Hadoop完全分布式（开发重点）

开发重点，Hadoop完全分布式搭建

        1. 将hadoop100上的拷贝到101和102上

        2. ssh免密登录

        3. 集群配置

        4. 制作并使用xsync分发脚本（可忽略）

        5. 群起集群并测试

1. 将hadoop100上的拷贝到101和102上   

       （1）scp（secure copy）安全拷贝

                scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）

       （2）基本语法

                scp    -r          $pdir/$fname                  $user@$host:$pdir/$fname

                命令   递归    要拷贝的文件路径/名称   目的地用户@主机:目的地路径/名称

        （3）案例实操（可以从hadoop100上推到101和102上，对应下列（a）操作，也可以在101和102上从hadoop100上拉取，对应下列（b）操作，其实a，b任选一个即可）

        （a）在hadoop100上，将hadoop100中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop101，hadoop102上。

# 都在hadoop100上操作，将jdk和hadoop分别推给101和102
sudo scp -r jdk1.8.0_212/ [用户名]@hadoop101:/opt/module
sudo scp -r hadoop-3.1.3/ [用户名]@hadoop101:/opt/module

sudo scp -r jdk1.8.0_212/ [用户名]@hadoop102:/opt/module
sudo scp -r hadoop-3.1.3/ [用户名]@hadoop102:/opt/module

注意：这个地方可能会报一个错误说没有权限，那么我们需要登录到目标机器上也就是101上，修改权限。102同理

sudo chmod 777 module
sudo chmod 777 software

       （b）在hadoop101和102上，将hadoop100中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop101，102上。

# 在hadoop101上操作，将100上的jdk和hadoop拉了过来
scp -r [用户名]@hadoop100:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./
scp -r [用户名]@hadoop100:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./

# 在hadoop102上操作，将100上的jdk和hadoop拉了过来
scp -r [用户名]@hadoop100:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./
scp -r [用户名]@hadoop100:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./

2. ssh免密登录

（1）免密登录原理 

（2）生成公钥和私钥

ssh-keygen -t rsa

 然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

ssh-copy-id hadoop100
ssh-copy-id hadoop101
ssh-copy-id hadoop102

注意：

还需要在hadoop103上配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

还需要在hadoop104上配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

还需要在hadoop102上配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

（4）.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

known_hosts	记录ssh访问过计算机的公钥（public key）
id_rsa	生成的私钥
id_rsa.pub	生成的公钥
authorized_keys	存放授权过的无密登录服务器公钥

3. 集群配置  

        （1）集群部署规划

        注意：

                1. NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器

                2. ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

	hadoop100	hadoop101	hadoop102
HDFS	NameNode DataNode	DataNode	SecondaryNameNode DataNode
YARN	NodeManager	ResourceManager NodeManager	NodeManager

       （2）配置文件说明

                Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。

                （1）默认配置文件：

要获取的默认文件	文件存放在Hadoop的jar包中的位置
[core-default.xml]	hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml
[hdfs-default.xml]	hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml
[yarn-default.xml]	hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml
[mapred-default.xml]	hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

              （2）自定义配置文件：

                        core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

        （3）配置集群

                 （1）核心配置文件：配置core-site.xml

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
vim core-site.xml

# 配置内容如下




    
    
        fs.defaultFS
        hdfs://hadoop100:8020
    

    
    
        hadoop.tmp.dir
        /opt/module/hadoop-3.1.3/data
    

    
    
        hadoop.http.staticuser.user
        [用户名]
    

                （2） HDFS配置文件：配置hdfs-site.xml

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
vim hdfs-site.xml

	
	
        dfs.namenode.http-address
        hadoop100:9870
    
	
    
        dfs.namenode.secondary.http-address
        hadoop102:9868
    

               （3）YARN配置文件： 配置yarn-site.xml

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
vim yarn-site.xml

    
    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
    

    
    
        yarn.resourcemanager.hostname
        hadoop101
    

    
    
        yarn.nodemanager.env-whitelist
        JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME
    

