【大数据存储与处理】1. hadoop单机伪分布安装和集群安装

唐生一2023-10-03 15:07

0. 写在前面

0.1 软件版本

hadoop2.10.2
ubuntu20.04

openjdk-8-jdk

0.2 hadoop介绍

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（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。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 .---百度词条hadoop

1. 创建hadoop用户

bash 复制代码 
lynn@lynn:~$ sudo useradd -m hduser -s /bin/bash	# 创建用户hduser 并指定使用bash终端作为shell
lynn@lynn:~$ cd /home
lynn@lynn:~$ ls
hduser lynn	# 代表用户创建成功
lynn@lynn:~$ sudo passwd hduser					# 设置密码
lynn@lynn:~$ sudo adduser hduser sudo				# 为hduser增加管理员权限
Adding user `hduser' to group `sudo' ...
Adding user hduser to group sudo
Done.
# 然后切换用户登录

2. 安装java

注意，已经切换到了hduser用户,lynn主机下

bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo apt-get update		# 更新包
# The "unable to lock directory /var/lib/apt/lists/" error on Ubuntu typically occurs when the APT package management system is already running or has crashed.如果出现unable to lock,多数是因为APT包管理系统正在运行或崩溃，可尝试重启
# hduser@lynn:~$ ps aux | grep -i apt		# 可使用此命令查看哪些安装在使用apt，如果有则等待这些安装完成
# The error in Ubuntu may be displayed below: 
#       /var/lib/dpkg/lock
#       /var/lib/dpkg/lock-frontend
#       /var/lib/apt/lists/lock
#       /var/cache/apt/archives/lock
# These are lock files, which could prevent two instances of apt or dpkg from using the same files simultaneously. 
# This could occur if an installation is needed or did not finish. Just remove the lock files.
# To delete or erase the lock files, use the rm command:
#        sudo rm /var/lib/dpkg/lock
#        sudo rm /var/lib/apt/lists/lock
#        sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
hduser@lynn:~$ sudo apt search jdk		# 查找jdk包，也可以直接运行下一条命令
bash 复制代码 
# 安装openjdk-8-jdk版本
hduser@lynn:~$ sudo apt install openjdk-8-jdk
# 安装完成之后查看一下版本号，确认安装成功
hduser@lynn:~$ java -version
hduser@lynn:~$ javac -version
hduser@lynn:~$ update-alternatives --display java	# 查看已安装的java版本列表
bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo gedit .bashrc	# 设置环境变量
# 在弹出的窗口最后增加如下语句：
# export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/bin/java	# 设置Java的运行程序
# export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
# export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
# export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
hduser@lynn:~$ source .bashrc	# 使环境变量生效

3. 安装hadoop

从清华镜像源网站下载hadoop2.10.2版本

bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo tar -zxvf hadoop-2.10.2.tar.gz
hduser@lynn:~$ sudo mv hadoop-2.10.2 /usr/local/hadoop
hduser@lynn:~$ sudo gedit ~/.bashrc	# 设置hadoop环境变量，如果gedit打开失败，试试重启终端
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export JAVA_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$JAVA_LIBRARY_PATH
hduser@lynn:~$ source ~/.bashrc	# 使环境变量生效

3.0 配置SSH

bash 复制代码 
# 安装ssh
hduser@lynn:~$ sudo apt-get install ssh
hduser@lynn:~$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa 
# -t 指定要生成的密钥类型
# -P 表示密码，''表示不指定密码进行连接
# -f 是密钥生成之后保存的位置
hduser@lynn:~$ cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys	# 拷贝公钥到要进行免密登录的机器上
hduser@lynn:~$ ssh localhost	# 登录本机
hduser@lynn:~$ ll ~/.ssh		# 查看相关文件

3.1 单机伪分布模式

在一台运行linux的单机上，用伪分布方式，用不同的进程模拟分布运行下的NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等各类节点。

3.1.1 配置hadoop-env

bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

修改JAVA_HOME：

原来是：export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

修改为：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd65

3.1.2 配置core-site.xml

设置HDFS的默认名称

bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
xml 复制代码 
<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>

