Ubuntu环境Hadoop三种运行模式搭建

Hadoop笔记

实验环境

• Ubuntu 18.04
• jdk1.8.251
• Hadoop3.1.3

1、Hadoop的三种运行模式（启动模式）

1.1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode）

• 默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。

• 不对配置文件进行修改。

• 使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。

• Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。

• 用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。

1.2、伪分布式模式（Pseudo-Distrubuted Mode）

• Hadoop的守护进程运行在本机机器，模拟一个小规模的集群
• 在一台主机模拟多主机。
• Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker这些守护进程都在同一台机器上运行，是相互独立的Java进程。
• 在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务，来管理的独立进程。在单机模式之上增加了代码调试功能，允许检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。类似于完全分布式模式，因此，这种模式常用来开发测试Hadoop程序的执行是否正确。
• 修改3个配置文件：core-site.xml（Hadoop集群的特性，作用于全部进程及客户端）、hdfs-site.xml（配置HDFS集群的工作属性）、mapred-site.xml（配置MapReduce集群的属性）
• 格式化文件系统

1.3、全分布式集群模式（Full-Distributed Mode）

• Hadoop的守护进程运行在一个集群上
• Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上，是真正的生产环境。
• 在所有的主机上安装JDK和Hadoop，组成相互连通的网络。
• 在主机间设置SSH免密码登录，把各从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表。
• 修改3个配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml，指定NameNode和JobTraker的位置和端口，设置文件的副本等参数
• 格式化文件系统

参考：

https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7647686.html

https://hadoop.apache.org/docs/stable/index.html

2、Hadoop单例模型搭建

默认情况下，Hadoop被配置为在非分布式模式下作为单个Java进程运行。这对于调试很有用。

2.1 安装SSH和JDK

1. 更新apt包

   sudo apt-get update
   

2. 安装SSH server

   sudo apt-get install openssh-server
   

   通过以下命令登录本机和退出

   ssh localhost
   exit
   

3. 安装JDK

   1. 检查是否已经安装

      java -version
      

   2. 官网下载JDK
      这里选择的是： jdk-8u251-linux-x64.tar.gz

   3. 先在/usr/local/路径下创建名为java的文件夹，将下载好的包移到改文件夹下，并解压

      mkdir /usr/local/java
      sudo mv 下载的包的路径/jdk-8u251-linux-x64.tar.gz /usr/local/java
      sudo tar -xvzf jdk-8u251-linux-x64.tar.gz
      

   4. 配置环境变量
      编辑/etc/bash.bashrc文件

      sudo vim /etc/bash.bashrc
      

      在末尾加上如下语句

      JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_251
      PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin
      export JAVA_HOME
      export PATH
      

      使配置文件生效

      source /etc/bash.bashrc
      

2.2 安装Hadoop

1. 下载安装镜像
   可以去镜像：https://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/
   这里选择：hadoop0-3.1.3

2. 解压到/usr/local/文件夹下

   sudo tar -xvzf 镜像位置/hadoop-3.1.3.tar.gz  /usr/local
   

3. 解压的文件夹名为hadoop-3.1.3，可以重命名

   sudo mv hadoop-3.1.3 hadoop
   

4. 检测

    ./usr/local/hadoop/bin/hadoop version
   

   如果在hadoop文件夹下 可以直接使用hadoop命令

5. 设置环境变量
   如果没有设置环境变量使用hadoop需要进入到/usr/local/hadoop/bin或/usr/local/hadoop/sbin目录下，设置环境变量后可以直接使用hadoop命令。

   • 编辑/etc/bash.bashrc文件

     vim /etc/bash.bashrc
     

   • 修改之前配置的内容

     export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_181
     export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
     export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
     export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
     export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH
     

   • 是文件生效

     source /etc/bash.bashrc
     

2.3 测试hadoop自带wordcount程序

1. 进入到hadoop文件夹，创建一个文件test1.txt用于作为wordcount程序的输入

   cd /usr/local/hadoop
   touch test1.txt
   vim test1.txt
   

2. 在hdfs中创建input文件夹

   bin/hadoop fs -mkdir input
   

3. 将test1.txt文件放到hdfs的input目录下

   bin/hadoop fs -put test1.txt input
   

4. 查看是否正确传入

   bin/hadoop fs -ls input
   

   

