大数据技术之Hadoop概述

Bertha 。 2023-01-24 02:12 18阅读 0赞

**目录**

大数据概述

第 1 章 Hadoop 概述

1.1 Hadoop 基本概念

1.2 Hadoop 发展历史

1.3 Hadoop 优势 （4高）

1.4 Hadoop 组成

1.4.1 HDFS

1.4.2 YARN

1.4.3 MapReduce（重点）

1.4.4 HDFS 、YARN 、MapReduce 三者之间的关系

1.5 大数据技术生态体系

1.6 推荐系统框架图

第 2 章 Hadoop 运行环境搭建

2.1 模板虚拟机环境准备

2.2 克隆虚拟机

2.3 在 hadoop102 安装 JDK

2.4 在 hadoop102 安装 Hadoop

2.5 Hadoop 目录 结构

第 3 章 Hadoop

3.1 本地运行模式

3.2 完全分布式运行模式

3.2.1 虚拟机准备

3.2.2 编写集群分发脚本 xsync

3.2.3 SSH 无密登录 配置

3.2.4 集群配置

3.2.5 群起集群

3.2.6 配置历史服务器

3.2.7 配置日志的聚集

3.2.8 集群 启动/停止方式总结

3.2.9 编写 Hadoop 集群常用脚本

3.2.10 常用端口号说明

3.2.11 集群时间同步

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

# 大数据概述 #

*  大数据概念

大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行**捕捉、管理和处理的数据集合**，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

**大数据主要解决，海量数据的采集、存储和分析计算问题。**

按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M 1T = 1024G 1P= 1024T

*  大数据特点
    
    1.  Volume（大量）
    2.  Velocity（高速）
    3.  Variety（多样）
    4.  Value（低价值密度）
 *  大数据应用
    
    1.  抖音：推荐的都是你喜欢的视频
    2.  电商站内广告推荐：给用户推荐可能喜欢的商品
    3.  零售：分析用户消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。经典案例，纸尿布+啤酒。
    4.  物流仓储：京东物流，上午下单下午送达、下午下单次日上午送达。
    5.  保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
    6.  金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
    7.  房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。
    8.  人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实
 *  大数据组织架构

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# 第 1 章 Hadoop 概述 #

## 1.1 Hadoop 基本概念 ##

*  Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
 *  主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
 *  广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。

## 1.2 Hadoop 发展历史 ##

*  Hadoop创始人Doug Cutting
 *  三篇论文
    
    GFS --->HDFS

Map-Reduce --->MR

BigTable --->HBase

*   几个概念

1.  分布式：由发布在不同的主机上的进程协同在一起构成的整个应用 例如：B/S架构
2.  集群：将相同的功能模块部署到不同的主机上
3.  云计算和大数据：云计算是一系列服务：阿里云，百度云；大数据是一种技术。

## 1.3 Hadoop 优势 （4高） ##

1.  高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
2.  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。
3.  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。
4.  高容错性：能够自动将失败的任务重新分配

## 1.4 Hadoop 组成 ##

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### 1.4.1 HDFS ###

Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。

1.  NameNode（nn）：存储文件的**元数据**，如**文件名**，**文件目录结构**，**文件属性**（**生成时间、副本数、文件权限**），以及**每个文件的块列表和块所在的DataNode**等。
2.  DataNode(dn)：在**本地文件系统存储文件块数据**，以及**块数据的校验和**。
3.  Secondary NameNode(2nn)：**每隔一段时间对NameNode元数据备份**。

### 1.4.2 YARN ###

Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ，另一种资源协调者，是 Hadoop 的资源管理器。

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*  ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大；
 *  NodeManager（N M）：单个节点服务器资源老大；
 *  ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大；
 *  Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。
 *  说明：

1.  客户端可以有多个
2.  集群上可以运行多个ApplicationMaster
3.  每个NodeManager上可以有多个Container

### 1.4.3 MapReduce（重点） ###

MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce

*  Map 阶段并行处理输入数据（拆数据）
 *  Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总（合数据）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

