Hadoop的安装和使用

- 日理万妓 2021-09-21 07:26 358阅读 0赞

# Hadoop的安装和使用 #

本文是基于CentOS 7.3系统环境，进行Hadoop的安装和使用

*  **CentOS 7.3**
 *  **hadoop-2.7.2**

--------------------

## 一、Hadoop简介 ##

### (1) 什么是Hadoop ###

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），简称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。

### (2) Hadoop的优势 ###

*  **高可靠性**  
    Hadoop底层维护多个数据副本，所有即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失
 *  **高扩展性**  
    在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
 *  **高效性**  
    在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度
 *  **高容错性**  
    能够自动将失败的任务进行重新分配

### (3) Hadoop版本区别 ###

在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑计算和资源的调度，耦合性较大，在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MapReduce只负责计算。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Hadoop1.x</th> 
   <th>Hadoop2.x</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>MapReduce（计算+资源调度）</td> 
   <td>MapReduce（计算）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>无</td> 
   <td>Yarn（资源调度）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>HDFS（数据存储）</td> 
   <td>HDFS（数据存储）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Common（辅助工具）</td> 
   <td>Common（计算+资源调度）</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### (3) HDFS的架构概述 ###

*  **NameNode**  
    存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（创建时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等
 *  **DataNode**  
    在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和
 *  **Secondary NameNode**  
    用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照

### (4) Yarn的架构概述 ###

*  **Resource Manager**

1.  处理客户端的请求
2.  监控Node Manager
3.  启动或监控ApplicationMaster
4.  资源的分配与调度

*  **Node Manager**

1.  管理单个节点上的资源
2.  处理来自Resource Manager的命令
3.  处理来自ApplicationMaster的命令

*  **Application Masterr**

1.  负责数据的切分
2.  为应用程序申请资源并分配给内部的任务
3.  任务的监控与容错

*  **Container**

1.  Container是Yarn中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等

## 二、Hadoop安装 ##

### (1) 集群配置 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>hostname</th> 
   <th>CPU</th> 
   <th>内存</th> 
   <th>硬盘</th> 
   <th>IP地址</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>hadoop100</td> 
   <td>2</td> 
   <td>4G</td> 
   <td>100G</td> 
   <td>192.168.1.100</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hadoop101</td> 
   <td>2</td> 
   <td>4G</td> 
   <td>100G</td> 
   <td>192.168.1.101</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hadoop102</td> 
   <td>2</td> 
   <td>4G</td> 
   <td>100G</td> 
   <td>192.168.1.102</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### (2) 关闭防火墙 ###

systemctl stop firewalld
    systemctl disable firewalld

### (3) 创建用户 ###

useradd xuzheng
    passwd xuzheng

### (4) 授予用户root权限 ###

# 修改文件为可写权限
    sudo chmod 640 /etc/sudoers
    vi /etc/sudoers
    # 添加一行
    ## Allow root to run any commands anywhere
    root    ALL=(ALL)       ALL
    xuzheng ALL=(ALL)       ALL

### (5) 重启机器 ###

shutdown -r now

### (6) 新建目录 ###

cd /opt
    mkdir module 
    mkdir software
    chown -R xuzheng:xuzheng module/
    chown -R xuzheng:xuzheng software/

### (7) 安装jdk ###

tar -xzvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
    vi /etc/profile
    # 添加下面内容
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201
    export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
    export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
    # 使配置文件生效
    source /etc/profile

### (8) 安装hadoop ###

tar -xzvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /opt/module/
    vi /etc/profile
    # 添加下面内容
    #HADOOP_HOME
    export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    # 使配置文件生效
    source /etc/profile

## 三、本地运行模式 ##

### (1) grep实例 ###

创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹

mkdir input

准备数据：将Hadoop的xml配置文件复制到input

cp etc/hadoop/*.xml input

执行share目录下的MapReduce程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

查看输出结果

cat output/part-r-00000

### (2) Word Count实例 ###

创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个wcinput文件夹

mkdir wcinput

在wcinput文件下创建一个wc.input文件

cd wcinput
    vi wc.input
    # 添加下面内容
    hadoop yarn
    hadoop mapreduce
    inspur
    inspur

执行share目录下的MapReduce程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput

查看输出结果

cat output/part-r-00000

## 四、伪分布式模式 ##

### (1) 配置hadoop-env.sh ###

vi etc/hadoop/hadoop-env.sh
    # 添加下面内容
    # The java implementation to use.
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201

### (2) 配置core-site.xml ###

vi etc/hadoop/core-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://hadoop100:9000</value>
        </property>
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
        </property>
    </configuration>

### (3) 配置hdfs-site.xml ###

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
    		<name>dfs.replication</name>
    		<value>1</value>
    	</property>
    </configuration>

