Hadoop伪分布式集群部署

Hadoop单节点集群部署

注：新手菜鸟一枚，参照过程中如发现错误，请谅解，如有疑问请留言。

【包含内容】

• HDFS 部署
• YARN部署
• Spark on YARN
• Hbase
• Hive

一、HDFS部署

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算

1、环境描述：

• CentOS7.7
• JDK1.8
• hadoop-2.9.2.tar.gz

2、下载hadoop-2.9.2.tar.gz的tar.gz包并解压：

[root@localhost ~]# cd /usr/local/src/
[root@localhost src]# wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.9.2/hadoop-2.9.2.tar.gz
[root@localhost src]# tar -zxvf  hadoop-2.9.2.tar.gz -C /usr/local/

解压完后，进入到解压后的目录下，可以看到hadoop的目录结构如下：

[root@localhost src]# cd /usr/local/
[root@localhost local]# ls
bin  etc  games  hadoop-2.9.2  include  lib  lib64  libexec  sbin  share  src
[root@localhost local]# mv hadoop-2.9.2 hadoop  #我这里改了目录名，方便后续进行
[root@localhost local]# ls
bin  etc  games  hadoop  include  lib  lib64  libexec  sbin  share  src
[root@localhost local]# cd hadoop/
[root@localhost hadoop]# pwd
/usr/local/hadoop
[root@localhost hadoop]# ls
bin  etc  include  lib  libexec  LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.txt  sbin  share
[root@localhost local]#

简单说明一下其中几个目录存放的东西：

• bin目录存放可执行文件
• etc目录存放配置文件
• sbin目录下存放服务的启动命令
• share目录下存放jar包与文档

以上就算是把hadoop给安装好了，接下来就是编辑配置文件，把JAVA_HOME配置一下

3、配置JAVA_HOME参数

• yum下载Java环境

[root@localhost hadoop]# yum install java -y

通过上述命令安装 OpenJDK，默认安装位置为 /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk…., 可通过命令查看路径

[root@localhost hadoop]# which java
/usr/bin/java
[root@localhost hadoop]# ls -lrt /usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 12月 16 13:36 /usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
[root@localhost hadoop]# ls -lrt /etc/alternatives/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 71 12月 16 13:36 /etc/alternatives/java -> /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.222.b03-1.el7.x86_64/jre/bin/java

接着需要配置⼀下 JAVA_HOME 环境变量，为⽅便，我们在 ~/.bashrc 中进⾏设置：

[root@localhost local]# vim ~/.bashrc
# .bashrc
# User specific aliases and functions
alias rm='rm -i'
alias cp='cp -i'
alias mv='mv -i'
# Source global definitions
if [ -f /etc/bashrc ]; then
        . /etc/bashrc
fi

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.222.b03-1.el7.x86_64/jre

接着还需要让该环境变量⽣效，执⾏如下代码

[root@localhost local]# source ~/.bashrc

运行bin/hadoop命令，出现如下界面代表配置成功。

[root@localhost hadoop]# bin/hadoop
Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND
       where COMMAND is one of:
  fs                   run a generic filesystem user client
  version              print the version
  jar             run a jar file
  checknative [-a|-h]  check native hadoop and compression libraries availability
  distcp   copy file or directories recursively
  archive -archiveName NAME -p  *  create a hadoop archive
  classpath            prints the class path needed to get the
  credential           interact with credential providers
                       Hadoop jar and the required libraries
  daemonlog            get/set the log level for each daemon
  trace                view and modify Hadoop tracing settings
 or
  CLASSNAME            run the class named CLASSNAME

Most commands print help when invoked w/o parameters.
[root@localhost hadoop]#

4、配置相关文件参数

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的⽅式运⾏，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运⾏，节点既作为 NameNode 也作为DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的⽂件。

在设置 Hadoop 伪分布式配置前，我们还需要设置 HADOOP 环境变量，执⾏如下命令在~/.bashrc 中设置：

[root@localhost hadoop]# vim ~/.bashrc

在⽂件最后⾯增加如下内容：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$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 PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

