2020.9.3课堂笔记(Hadoop配置安装)

分布式
由分布在不同主机上的进程(程序)协同在一起才能构成整个应用。
Browser/web server:瘦客户端程序.
大数据4V特征
1．Volumn : 体量大
2．Velocity : 速度快
3．Variaty : 样式多
4．Value : 价值密度低
Hadoop
可靠的、可伸缩的、分布式计算的开源软件.
是一个框架、允许跨越计算机集群的大数据集处理，使用简单的编程模型（MapReduce）。
可从单个服务器扩展到几千台主机，每个节点提供了计算和存储的功能。而不是依赖高可用性的机器
依赖于应用层面上的实现，
Hadoop 模块
1.hadoop common 公共类库
2.HDFS hadoop 分布式文件系统
3.Hadoop Yarn 作业调度和资源管理框架
4.Hadoop MapReduce 基于yarn系统的大数据集并行处理技术
MapReduce 工作原理

Hadoop安装

1. Jdk(建议使用JDK 1.8.11)
2. Tar hadoop.tar.gz(建议使用Hadoop 2.7.3)

   30  hostnamectl set-hostname hadoop01
   31  hostname
   32  vi /etc/hosts
   34  cd /
   35  mkdir software
   36  cd /software/
   37  tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C /opt
   42  echo $PATH
   43  cd /software/
   44  ll
   45  tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.14.2.tar.gz
   46  mv hadoop-2.6.0-cdh5.14.2 /opt/hadoop
   48  cd /opt
   49  vi /etc/profile
   50  source /etc/profile
   53  hadoop
   54  hadoop version

3. 配置环境变量

export JAVA_HOME=/opt/java8
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

4. 配置hadoop ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/*-site.xml
   a) Standalone | local 单机模式
   i. 没有守护进程、所有程序运行在同一JVM中，利于test和debug
   b) Pseduo distributed Mode 伪分布模式
   修改Hadoop配置文件：路径：

/opt/hadoop/etc/hadoop

i. 修改Core-site.xml
5. Fs.defaultFS = hdfs://192.168.220.129:9000 默认文件系统（本地默认 file:/位置）此处端口与HBASE端口设成一样
6. hadoop.tmp.dir=/usr/local/softwave/hadoop-2.7.3/tmp

  
    fs.defaultFS
    hdfs://192.168.237.101:9000
  
  
    hadoop.tmp.dir
    /opt/hadoop/tmp
  
  
    hadoop.proxyuser.root.hosts
    *
  
  
    hadoop.proxyuser.root.groups
    *
  
  
    hadoop.native.lib
    false
    Should native hadoop libraries, if present, be used.
    
  

ii. hdfs-site.xml
1.dfs.replication = 1 (副本个数，最少3个伪分布只写1个)

  
    dfs.replication
    1
  
  
    dfs.namenode.secondary.http-address
    192.168.237.101:50090
  

修改hadoop-env.sh

#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/opt/java8

a) 进程于主机关系

iii. mapred-site.xml (CP)
1. mapreduce.framework.name=yarn //设置映射化简模型框架为yarn

  
    mapreduce.framework.name
    yarn
  
  
    mapreduce.jobhistory.address
    192.168.237.101:10020
  
  
    mapreduce.jobhistory.webapp.address
    192.168.237.101:19888
  

iv. yarn-site.xml
a) yarn.resourcemanager.localhost=localhost//yarn站点名称
b) yarn.nodemanager.aux-service=mapreduce_shuffle//辅助节点管理

  yarn.resourcemanager.hostname
  hadoop01


  yarn.nodemanager.aux-services
  mapreduce_shuffle


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



    yarn.log-aggregation-enable
    true



    yarn.log-aggregation.retain-seconds
    604800

slaves文件设置为当前主机名:

hadoop01

v. 配置SSH(安全套接字处理)

1. 目的是使用脚步启动远程服务器的启动，必须使用shell登陆远程服务，但每个登陆都需要输入密码就非常麻烦，所有需要配置无密配置，需要在NameNode上生成私钥，把公钥发给DataNode
2. 步骤
   a) 生成秘钥对
   i. ssh-keygen –t rsa –P ‘’ –f ~/.ssh/id_rsa
   b) 把公钥拷贝到秘钥库中
   i. 伪分布式复制到自己
3. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
   ii. 完全分布式复制到DataNode
4. Scp root@主机名:~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/id_rsa.pub
5. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
   c) 把authorized_key权限设置为600
   i. Chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
   vi. 格式化NameNode
6. Hdfs namenode –format
   vii. 启动hadoop
7. 命令(都存放在sbin 文件夹下)
   a) ./Start-all.sh
   b) ./Start-dfs.sh start-yarn.sh
   
   一键关闭开启

测试：

hdfs dfs -ls /
hadoop fs -mkdir /test

上传一个文件：

hadoop fs -put README.txt /test

执行

hadoop jar share/hadoop/mapreduce2/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.14.2.jar  wordcount /test/README.txt /output

在执行：hdfs namenode –format 前先删除Hadoop目录下的tmp和logs文件夹