### 1.4.4 HDFS 、YARN 、MapReduce 三者之间的关系 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

## 1.5 大数据技术生态体系  ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

1.  Sqoop：Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop、Hive 与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到 Hadoop 的 HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。
2.  Flume：Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3.  Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；
4.  Spark：Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于 Hadoop 上存储的大数据进行计算。
5.  Flink：Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
6.  Oozie：Oozie 是一个管理 Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。
7.  Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8.  Hive：Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9.  ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

## 1.6 推荐系统框架图  ##

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

# 第 2 章 Hadoop 运行环境搭建 #

## **2.1 模板虚拟机环境准备** ##

1.  安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100 、主机名称 hadoop100 、内存 4G 、硬盘50G
2.  hadoop100 虚拟机配置要求如下 （ 本文 Linux 系统全部以 CentOS-7.5-x86-1804 为例 ）

*  使用 yum 安装需要虚拟机可以正常上网，yum 安装前可以先测试下虚拟机联网情况
 *  安装 epel-release 注：Extra Packages for Enterprise Linux 是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包，适用于 RHEL、CentOS 和 Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数 rpm 包在官方repository 中是找不到的）

[root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release

*  注意：如果 Linux 安装的是最小系统版，还需要安装如下工具；如果安装的是 Linux桌面标准版，不需要执行如下操作

# net-tool：工具包集合，包含 ifconfig 等命令
    [root@hadoop100 ~]# yum install -y net-tools

# vim：编辑器
    [root@hadoop100 ~]# yum install -y vim

3. 关闭防火墙 ，关闭防火墙开机自启

[root@hadoop100 ~]# systemctl stop firewalld
     [root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld.service

注意：在企业开发时，通常单个服务器的防火墙时关闭的。公司整体对外会设置非常安全的防火墙

4. 创建 atguigu 用户 ，并修改 atguigu 用户的密码

[root@hadoop100 ~]# useradd atguigu
     [root@hadoop100 ~]# passwd atguigu

5. 配置 atguigu 用户具有 root 权限 ， 方便 后期加 加 sudo 执行 root 权限的命令

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers

修改/etc/sudoers 文件，在%wheel 这行下面添加一行，如下所示：

## Allow root to run any commands anywhere
    
    root  ALL=(ALL)  ALL
    
    ## Allows people in group wheel to run all commands
    
    %wheel ALL=(ALL)  ALL
    atguigu ALL=(ALL)  NOPASSWD:ALL

注意：atguigu 这一行不要直接放到 root 行下面，因为所有用户都属于 wheel 组，你先配置了 atguigu 具有免密功能，但是程序执行到%wheel 行时，该功能又被覆盖回需要密码。所以 atguigu 要放到%wheel 这行下面。

6. 在/opt 目录下创建文件夹 ，并修改所属主和所属组

*  在/opt 目录下创建 module、software 文件夹

[root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/module
    [root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/software

*  修改 module、software 文件夹的所有者和所属组均为 atguigu 用户

[root@hadoop100 ~]# chown atguigu:atguigu /opt/module
    [root@hadoop100 ~]# chown atguigu:atguigu /opt/software

*  查看 module、software 文件夹的所有者和所属组

[root@hadoop100 ~]# cd /opt/
    [root@hadoop100 opt]# ll
    总用量 12
    drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 28 17:18 module
    drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 9 月 7 2017 rh
    drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 28 17:18 software

7. 卸载虚拟机自带的 JDK 注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。

[root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps

8.重启虚拟机

[root@hadoop100 ~]# reboot

## 2.2 克隆虚拟机 ##

1.  利用模板机 hadoop100 ，克隆 三台虚拟机 ：hadoop102 hadoop103 hadoop104注意：克隆时，要先关闭 hadoop100
2.  修改 克隆机 IP ，以下以 hadoop102 举例说明

*  修改克隆虚拟机的静态 IP

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

改成

DEVICE=ens33
    TYPE=Ethernet
    BOOTPROTO=static
    NAME="ens33"
    IPADDR=192.168.10.102
    PREFIX=24
    GATEWAY=192.168.10.2
    DNS1=192.168.10.2