[root@localhost local]# source ~/.bashrc

这些变量在启动 Hadoop 进程时需要⽤到，不设置的话可能会报错（这些变量也可以通过修改 ./etc/hadoop/hadoop-env.sh 实现）。

Hadoop 的配置⽂件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改 2 个配置⽂件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop 的配置⽂件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的⽅式来实现。

[root@localhost hadoop]# pwd
/usr/local/hadoop/etc/hadoop
[root@localhost hadoop]# vim core-site.xml   # 增加如下内容

     
        hadoop.tmp.dir</name>   # 指定临时文件所存放的目录
        file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        Abase for other temporary directories.</description>
     </property>
     
        fs.defaultFS</name>
        hdfs://192.168.191.132:9000</value>  # 指定默认的访问地址以及端口号
     </property>
</configuration>

[root@localhost hadoop]# vim hdfs-site.xml  # 增加如下内容

     
        dfs.replication</name>    # 指定只产生一个副本
        1</value>
     </property>
     
        dfs.namenode.name.dir</name>
        file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
     </property>
     
        dfs.datanode.data.dir</name>
        file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
     </property>
</configuration>

5、设置本地免密登录

然后配置一下密钥对，设置本地免密登录，搭建伪分布式的话这一步是必须的：

[root@localhost ~]# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
Generating public/private dsa key pair.
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_dsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_dsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:/QhPhCJLyT3dBeIy11BCCM87WJQLuVKV0P4cHyr7wvo root@localhost.localdomain
The key's randomart image is:
+---[DSA 1024]----+
|    o*o==.o..    |
|   .+*=o B .     |
|   .=+X.= +      |
|  ...=oB.o.      |
|   .o ooS+o.     |
|      ..++.o     |
|     . o  o .    |
|      +          |
|    .oEo.        |
+----[SHA256]-----+
[root@localhost ~]# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[root@localhost ~]# ssh localhost  # 测试登录成功
Last login: Tue Dec 15 16:44:42 2020 from localhost
[root@localhost ~]# logout
Connection to localhost closed.

6、格式化并启动

接下来就可以启动HDFS了，不过在启动之前需要先格式化文件系统：

[root@localhost hadoop]# hdfs namenode -format

注：只有第一次启动才需要格式化

使用服务启动脚本启动服务：

[root@localhost sbin]# pwd
/usr/local/hadoop/sbin
[root@localhost sbin]# start-dfs.sh
··········································· #省略
20/12/15 16:49:37 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
# 启动过程或者操作过程中出现此问题，请不要惊慌，毫不影响应用。

检查是否有以下几个进程，如果少了一个都是不成功的：
jps中途出问题了，未找到命令，发现需要安装需要安装openjdk-devel包。

[root@localhost ~]# jps
12867 DataNode
13029 SecondaryNameNode
12742 NameNode
13565 Jps


[root@localhost ~]# netstat -lntp | grep java   # 检查端口
[root@localhost ~]# netstat -lntp | grep java
tcp        0      0 0.0.0.0:50010           0.0.0.0:*               LISTEN      12867/java
tcp        0      0 0.0.0.0:50075           0.0.0.0:*               LISTEN      12867/java
tcp        0      0 0.0.0.0:50020           0.0.0.0:*               LISTEN      12867/java
tcp        0      0 0.0.0.0:50090           0.0.0.0:*               LISTEN      13029/java
tcp        0      0 127.0.0.1:33971         0.0.0.0:*               LISTEN      12867/java
tcp        0      0 192.168.191.132:8020    0.0.0.0:*               LISTEN      12742/java
tcp        0      0 0.0.0.0:50070           0.0.0.0:*               LISTEN      12742/java

到这Hadoop伪分布式系统部署完成，再做一些文件操作测试一下。

7、HDFS shell操作

1、在 HDFS 中创建⽤户⽬录：

[root@localhost ~]# hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
[root@localhost ~]# hdfs dfs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2020-12-16 14:17 /user

2、将 ./etc/hadoop 中 的 xml ⽂件作 为 输 ⼊⽂件复制到分布式⽂件系 统 中，即将/usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式⽂件系统中的 /user/hadoop/input 中。

