Hadoop的概述与安装

Hadoop技术 —— 脱自于Google的三篇论文(大数据软件一般都要求7*24小时不宕机)

把大数据中遇到的两个核心问题（海量数据的存储问题和海量数据的计算问题）全部解决了

一、Hadoop内部的三个核心组件

1、HDFS：分布式文件存储系统

分布式思想解决了海量数据的分布式存储问题

三个核心组件组成

• NameNode：主节点
  • 存储整个HDFS集群的元数据（目录结构）
  • 管理整个HDFS集群
• DataNode：数据节点/从节点
  • 存储数据的，DataNode以Block块的形式进行文件存储
• SecondaryNameNode：小秘书
  • 帮助NameNode合并日志数据的（元数据）

2、YARN：分布式资源调度系统

解决分布式计算程序的资源分配以及任务监控问题

Mesos：分布式资源管理系统（YARN的替代品）

两个核心组件组成

• ResourceManager：主节点
  • 管理整个YARN集群的，同时负责整体的资源分配
• NodeManager：从节点
  • 真正负责进行资源提供的

3、MapReduce：分布式离线计算框架

分布式思想解决了海量数据的分布式计算问题

4、Hadoop Common（了解即可）

二、Hadoop技术诞生的一个生态圈

数据采集存储

flume、Kafka、hbase、hdfs

数据清洗预处理

MapReduce、Spark

数据统计分析

Hive、Pig

数据迁移

sqoop

数据可视化

ercharts

zookeeper

三、主要围绕Apache的Hadoop发行版本来学习

官网：https://hadoop.apache.org

apache hadoop发行版本

• hadoop1.x
• hadoop2.x
• hadoop3.x
  • hadoop3.1.4

四、Hadoop的安装的四种模式

hadoop软件中HDFS和YARN是一个系统，而且是一个分布式的系统，同时他们还是一种主从架构的软件。

第一种：本地安装模式：只能使用MapReduce，HDFS、YARN均无法使用 —— 基本不用

第二种：伪分布安装模式：hdfs和yarn的主从架构软件全部安装到同一个节点上

第三种：完全分布式安装模式：hdfs和yarn的主从架构组件安装到不同的节点上

第四种：HA高可用安装模式：hdfs和yarn的主从架构组件安装到不同节点上，同时还需要把他们的主节点多安装两三个，但是在同一时刻只能有一个主节点对外提供服务 —— 借助Zookeeper软件才能实现

修改配置文件：hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-env.sh、mapred-site.xml、yarn-site.xml、yarn-env.sh、workers、log4j.properties、capacity-scheduler.xml、dfs.hosts、dfs.hosts.exclude

五、Hadoop的伪分布安装流程

1、需要在Linux上先安装JDK，Hadoop底层是基于Java开发的

• 环境变量的配置主要有两个地方可以配置

/etc/profile:系统环境变量
~/.bash_profile：用户环境变量
环境变量配置完成必须重新加载配置文件
source  环境变量文件路径

2、配置当前主机的主机映射以及ssh免密登录

3、安装本地版本的Hadoop

• 上传 —— 使用xftp将Windows下载好的hadoop-3.1.4.tar.gz传输到/opt/software目录下
• 解压 —— tar -zxvf hadoop-3.1.4.tar.gz -C /opt/app
• 配置环境变量
  • vim /etc/profile
  • export HADOOP_HOME=/opt/app/hadoop-3.1.4
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  • source /etc/profile

4、安装伪分布式版本的Hadoop

修改各种各样的hadoop配置文件即可

• hadoop-env.sh 配置Java的路径

vim hadoop-env.sh
#第54行
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_371
#第58行
export HADOOP_HOME=/opt/app/hadoop-3.1.4
#第68行
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/app/hadoop-3.1.4/etc/hadoop
#最后一行
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

• core-site.xml 配置HDFS和YARN的一些共同的配置项
  • 配置HDFS的NameNode路径
  • 配置HDFS集群存储的文件路径

vim core-site.xml

<configuration>
        
        <property>
                <name>fs.defaultFSname>
                <value>hdfs://single:9000value>
        property>
        
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dirname>
                <value>/opt/app/hadoop-3.1.4/metaDatavalue>
        property>
        
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.hostsname>
                <value>*value>
        property>
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.groupsname>
                <value>*value>
        property>

configuration>

• hdfs-site.xml 配置HDFS的相关组件
  • 配置NameNode的web访问路径、DN的web访问网站，SNN的web访问路径等等

vim hdfs-site.xml
<configuration>
        
        <property>
                <name>dfs.replicationname>
            	
                <value>1value>
        property>
    
       <property>
          <name>dfs.permissions.enabledname>
          <value>falsevalue>
      property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-addressname>
                <value>0.0.0.0:9870value>
 
        property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.http-addressname>
                <value>0.0.0.0:9864value>
 
        property>
        <property>
                <name>dfs.secondary.http-addressname>
                <value>0.0.0.0:9868value>
 
        property>
    
    	<property>
                <name>dfs.namenode.name.dirname>
                <value>/opt/app/hadoop-3.1.4/metaData/dfs/name1,/opt/app/hadoop-3.1.4/metaData/dfs/name2value>
        property>
configuration>

• mapred-env.sh 配置MR程序运行时的关联的软件（Java YARN）路径

vim mapred-env.sh
#最后一行
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_371