                （4）MapReduce配置文件：配置mapred-site.xml

                默认是在本地运行，通过自定义的配置让mapredece在YARN的资源调度下运行

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
vim mapred-site.xml

	
    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    

        目前我们只是在hadoop100上将自定义的文件进行了配置，而101和102上并没有，那么我们需要将配置好的文件分别分发到101和102上。

                （5）配置workers

vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

                

        注意：这个配置文件中，千万不要又空格或者空行 

4. 制作并使用xsync分发脚本（如果大家想要在每个机子上自己手动修改这四个配置文件，那么可以忽略这一步，只是为了简便操作）

        我们期望写一个xsync的脚本，在任何路径下都可以使用，也就是全局的环境变量，那么我们只需要打印看一下全局的环境变量都有哪些，然后找一个目录下边进行创建即可。

        查看所有的全局环境变量： echo $PATH

        发现在我们的用户目录下即可

         脚本实现：

        在/home/[用户名]/bin目录下创建xsync文件

cd /home/[用户名]
mkdir bin
cd bin
vim xsync

        在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash

#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo Not Enough Arguement!
    exit;
fi

#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop100 hadoop101 hadoop102
do
    echo ====================  $host  ====================
    #3. 遍历所有目录，挨个发送

    for file in $@
    do
        #4. 判断文件是否存在
        if [ -e $file ]
            then
                #5. 获取父目录
                pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)

                #6. 获取当前文件的名称
                fname=$(basename $file)
                ssh $host "mkdir -p $pdir"
                rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
            else
                echo $file does not exists!
        fi
    done
done

# 修改脚本 xsync 具有执行权限
chmod +x xsync

# 测试脚本，同步分发一个bin目录尝试一下，这个自定义的命令能不能使用
xsync /home/[用户名]/bin

*！ 注意此时的xsync命令虽然可以分发，但是如果一些需要传输权限的为文件还没有解决

        同步分发脚本做完以后，将我们刚才在hadoop100上修改的配置文件同时分发到101和102服务器上。同时把修改的workers也分发给每个机器

# 分发修改完的hadoop配置文件
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

# 查看是否分发成功，在101和102机子上输入
cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

# 分发修改完的workers
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

5. 群起集群并测试

        （1）启动集群

                1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop100节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到以往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止namenode和datanode进程，并且要删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化。）

# 格式化namenode
hdfs namenode -format

                2）启动HDFS：进入到hadoop-3.1.3目录下执行  sbin/start-dfs.sh

        注意：再此启动阶段报了错如下图：

 明明已经配置了jdk呀，每个机子也都能查到，如果小伙伴们碰到了同样问题

解决方法：

                         在hadoop-env.sh中，再显示地重新声明一遍JAVA_HOME

 成功！！！

        （3）Web端查看HDFS的NameNode

                （a）浏览器中输入：http://hadoop100:9870

                （b）查看HDFS上存储的数据信息        

        （4）在配置了ResourceManager的节点（hadoop101）启动YARN： sbin/start-yarn.sh

        （5）Web端查看YARN的ResourceManager

                （a）浏览器中输入：http://hadoop101:8088

                （b）查看YARN上运行的Job信息

 当我们设置完成了以后可以跟我们得需求图对比一下：

	hadoop100	hadoop101	hadoop102
HDFS	NameNode DataNode	DataNode	SecondaryNameNode DataNode
YARN	NodeManager	ResourceManager NodeManager	NodeManager

        （2）集群基本测试 

                 1）上传文件到集群

# 在根目录下创建一个input
hadoop fs -mkdir /wcinput

# 把word.txt上传上去
hadoop fs -put /opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput/word.txt  /wcinput

        那么这只是一个页面的显示，而实际的数据是存储在这个路径下的。

         3）执行wordcount程序（还是以wordcount为例，只不过这次我们使用集群的方式）

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

        注意这个地方在使用集群的方式运行wordcount的时候又又又出错了，报错信息如下图

 这个提示也很明显说java环境不好使了，提供一下我得解决办法

cd etc/hadoop
vim hadoop-env.sh

# 添加一个全局的java环境变量
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212