2024海南省大数据教师培训-Hadoop集群部署

孪生质数-2024-06-14 21:28

前言

本文将详细介绍Hadoop分布式计算框架的来源，架构和应用场景，并附上最详细的集群搭建教程，能更好的帮助各位老师和同学们迅速了解和部署Hadoop框架来进行生产力和学习方面的应用。

一、Hadoop介绍

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会维护，专为处理和存储大规模数据集（大数据）而设计。它最初由Doug Cutting和Mike Cafarella开发，灵感来源于Google的两篇论文：《Google File System》和《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》。Hadoop的核心优势在于其高度可扩展性、容错性和成本效益，使得它成为大数据处理领域的基石。

下面详细解析Hadoop的各个方面：

1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）

HDFS是Hadoop的核心组件之一，它是一个高度容错性的分布式文件系统，旨在运行在低成本的硬件设备上。HDFS的设计理念是"一次写入，多次读取"，特别适合大规模数据集的存储。

  • 架构：HDFS采用主/从（Master/Slave）架构，其中NameNode作为主节点管理文件系统的元数据（文件名、文件位置等），而DataNodes作为从节点负责实际存储数据块。每个文件会被分割成固定大小的块（默认64MB），并复制到多个DataNode上，通常复制因子为3，以确保数据的高可用性和容错性。
  • 数据复制策略：第一个副本放置在客户端所在节点或随机节点，第二个副本放置在不同机架的节点上，第三个副本则位于与第二个副本相同机架的另一个节点上，以此来优化数据访问速度和容错能力。

2. MapReduce核心分布式计算模型

MapReduce是Hadoop中最核心的分布式计算模型，它是一种编程范式，允许开发者在分布式系统上处理和生成大数据集。MapReduce的概念最早由Google提出，并在Apache Hadoop项目中得到实现和广泛应用。以下是关于MapReduce的详细解释：

基本概念

MapReduce的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。这两个阶段分别对应两个用户自定义的函数：map() 和 reduce()。

  • Map阶段 ：此阶段负责接收输入数据集并对数据进行初步处理。它将输入数据切分成多个小块（Splits），每个Split由一个Map任务处理。Map任务对每条记录执行用户定义的map()函数，产生一系列的中间键值对（Intermediate Key-Value Pairs）。

  • Shuffle & Sort阶段：在Map和Reduce阶段之间，有一个重要的步骤称为Shuffle（洗牌）和Sort（排序）。在这个阶段，Map任务产生的中间键值对会被按照键进行排序、分区，并且可能需要在网络上传输到相应的Reduce任务节点。

  • Reduce阶段 ：Reduce任务负责接收来自各个Map任务的特定键的所有值，对它们进行聚集操作（例如求和、平均、最大值等）。用户定义的reduce()函数会对相同键的所有值进行迭代处理，生成最终的输出键值对。

关键特性

  • 并行处理：Map和Reduce任务可以在Hadoop集群中的多个节点上并行执行，大大加快了数据处理的速度。
  • 容错性：Hadoop MapReduce框架自动处理任务失败的情况，通过重新执行失败的任务来保证计算的完整性。
  • 扩展性：可以通过向集群添加更多的节点来线性地扩展计算能力，处理更大的数据集。
  • 资源管理：在Hadoop 2.x及之后的版本中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责集群资源的管理和调度，使得MapReduce作业能够更高效地与其他计算框架共享资源。

使用场景

MapReduce适用于处理大规模离线数据，如日志分析、网页索引构建、数据统计分析等场景。它尤其适合那些可以被分解为大量独立操作的任务，但对实时性要求不高的情况。

缺点与限制

尽管MapReduce非常强大，但它也有一定的局限性：

  • 延迟较高：由于数据处理流程涉及多次磁盘I/O和网络传输，MapReduce不适合低延迟或实时处理需求。
  • 编程模型限制：所有的计算都必须能够表达为Map和Reduce操作，这在处理某些复杂计算逻辑时可能会显得笨拙。
  • 资源消耗：在处理大量小文件时，MapReduce可能会因为启动大量任务而导致较高的资源开销。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目中的一个关键组件，它作为从Hadoop 2.x版本开始引入的资源管理系统，彻底改变了Hadoop的工作方式，特别是对于如何管理集群资源以及运行各种类型的应用程序。YARN的设计目标是为了提高Hadoop的灵活性和通用性，使其不仅仅局限于批处理作业，还能支持流处理、交互式查询、机器学习等多种计算框架。

核心架构

YARN架构分为几个关键组件，这些组件协同工作，提供了动态、可伸缩的资源管理能力：

  1. ResourceManager (RM): 负责整个集群的资源管理和分配。它是集群的中心管理者，接收来自各个应用的资源请求，并基于容量调度器（Capacity Scheduler）或公平调度器（Fair Scheduler）策略决定如何分配资源给各个应用程序。

