Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

ISBN 978-7-302-45375-8

简介

Hadoop

大数据存储与处理平台

HDFS（Hadoop Distributed File System）

批处理，而非实时互动处理。提高存取大量数据的能力，牺牲响应时间。

文件存储架构：

• 文件分割
• 区块（block）副本
• 机架（rack）感知

NameNode：管理和维护HDFS目录系统并控制文件的读写操作

DataNode：存储数据

Hadoop MapReduce

Map：将任务分割成更小任务，由每台服务器分别运行

Reduce：将所有服务器的运算结果汇总整理，返回最后结果

MapReduce2：YARN（Yet Another Resource Negotiator）

Spark

集群运算框架（基于内存）

MapReduce在运算时，需要将中间数据存储在硬盘中，导致磁盘I/O成为性能瓶颈，出现读写数据延迟的问题。

in-memory计算框架：

HDFS读取 -> 内存写入 -> 内存读取 -> 内存写入 -> 内存读取 -> HDFS写入

MapReduce：

HDFS读取 -> HDFS写入 -> HDFS读取 -> HDFS写入 -> HDFS读取 -> HDFS写入

弹性：

• streaming数据流处理
• SQL互动分析
• MLlib机器学习
• 图表计算

安装

test on Debian 9.9 Linux 4.9.0-8-amd64

Hadoop single node cluster

JDK

Hadoop是Java开发的，首先安装JDK。

java -version

系统中已经有OpenJDK 1.8了，考虑到实验（分布式大规模数据函数依赖发现）要求，后面编译时需要兼容JDK 1.7。

查看安装路径，一般为/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64。

update-alternatives --display java

SSH

NameNode远程连接DataNode进行管理，安装SSH并设置为无需手动输入密码。

sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync

产生SSH Key

ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"

公钥加入许可证文件，从而无密码登录本机。

cat .ssh/id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys

Hadoop

wget http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz
sudo tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz
sudo mv hadoop-2.7.3 /usr/local/hadoop

在.bashrc中设置环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export JAVA_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$JAVA_LIBRARY_PATH

修改Hadoop配置文件

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

必须显式给出。

# The java implementation to use.
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

  fs.default.name
  hdfs://localhost:9000

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

  yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
  org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

设置监控Map与Reduce程序的JobTracker任务分配情况以及JobTracker任务运行情况。

sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

  mapreduce.framework.name
  yarn

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

  dfs.replication
  3


  dfs.namenode.name.dir
  file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode


  dfs.datanode.data.dir
  file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode

创建并格式化HDFS目录

sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode
sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode
sudo chown username:groupname -R /usr/local/hadoop
hadoop namenode -format

启动

start-dfs.sh
start-yarn.sh

查看

Java Virtual Machine Process Status Tool：jps

Web：

• Hadoop ResourceManager：http://localhost:8088/
• HDFS：http://localhost:50070/

Hadoop Multi Node Cluster

通过复制Single Node Cluster创建多个虚拟主机代替实体服务器的方法可以作为演练，但是不能享受并行处理的优势。

下面不采用书上多个虚拟机的方法，而是实现一个本机作为master，在docker上建立多个slave的架构。

Docker

1. 安装
2. 设置sudo权限
3. 使用国内仓库镜像站：在/etc/default/docker文件最后加一行DOCKER_OPTS="--registry-mirror=https://registry.docker-cn.com"
4. 制作docker容器镜像，也可以去docker hub下载。

制作Single Node Cluster镜像

启动一个ubuntu容器：docker container run -it ubuntu bash

按Ctrl-d退出，查看容器id：docker container ls --all

复制Hadoop安装包：docker cp hadoop-2.7.3.tar.gz id:/root/

回到容器：docker container start -i id

一些辅助工作，然后重复Single Node Cluster的步骤：

apt-get update
apt-get install openjdk-8-jdk
apt-get install vim
apt-get install net-tools
apt-get install inetutils-ping
mkdir /run/sshd
echo /usr/sbin/sshd >> ~/.bashrc

保存为新镜像：docker commit -a "author" -m "hadoop single node cluster on ubuntu" id hadoop

制作slave服务器镜像

启动：docker container run -it hadoop

修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml：

  fs.default.name
  hdfs://master:9000

修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml：

  yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
  master:8025


  yarn.resourcemanager.scheduler.address
  master:8030


  yarn.resourcemanager.address
  master:8050

修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml：

  mapred.job.tracker
  master:54311

修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml：

把host的SSH Key写入~/.ssh/authorized_keys。

保存镜像：docker commit -a "author" -m "hadoop slave on ubuntu" id hadoop-slave

实例化三个镜像容器：

docker container run -it -h slave1 --name slave1 hadoop-slave
docker container run -it -h slave2 --name slave2 hadoop-slave
docker container run -it -h slave3 --name slave3 hadoop-slave

