最新版本——Hadoop3.3.6单机版完全部署指南

大家好,我是独孤风,大数据流动的作者。

本文基于最新的 Hadoop 3.3.6 的版本编写,带大家通过单机版充分了解 Apache Hadoop 的使用。本文更强调实践,实践是大数据学习的重要环节,也能在实践中对该技术有更深的理解,所以一些理论知识建议大家多阅读相关的书籍(都在资料包中)。

本文档版权归大数据流动所有,请勿商用,全套大数据、数据治理、人工智能相关学习资料,请关注大数据流动。

(本文所使用资料包位置: 大数据流动 VIP 知识库 》大数据技术 》Apache Hadoop 3.3.6 单机安装包)

一、Hadoop 概述

Apache Hadoop 是一个开源框架,用于存储和处理大规模数据集。它是用 Java 编写的,并支持分布式处理。Hadoop 的关键特点包括:

  1. 分布式 存储:通过 Hadoop 分布式文件系统(HDFS),它可以跨多个节点存储大量数据,提供高可靠性和数据冗余。

  2. 分布式计算:Hadoop 使用 MapReduce 编程模型来并行处理大数据,这样可以有效地处理和分析存储在 HDFS 中的大规模数据集。

  3. 可扩展性:Hadoop 能够通过添加更多节点来轻松扩展,处理更大量的数据。

  4. 容错性:Hadoop 设计中考虑到了故障的可能性,能够在节点故障时继续运行,确保数据不丢失。

5.生态系统:Hadoop 的生态系统包括各种工具和扩展(如 Hive、HBase、Spark 等),用于数据处理、分析和管理。

Hadoop 广泛应用于大数据分析、数据挖掘、日志处理等领域,特别是在需要处理 PB 级别数据的场景中非常有效。

所以我们可以理解为 Hadoop 是一个生态,有了 Hadoop 为基础,后续的 Spark,Flink 等组件才相继出现,让大数据技术持续的发展。

而从软件角度,Hadoop 本身自己是一个 Apache 的开源软件。

Apache Hadoop 主要由以下几个核心组件组成,每个组件都有其独特的功能:

1.Hadoop Common:这是 Hadoop 的基础库集合,提供了 Hadoop 模块所需要的通用工具和接口。它包括文件系统、操作系统级别的抽象,以及必要的 Java 库文件。

  1. Hadoop MapReduce ( MR ):这是一个编程模型,用于处理大规模数据集的分布式计算。MapReduce 将作业分成两个阶段:Map(处理)和 Reduce(汇总)。这种方法使得并行处理大数据变得简单有效。

  2. Hadoop YARN ( Yet Another Resource Negotiator ):YARN 是 Hadoop 的资源管理和任务调度器。它将计算资源管理和作业调度功能从 MapReduce 中分离出来,提高了 Hadoop 的灵活性和可扩展性。

  3. Hadoop Distributed File System (HDFS):HDFS 是一个高度容错的分布式文件系统,设计用来存储大量数据。它可以在廉价的硬件上运行,提供高吞吐量以访问应用程序数据,并适用于具有大数据集的应用程序。

这些组件协同工作,使 Hadoop 成为一个强大的工具,用于存储、处理和分析大规模的数据集。

而 Common 是基础库,MapReduce 由于性能问题,分布式计算已经被更高效的 Spark,Flink 等计算引擎替代。

但是HDFS, YARN依然是最核心的两个组件,一定要认真学习,我也会单独发文章来学习这两个组件。

二、Hadoop 历史

当然,以下是用 Markdown 格式概述 Apache Hadoop 的历史:

  • 2005 年 - 起源由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 创立,受 Google 的 MapReduce 和 GFS 论文启发。

    (Google 三篇理论中文版资料位置: 大数据流动 VIP 知识库 》大数据技术 》Google 三家马车)

  • 2006 年 - 加入 Apache成为 Apache 软件基金会的一部分,最初是 Lucene 项目的一部分,后来在 2008 年成为顶级项目。

  • 2008 年及以后 - 发展与普及快速获得关注,生态系统不断发展,增加了如 HBase、Hive 等工具。

  • 2011 年 - Hadoop 1.0 发布标志着 Hadoop 的成熟,稳定 API 和核心组件,包括 HDFS 和 MapReduce。

  • 2013 年 - Hadoop 2.0 和 YARN 的推出引入 YARN,将 Hadoop 从以 MapReduce 为中心的平台转变为更加多功能的数据处理平台。

  • **持续演进 -**Hadoop 不断更新,扩展其功能和生态系统,包括 Spark、Kafka、Flink 等工具。

  • **云集成 -**近年来,与云服务集成,提供更灵活、可扩展的数据处理解决方案。

Hadoop 也不光只有 Apache Hadoop,很多公司都有自己的发行版本,不同的发行版针对不同的用途和场景进行了优化,用户可以根据自己的需求选择最适合的版本。随着时间的推移,这些发行版可能会有所变化,包括新的版本推出或旧版本停止维护。

除了 Apache Hadoop,还有 Cloudera 的 CDH(Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)、Hortonworks Data Platform (HDP),也就是 CDH 和 Ambari,我也会在其他文章演示,本文我们带来 Apache Hadoop 的单机版本演示,Apache Hadoop 也是被使用最多的版本。