5. 在share/hadoop/mapreduce/目录下有很多jar包，其中我们需要执行的wordcount程序就在hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar中
   

6. 执行wordcount程序

   bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount input/ output
   

7. 输出结果在output目录下

   bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000
   

   结果截图：

   

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/81865101

https://www.pianshen.com/article/4237698469/

3、Hadoop伪分布式模型搭建

伪分布式需要修改2个配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml，路径为/usr/local/hadoop/etc/hadoop

3.1 修改配置文件

1. 编辑core-site.xml文件

   vim core-site.xml
   

   在标签中添加如下配置

   <configuration>
           <property>
                   <name>hadoop.tmp.dirname>
                   <value>/usr/local/hadoop/tmpvalue>
                   <description>Abase for other temporary directories.description>
           property>
           <property>
                   <name>fs.defaultFSname>
                   <value>hdfs://localhost:9000value>
           property>
   configuration>
   

2. 编辑hdfs-site.xml文件

   vim hdfs-site.xml
   

   在标签中添加如下配置

   <configuration>
           <property>
                   <name>dfs.replicationname>
                   <value>1value>
           property>
           <property>
                   <name>dfs.namenode.name.dirname>
                   <value>/usr/local/hadoop/tmp/dfs/namevalue>
           property>
           <property>
                   <name>dfs.datanode.data.dirname>
                   <value>/usr/local/hadoop/tmp/dfs/datavalue>
           property>
   configuration>
   

   这里的dfs.replication就是指备份的份数

   配置说明：（这里粘贴一下原博主的话吧）
   Hadoop的运行方式是由配置文件决定的（运行Hadoop时会读取配置文件），因此如果需要从伪分布模式切换到非分布式模式，需要删除core-site.xml中的配置项。
   此外，伪分布式虽然只需要配置fs.defaultFS和dfs.replication就可以运行（官方教程如此)，不过若没有配置hadoop.tmp.dir参数，则默认使用的临时目录为/tmp/hadoop-hadoop，而这个目录在重启时有可能被系统清理掉，导致必须重新执行format才行。所以进行了设置，同时也指定dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir，否则在接下来的步骤中可能会处错

3.2 设置无密码SSH

• 进入.ssh文件夹

  cd ~/.ssh
  

• 使用rsa算法生成秘钥和公钥对

  ssh-keygen -t rsa
  

  然后一路回车，其中默认秘钥和公钥对的保存位置为.ssh/id_rsa，直接回车即选择默认，之后输入ssh登录密码生成秘钥和公钥对。
  

• 把公钥加入授权
  公钥保存位置为~/.ssh/id_rsa.pub

  cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys 
  

3.3 启动集群

• 格式化文件系统

  ./bin/hdfs namenode -format
  

• 启动NameNode守护程序和DataNode守护程序

  ./sbin/start-dfs.sh
  

• 验证

  jps
  

  

  同时出现以上四个即成功

参考：

https://blog.csdn.net/weixin_42001089/article/details/81865101

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

4、Hadoop集群模式部署

4.1 在非安全模式下配置Hadoop

Hadoop的Java配置由两种重要的配置文件驱动：

• 只读默认配置- core-default.xml，hdfs-default.xml，yarn-default.xml和mapred-default.xml中。
• 特定于站点的配置-etc / hadoop / core-site.xml，etc / hadoop / hdfs-site.xml，etc / hadoop / yarn-site.xml和etc / hadoop / mapred-site.xml。

此外，您可以通过在etc / hadoop / hadoop-env.sh和etc / hadoop / yarn-env.sh中设置特定于站点的值，来控制在发行版的bin /目录中找到的Hadoop脚本。

