Hadoop运行模式包括:本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式
完全分布式模式:多台服务器组成分布式环境。生产环境使用
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)
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
示例1:将102服务器当前目录下的jdk拷贝到103服务器上的module文件下
scp -r jdk1.8.0_212/ root@hadoop103:/opt/module
示例2:从103服务器上拉取102服务器上的hadoop文件
scp -r root@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./
示例3:从103上把102的文件拷贝到104
scp -r root@hadoop102:/opt/module/* root@hadoop104:/opt/module
rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点
rsync和scp区别:用rsync做文件的复制要比scp的速度快,rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去
基本语法:rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
xsync集群分发脚本
作用:循环复制文件到所有节点的相同目录下
1.在/home/atguigu/bin目录下创建xsync文件
[gzhu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu
[gzhu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[gzhu@hadoop102 ~]$ cd bin
[gzhu@hadoop102 bin]$ vim xsync
2.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 hadoop102 hadoop103 hadoop104
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 $file does not exists!
fi
done
done
3.修改脚本 xsync 具有执行权限
[gzhu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
4.测试脚本(将/home/gzhu/目录下的bin复制到102和103)
[gzhu@hadoop102 ~]$ xsync /home/gzhu/bin
5.同步环境变量配置
注意:如果用了sudo,那么xsync一定要给它的路径补全
[gzhu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
6.让环境变量生效
[gzhu@hadoop103 ~]$ source /etc/profile
[gzhu@hadoop104 ~]$ source /etc/profile
进入家目录下.ssh的隐藏文件
在该目录下执行ssh-keygen -t rsa
指令并按三次回车,就会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)
将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[gzhu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[gzhu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[gzhu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
这样就可以在102服务器上登录103了
同样的,在102和103生成密钥后配置到另外两台服务器
.ssh文件夹下(~/.ssh)的文件功能解释
集群部署规划
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
默认配置文件及其位置:
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$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上,用户可以根据项目需求重新进行修改配置
核心配置文件
配置core-site.xml
[gzhu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[gzhu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
文件内容如下:
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFSname>
<value>hdfs://hadoop102:8020value>
property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dirname>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/datavalue>
property>
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.username>
<value>gzhuvalue>
property>
configuration>
HDFS配置文件
[gzhu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
文件内容如下:
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.http-addressname>
<value>hadoop102:9870value>
property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-addressname>
<value>hadoop104:9868value>
property>
configuration>
YARN配置文件
[gzhu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
文件内容如下:
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
<value>mapreduce_shufflevalue>
property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostnamename>
<value>hadoop103value>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelistname>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOMEvalue>
property>
configuration>
MapReduce配置文件
[gzhu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
文件内容如下:
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.namename>
<value>yarnvalue>
property>
configuration>
在集群上分发配置好的Hadoop配置文件(如果权限不够用sudo,见上文)
[gzhu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
去103和104上查看文件分发情况
[gzhu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[gzhu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
配置workers
cd /opt/module/hadoop-3.1.3
cd etc/hadoop/
vim workers
注意:该文件中添加的内容结尾不允许有空格,文件中不允许有空行
分发:xsync workers
启动集群
启动HDFS
①如果集群是第一次启动
,需要在hadoop102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,集群找不到已往数据。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)
[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format
初始化完成后hadoop目录下会多一个data和logs文件
在sbin目录下有个start-dfs.sh命令
jps查看当前进程
浏览器输入http://hadoop102:9870/
可以登录到hdfs页面
启动RM
要在hadoop103启动,RM因为安装在hadoop103服务器上
浏览器输入http://192.168.10.103:8088/
登录yarn管理界面
集群基本测试
①在HDFS目录下创建一个test目录
[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /test
[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt /test
测试
[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /test /result
①杀死相关组件,比如stop-dfs.sh
②删除各个服务器上
的data和logs文件
[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/
[gzhu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/
[gzhu@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/
③格式化
[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format
在hadoop102的etc/hadoop下的mapred-site.xml配置历史服务器
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.addressname>
<value>hadoop102:10020value>
property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
<value>hadoop102:19888value>
property>
然后分发到其他服务器
在hadoop102启动历史服务器
mapred --daemon start historyserver
浏览器输入http://192.168.10.102:19888/jobhistory
进入历史界面
日志聚集概念:应用运行完成以后,将程序运行日志信息上传到HDFS系统上
日志聚集功能好处:可以方便的查看到程序运行详情,方便开发调试
注意:开启日志聚集功能,需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer
开启日志聚集功能具体步骤如下:
①在hadoop目录下的yarn-site.xml配置
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enablename>
<value>truevalue>
property>
<property>
<name>yarn.log.server.urlname>
<value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logsvalue>
property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-secondsname>
<value>604800value>
property>
②分发配置
xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
③关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer
[gzhu@hadoop103 sbin]$ stop-yarn.sh
[gzhu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon stop historyserver
④重启NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer
[gzhu@hadoop103 sbin]$ start-yarn.sh
[gzhu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver
⑤重新执行任务
[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /test /result
①各个模块分开启动/停止(配置ssh是前提)常用
(1)整体启动/停止HDFS
start-dfs.sh/stop-dfs.sh
(2)整体启动/停止YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh
②各个服务组件逐一启动/停止
(1)分别启动/停止HDFS组件
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
(2)启动/停止YARN
yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
一键启动脚本
[gzhu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh
输入如下内容
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input..."
exit ;
fi
case $1 in
"start")
echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="
echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="
echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
echo "Input Args Error..."
;;
esac
保存退出
加权限
chmod +x myhadoop.sh
测试
[gzhu@hadoop102 bin]$ myhadoop.sh stop
[gzhu@hadoop102 bin]$ myhadoop.sh start