### (4) 启动集群 ###

# 格式化NameNode（第一次启动时格式化，以后不用）
    # 如果再次重启NameNode会导致namenode和datanode的集群CID不同，因此无法启动datanode
    hdfs namenode -format
    # 启动NameNode
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
    # 启动DataNode
    sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
    # 启动DataNode
    sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode

### (5) 访问hdfs管理页面 ###

http://192.168.1.100:50075

### (6) 如何重启NameNode ###

cd /opt/module/hadoop-2.7.2
    # 先停止datanode服务
    sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
    # 再停止namenode服务
    sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
    # 再删除data和logs目录
    rm -rf data/ logs/
    # 格式化NameNode
    hdfs namenode -format

### (7) hdfs操作命令 ###

创建一个目录

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/xuzheng/input

上传一个文件

bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input/

查看一个目录

bin/hdfs dfs -ls /user/xuzheng/input/

查看一个文件

bin/hdfs dfs -cat  /user/xuzheng/ input/wc.input

运行一个MapReduce程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/xuzheng/input/ /user/xuzheng/output

查看结果

hdfs dfs -cat /user/xuzheng/output/*

下载文件

hdfs dfs -get /user/xuzheng/output/part-r-00000 ./wcoutput/

删除目录

hdfs dfs -rm -r /user/xuzheng/output

### (8) 配置yarn-env.sh ###

vi etc/hadoop/yarn-env.sh
    # 添加下面内容
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201

### (9) 配置yarn-site.xml ###

### (8) 配置mapred-env.sh ###

vi etc/hadoop/mapred-env.sh
    # 添加下面内容
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201

### (9) 配置mapred-site.xml ###

vi etc/hadoop/mapred-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
    		<name>mapreduce.framework.name</name>
    		<value>yarn</value>
    	</property>
    </configuration>

### (10) 启动YARN ###

# 必须保证NameNode和DataNode已经启动
    # 启动ResourceManager
    sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
    # 启动NodeManager
    sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

### (11) 访问yarn管理页面 ###

http://192.168.1.100:8088/cluster

### (12) 删除output目录 ###

bin/hdfs dfs -rm -R /user/xuzheng/output

### (13) 执行share目录下的MapReduce程序 ###

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/xuzheng/input/wc.input  /user/xuzheng/output

### (14) 查看输出结果 ###

bin/hdfs dfs -cat /user/xuzheng/output/*

### (15) 配置历史服务器 ###

vi etc/hadoop/mapred-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
    		<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    		<value>hadoop100:10020</value>
    	</property>
    	
    	<property>
        	<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        	<value>hadoop100:19888</value>
    	</property>
    </configuration>

### (16) 启动历史服务器 ###

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

### (17) 访问历史 ###

点击【History】，需要提前配置hosts映射关系

192.168.1.100 hadoop100

### (18) 开启日志聚集 ###

vi yarn-site.xml
    # 添加如下内容
    <property>
    	<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    	<value>true</value>
    </property>
    
    <property>
    	<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    	<value>604800</value>
    </property>

### (19) 关闭HistoryManager、NodeManager和ResourceManager ###

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
    sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
    sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

### (20) 启动HistoryManager、ResourceManager和NodeManager ###

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
    sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

### (21) 测试 ###

bin/hdfs dfs -rm -R /user/xuzheng/output
    hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/xuzheng/input /user/xuzheng/output

## 四、完全分布式模式 ##

### (1) 准备3台客户机 ###

### (2) 关闭防火墙 ###

systemctl stop firewalld
    systemctl disable firewalld

### (3) 增加用户并授权 ###

useradd xuzheng
    passwd xuzheng

### (4) 修改主机名称 ###

hostnamectl --static set-hostname hadoop101
    hostnamectl --static set-hostname hadoop102
    hostnamectl --static set-hostname hadoop103

### (5) 安装jdk和hadoop ###

tar -xzvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
    tar -xzvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /opt/module/

### (6) 配置环境变量 ###

vi /etc/profile
    # 添加下面内容
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201
    export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
    export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
    
    #HADOOP_HOME
    export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    # 使配置文件生效
    source /etc/profile

### (7) 集群规划 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>hadoop101</th> 
   <th>hadoop102</th> 
   <th>hadoop103</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>HDFS</td> 
   <td>NameNode DataNode</td> 
   <td>DataNode</td> 
   <td>SecondaryNameNode DataNode</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>YARN</td> 
   <td>NodeManager</td> 
   <td>ResourceManager NodeManager</td> 
   <td>NodeManager</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### (8) 集群配置 ###

配置core-site.xml

vi etc/hadoop/core-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://hadoop101:9000</value>
        </property>
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
        </property>
    </configuration>