[root@localhost hadoop]# hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input
# 创建目录
[root@localhost hadoop]# hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml /user/hadoop/input/
# 上传
[root@localhost hadoop]# hdfs dfs -ls /user/hadoop/input  # 查看上传内容
20/12/16 14:25:53 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 8 items
-rw-r--r--   1 root supergroup       7861 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/capacity-scheduler.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup       1088 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/core-site.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup      10206 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/hadoop-policy.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup       1140 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/hdfs-site.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup        620 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/httpfs-site.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup       3518 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/kms-acls.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup       5939 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/kms-site.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup        690 2020-12-16 14:25 /user/hadoop/input/yarn-site.xml

可以在web端查看，http://192.168.191.132:50070

二、YARN部署

1、启动YARN

（伪分布式不启动 YARN 也可以，⼀般不会影响程序执⾏）
有的读者可能会疑惑，怎么启动 Hadoop 后，见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker，这是因为新版的 Hadoop 使⽤了新的 MapReduce 框架（MapReduce V2，也称为 YARN，Yet Another Resource Negotiator）。
YARN 是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运⾏于 MapReduce 之上，提供了⾼可⽤性、⾼扩展性，YARN 的更多介绍在此不展开，有兴趣的可查阅相关资料。上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。
⾸先修改配置⽂件 mapred-site.xml，这边需要先进⾏重命名，然后编辑：

[root@localhost hadoop]# mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml
[root@localhost hadoop]# vim ./etc/hadoop/mapred-site.xml   #先修改 mapred-site.xml 中信息

  
 	mapreduce.framework.name</name>
	 yarn</value>
  </property>
</configuration>
[root@localhost hadoop]# vim ./etc/hadoop/yarn-site.xml  #接着修改配置⽂件 yarn-site.xml

  
 	yarn.nodemanager.aux-services</name>
 	mapreduce_shuffle</value>
  </property>
</configuration>

然后就可以启动 YARN 了
启动之前必须保证Hadoop是启动状态

[root@localhost hadoop]# start-yarn.sh
[root@localhost hadoop]# mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
 # 开启历史服务器，才能在 Web 中查看任务运⾏情况

开启后通过 jps 查看，可以看到多了 NodeManager 、ResourceManager 和 JobHistoryServer三个后台进程，如下图所⽰。

[root@localhost hadoop]# jps
12867 DataNode
13029 SecondaryNameNode
12742 NameNode
14502 JobHistoryServer
14550 Jps
14183 NodeManager
14073 ResourceManager

web端：http://192.168.191.132:8088

2、提交MR任务

[root@localhost hadoop]# hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /hello.txt /output
[root@localhost hadoop]# hdfs dfs -cat /output/part-r-00000
20/12/22 15:25:27 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
abcdefg 1
hadoop  3
hdfs    2
mapreduce       1
welcome 1
[root@localhost hadoop]#

三、Spark on YARN

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

1、Scala 安装

我们可以从 Scala 官网地址 http://www.scalalang.org/downloads 下载 Scala 二进制包，本教程我们将下载scala-2.13.4版本
上传到 /usr/local/src/ 并解压到/usr/local/share中。

[root@localhost src]# tar -zxvf scala-2.13.4.tar.gz -C  /usr/local/share/

[root@localhost share]# mv scala-2.13.4  scala  # 重命名

修改环境变量，如果不是管理员可使用 sudo 进入管理员权限，修改配置文件profile:

[root@localhost share]# vim /etc/profile
# 在文件的末尾加入:
export SCALA_HOME=/usr/local/share/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
[root@localhost share]# source /etc/profile
[root@localhost share]# scala -version
Scala code runner version 2.13.4 -- Copyright 2002-2020, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.