要配置Hadoop集群，您将需要配置Hadoop守护程序执行的环境以及Hadoop守护程序的配置参数。

HDFS守护程序是NameNode，SecondaryNameNode和DataNode。

YARN守护程序是ResourceManager，NodeManager和WebAppProxy。

如果要使用MapReduce，则MapReduce Job History Server也将运行。

对于大型安装，它们通常在单独的主机上运行

4.2 准备工作

​ 准备三台虚拟机

• 先配置一台新的ubuntu虚拟机，安装配置jdk和hadoop，然后直接克隆两个虚拟机。
  参考2.1和2.2

• 修改三个虚拟机的主机名

  sudo vim /etc/hostname
  

  修改、保存、重启即可
  

  

  

• 通过主机名Ping通三台虚拟机
  如果不成功，修改/etc/hosts文件

  sudo vim /etc/hosts
  

  将三台虚拟机的ip地址和主机名加入到文件末尾，每个一行。

• SSH无密码验证配置

  参考3.2完成本机无密码登录

• 主服务器SSH无密码登录从服务器

  在从服务器上，通过一下命令将主服务器的公钥id_rsa.pub拷贝到从服务器中，并授权

  cd ~/.ssh
  scp parallels@xiangyoulin001:~/.ssh/id_rsa.pub ./master_rsa.pub
  cat master_rsa.pub >> authorized_keys
  

  

  两台从服务器都操作完后，主服务器就可以无密码登录从服务器了。

• 注意
  登录其他主机时，如果两台虚拟机用户名相同，可以直接通过主机名登录；如果用户名不相同，需要以用户名@主机名的方式连接登录。

4.3 配置Hadoop

4.3.1 配置主服务器

• 需要配置的文件共有5 个，都在/usr/local/hadoop/ect/hadoop目录下

  • core-site.xml
  • hdfs-site.xml
  • mapred-site.xml
  • yarn-site.xml
  • workers

• 配置core-site.xml

<configuration>
        <property>
          			
                <name>fs.defaultFSname>
                <value>hdfs://xiangyoulin001:9000value>
        property>
        <property>
          			
                <name>hadoop.tmp.dirname>
                <value>/usr/local/hadoop/data/tmpvalue>  
        property>
        <property>
          			
                <name>fs.trash.intervalname>
                <value>10080value>
        property>
configuration>

根据配置的临时文件目录，在相应目录先创建文件夹

cd /usr/local/hadoop
sudo mkdir -p data/tmp

• 配置hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
          			
                <name>dfs.namenode.secondary.http-addressname>
                <value>xiangyoulin003:50090value>
        property>
configuration>

• 配置mapred-site.xml

<configuration>
        <property>
                
                <name>mapreduce.framework.namename>
                <value>yarnvalue>
        property>
        <property>
          			
                <name>mapreduce.jobhistory.addresname>
                <value>xiangyoulin001:10020value>
        property>
        <property>
          			
                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
                <value>xiangyoulin001:19888value>
        property>
configuration>

• 配置yarn-site.xml

<configuration>

        <property>
          			
                <name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
                <value>mapreduce_shufflevalue>
        property>
        <property>
          			
                <name>yarn.resourcemanager.hostnamename>
                <value>xiangyoulin002value>
        property>
        <property>
          			
                <name>yarn.log-aggregation-enablename>
                <value>truevalue>
        property>
configuration>

• 配置workers

localhost
xiangyoulin001
xiangyoulin002
xiangyoulin003

添加三台机器的主机名或ip，每个一行。

！注意：

​ 这里我用的是hadoop3.1.3，3以前的workers文件叫salves。如果配置不对，其他从节点无法分配到datanode。
​ 这里是官方教程的说明

4.3.2 配置子节点

根据以下命令，将配置好的Hadoop复制到子节点

cd /usr/local
scp -r hadoop/ parallels@xiangyoulin002:/usr/local
scp -r hadoop/ parallels@xiangyoulin003:/usr/local

4.3.3 格式化

hadoop namenode -format

三台机器都执行一次格式化

4.4 启动Hadoop集群

• 启动集群

start-all.sh

• 启动jobhistoryserver

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

• 分别使用jps命令查看部署情况
  
  

• 关闭hadoop集群

stop-all.sh

• 关闭jobhistoryserver

mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

参考

https://blog.csdn.net/u014636511/article/details/80171002

https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7652686.html

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html