2019-03-02 13:37  阅读(3091)
文章分类:Hadoop 学习之旅 文章标签:大数据HadoopHadoop 学习
©  原文作者:扎心了,老铁 原文地址:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/category/1169344.html

作者:扎心了,老铁

出处:https://www.cnblogs.com/qingyunzong/category/1169344.html


概念了解

主从结构:在一个集群中,会有部分节点充当主服务器的角色,其他服务器都是从服务器的角色,当前这种架构模式叫做主从结构。

主从结构分类:

1、一主多从

2、多主多从

Hadoop中的HDFS和YARN都是主从结构,主从结构中的主节点和从节点有多重概念方式:

1、主节点  从节点

2、master  slave

3、管理者  工作者

4、leader  follower

Hadoop集群中各个角色的名称:

服务 主节点 从节点
HDFS NameNode DataNode
YARN ResourceManager NodeManager

集群服务器规划

使用4台CentOS-6.7虚拟机进行集群搭建

1228818-20180303115310907-1555873629.png

软件安装步骤概述

1、获取安装包

2、解压缩和安装

3、修改配置文件

4、初始化,配置环境变量,启动,验证

Hadoop安装

1、规划

规划安装用户:hadoop

规划安装目录:/home/hadoop/apps

规划数据目录:/home/hadoop/data

注:apps和data文件夹需要自己单独创建

2、上传解压缩

注:使用hadoop用户

[hadoop@hadoop1 apps]$ ls
hadoop-2.7.5-centos-6.7.tar.gz
[hadoop@hadoop1 apps]$ tar -zxvf hadoop-2.7.5-centos-6.7.tar.gz

3、修改配置文件

配置文件目录:/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

1228818-20180303103331419-2007341529.png

A. hadoop-env.sh

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ vi hadoop-env.sh

修改JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73

1228818-20180303104035548-3546092.png

B. core-site.xml

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ vi core-site.xml

fs.defaultFS : 这个属性用来指定namenode的hdfs协议的文件系统通信地址,可以指定一个主机+端口,也可以指定为一个namenode服务(这个服务内部可以有多台namenode实现ha的namenode服务

hadoop.tmp.dir : hadoop集群在工作的时候存储的一些临时文件的目录

<configuration>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://hadoop1:9000</value>
        </property>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/home/hadoop/data/hadoopdata</value>
        </property>
</configuration>

1228818-20180303104511807-906110891.png

C. hdfs-site.xml

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ vi hdfs-site.xml

 dfs.namenode.name.dir:namenode数据的存放地点。也就是namenode元数据存放的地方,记录了hdfs系统中文件的元数据。

 dfs.datanode.data.dir: datanode数据的存放地点。也就是block块存放的目录了。

dfs.replication:hdfs的副本数设置。也就是上传一个文件,其分割为block块后,每个block的冗余副本个数,默认配置是3。

dfs.secondary.http.address:secondarynamenode 运行节点的信息,和 namenode 不同节点

<configuration>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>/home/hadoop/data/hadoopdata/name</value>
                <description>为了保证元数据的安全一般配置多个不同目录</description>
        </property>

        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>/home/hadoop/data/hadoopdata/data</value>
                <description>datanode 的数据存储目录</description>
        </property>

        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>2</value>
                <description>HDFS 的数据块的副本存储个数, 默认是3</description>
        </property>

        <property>
                <name>dfs.secondary.http.address</name>
                <value>hadoop3:50090</value>
                <description>secondarynamenode 运行节点的信息,和 namenode 不同节点</description>
        </property>
</configuration>

1228818-20180303104911508-1011649393.png

D. mapred-site.xml

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[hadoop@hadoop1 hadoop]$ vi mapred-site.xml

 mapreduce.framework.name:指定mr框架为yarn方式,Hadoop二代MP也基于资源管理系统Yarn来运行 。

<configuration>
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property>
</configuration>

1228818-20180303105128551-1997748350.png

E. yarn-site.xml

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ vi yarn-site.xml

 yarn.resourcemanager.hostname:yarn总管理器的IPC通讯地址

 yarn.nodemanager.aux-services:

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                <value>hadoop4</value>
        </property>

        <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                <value>mapreduce_shuffle</value>
                <description>YARN 集群为 MapReduce 程序提供的 shuffle 服务</description>
        </property>

</configuration>

1228818-20180303105358230-1169766109.png

F. slaves

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ vi slaves

hadoop1
hadoop2
hadoop3
hadoop4

1228818-20180303105518279-1427162583.png

4、把安装包分别分发给其他的节点

重点强调: 每台服务器中的hadoop安装包的目录必须一致, 安装包的配置信息还必须保持一致 重点强调: 每台服务器中的hadoop安装包的目录必须一致, 安装包的配置信息还必须保持一致 重点强调: 每台服务器中的hadoop安装包的目录必须一致, 安装包的配置信息还必须保持一致

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r ~/apps/hadoop-2.7.5/ hadoop2:~/apps/
[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r ~/apps/hadoop-2.7.5/ hadoop3:~/apps/
[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r ~/apps/hadoop-2.7.5/ hadoop4:~/apps/

