourceManager单节点架构模型
文件系统核心模块:
NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据
secondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块:
ResourceManager:接收用户的计算请求任务,并负责集群的资源分配
NodeManager:负责执行主节点APPmaster分配的任务
第二种:NameNode单节点与ResourceManager高可用架构模型
文件系统核心模块:
NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据
secondaryNameNode:主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理
DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据
数据计算核心模块:
ResourceManager:接收用户的计算请求任务,并负责集群的资源分配,以及计算任务的划分,通过zookeeper实现ResourceManager的高可用
NodeManager:负责执行主节点ResourceManager分配的任务
第三种:NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型
文件系统核心模块:
NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据,其中nameNode可以有两个,形成高可用状态
DataNode:集群当中的从节点,主要用于存储集群当中的各种数据
JournalNode:文件系统元数据信息管理
数据计算核心模块:
ResourceManager:接收用户的计算请求任务,并负责集群的资源分配,以及计算任务的划分
NodeManager:负责执行主节点ResourceManager分配的任务
第四种:NameNode与ResourceManager高可用架构模型
文件系统核心模块:
NameNode:集群当中的主节点,主要用于管理集群当中的各种数据,一般都是使用两个,实现HA高可用
JournalNode:元数据信息管理进程,一般都是奇数个
DataNode:从节点,用于数据的存储
数据计算核心模块:
ResourceManager:Yarn平台的主节点,主要用于接收各种任务,通过两个,构建成高可用
NodeManager:Yarn平台的从节点,主要用于处理ResourceManager分配的任务
2、appache版本hadoop重新编译
2.1为什么要编译hadoop
由于appache给出的hadoop的安装包没有提供带C程序访问的接口,所以我们在使用本地库(本地库可以用来做压缩,以及支持C程序等等)的时候就会出问题,需要对Hadoop源码包进行重新编译.
2.2编译环境的准备
2.2.1:准备linux环境
准备一台linux环境,内存4G或以上,硬盘40G或以上,我这里使用的是Centos6.9 64位的操作系统(注意:一定要使用64位的操作系统)
2.2.2:虚拟机联网,关闭防火墙,关闭selinux
关闭防火墙命令:
service iptables stop
chkconfig iptables off
关闭selinuxvim /etc/selinux/config
2.2.3:安装jdk1.7
注意hadoop-2.7.5 这个版本的编译,只能使用jdk1.7,如果使用jdk1.8那么就会报错
查看centos6.9自带的openjdkrpm -qa | grep java
将所有这些openjdk全部卸载掉
rpm -e java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41-1.13.13.1.el6_8.x86_64 tzdata-java-2016j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131-2.6.9.0.el6_8.x86_64
注意:这里一定不要使用jdk1.8,亲测jdk1.8会出现错误
将我们jdk的安装包上传到/export/softwares(我这里使用的是jdk1.7.0_71这个版本)
解压我们的jdk压缩包
统一两个路径
mkdir -p /export/servers
mkdir -p /export/softwares
cd /export/softwares
tar -zxvf jdk-7u71-linux-x64.tar.gz -C ../servers/
配置环境变量vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.7.0_71
export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH
让修改立即生效source /etc/profile
2.2.4:安装maven
这里使用maven3.x以上的版本应该都可以,不建议使用太高的版本,强烈建议使用3.0.5的版本即可
将maven的安装包上传到/export/softwares
然后解压maven的安装包到/export/servers
cd /export/softwares/
tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C ../servers/
配置maven的环境变量vim /etc/profile
export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5
export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"
export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH
让修改立即生效source /etc/profile
解压maven的仓库tar -zxvf mvnrepository.tar.gz -C /export/servers/
修改maven的配置文件
cd /export/servers/apache-maven-3.0.5/conf
vim settings.xml
指定我们本地仓库存放的路径
添加一个我们阿里云的镜像地址,会让我们下载jar包更快
alimaven
aliyun maven
http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/
central
2.2.5:安装findbugs
解压findbugstar -zxvf findbugs-1.3.9.tar.gz -C ../servers/
配置findbugs的环境变量
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.7.0_75
export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH
export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5
export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH
export FINDBUGS_HOME=/export/servers/findbugs-1.3.9
export PATH=:$FINDBUGS_HOME/bin:$PATH
让修改立即生效source /etc/profile
2.2.6:在线安装一些依赖包
yum install autoconf automake libtool cmake
yum install ncurses-devel
yum install openssl-devel
yum install lzo-devel zlib-devel gcc gcc-c++
bzip2压缩需要的依赖包
yum install -y bzip2-devel
2.2.7:安装protobuf
解压protobuf并进行编译
cd /export/softwares
tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C ../servers/
cd /export/servers/protobuf-2.5.0
./configure
make && make install
2.2.8、安装snappy
cd /export/softwares/
tar -zxf snappy-1.1.1.tar.gz -C ../servers/
cd ../servers/snappy-1.1.1/
./configure
make && make install
2.2.9:编译hadoop源码
对源码进行编译
cd /export/softwares
tar -zxvf hadoop-2.7.5-src.tar.gz -C ../servers/
cd /export/servers/hadoop-2.7.5
编译支持snappy压缩:mvn package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Drequire.snappy -e -X
编译完成之后我们需要的压缩包就在下面这个路径里面
/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoop-dist/target