2、Spark 安装

官网下载包，上传后解压

	# tar -zxvf ./spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz -C  /usr/local/
	# cd /usr/local/
[root@localhost local]# mv spark-2.4.7-bin-hadoop2.7  spark  
# 重命名

3、配置spark

进入spark配置目录

[root@localhost spark]# pwd
/usr/local/spark
[root@localhost spark]# cd conf/
[root@localhost conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh   #从配置模板复制
[root@localhost conf]# vim spark-env.sh    #添加配置内容
在spark-env.sh末尾添加以下内容（这是我的配置，你可以自行修改）：
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export SCALA_HOME=/usr/local/share/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.222.b03-1.el7.x86_64/jre
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=/use/local/hadoop/etc/hadoop/
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
export SPARK_MASTER_IP=192.168.191.132
SPARK_LOCAL_DIRS=/usr/local/spark
SPARK_DRIVER_MEMORY=1G
export SPARK_LIBARY_PATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$HADOOP_HOME/lib/native

4、启动spark

启动之前必须保证 Hadoop 和 yarn 是启动状态
启动后 jps 看到多了 Master 和 Worker 两个进程：

[root@localhost spark]# sbin/start-all.sh
[root@localhost spark]# jps
12867 DataNode
17700 Master
13029 SecondaryNameNode
12742 NameNode
14502 JobHistoryServer
14183 NodeManager
18200 Jps
14073 ResourceManager
17758 Worker
[root@localhost spark]#

进入Spark的Web管理页面：http://192.168.191.132:8080

运行spark实例：

[root@localhost spark]#  ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
> --master yarn \
> --deploy-mode cluster \
> examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.7.jar \
> 10

在yarn上查看任务：

四、Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于Google的一篇论文《BigTable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase以表的形式存储数据，表有行和列组成，列划分为若干个列族/列簇(column family)。
HBase的运行有三种模式：单机模式、伪分布式模式、分布式模式。
单机模式：在一台计算机上安装和使用HBase，不涉及数据的分布式存储；
伪分布式模式：在一台计算机上模拟一个小的集群；
分布式模式：使用多台计算机实现物理意义上的分布式存储。这里出于学习目的，我们只重点讨论单机模式和伪分布式模式。

【配置环境】

• Hadoop 版本：2.9.2（已安装配置好伪分布式版本）

• Hbase 版本：hbase-2.0.3-bin.tar.gz

说明：HBase 的版本⼀定要和之前已经安装的 Hadoop 的版本保持兼容，不能随便选择版本。HBase2.0.3 和 Hadoop2.9.2 兼容，HBase1.1.2 和Hadoop2.7.1/Hadoop2.6.0/Hadoop2.7.3 兼容，⽽ HBase2.2.2 和 Hadoop3.1.3 兼容。

1、安装Hbase

下载上传 hbase-2.0.3-bin.tar.gz 至 /usr/local/src ，并解压至路径 /usr/local ，并更改文件名为hbase。

[root@localhost src]# tar -zxvf hbase-2.0.3-bin.tar.gz -C /usr/local/
[root@localhost src]# cd ..
[root@localhost local]# ls
bin  etc  games  hadoop  hbase-2.0.3  include  lib  lib64  libexec  sbin  share  spark  src
[root@localhost local]# mv hbase-2.0.3 hbase
[root@localhost local]# ls
bin  etc  games  hadoop  hbase  include  lib  lib64  libexec  sbin  share  spark  src
[root@localhost local]#

配置环境变量，将 hbase 下的 bin ⽬录添加到 path 中，这样，启动 hbase ⽆需到 /usr/local/hbase ⽬录下，⼤⼤的⽅便了hbase 的使⽤。

[root@localhost local]# vim ~/.bashrc
# 如果没有引⼊过 PATH，则在⽂件尾⾏添加如下内容：
export PATH=$PATH:/usr/local/hbase/bin
# 如果引⼊过 PATH，找到 PATH 部分，追“:/usr/local/hbase/bin”

# 编辑结束后，source 命令，令其配置⽣效：
[root@localhost local]# source ~/.bashrc

# 查看 HBase 版本，确定 HBase 安装成功：
[root@localhost local]# hbase version

命令执⾏后，输出信息截图如图

看到以上输出消息表⽰ HBase 已经安装成功，接下来将分别进行HBase 伪分布式模式的配置

2、Hbase 伪分布式配置

配置/usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh。命令如下：

[root@localhost hbase]# vim conf/hbase-env.sh

# 配置 JAVA_HOME，HBASE_CLASSPATH，HBASE_MANAGES_ZK.
# HBASE_CLASSPATH 设置为本机 Hadoop 安装⽬录下的 conf ⽬（即/usr/local/hadoop/conf）
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.222.b03-1.el7.x86_64/jre
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/conf
export HBASE_MANAGES_ZK=true
#export HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true