3.1.3 设置yarn-site.xml

bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
xml 复制代码 
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property> 
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
  <value>mapreduce_shuffle</value> 
</property> 
<property> 
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 
  <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
</property>
</configuration>

3.1.4 编辑mapred-site.xml

bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
xml 复制代码 
<configuration>
<property>
   <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value> 
</property>
</configuration>

3.1.5 设置hdfs-site.xml

hdfs-site.xml 用于设置HDFS分布式文件系统的相关配置。Single Node Cluster中只有一台服务器，所以需要身兼NameNode和DataNode.

bash 复制代码 
hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
xml 复制代码 
<configuration>
  <property>
  <!--设置备份数量为3-->
     <name>dfs.replication</name>
     <value>3</value> 
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode</value>
  </property>
</configuration>

3.1.6 创建hdfs目录并格式化HDFS文件系统

bash 复制代码 
# 创建NameNode数据存储目录
hduser@lynn:~$ sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode
# 创建DataNode数据存储目录
hduser@lynn:~$ sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode
# 将hadoop目录的所有者更改为hduser
hduser@lynn:~$ sudo chown hduser:hduser -R /usr/local/hadoop
# 格式化namenode-将HDFS格式化
hduser@lynn:~$ hadoop namenode -format

3.1.7 启动HDFS

bash 复制代码 
# 启动hdfs
hduser@lynn:~$ start-dfs.sh
# 启动YARN
hduser@lynn:~$ start-yarn.sh
bash 复制代码 
# jps可以列出运行的所有java虚拟机进程
hduser@lynn:~$ jps

3.1.8 查看集群状态

http://localhost:8088
http://localhost:50070

3.2 集群分布方式

在真实的集群环境下安装运行hadoop系统，集群的每个节点可以运行linux.

将在VMware上创建4台虚拟机，分别是master,data1,data2,data3

将在每一台虚拟机设置两张网卡：

  1. 网卡1：设置为NAT网卡，可以通过host主机连接到外部网络internet
  2. 网卡2：设置为"仅主机模式"，用于创建内部网络，内部网络连接4台虚拟主机与Host主机
  3. IP地址：master 192.168.56.100
    data1 192.168.56.101
    data2 192.168.56.102
    data3 192.168.56.103

3.2.1 创建data1节点

从刚才创建的Single node clutch节点克隆出data1节点。选择创建完整克隆，命名为data1.

添加网卡

3.2.1.1 设置固定IP
bash 复制代码 
# 查看data1中的网卡
hduser@lynn:/$ ifconfig
# 显示分别是ens33,ens37 
# ens33是ubuntu默认的NAT的网卡
# 对应我们集群使用的网卡为ens37
# 配置静态IP
hduser@lynn:/$ sudo gedit /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml 
network:
  ethernets:
    ens37:
      addresses: [192.168.56.101/24]	# 注意冒号后面需要有空格
      dhcp4: no
      optional: true
      gateway4: 192.168.56.1
      nameservers:
        addresses: [192.168.56.1,114.114.114.114]	# 114.114.114.114是电信的
  version: 2
  renderer: NetworkManager
hduser@lynn:/$ sudo netplan apply
hduser@lynn:/$ ifconfig
3.2.1.2 编辑主机名和hosts文件
bash 复制代码 
# 编辑hostname主机名 设置data1
hduser@lynn:/$ sudo gedit /etc/hostname
data1
# 编辑hosts文件
hduser@lynn:/$ sudo gedit /etc/hosts
192.168.56.100 master
192.168.56.101 data1
192.168.56.102 data2
192.168.56.103 data3
3.2.1.3 编辑core-site.xml,yarn-site.xml,mapred-site.xml,hdfs-site.xml
bash 复制代码 
hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
  <property>
         <name>fs.default.name</name>
         <value>hdfs://master:9000</value>
  </property>
</configuration>
bash 复制代码 
hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 