*   查看 Linux 虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

*  查看 Windows 系统适配器 VMware Network Adapter VMnet8 的 IP 地址

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

*   保证 Linux 系统 ifcfg-ens33 文件中 IP 地址、虚拟网络编辑器地址和 Windows 系统 VM8 网络 IP 地址相同。

3. 修改克隆机主机名 ，以下以 hadoop102为例

*  修改主机名称

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hostname
    hadoop102

*  配置 Linux 克隆机主机名称映射 hosts 文件，打开/etc/hosts

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts

添加如下内容

192.168.10.100 hadoop100
    192.168.10.101 hadoop101
    192.168.10.102 hadoop102
    192.168.10.103 hadoop103
    192.168.10.104 hadoop104
    192.168.10.105 hadoop105
    192.168.10.106 hadoop106
    192.168.10.107 hadoop107
    192.168.10.108 hadoop108

4. 重启克隆机 hadoop102

*  如果操作系统是 window7，可以直接修改

（a）进入 C:\\Windows\\System32\\drivers\\etc 路径

（b）打开 hosts 文件并添加如下内容，然后保存

*  如果操作系统是 window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可

（a）进入 C:\\Windows\\System32\\drivers\\etc 路径

（b）拷贝 hosts 文件到桌面

（c）打开桌面 hosts 文件并添加如下内容

（d）将桌面 hosts 文件覆盖 C:\\Windows\\System32\\drivers\\etc 路径 hosts 文件

## 2.3 在 hadoop102 安装 JDK ##

1.  卸载现有 JDK 注意：安装 JDK 前，一定确保提前删除了虚拟机自带的 JDK。详细步骤见问文档 3.1 节中卸载 JDK 步骤。
2.  用XShell 传输工具将 JDK 导入到 opt 目录下面的 software
3.  在 Linux 系统下的 opt 目录中查看软件包是否导入成功

[atguigu@hadoop102 ~]$ ls /opt/software/

看到如下结果：

jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

4. 解压 JDK 到/opt/module 目录下

[atguigu@hadoop102 software]$  tar  -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

*  新建/etc/profile.d/my\_env.sh 文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

添加如下内容

#JAVA_HOME
    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

*  保存后退出

:wq

*  source 一下/etc/profile 文件，让新的环境变量 PATH 生效

[atguigu@hadoop102 ~]$ source /etc/profile

6. 测试JDK是否安装成功

[atguigu@hadoop102 ~]$ java -version

如果能看到以下结果，则代表 Java 安装成功。

java version "1.8.0_212"

注意：重启（如果 java -version 可以用就不用重启）

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo reboot

## 2.4 在 hadoop102 安装 Hadoop ##

Hadoop 下载地址：[https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/][https_archive.apache.org_dist_hadoop_common_hadoop-3.1.3]

1.  用 XShell 文件传输 工具将 hadoop-3.1.3.tar.gz 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下面
2.  进入到 Hadoop 安装包路径下

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/

3. 解压安装文件到/opt/module 下面

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/

4. 查看是否解压成功

[atguigu@hadoop102 software]$ ls /opt/module/
    hadoop-3.1.3

5. 将 Hadoop 添加到环境变量

（1）获取 Hadoop 安装路径

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd
    /opt/module/hadoop-3.1.3

（2）打开/etc/profile.d/my\_env.sh 文件

[atguigu@hadoop102  hadoop-3.1.3]$  sudo  vim
    /etc/profile.d/my_env.sh

➢ 在 my\_env.sh 文件末尾添加如下内容：（shift+g）

#HADOOP_HOME
    export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

➢ 保存并退出：`:wq`

（3）让修改后的文件生效

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile

6. 测试是否安装成功

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop version
    Hadoop 3.1.3

7. 重启 （ 如果 Hadoop 命令不能用再重启 虚拟机 ）

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo reboot

## 2.5 Hadoop 目录 结构 ##

1.  查看 Hadoop 目录结构2.