配置/usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml

[root@localhost hbase]# vim conf/hbase-site.xml
# 修改 hbase.rootdir，指定 HBase 数据在 HDFS 上的存储路径；将属性hbase.cluter.distributed 设置为 true。
# 假设当前 Hadoop 集群运⾏在伪分布式模式下，在本机上运⾏，且 NameNode 运⾏在 9000 端⼜。

    
        hbase.root.dir</name>
        hdfs://localhost:9000/hbase</value>
    </property>
    
        hbase.cluster.distributed</name>
        true</value>
    </property>
    
        hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
        false</value>
    </property>
</configuration>

如果想要在web页面查看可以在hbase-site.xml中插入一下内容

[root@localhost hbase]# vim conf/hbase-site.xml
    
        hbase.master.info.port</name>
        60010</value>
    </property>

3、启动运行Hbase

第⼀步，启动 hadoop（如果已启动则忽略此步骤）

[root@localhost hbase]# start-dfs.sh
[root@localhost hbase]# jps
1603 DataNode
1467 NameNode
1886 Jps
1775 SecondaryNameNode

第⼆步 ，启动 hbase
启动成功则会多出三个进行 HRegionServer、HMaster、HQuorumPeer

[root@localhost hbase]# start-hbase.sh
[root@localhost hbase]# jps
2817 ResourceManager
1603 DataNode
3699 Jps
2312 HRegionServer
1467 NameNode
3579 HMaster
2924 NodeManager
3484 HQuorumPeer
1775 SecondaryNameNode

停止 HBase 运行命令：（这一步只是测试，如果想继续shell命令编程，就不需要关了）

stop-hbase.sh 

这⾥启动关闭 Hadoop 和 HBase 的顺序⼀定是：
启动 Hadoop—>启动 HBase—>关闭 HBase—>关闭 Hadoop

web页面查看：http://192.168.191.132:60010

4、shell 命令编程实践

本⼩节主要介绍 HBase 使⽤ shell 命令的增、删、改、查操作。在添加数据时，HBase会⾃动为添加的数据添加⼀个时间戳，故在需要修改数据时，只需直接添加数据，HBase即会⽣成⼀个新的版本，从⽽完成“改”操作，旧的版本依旧保留，系统会定时回收垃圾数据，只留下最新的⼏个版本，保存的版本数可以在创建表的时候指定。

进⼊ shell 界⾯：

[root@localhost hbase]# hbase shell
hbase(main):001:0> status
1 active master, 0 backup masters, 1 servers, 0 dead, 2.0000 average load
# 使⽤ status 命令查看⼀下 hbase 的服务器状态，验证是否运⾏正常

（1） Hbase 创建表

hbase(main):005:0> create 'student','Sname','Ssex','Sage','Sdept','course'
Created table student
Took 2.7316 seconds
=> Hbase::Table - student

hbase(main):027:0> list
TABLE
student
1 row(s)
Took 0.0105 seconds
=> ["student"]

此时，即创建了⼀个“student”表，属性有：Sname,Ssex,Sage,Sdept,course。因为 HBase的表中会有⼀个系统默认的属性作为行键，⽆需⾃⾏创建，默认为 put 命令操作中表名后第⼀个数据。创建完“student”表后，可通过 describe 命令查看“student”表的基本信息。

（2） 增加数据

HBase 中⽤ put 命令添加数据，注意：⼀次只能为⼀个表的⼀⾏数据的⼀个列，也就是⼀个单元格添加⼀个数据，所以直接⽤ shell 命令插⼊数据效率很低，在实际应⽤中，⼀般都是利⽤编程操作数据。

当运⾏命令：put ‘student’,’95001’,’Sname’,’LiYing’时，即为 student 表添加了学号为 95001，名字为 LiYing 的⼀⾏数据，其⾏键为 95001。

hbase(main):008:0> put 'student','95001','Sname','LiYing'
Took 0.2003 seconds

为 95001 ⾏下的 course 列族的 math 列添加了⼀个数据。

hbase(main):009:0> put 'student','95001','course:math','80'
Took 0.0262 seconds
# 还添加了其他数据
hbase(main):012:0> put 'student','95001','Ssex','male'
Took 0.0177 seconds
hbase(main):014:0> put 'student','95001','Sdept','CS'
Took 0.0141 seconds
hbase(main):015:0> put 'student','95001','Sage','20'
Took 0.0103 seconds

