Hadoop偽分布式安裝

發布時間：2020-07-29 05:08:26 來源：網絡閱讀：1848 作者：MT_IT 欄目：建站服務器

前言：

hadoop：存儲和處理平臺

hdfs：集群，NN，SNN，DN //SNN:將HDFS的日志和映像進行合并操作

mapreduce: 集群，有中心node，jobTracker/Task tracker,

jT:集群資源管理

TT:任務，map,reduce

hadoop 2.0

YARN:集群資源管理,分割

MapReduce:數據處理

RN,NM,AM //RN:資源節點，NM:節點管理，AM:資源代理

container：mr任務

Tez:execution engine

MR:batch

能夠對NN節點做HA,YARN也可以高可用了

一、2.0工作模型

==================================================

A 【NM/Container A /APP M(B)】

\ /

【RM】 -- 【NM/Container B /APP M(A)】

/ \

B 【NM/Container A&A /】

client-->RM--->node1/node2/node n...

Resouce Manager: RM是獨立的

node上運行的有[node manager+App Master+ Container] //NM+AM

Node manager:NM，運行在各node上，周期向RM報告node信息

clinet請求作業：node上的Application master決定要啟動幾個mapper 幾個 reducer

mapper和reducer 稱為 Container //作業都在容器內運行。

Application master只有一個，且同一個任務的APP M只在一個節點上，但是Container會分別運行在多個節點上，并周期向APP M報告其處理狀態

APP M向RM報告任務運行狀況，在任務執行完畢后，RM會把APP M關閉

某一個任務故障后，由App M進行管理，而不是RM管理

RM是全局的，NM在每一個節點上是唯一的,一個程序的AM只有一個，但是contianer需要在多個node上

Hadoop 1.0 和 2.0

1.0 2.0

================ =================

/MR/Pig/Hive|

pig/Hive/Others [Tez ]RT/Service(HBase)

[MapReduce ] [YARN ]

[HDFS ] [HDFS2 ]

在Hadoop v1的時候：

Mapreduce是：

1.開發API

2.運行框架

3.運行環境

二、Hadoop的安裝

1.單機模型：測試使用

2.偽分布式模型：運行于單機

3.分布式模型：集群模型

Hadoop:基于java語言，需要依賴于jvm

hadoop-2.6.2：jdk 1.6+

hadoop-2.7 jdk 1.7+

1.環境

vim /etc/profile.d/java.sh

JAVA_HOME=/usr

yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64

每一個java程序在運行的時候，都會啟動一個jvm，需要配置其堆內存。

新生代，老年代，持久代 //垃圾收集器

slaves:

一個DN；data node，對于yarn來說是node manager

tar xvf hadoop-2.6.2.tar.gz -C /bdapps/

cd /bdapps/

ln -sv hadoop-2.6.2/ hadoop

cd hadoop

vim /etc/profile.d/hadoop.sh

export HADOOP_PREFIX=/bdapps/hadoop
export PATH=$PATH:${HADOOP_PREFIX}/bin:${HADOOP_PREFIX}/sbin
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_MAPPERD_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}

. /etc/profile.d/hadoop.sh

2.創建運行Hadoop進程的用戶和相關目錄

[root@node2 hadoop]# groupadd hadoop
[root@node2 hadoop]# useradd -g hadoop yarn
[root@node2 hadoop]# useradd -g hadoop hdfs
[root@node2 hadoop]# useradd -g hadoop mapred
創建數據和日志目錄
[root@node2 hadoop]# mkdir -pv /data/hadoop/hdfs/{nn,snn,dn}
[root@node2 hadoop]# chown -R hdfs:hadoop /data/hadoop/hdfs/
[root@node2 hadoop]# cd /bdapps/hadoop
[root@node2 hadoop]# mkdir logs
[root@node2 hadoop]# chmod g+w logs
[root@node2 hadoop]# chown -R yarn:hadoop ./*

3.配置hadoop

core-site.xml包含了NameNode主機地址以及監聽RPC端口信息，對于偽分布式模型的安裝來說，其主機地址為localhost,NameNode默認使用的RPC端口為8020

vim etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:8020</value>
        <final>true</final>
    </property>
</configuration>

配置hdfs的相關屬性：例如復制因子(數據塊的副本)、NN和DN用于存儲數據的目錄等。數據塊的副本對于偽分布式的Hadoop應該為1，

而NN和DN用于存儲的數據的目錄為前面的步驟中專門為其創建的路徑。

[root@node2 hadoop]# vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>  
        <name>dfs.replication</name>  //dfs的副本數量
        <value>1</value>
    </property>
<proporty>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/nn</value>
</property>
    <proporty>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/dn</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.checkpoint.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/snn</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.checkpoint.edits.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/snn</value>
    </property>
</configuration>

配置MapReduce framework，此應該指定使用yarn，另外的可用值還有local和classic

[root@node2 hadoop]# cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

[root@node2 hadoop]# vim etc/hadoop/mapred-site.xml

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

配置YARN進程及YARN相關屬性，首先執行ResourceManager守護進程的主機和監聽的端口。

對于偽分布式模型來講，其主機為localhost，默認的端口為8032；其次指定ResourceManager使用的scheduler,以及NodeManager的輔助任務。

[root@node2 hadoop]# vim etc/hadoop/yarn-site.xml

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>localhost:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>localhost:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>localhost:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>localhost:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>localhost:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce_shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
    </property>
</configuration>

配置hadoop-devn.sh和yarn-env.sh--默認即可

Hadoop的各守護進程依賴于JAVA_HOME, Hadoop大多數守護進程的堆內存大小為1G

可根據需求調整。

slaves:定義hdfs的從節點列表--默認為本機

4.格式化HDFS

假如hdfs-site.xml 中的dfs.namenode.name.dir目錄不存在，格式化會創建之

如果實現存在：需要確保其權限設置正確，格式化會清除其內部數據并重新建立文件系統

切換hdfs用戶的身份執行

[root@node2 hadoop]# su - hdfs

hdfs命令分類：

User Commands

dfs：文件系統命令，,rm,cat,put,get,rmr,ls,cp,du,...

hdfs dfs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile

fetchdt

fsck

version

Administration Commands

balancer

datanode

dfsadmin

mover

namenode

secondarynamenode

簡單配置拍錯：不能在/data目錄下生成文件

解決步驟：

1.diff 命令，把配置文件頭部的空白全部刪除

vim

::%s/^[[:space:]]\+//

[hdfs@localhost ~]$ hdfs namenode -format

/data/hadoop/hdfs/nn has been successfully formatted.