• mapred-site.xml 配置MR程序运行环境
  • 配置将MR程序在YARN上运行

vim mapred-site.xml

  <property>
      <name>mapreduce.framework.namename>
      <value>yarnvalue>
  property>

  
  <property>
      <name>yarn.app.mapreduce.am.envname>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}value>
  property>
  
  <property>
      <name>mapreduce.map.envname>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}value>
  property>
  
  <property>
      <name>mapreduce.reduce.envname>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}value>
  property>
<property>
      <name>mapreduce.map.memory.mbname>
       <value>250value>
property>
<property>
      <name>mapreduce.map.java.optsname>
       <value>-Xmx250Mvalue>
property>
<property>
      <name>mapreduce.reduce.memory.mbname>
       <value>300value>
property>
<property>
      <name>mapreduce.reduce.java.optsname>
       <value>-Xmx300Mvalue>
property>
  <property>
      <name>mapreduce.jobhistory.addressname>
       <value>single:10020value>
property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
    <value>single:19888value>
property>

• yarn-env.sh 配置YARN关联的组件路径

vim  yarn-env.sh
#最后一行
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_371

• yarn-site.xml 配置YARN的相关组件
  • 配置RM、NM的web访问路径等等

vim yarn-site.xml

  <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
        <value>mapreduce_shufflevalue>
  property>

  
  <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostnamename>
      	
        <value>singlevalue>
  property>
  <property>
      <name>yarn.application.classpathname>
      
      <value>
      /opt/app/hadoop-3.1.4/etc/hadoop,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/lib/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/lib/*
      value>
  property>


<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enablename>
    <value>truevalue>
property>

<property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-secondsname>
        <value>604800value>
property>

<property>
       <name>yarn.log.server.urlname>
       <value>http://single:19888/jobhistory/logsvalue>
property>

<property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabledname>
        <value>falsevalue>
property>

• workers/slaves 配置HDFS和YARN的从节点的主机
  • 配置DN和NM在哪些节点上需要安装

vim workers

single

• log4j.properties —— 配置Hadoop运行过程中日志输出目录

vim log4j.properties
#第19行
hadoop.log.dir=/opt/app/hadoop-3.1.4/logs 
#指定Hadoop运行过程中日志输出目录

六、格式化HDFS集群

hdfs namenode -format

七、启动HDFS和YARN

• HDFS

  • start-dfs.sh

  报错

  

  解决方案：

  vim /etc/profile
  #在最后一行加入以下内容
  # HADOOP 3.X版本还需要增加如下配置
  export HDFS_NAMENODE_USER=root
  export HDFS_DATANODE_USER=root
  export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
  export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
  export YARN_NODEMANAGER_USER=root
  #然后使配置文件生效
  source /etc/profile
  

  

  

  • stop-dfs.sh
  • 提供了一个web访问网站，可以监控整个HDFS集群的状态信息
    http://ip:9870 hadoop3.x
    ip:50070 hadoop2.x

• yarn

  • start-yarn.sh

  

  • stop-yarn.sh
  • 提供了一个web网站，可以监控整个YARN集群的状态：
    http://ip:8088

八、Hadoop的完全分布式安装

1、克隆虚拟机

三台虚拟机需要配置IP、主机名、主机IP映射、ssh免密登录、时间服务器的安装同步、yum数据仓库更换为国内镜像源

时间服务器chrony的安装同步

yum install -y chrony

先配置主服务器

vim /etc/chrony.conf

在第7行添加allow 192.168.31.0/24

再配置两台从服务器

vim /etc/chrony.conf

就将3 - 6行的server删除后，添加一行server node1 iburst

开启服务

2、安装JDK

此处省略，如需请查看之前博客

3、安装Hadoop完全分布式

• hdfs.site.xml

<configuration>
      <property>
          <name>dfs.replicationname>
          <value>3value>
      property>
      
      <property>
          <name>dfs.namenode.secondary.http-addressname>
          <value>node3:9868value>
      property>
      
       <property>
          <name>dfs.permissions.enabledname>
          <value>falsevalue>      property>
      <property>
          <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-checkname>
          <value>truevalue>
      property>
configuration>

• yarn.site.xml

<configuration>

      <property>
          <name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
          <value>mapreduce_shufflevalue>
      property>
      
      <property>
          <name>yarn.resourcemanager.hostnamename>
          <value>node2value>
      property>
      <property>
          <name>yarn.application.classpathname>
          <value>
          /opt/app/hadoop-3.1.4/etc/hadoop,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/lib/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/lib/*
          value>
      property>
configuration>

• mapred-site.xml

 
      <property>
          <name>mapreduce.framework.namename>
          <value>yarnvalue>
      property>
      <property>
          <name>yarn.app.mapreduce.am.envname>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}value>
      property>
      <property>
          <name>mapreduce.map.envname>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}value>
      property>
      <property>
          <name>mapreduce.reduce.envname>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}value>
      property>

共需配置九个相关文件

然后将node1上的/opt/app发送到node2和node3节点上的/opt上

scp -r /opt/app root@node2:/opt

4、格式化HDFS

namenode所在节点格式化

hdfs namenode -format

5、启动HDFS和YARN

1、 HDFS是在namenode所在节点启动（node1）

2、YARN是在RM所在节点启动（node2）