<configuration>
<!--设置ResouceManager主机与NodeManager的连接地址，NodeManager通过这个地址向ResourceManager汇报运行情况-->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>master:8025</value>
 </property>
 <!--设置ResourceManager与ApplicationMaster的连接地址，ApplicationMaster通过这个地址向ResourceManager申请资源、释放资源等-->
 <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>master:8030</value>
 </property>
<!--设置ResourceManager与客户端的连接地址，客户端通过该地址ResourceManger注册应用程序、删除程序等-->
   <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>master:8050</value>
    </property>
</configuration>
bash 复制代码 
hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
# mapred-site.xml用于设置监控Map与Reduce程序的JobTracker任务分配情况，以及TaskTracker任务运行状况
# 修改设置mapreduce.job.tracker的连接地址为master:54311

<configuration>
<property>
   <name>mapred.job.tracker</name>
   <value>master:54311</value> 
</property>
</configuration>
bash 复制代码 
hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 
<configuration>
  <property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>3</value> 
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode</value>
  </property>
</configuration>

3.2.2 创建data2,data3,master节点

克隆data1到data2,data3,master

3.2.2.1 分别设置每个主机的固定IP
bash 复制代码 
hduser@data1:/$ sudo gedit /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml
 ens37:
 # 只需要更改此处的IP地址,data2为192.168.56.102
 # data3为192.168.56.103
 # master为192.168.56.100
    addresses: [192.168.56.102/24]
    dhcp4: no
    optional: true
# 使设置生效
hduser@data1:/$ sudo netplan apply
# 查看网卡信息，确认ip地址无误
hduser@data1:/$ ifconfig
3.2.2.2 设置每个主机的主机名
bash 复制代码 
# data2设置为data2;data3设置为data3,master设置为master
hduser@data1:/$ sudo gedit /etc/hostname

3.2.3 设置master服务器

3.2.3.1 设置hdfs-site.xml

因为master现在只是单纯的NameNode,删除DataNode的HDFS设置

bash 复制代码 
hduser@master:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
  <property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>3</value> 
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
   <value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode</value>
  </property>
</configuration>
3.2.3.2 编辑masters文件和slaves文件

masters文件主要是告诉hadoop系统哪一台服务器是NameNode.

slaves文件主要是告诉hadoop系统哪些服务器是DataNode.

bash 复制代码 
hduser@master:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters
master
hduser@master:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves
data1
data2
data3

3.2.4 测试

  1. 启动master,data1,data2,data3四个节点
  2. 从master主机连接到data1
bash 复制代码 
hduser@master:~$ ssh data1
  1. 创建HDFS目录datanode,对data2及data3重复此操作.
bash 复制代码 
hduser@data1:~$ sudo rm -rf /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/
[sudo] password for hduser: 
hduser@data1:~$ mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode
hduser@data1:~$ sudo chown -R hduser:hduser /usr/local/hadoop
hduser@data1:~$ exit
logout
Connection to data1 closed.
  1. 重新创建并格式化NameNode HDFS目录
bash 复制代码 
# 创建NameNode目录
hduser@master:~$ sudo rm -rf /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs
[sudo] password for hduser: 
hduser@master:~$ mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode
hduser@master:~$ sudo chown -R hduser:hduser /usr/local/hadoop
# 格式化
hduser@master:~$ hdfs namenode -format
  1. 启动hadoop multinode cluster
bash 复制代码 
hduser@master:~$ start-dfs.sh
hduser@master:~$ start-yarn.sh
hduser@master:~$ jps
  1. 可以看见master服务器的状态：
    HDFS功能：Namenode,SecondaryNameNode
    MapReduce2(YARN): ResourceManager
  2. 查看数据服务器节点data1(DataNode)进程的状态
    在data1的终端上输入jps
    HDFS:DataNode
    MapReduce2(YARN
    : NodeManager
  3. 打开Hadoop ResouceManager Web界面 http://master:8088
  4. 打开NameNode Web界面 http://master:50070/
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