三、Hadoop 3.3.6 单机安装

下面我们进行 Hadoop3.3.6 的单机版安装。

1、版本情况与安装包准备

Apache Hadoop 的官网地址是 https://hadoop.apache.org/

我们在这里可以看到,最新的版本是 3.3.6,这也是 2023 年新发布的版本,各方面都做了很大的优化,本文也基于此版本进行演示。

我们使用的 Hadoop 版本是 3.3.6,可以在官方网站进行下载:

https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.6/

696MB 这个。

2、服务器环境准备

不管是服务器和虚拟机环境的准备,大家都可以参考我之前的文章,在本地搭一个虚拟机,也可以去买一个现成的,这里不做赘述。

我们使用的 CentOS 版本是 7.8,可以通过下面的命令来查看版本。

cat /etc/redhat-release

CentOS7 的安装步骤基本一致,都可以参考本文档。

服务器需要做一下免密登陆设置,不然后面会有问题

go 复制代码
ssh-keygen -t rsa -P ""

回车即可,随后复制密钥

go 复制代码
cat ~/.ssh/id_rsa.pub > ~/.ssh/authorized_keys

可以验证一下

go 复制代码
ssh bigdataflowing

正常会直接登录过去。

3、JDK 安装

先卸载系统自带的 java

rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps

上传安装包到服务器,安装包可在 Oracle 官网下载:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/

也可以用我的资料包里的。

jdk-8u221-linux-x64.tar.gz

建立文件夹。

mkdir /opt/jdk/

进入该文件夹,上传文件。

cd /opt/jdk/

解压安装包 tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz

没有报错证明解压成功。

随后我们把 JDK 配置到环境变量里就可以了。

vi /etc/profile

在最下面加入这两句,其实就是我们刚刚解压 jdk 的位置。

export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

最后让环境变量生效

source /etc/profile

查看 java 版本验证一下,java -version 成功!

这样我们这台机器就有 java 环境可用了。

4、Hadoop3.3.6 安装

有了 java 环境,hadoop 的依赖问题就解决了,可以直接进行安装。

将之前准备好的 hadoop 安装包,上传到 /opt/hadoop3.3.6 目录下

解压,tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz 没报错就是成功。

还是增加环境变量

vi /etc/profile

在最下面加入这三句,hadoop 的位置

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop3.3.6/hadoop-3.3. 6

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

最后让环境变量生效

source /etc/profile

查看 java 版本验证一下,hadoop-version 成功!

使用 hadoop version 命令验证安装成功

5、配置

虽然安装成功,但是我们要使用的是单机伪集群,还需要进行一些配置。

hadoop 的目录有如下的文件夹

bin 目录:Hadoop 主服务脚本

etc 目录:Hadoop 的配置文件目录

lib 目录:存放 Hadoop 的本地库

sbin 目录:存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本

首先进入 etc 配置文件夹 cd ``etc/hadoop 有如下配置,我们只修改核心的就可以。

首先修改 hadoop-env.sh 将 java 和 hadoop 的根路径加入

export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop3.3.6/hadoop-3.3.6

同时加入 root 权限

go 复制代码
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

修改 core-site.xml

在 configuration 标签中,添加如下内容:

go 复制代码
<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://bigdataflowing:9090</value>
    </property>

    <!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop3.3.6/hdfs/tmp</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>

修改 hdfs-site.xml,在 configuration 标签中,添加如下内容:

go 复制代码
<property>
        <name>dfs.replication</name>      
        <value>1</value>
    </property>  

    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
        <value>/opt/hadoop3.3.6/hdfs/name</value>  
        <final>true</final>
    </property>  

    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
        <value>/opt/hadoop3.3.6/hdfs/data</value>  
        <final>true</final>
    </property>  

    <property>
        <name>dfs.http.address</name>
        <value>0.0.0.0:50070</value>
    </property>

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

修改 mapre-site.xml,在 configuration 标签中,添加如下内容:

go 复制代码
<property>
     <name>mapreduce.framework.name</name>
     <value>yarn</value>
 </property>

修改 yarn-site.xml,在 configuration 标签中,添加如下内容:

go 复制代码
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

6、启动

首先格式化 HDFS,也就是对 hdfs 做最基本的配置:

hdfs namenode -format

格式化完成。

随后我们进入 sbin 目录

cd /opt/hadoop3.3.6/hadoop-3.3.6/sbin/

这里脚本较多,我们可以选择启动全部

./start-all.sh

正常不会有报错,同时使用 jps 命令查看,会有 Datanode,ResourceManager,SecondaryNameNode,NameNode,NodeManager 五个进程。

另一个验证启动成功的方法,是访问 Hadoop 管理页面

http:// IP :50070/

http:// IP :8088/

这些页面的使用,我们会在后续 Hdfs,Yarn 等章节再详细讲解。

7、报错汇总

启动报错,未设置 root 用户

go 复制代码
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [bigdataflowing]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting resourcemanager
ERROR: Attempting to operate on yarn resourcemanager as root
ERROR: but there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined. Aborting operation.
Starting nodemanagers
ERROR: Attempting to operate on yarn nodemanager as root
ERROR: but there is no YARN_NODEMANAGER_USER defined. Aborting operation。

启动报错,为进行免密登陆设置

go 复制代码
localhost: Permission denied (publickey,password

更多【大数据、数据治理、人工智能知识分享】【开源项目推荐】【学习社群加入】,请关注大数据流动