（3） 查看数据

HBase 中有两个用于查看数据的命令：

1. get 命令，用于查看表的某一个单元格数据；
2. scan 命令用于查看某个表的全部数据

hbase(main):016:0> get 'student','95001'
COLUMN                     CELL
 Sage:                     timestamp=1608282892583, value=20
 Sdept:                    timestamp=1608282867617, value=CS
 Sname:                    timestamp=1608282335056, value=LiYing
 Ssex:                     timestamp=1608282801917, value=male
 course:math               timestamp=1608282383034, value=80
1 row(s)
Took 0.0519 seconds
hbase(main):017:0> scan 'student'
ROW                        COLUMN+CELL
 95001                     column=Sage:, timestamp=1608282892583, value=20
 95001                     column=Sdept:, timestamp=1608282867617, value=CS
 95001                     column=Sname:, timestamp=1608282335056, value=LiYing
 95001                     column=Ssex:, timestamp=1608282801917, value=male
 95001                     column=course:math, timestamp=1608282383034, value=80
1 row(s)
Took 0.0400 seconds

（4） 删除数据

在 HBase 中⽤ delete 以及 deleteall 命令进⾏删除数据操作，它们的区别是：

1. delete ⽤于删除⼀个数据，是 put 的反向操作；
2. deleteall 操作⽤于删除⼀⾏数据。

hbase(main):018:0> delete 'student','95001','Ssex'
Took 0.0211 seconds
# 删除了 student 表中 95001 ⾏下的 Ssex 列的所有数据。
hbase(main):019:0> get 'student','95001'
COLUMN                     CELL
 Sage:                     timestamp=1608282892583, value=20
 Sdept:                    timestamp=1608282867617, value=CS
 Sname:                    timestamp=1608282335056, value=LiYing
 course:math               timestamp=1608282383034, value=80
1 row(s)
Took 0.0281 seconds
------------------------------------------------
hbase(main):020:0> deleteall 'student','95001'
Took 0.0091 seconds
# 删除了 student 表中的 95001 行的全部数据
hbase(main):021:0> scan 'student'
ROW                        COLUMN+CELL
0 row(s)
Took 0.0160 seconds

（5） 删除表

删除表有两步，第一步先让该表不可用，第二步删除表。

hbase(main):022:0> disable 'student'
Took 2.4188 seconds
hbase(main):023:0> drop 'student'
Took 0.8362 seconds
hbase(main):025:0> list
TABLE
0 row(s)
Took 0.0340 seconds
=> []

（6） 查询表历史数据

查询表历史版本，需要两步：

第一步：在创建表时，指定保存的版本数（假设为 5）

hbase(main):028:0> create 'teacher',{
     NAME=>'username',VERSIONS=>5}
Created table teacher
Took 2.2538 seconds
=> Hbase::Table - teacher

第二步：插入数据然后更新数据，使其产生历史版本数据，注意：这里插入数据和更新数据都是用 put 命令

hbase(main):029:0> put 'teacher','91001','username','Mary'
Took 0.0434 seconds
hbase(main):030:0> put 'teacher','91001','username','Mary1'
Took 0.0099 seconds
hbase(main):031:0> put 'teacher','91001','username','Mary2'
Took 0.0093 seconds
hbase(main):032:0> put 'teacher','91001','username','Mary3'
Took 0.0098 seconds
hbase(main):033:0> put 'teacher','91001','username','Mary4'
Took 0.0151 seconds
hbase(main):034:0> put 'teacher','91001','username','Mary5'
Took 0.0062 seconds