注意:上面的命令等同于下面的命令

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ scp -r ~/apps/hadoop-2.7.5/ hadoop@hadoop2:~/apps/

5、配置Hadoop环境变量

千万注意:

1、如果你使用root用户进行安装。 vi /etc/profile 即可 系统变量

2、如果你使用普通用户进行安装。 vi ~/.bashrc 用户变量

[hadoop@hadoop1 ~]$ vi .bashrc

 export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:

1228818-20180303110711007-1612467070.png

使环境变量生效

[hadoop@hadoop1 bin]$ source ~/.bashrc

6、查看hadoop版本

[hadoop@hadoop1 bin]$ hadoop version
Hadoop 2.7.5
Subversion Unknown -r Unknown
Compiled by root on 2017-12-24T05:30Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 9f118f95f47043332d51891e37f736e9
This command was run using /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.5.jar
[hadoop@hadoop1 bin]$

1228818-20180303111035963-1326015903.png

7、Hadoop初始化

注意:HDFS初始化只能在主节点上进行

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop namenode -format

1228818-20180303111431844-1654882274.png

8、启动

A. 启动HDFS

注意:不管在集群中的那个节点都可以

[hadoop@hadoop1 ~]$ start-dfs.sh
Starting namenodes on [hadoop1]
hadoop1: starting namenode, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop1.out
hadoop3: starting datanode, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/hadoop-hadoop-datanode-hadoop3.out
hadoop2: starting datanode, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/hadoop-hadoop-datanode-hadoop2.out
hadoop4: starting datanode, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/hadoop-hadoop-datanode-hadoop4.out
hadoop1: starting datanode, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/hadoop-hadoop-datanode-hadoop1.out
Starting secondary namenodes [hadoop3]
hadoop3: starting secondarynamenode, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-hadoop3.out
[hadoop@hadoop1 ~]$

1228818-20180303111708314-1318291140.png

B. 启动YARN

注意:只能在主节点中进行启动

[hadoop@hadoop4 ~]$ start-yarn.sh
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-hadoop4.out
hadoop2: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/yarn-hadoop-nodemanager-hadoop2.out
hadoop3: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/yarn-hadoop-nodemanager-hadoop3.out
hadoop4: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/yarn-hadoop-nodemanager-hadoop4.out
hadoop1: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/logs/yarn-hadoop-nodemanager-hadoop1.out
[hadoop@hadoop4 ~]$

1228818-20180303112021638-408158798.png

9、查看4台服务器的进程

hadoop1

1228818-20180303112120800-1423701937.png

hadoop2

1228818-20180303112139568-661988009.png

hadoop3

1228818-20180303112211083-74589397.png

hadoop4

1228818-20180303112225280-1304512419.png

10、启动HDFS和YARN的web管理界面

HDFS : http://192.168.123.102:50070

YARN : http://hadoop05:8088

疑惑: fs.defaultFS = hdfs://hadoop02:9000

解答:客户单访问HDFS集群所使用的URL地址

同时,HDFS提供了一个web管理界面 端口:50070

HDFS界面

1228818-20180303112510116-894901884.png

点击Datanodes可以查看四个节点

1228818-20180303112628507-1186899766.png

YARN界面

1228818-20180303112735895-1867837449.png

点击Nodes可以查看节点

1228818-20180303112833214-1809517028.png

Hadoop的简单使用

创建文件夹

在HDFS上创建一个文件夹/test/input

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -mkdir -p /test/input

查看创建的文件夹

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-03-03 11:33 /test
[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -ls /test
Found 1 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2018-03-03 11:33 /test/input
[hadoop@hadoop1 ~]$

1228818-20180303113610630-1170857589.png

上传文件

创建一个文件words.txt

[hadoop@hadoop1 ~]$ vi words.txt

 hello zhangsan
hello lisi
hello wangwu

上传到HDFS的/test/input文件夹中

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -put ~/words.txt /test/input

 查看是否上传成功

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -ls /test/input
Found 1 items
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup         39 2018-03-03 11:37 /test/input/words.txt
[hadoop@hadoop1 ~]$

1228818-20180303113847538-1539539423.png

下载文件

将刚刚上传的文件下载到~/data文件夹中

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -get /test/input/words.txt ~/data

查看是否下载成功

[hadoop@hadoop1 ~]$ ls data
hadoopdata  words.txt
[hadoop@hadoop1 ~]$

1228818-20180303114047756-345390954.png

运行一个mapreduce的例子程序: wordcount

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop jar ~/apps/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar wordcount /test/input /test/output

1228818-20180303114406061-137199367.png

在YARN Web界面查看

1228818-20180303114707863-2058235690.png

查看结果

[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -ls /test/output
Found 2 items
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup          0 2018-03-03 11:42 /test/output/_SUCCESS
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup         35 2018-03-03 11:42 /test/output/part-r-00000
[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -cat /test/output/part-r-00000
hello    3
lisi    1
wangwu    1
zhangsan    1
[hadoop@hadoop1 ~]$

1228818-20180303114542861-1807717747.png

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