5.啟動hadoop //NN,DN,SNN,RM,NM

NameNode: hadoop-daemon.sh start/stop namenode

DataNode: hadoop-daemon.sh start/stop datanode

Secondary NameNode: hadoop-daemon.sh start/stop secondarynamenode

ResourceManager: yarn-daemon.sh start/stop resourcemanager

NodeManager: yarn-daemon.sh start/stop nodemanager

啟動HDFS服務

HDFS有三個守護進程:

namenode、datanode、secondarynamenode都可以通過hadoop daemon.sh

YARN有兩個守護進程:

resourcemanager和nodemanager,都可以通過yarn-daemon.sh 腳本啟動

[hdfs@localhost ~]$ hadoop-daemon.sh start namenode

starting namenode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hdfs-namenode-localhost.o

[hdfs@localhost ~]$ jps //java的ps命令

4215 NameNode

4255 Jps

[hdfs@localhost ~]$ hadoop-daemon.sh start secondarynamenode

starting secondarynamenode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hdfs-secondarynamenode-localhost.out

[hdfs@localhost ~]$ hadoop-daemon.sh start datanode

starting datanode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hdfs-datanode-localhost.ou

//此時就可以上傳文件了

[hdfs@localhost ~]$ hdfs dfs -mkdir /test //創建組

[hdfs@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /

Found 1 items

drwxr-xr-x - hdfs supergroup 0 2017-05-13 22:18 /te

[hdfs@localhost ~]$ hdfs dfs -put /etc/fstab /test/

[hdfs@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /test

Found 1 items

-rw-r--r-- 1 hdfs supergroup 537 2017-05-13 22:21 /test/fstab

cat /data/hadoop/hdfs/dn/current/BP-1163334701-127.0.0.1-1494676927122/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741825

//可以進行查看

hdfs dfs -cat /test/fstab //也可以查看內容一樣

//文件過大的話，會被切割成n塊。

注意：如果要其他用戶對hdfs有寫入權限，需要在hdfs-site.xml添加一項屬性定義。

<property>
    <value>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
</property>

[root@node2 test]# su - yarn

[yarn@localhost ~]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager
starting resourcemanager, logging to /bdapps/hadoop/logs/yarn-yarn-resourcemanager-localhost.out

[yarn@localhost ~]$ yarn-daemon.sh start nodemanager
starting nodemanager, logging to /bdapps/hadoop/logs/yarn-yarn-nodemanager-localhost.out

[yarn@localhost ~]$ jps
5191 Jps
5068 NodeManager
4829 ResourceManager

6.Web UI概覽

HDFS和YARN ResourceManager各自提供了Web接口。

HDFS-NameNode：http://NameNodeHost:50070/

YARN-ResourceManager http://ResourceManagerHost:8088

http://192.168.4.105:50070/dfshealth.html#tab-overview

YARN-ResourceManager:只監聽在127.0.0.1,

EditLog的內容:

NameNode SecondaryNameNode

fs-p_w_picpath

|________> 合并為新的fs-p_w_picpath

EditLog滾動一次 ------>取出 |

覆蓋原有的fs-p_w_picpath__________________|

secondaryNameNode:合并NameNode上的Editlog合并到fs-imange上，以保證持久影響文件上，盡可能多的保持多的信息

真正的使用元數據在NameNode的內存中，假如數據發生修改，會追加到editlog中

firefox localhost:8088 &

Applications

SUBMITED:已經提交的作業

ACCEPTED:接受的作業

RUNNING

FINISHED

FAILED:失敗的

KILLED:

//SecnondaryNameNode從NameNode中取得

7.運行測試程序

[root@localhost mapreduce]# su - hdfs

[hdfs@localhost ~]$ cd /bdapps/hadoop/share/hadoop/mapreduce/

yarn jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.2.jar //有很多測試程序

hdfs dfs -ls /test/fstab.out //查看

hdfs dfs -cat /test/fstab.out/paprt-r-00000 //查看

//統計每個單詞的出現次數

小結

1.配置環境

java.sh hadoop.sh

2.創建用戶和相關目錄

3.配置hadoop

core-site.xml

hdfs-site.xml

mapred-site.xml

yarn-site.xml

4.格式化HDFS

[hdfs@localhost ~]$ hdfs namenode -format

/data/hadoop/hdfs/nn has been successfully formatted.

5.啟動hadoop

NameNode: hadoop-daemon.sh start/stop namenode

DataNode: hadoop-daemon.sh start/stop datanode

Secondary NameNode: hadoop-daemon.sh start/stop secondarynamenode

ResourceManager: yarn-daemon.sh start/stop resourcemanager

NodeManager: yarn-daemon.sh start/stop nodemanager

6.Web UI概覽

HDFS和YARN ResourceManager各自提供了Web接口。

HDFS-NameNode：http://NameNodeHost:50070/

YARN-ResourceManager http://ResourceManagerHost:8088

幫助文檔：http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.5/

向AI問一下細節

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