分别在三个容器中使用ifconfig查看ip，然后设置/etc/hosts。

设置master服务器

网络配置：

172.17.0.1  master
172.17.0.2  slave1
172.17.0.3  slave2
172.17.0.4  slave3

修改下列文件同slave服务器：

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml：

设置/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves文件。

设置~/.ssh/config默认登录用户名为root。

启动

在每个服务器上删除并重建namenode和datanode目录后，在master上格式化并启动。

问题：当master直接在host os上时，遇到了8088显示3 nodes，而50070显示0 live nodes的问题，把master也放到docker上就没有问题。试了很多解决方案都不行，看来只能先在docker中的master上继续了。

Hadoop HDFS 命令

hadoop fs -*

Hadoop MapReduce

WordCount

计算文件中每一个英文单词出现的次数，包含如下几步：

1. Map：将文字转换为(key,value)，其中key是word，value是其出现次数
2. Shuffle：将相同的key排列在一起
3. Reduce：将相同key的value相加

编辑WordCount.java

设置环境变量

export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH}
export HADOOP_CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib/tools.jar

编译（书上第一条命令有误，javac的j不大写）

hadoop com.sun.tools.javac.Main WordCount.java
jar cf wc.jar WordCount*.class

创建测试文本

cp /usr/local/hadoop/LICENSE.txt input/
cd input
hadoop fs -mkdir -p /user/root/wordcount/input
hadoop fs -copyFromLocal LICENSE.txt /user/root/wordcount/input
hadoop fs -ls -R /

运行并查看

hadoop jar wc.jar WordCount /user/root/wordcount/input/LICENSE.txt /user/root/wordcount/output
hadoop fs -ls /user/root/wordcount/output
hadoop fs -cat /user/root/wordcount/output/part-r-00000 | more

缺点

1. 设计模式不易用，API较低级，开发效率低
2. 中间数据保存到硬盘，运行效率低
3. 不支持实时处理，原始设计以批处理为主

Spark

Cluster Manager运行模式：

1. Local Machine
2. Spark Standalone Cluster
3. Hadoop YARN
4. 云端（例如AWS的EC2平台）

安装Scala

wget https://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.10.4.tgz
tar xvf scala-2.10.4.tgz
sudo mv scala-2.10.4 /usr/local/scala

export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

安装Spark

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.1.3/spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz
tar zxf spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz
sudo mv spark-2.1.3-bin-hadoop2.7 /usr/local/spark

export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

使用spark-shell启动可以看到Spark和Scala的版本，由于Spark内置Scala的原因，显示的Scala版本可能与之前安装的不同。

配置spark-shell显示信息：

cd /usr/local/spark/conf
cp log4j.properties.template  log4j.properties

把log4j.rootCategory的值由INFO改为WARN。

Local Machine

启动Hadoop之后执行spark-shell --master local[4]。

读取本地文件：

var textFile=sc.textFile("file:/usr/local/spark/README.md")
textFile.count

读取HDFS文件：

var textFile=sc.textFile("hdfs://master:9000/user/root/wordcount/input/LICENSE.txt")
textFile.count

Hadoop YARN

书上的Spark版本较旧，已经不再适用。

Spark Standalone Cluster

配置/usr/local/spark/conf/spark-env.sh：

# - SPARK_NICENESS      The scheduling priority for daemons. (Default: 0)
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=800m
export SPARK_WORKER_INSTANCES=2

把spark目录复制到slave结点：

ssh slave1
mdkir /usr/local/spark
exit
scp -r /usr/local/spark/ root@slave1:/usr/local

配置/usr/local/spark/conf/slaves同/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves。

启动/usr/local/spark/sbin/start-all.sh，可以看到服务器数*worker实例数（3*2）共6个worker。

在Spark Standalone运行spark-shell：spark-shell --master spark://master:7077。

在Spark Standalone Web UIhttp://master:8080可以看到启动的worker和当前运行的程序spark-shell。

停止：/usr/local/spark/sbin/stop-all.sh。

Spark WordCount

mkdir -p /root/projects/wordcount/data
cd /root/projects/wordcount/data
vim test.txt

Apple Apple Orange
Banana Grape Grape

spark-shell

val textFile=sc.textFile("file:/root/projects/wordcount/data/test.txt")
val stringRDD=textFile.flatMap(line => line.split(" "))
val countsRDD=stringRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
countsRDD.saveAsTextFile("file:/root/projects/wordcount/data/output")

转载于:https://www.cnblogs.com/humz/p/10825214.html