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
    总用量 52
    drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 bin
    drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 etc
    drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 include
    drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 lib
    drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 libexec
    -rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 15429 5 月 22 2017 LICENSE.txt
    -rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 101 5 月 22 2017 NOTICE.txt
    -rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 1366 5 月 22 2017 README.txt
    drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 sbin
    drwxr-xr-x. 4 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 share

2. 重要目录

（1）bin 目录：存放对 Hadoop 相关服务（hdfs，yarn，mapred）进行操作的脚本

（2）etc 目录：Hadoop 的配置文件目录，存放 Hadoop 的配置文件

（3）lib 目录：存放 Hadoop 的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）

（4）sbin 目录：存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本

（5）share 目录：存放 Hadoop 的依赖 jar 包、文档、和官方案例

# 第 3 章 Hadoop #

1.  Hadoop 官方网站：[http://hadoop.apache.org/][http_hadoop.apache.org]
2.  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。

➢ 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。

➢ 伪分布式模式：也是单机运行，但是具备 Hadoop 集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。

➢ 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。

## 3.1 本地运行模式 ##

1. 创建在 hadoop-3.1.3 文件下面创建一个 wcinput 文件夹

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput

2. 在 wcinput 文件下创建一个 word.txt 文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput

3. 编辑 word.txt 文件

[atguigu@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt

➢ 在文件中输入如下内容

vhadoop yarn
    hadoop mapreduce
    atguigu
    atguigu

➢ 保存退出：:wq

4. 回到 Hadoop 目录/opt/module/hadoop-3.1.3

5. 执行程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$  hadoop  jar
    share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar
    wordcount wcinput wcoutput

6. 查看结果

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000

看到如下结果：

atguigu 2
    hadoop 2
    mapreduce  1
    yarn  1

## 3.2 完全分布式运行模式 ##

分析：

1.  准备 3 台客户机（关闭防火墙、静态 IP、主机名称）
2.  安装 JDK
3.  配置环境变量
4.  安装 Hadoop
5.  配置环境变量
6.  配置集群
7.  单点启动
8.  配置 ssh
9.  群起并测试集群

### 3.2.1 虚拟机准备 ###

详见 2.1、2.2 两节。

### 3.2.2 编写集群分发脚本 xsync ###

1. scp （secure copy ） 安全拷贝

*  scp 定义 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

*  案例实操 前提：在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 都已经创建好的`/opt/module、/opt/software` 两个目录，并且已经把这两个目录修改为 `atguigu:atguigu`

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo chown atguigu:atguigu -R
    /opt/module

（a）在 hadoop102 上，将 hadoop102 中/opt/module/jdk1.8.0\_212 目录拷贝到hadoop103 上。

[atguigu@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212
    atguigu@hadoop103:/opt/module

（b）在 hadoop103 上，将 hadoop102 中/opt/module/hadoop-3.1.3 目录拷贝到hadoop103 上。

[atguigu@hadoop103  ~]$  scp  -r
    atguigu@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/

（c）在 hadoop103 上操作，将 hadoop102 中/opt/module 目录下所有目录拷贝到hadoop104 上。

[atguigu@hadoop103  opt]$  scp  -r
    atguigu@hadoop102:/opt/module/*
    atguigu@hadoop104:/opt/module

2. rsync 远程同步工具 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

选项参数说明

选项功能

-a 归档拷贝
    -v 显示复制过程

*  案例实操

（a）删除 hadoop103 中`/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput`

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/

（b）同步 hadoop102 中的/opt/module/hadoop-3.1.3 到 hadoop103

[atguigu@hadoop102  module]$  rsync  -av hadoop-3.1.3/
    atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/

3. xsync 集群分发 脚本

*  需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
 *  需求分析：

（a）rsync 命令原始拷贝：

rsync -av  /opt/module  atguigu@hadoop103:/opt/

（b）期望脚本：

xsync 要同步的文件名称

（c）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径）

[atguigu@hadoop102 ~]$ echo $PATH
    /usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atgu
    igu/.local/bin:/home/atguigu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin

*  脚本实现

（a）在/home/atguigu/bin 目录下创建 xsync 文件

[atguigu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu
    [atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
    [atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin
    [atguigu@hadoop102 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 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

（b）修改脚本 xsync 具有执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync

（c）测试脚本

[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin

（d）将脚本复制到/bin 中，以便全局调用

[atguigu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/

（e）同步环境变量配置（root 所有者）

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync
    /etc/profile.d/my_env.sh

注意：如果用了 sudo，那么 xsync 一定要给它的路径补全。 让环境变量生效

[atguigu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
    [atguigu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile

### 3.2.3 SSH 无密登录 配置 ###

1.  配置 ssh

*  基本语法 ssh 另一台电脑的 IP 地址
 *  ssh 连接时出现 Host key verification failed 的解决方法

[atguigu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103

*  如果出现如下内容 Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? 输入 yes，并回车
 *  退回到 hadoop102

[atguigu@hadoop103 ~]$ exit

2. 免密登录

*  免密登录原理

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

*   生成公钥和私钥

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ pwd
    /home/atguigu/.ssh
    [atguigu@hadoop102 .ssh]$ 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）

*  将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

注意：

还需要在 hadoop103 上采用 atguigu 账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。

还需要在 hadoop104 上采用 atguigu 账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。

还需要在 hadoop102 上采用 root 账号，配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、hadoop104；

3. .ssh 文件夹下（~/.ssh ）的文件功能解释

<table style="width:500px;"> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>known_hosts</th> 
   <th>记录 ssh 访问过计算机的公钥（public key）</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>id_rsa</td> 
   <td>生成的私钥</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>id_rsa.pub</td> 
   <td>生成的公钥</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>authorized_key</td> 
   <td>存放授权过的无密登录服务器公钥</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3.2.4 集群配置 ###

1.  集群部署规划 注意：

*  NameNode 和 SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器
 *  ResourceManager 也很消耗内存，不要和 NameNode、SecondaryNameNode 配置在同一台机器上。

![20210717122247405.png][] 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：

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

（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

*  核心配置文件 配置 core-site.xml

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
    	
    	<property>
    		<name>fs.defaultFS</name>
    		<value>hdfs://hadoop102:8020</value>
    	</property>
    	
    	<property>
    		<name>hadoop.tmp.dir</name>
    		<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
    	</property>
    	
    	<property>
    		<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    		<value>atguigu</value>
    	</property>
    </configuration>

（2）HDFS 配置文件

配置 hdfs-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
    	
    	<property>
    		<name>dfs.namenode.http-address</name>
    		<value>hadoop102:9870</value>
    	</property>
    	
    	<property>
    		<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    		<value>hadoop104:9868</value>
    	</property>
    </configuration>

（3）YARN 配置文件

配置 yarn-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
        
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>hadoop103</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
            <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
                NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME
            </value>
        </property>
    </configuration>

（4）MapReduce 配置文件

配置 mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
        
        <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
    </configuration>

1. 在集群上分发配置好的 Hadoop 配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

2. 去 103 和 104 上 查看文件分发情况

[atguigu@hadoop103 ~]$  cat  /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
    [atguigu@hadoop104  ~]$  cat  /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

### 3.2.5 群起集群 ###

1. 配置 workers

[atguigu@hadoop102 hadoop]$  vim  /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

hadoop102
    hadoop103
    hadoop104

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。

同步所有节点配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

2. 启动集群

*  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。）

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

*   启动 HDFS

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

*   在配置了 ResourceManager 的节点 （hadoop103 ）启动 YARN

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

*  Web 端查看 HDFS 的 NameNode
 *  浏览器中输入：`http://hadoop102:9870`
 *  查看 HDFS 上存储的数据信息
 *  Web 端查看 YARN 的 ResourceManager
 *  浏览器中输入：`http://hadoop103:8088`
 *  查看 YARN 上运行的 Job 信息

3. 集群基本测试

*  上传文件到集群

➢ 上传小文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
    [atguigu@hadoop102  ~]$ hadoop  fs  -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input

➢ 上传大文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /

*  上传文件后查看文件存放在什么位置

➢ 查看 HDFS 文件存储路径

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd
    /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0

➢ 查看 HDFS 在磁盘存储文件内容

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
    hadoop yarn
    hadoop mapreduce
    atguigu
    atguigu

*   拼接

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5 月 23 16:01 blk_1073741836
    -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1048583 5 月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
    -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 63439959 5 月 23 16:01 blk_1073741837
    -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 495635 5 月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
    [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
    [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
    [atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz

*   下载

[atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./

*   执行 wordcount 程序

[atguigu@hadoop102  hadoop-3.1.3]$  hadoop  jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

### 3.2.6 配置历史服务器 ###

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1.  配置 mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop102:10020</value>
    </property>
            
    <property>
    	<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    	<value>hadoop102:19888</value>
    </property>