查询时，制定查询的历史版本数。默认回查询出最新的数据。

hbase(main):035:0> get 'teacher','91001',{
     COLUMN=>'username',VERSIONS=>5}
COLUMN                     CELL
 username:                 timestamp=1608283470450, value=Mary5
 username:                 timestamp=1608283465555, value=Mary4
 username:                 timestamp=1608283465529, value=Mary3
 username:                 timestamp=1608283465500, value=Mary2
 username:                 timestamp=1608283465467, value=Mary1
1 row(s)
Took 0.0156 seconds
hbase(main):036:0> get 'teacher','91001',{
     COLUMN=>'username',VERSIONS=>3}
COLUMN                     CELL
 username:                 timestamp=1608283470450, value=Mary5
 username:                 timestamp=1608283465555, value=Mary4
 username:                 timestamp=1608283465529, value=Mary3
1 row(s)
Took 0.0294 seconds

（7） 退出 Hbase 数据看表操作

hbase(main):037:0> exit
[root@localhost hbase]#
# 注意：这里退出 HBase 数据库是退出对数据库表的操作，而不是停止启动 HBase 数据库后台运行。

（8）HDFS 也产生了 Hbase 相关的数据

五、Hive

【配置环境】
（1）操作系统：CentOS7 64 位（⽹络配置完成，可正常上⽹）
（2）Hadoop 版本：2.9.2（已安装配置好，分布式/伪分布式）
注意：Hive 只需在 Hadoop 集群的 NameNode 节点上安装即可，⽆需在 DataNode 节点上安装。
（3）Hive 版本：hive2.3.6
注意：Hadoop、hbase、hive、zookeeper 都是需要有对应版本匹配的，具体可上⽹
查看版本匹配关系。Hadoop2.9.2 可匹配 hive2.3.6。

1、安装Mysql

（1）检查系统中是否已安装 MySQL。

[root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql

返回空的话，说明没有安装 mysql。如果有安装 mysql，可以直接使⽤。

（2）卸载 Mariadb 数据库

查看已安装的 Mariadb 数据库版本。

[root@localhost ~]# rpm -qa | grep -i mariadb
mariadb-libs-5.5.64-1.el7.x86_64

卸载已安装的 Mariadb 数据库：

[root@localhost ~]# yum remove mariadb-*

再次查看已安装的 Mariadb 数据库版本，确认是否卸载完成。

[root@localhost ~]# rpm -qa | grep -i mariadb

返回空，删除成功。

（3）下载安装包⽂件：

[root@localhost ~]# cd /usr/local/
[root@localhost ~]# wget http://repo.mysql.com/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

（4）安装 mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 包：

[root@localhost local]# rpm -ivh mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm

安装完成之后，会在 /etc/yum.repos.d/ ⽬录下新增 mysql-community.repo 、mysql-community-source.repo 两个 yum 源⽂件。

（5）安装 mysql，⼀路 y 即可。

[root@localhost local]# yum install mysql-server

（6）检查 mysql 是否安装成功。

[root@localhost local]# rpm -qa | grep mysql
mysql-community-client-5.6.50-2.el7.x86_64
mysql-community-release-el7-5.noarch
mysql-community-libs-5.6.50-2.el7.x86_64
mysql-community-server-5.6.50-2.el7.x86_64
mysql-community-common-5.6.50-2.el7.x86_64
[root@localhost local]#

（7）启动 mysql 服务。

[root@localhost local]# systemctl start mysqld.service
[root@localhost local]# systemctl enable mysqld.service

（8）登陆 mysql shell，设置密码。

mysql5.6 安装完成后，它的 root ⽤户的密码默认是空的，我们需要及时⽤ mysql 的root ⽤户登录（第⼀次直接回车，不⽤输⼊密码），并修改密码。这⾥我设置的是 123456，⽅便记忆。

[root@localhost local]# mysql -u root
mysql> use mysql;
mysql> update user set password=PASSWORD("123456") where User='root';
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
Rows matched: 4  Changed: 4  Warnings: 0

（9）创建 hive 数据库。

mysql> create database hive;

（10）配置 mysql 允许 hive 接⼊。

mysql> grant all on*.*to root@localhost identified by '123456';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#将所有数据库的所有表的所有权限赋给 root ⽤户，后⾯的 123456 是配置 hive-site.xml 中配置的连接密码
mysql> flush privileges;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
#刷新 mysql 系统权限关系表