配置hadoop-env.sh

vi etc/hadoop/hadoop-env.sh
    # 添加下面内容
    # The java implementation to use.
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201

配置hdfs-site.xml

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
    		<name>dfs.replication</name>
    		<value>3</value>
    	</property>
    	<property>
    		<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    		<value>hadoop103:50090</value>
    	</property>
    </configuration>

配置yarn-env.sh

vi etc/hadoop/yarn-env.sh
    # 添加下面内容
    # The java implementation to use.
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_201

配置yarn-site.xml

vi etc/hadoop/yarn-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
     		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     		<value>mapreduce_shuffle</value>
    	</property>
    	
    	<property>
    		<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    		<value>hadoop102</value>
    	</property>
    	<property>
    		<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    		<value>true</value>
    	</property>
    	
    	<property>
    		<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    		<value>604800</value>
    	</property>
    </configuration>

配置mapred-site.xml

vi etc/hadoop/mapred-site.xml
    # 添加下面内容
    <configuration>
        <property>
    		<name>mapreduce.framework.name</name>
    		<value>yarn</value>
    	</property>
    	<property>
    		<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    		<value>hadoop101:10020</value>
    	</property>
    	
    	<property>
        	<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        	<value>hadoop101:19888</value>
    	</property>
    </configuration>

### (9) 启动HDFS ###

在机器hadoop101上执行

在机器hadoop102和hadoop103上执行

# 启动DataNode
    sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

### (10) ssh无密登录配置 ###

在机器hadoop101、hadoop102和hadoop103上执行

ssh-keygen -t rsa

在机器hadoop101、hadoop102和hadoop103上执行

ssh-copy-id hadoop101
    ssh-copy-id hadoop102
    ssh-copy-id hadoop103

### (11) 配置从节点 ###

在机器hadoop101上执行

vi etc/hadoop/slaves
    # 删除所有内容并添加
    hadoop101
    hadoop102
    hadoop103

### (12) 集群启动（ssh配置是前提） ###

在机器hadoop101上执行

vi etc/hadoop/slaves
    # 删除所有内容并添加
    hadoop101
    hadoop102
    hadoop103

将slaves文件同步至其他节点

/home/xuzheng/bin/xsync slaves

停止集群所有的服务

sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
    sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode

NameNode节点（hadoop101）

sbin/start-dfs.sh

ResourceManager节点（hadoop102）

sbin/start-yarn.sh

### (13) 测试集群 ###

在机器hadoop101上执行

hdfs dfs -rm -r /user/xuzheng/input
    hdfs dfs -mkdir -p /user/xuzheng/input

### (14) 集群时间同步 ###

安装ntp

yum -y install net-tools # netstat
    yum -y install ntp

修改配置文件/etc/ntp.conf

vi /etc/ntp.conf
    # 限制 192.168.1.0~192.168.255.255之间的服务器可以访问
    restrict 192.168.1.0 mask 255.255.0.0 nomodify notrap
    
    # 注释以下内容，因为集群在局域网中，所以不属于互联网其他时间
    #server 0.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 1.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 2.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 3.centos.pool.ntp.org iburst
    
    #添加以下信息，当失去互联网连接后，使用本机时间做同步
    server 127.127.1.0
    fudge 127.127.1.0 stratum 10

修改配置文件/etc/sysconfig/ntpd

vi /etc/sysconfig/ntpd
    #添加以下信息，硬件时间与系统时间同步
    SYNC_HWCLOCK=yes

hadoop101节点上启动ntp

systemctl stop chronyd
    systemctl disable chronyd
    systemctl start ntpd
    systemctl enable ntpd

其他节点上启动ntp

crontab -e
    # 编写定时任务如下：
    */10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop101

### (15) 配置机架感知 ###

1.  修改配置文件core-site.xml

<configuration>
            <property>
                    <name>topology.script.file.name</name>
                    <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/topology.sh</value>
            </property>
    </configuration>

1.  新建topology.sh脚本

#!/bin/bash
    
    HADOOP_CONF=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
    while [ $# -gt 0 ] ; do
            nodeArg=$1
            exec<${HADOOP_CONF}/topology.data
            result=""
            while read line ; do
                    ar=( $line )
                    if [ "${ar[0]}" = "$nodeArg" ]||[ "${ar[1]}" = "$nodeArg" ]; then
                            result="${ar[2]}"
                    fi
            done
            shift
            if [ -z "$result" ] ; then
                    echo -n "/default-rack"
            else
                    echo -n "$result"
            fi
    done

1.  修改脚本权限

chmod a+x topology.sh

1.  新建topology.data文件

192.168.20.101 hadoop101 /rack1
    192.168.20.102 hadoop102 /rack2
    192.168.20.103 hadoop103 /rack1

--------------------