1. 分发配置

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

2. 在 hadoop102 启动历史服务器

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

3. 查看历史服务器是否启动

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ jps

4. 查看 JobHistory

http://hadoop102:19888/jobhistory

### 3.2.7 配置日志的聚集 ###

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。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

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：

配置 yarn-site.xml \[atguigu@hadoop102 hadoop\]$ vim yarn-site.xml 在该文件里面增加如下配置。

<property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
            
    <property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
            
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>

2. 分发配置

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

3. 关闭 NodeManager 、ResourceManager 和 HistoryServer

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
    [atguigu@hadoop103  hadoop-3.1.3]$ mapred  --daemon  stophistoryserver

4. 启动 NodeManager 、ResourceManage 和 HistoryServer

[atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
    [atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver

5. 删除 HDFS 上已经存在的 输出文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output

6. 执行 WordCount 程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$  hadoop  jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

7. 查看日志

*  历史服务器地址 `http://hadoop102:19888/jobhistory`
 *  历史任务列表

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

（3）查看任务运行日志

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

（4）运行日志详情

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

### 3.2.8 集群 启动/停止方式总结 ###

1. 各个模块分开启动/ 停止 （配置 ssh 是前提）

*  整体启动/停止 HDFS
    
        start-dfs.sh/stop-dfs.sh
 *  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

*  分别启动/停止 HDFS 组件
    
        hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
 *  启动/停止 YARN
    
        rn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager

### 3.2.9 编写 Hadoop 集群常用脚本 ###

1. Hadoop 集群启停脚本（包含 HDFS ，Yarn ，Historyserver ）：myhadoop.sh

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
    [atguigu@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

➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh

2. 查看三台服务器 Java 进程脚本：jpsall

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
    [atguigu@hadoop102 bin]$ vim jpsall

➢ 输入如下内容

#!/bin/bash
    for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
    do
    	echo =============== $host ===============
    	ssh $host jps
    done

➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall

3. 分发/home/atguigu/bin 目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用

[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/

### 3.2.10 常用端口号说明 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>端口名称</th> 
   <th>Hadoop2.x</th> 
   <th>Hadoop3.x</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>NameNode 内部通信端口</td> 
   <td>8020 / 9000</td> 
   <td>8020 / 9000/9820</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>NameNode HTTP UI</td> 
   <td>50070</td> 
   <td>9870</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MapReduce 查看执行任务端口</td> 
   <td>8088</td> 
   <td>8088</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>历史服务器通信端口</td> 
   <td>19888</td> 
   <td>19888</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3.2.11 集群时间同步 ###

如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期和公网时间进行校准； 如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，导致集群执行任务时间不同步。

1.  需求 找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用 1 分钟同步一次

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

2. 时间服务器配置（必须 root 用户）

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf

*  查看所有节点 ntpd 服务状态和开机自启动状态

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd

*  修改 hadoop102 的 ntp.conf 配置文件
    
        [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf

修改内容如下

（a）修改 1（授权 192.168.10.0-192.168.10.255 网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间）

#restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap为 restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

（b）修改 2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）

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

为

#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

（c）添加 3 （ 当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步 ）

server 127.127.1.0
    fudge 127.127.1.0 stratum 10

*  修改 hadoop102 的/etc/sysconfig/ntpd 文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd

增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）

SYNC_HWCLOCK=yes

*  重新启动 ntpd 服务

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd

*  设置 ntpd 服务开机启动

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd

3. 其他机器配置（必须 root 用户）

*  关闭所有节点上 ntp 服务和自启动

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
    [atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
    [atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl disable ntpd

*  在其他机器配置 1 分钟与时间服务器同步一次

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e

编写定时任务如下：

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

修改任意机器时间

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date -s "2021-9-11 11:11:11"

1 分钟后查看机器是否与时间服务器同步

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date

**材料来源于尚学堂，只做整理补充。**

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221004/725acf1e6466493c9f43d8357b381db1.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221004/e74a4fca449d4a37a4c989409612915d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221004/8c293df3b0ae45058055f19863ac0cb7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqZjE2NjUxMTk4MDM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221004/b8ab6240cefd44268e099b7cdbf63e3e.png
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