2、安装配置hive

（1）解压安装包 apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz 到路径/usr/local，并将⽂件名改为 hive：

[root@localhost src]# wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.3.6/apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz
[root@localhost src]# tar -zxvf apache-hive-2.3.6-bin.tar.gz -C ../
[root@localhost local]# mv apache-hive-2.3.6-bin hive

（2）将 mysql 的驱动包 mysql-connector-java-5.1.46.tar.gz 拷贝到 hive 的 lib ⽬录下：

[root@localhost local]# tar -zxvf ./src/mysql-connector-java-5.1.46.tar.gz -C ./
[root@localhost local]# cp mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46-bin.jar  /usr/local/hive/lib/

（3）配置环境变量

vim 编辑器打开.bashrc ⽂件，命令如下：

[root@localhost local]# vim ~/.bashrc
# ⽂件中添加如下内容
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
# 保存退出后，运⾏如下命令使配置⽴即⽣效：
[root@localhost local]# source ~/.bashrc

（3）修改/usr/local/hive/conf 下的 hive-site.xml

[root@localhost local]# cd hive/conf/
[root@localhost conf]# pwd
/usr/local/hive/conf
[root@localhost conf]# mv hive-default.xml.template hive-default.xml
# 上⾯命令是将 hive-default.xml.template 重命名为 hive-default.xml；

然后，使⽤ vi 编辑器新建⼀个配置⽂件 hive-site.xml，命令如下：

[root@localhost conf]# vim hive-site.xml
# 在 hive-site.xml 中添加如下配置信息：
"1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

     
        javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
        JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
     </property>
     
        javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        com.mysql.jdbc.Driver</value>
        Driver class name for a JDBC metastore</description>
     </property>
     
        javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        root</value>
         username to use against metastore database</description>
     </property>
     
        javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        123456</value>
        password to use against metastore database</description>
     </property>
</configuration>

（4）Hive 数据库初始化

[root@localhost conf]# cd ../bin
[root@localhost bin]# ls
beeline  ext  hive  hive-config.sh  hiveserver2  hplsql  metatool  schematool
[root@localhost bin]# schematool -initSchema -dbType mysql

看到 schemaTool completed 字样表⽰ hive 数据库初始化成功。

（5）启动 Hive

启动 hive 之前，要先启动 hadoop。然后再⽤ hive 命令进⼊ shell。

3、hive shell 命令操作实践

（1）准备测试数据

在 Hive 所在主机上新建⼀个 user_sample.txt ⽤来保存测试数据，内容如下

[root@localhost hive]# vim user_sample.txt
0612,Terry,M,22
0613,Sherry,F,22
0614,Smith,M,25
0615,Tracy,F,24
0616,Lucy,F,19
0617,Sherry,F,23

（2）执⾏创建库、表及导入数据测试

# 创建数据库测试
hive> create database user_test;
OK
Time taken: 5.205 seconds
# 切换数据库
hive> use user_test;
OK
Time taken: 0.047 seconds
# 创建数据表测试
hive> create table user_sample
    > (
    > user_num bigint,
    > user_name string,
    > user_gender string,
    > user_age int
    > )row format delimited fields terminated by ',';
OK
Time taken: 0.768 seconds
# 从本地主机上加载数据到 hive
hive> load data local inpath '/usr/local/hive/user_sample.txt' into table user_sample;
Loading data to table user_test.user_sample
OK
Time taken: 1.321 seconds
# 查看加载内容
hive> select * from user_sample;
OK
612     Terry   M       22
613     Sherry  F       22
614     Smith   M       25
615     Tracy   F       24
616     Lucy    F       19
617     Sherry  F       23
Time taken: 1.638 seconds, Fetched: 6 row(s)


# 将查询结果导出到本地⽬录“/user/”
hive>insert overwrite local directory '/user/' row format delimited fields terminated by '\t' select * from user_sample where user_age=22;

[root@localhost hive]# ls /user/
000000_0
[root@localhost hive]# cat /user/000000_0
612     Terry   M       22
613     Sherry  F       22

（3）删除表及数据库

# 删除表
hive> drop table user_sample;
OK
Time taken: 0.308 seconds
# 删除数据库
hive> drop database user_test;