  2. NodeManager (NM): 部署在每个节点上，负责容器管理与监控，以及向ResourceManager报告本节点的资源使用情况和健康状况。容器是YARN中资源抽象的基本单位，包括CPU、内存等。

  3. ApplicationMaster (AM): 每个应用程序在运行时会启动一个ApplicationMaster实例，负责向ResourceManager协商资源，并与NodeManager通信来启动和监控该应用的具体任务（比如MapReduce任务、Spark executor等）。ApplicationMaster是特定于应用程序的，了解如何运行和管理该类型的应用。

  4. Client: 提交应用程序到ResourceManager的客户端。它还负责监控应用程序的状态，并在应用程序完成后获取其输出。

工作流程

  1. 应用提交：客户端向ResourceManager提交应用的资源请求。
  2. 资源分配：ResourceManager为应用分配一个ApplicationMaster，并在某个NodeManager上启动它。
  3. 任务调度：ApplicationMaster进一步向ResourceManager请求具体任务所需的资源，ResourceManager根据当前集群资源状况分配容器。
  4. 任务执行：ApplicationMaster与对应的NodeManager通信，指示其在分配的容器中启动任务。
  5. 监控与状态更新：ApplicationMaster监控所有任务的执行进度，并向ResourceManager报告应用状态。同时，NodeManager也定期向ResourceManager发送心跳，报告容器状态。
  6. 应用完成：当所有任务执行完毕，ApplicationMaster通知ResourceManager，然后关闭自己并释放资源。

优势

  • 灵活性：YARN允许多种计算框架共存于同一集群中，不再局限于MapReduce。
  • 高效资源利用：通过细粒度的资源分配和动态调整，提高了集群资源的利用率。
  • 可扩展性：设计上支持大规模集群，容易横向扩展以处理更多数据和运行更多应用程序。
  • 故障恢复：提供快速故障检测和恢复机制，确保应用程序的高可用性。

YARN的引入，使得Hadoop生态系统更加健壮，为大数据处理提供了更强大的支撑平台。

4. Hadoop生态系统

Hadoop生态系统是一个围绕Apache Hadoop核心组件（主要包括HDFS、MapReduce和YARN）构建起来的庞大而多样化的工具和框架集合，旨在解决大数据处理、存储、分析、管理和访问的各种需求。以下是一些关键组件和工具的概述：

核心组件

  1. HDFS (Hadoop Distributed File System): 一个高度容错性的分布式文件系统，设计用于运行在商用硬件上。它将大文件分割成块并存储在不同的节点上，同时保持多个副本以确保数据的可靠性和高可用性。

  2. MapReduce: 一个分布式计算框架，允许在大量计算节点上并行处理大规模数据集。它将数据处理任务分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约），非常适合批处理任务。

  3. YARN (Yet Another Resource Negotiator): Hadoop 2.x版本引入的资源管理器，它分离了资源管理与任务调度/监控，使Hadoop能够支持多种计算框架，而不仅仅是MapReduce。

重要工具和框架

  1. Hive: 提供了一种类似SQL的查询语言（HQL），允许用户对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析，适合大数据仓库应用。

  2. Pig: 是一种数据流语言，设计用于处理大规模数据集，通过其Pig Latin脚本语言，用户可以编写复杂的数据转换和分析任务。

  3. HBase: 是一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，建立在HDFS之上，适合随机读写访问和实时查询。

  4. ZooKeeper: 一个分布式的、开放源码的协调服务，提供配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等功能，常作为其他组件的依赖。

  5. Spark: 虽然不是Hadoop直接的组成部分，但常与Hadoop生态系统集成使用，提供了一个更快、更通用的数据处理框架，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种计算模型。

  6. Flume: 一个高可用、高可靠的系统用于收集、聚合和移动大量日志数据到HDFS或其他存储系统中。

  7. Sqoop: 用于在Hadoop和关系型数据库之间高效传输数据，支持批量导入导出操作。

  8. Oozie: 一个工作流调度系统，用于管理Hadoop作业的执行顺序，支持定时执行、依赖管理和错误处理。

  9. Kafka: 虽然是一个独立的项目，但在Hadoop生态系统中常用于构建实时数据管道，作为高吞吐量的分布式消息系统。

  10. Ambari: 一个用于管理和监控Hadoop集群的工具，提供了Web UI用于配置、管理和监控Hadoop生态系统中的各种服务。

5. 应用场景

Hadoop作为一个强大的大数据处理平台，其应用场景广泛且多样，涵盖了众多行业和领域。以下是一些典型的Hadoop应用场景：

（1）. 在线旅游和电子商务

  • 全球众多在线旅游网站（如Expedia）利用Hadoop处理和分析用户行为数据，优化搜索排名，个性化推荐旅行套餐，以及进行市场趋势分析。
  • 电商平台（如eBay）使用Hadoop处理海量交易数据，进行用户行为分析、库存管理、价格优化以及销售预测。

（2）. 移动数据分析

  • Hadoop用于处理和分析来自智能手机的大量数据，包括用户行为、应用使用情况、位置服务等，帮助电信运营商优化网络性能、设计定制化服务和广告投放策略。

（3）. 金融服务

  • 金融机构运用Hadoop处理交易数据，进行风险评估、欺诈检测、信用评分以及市场趋势分析。
  • 银行和保险公司使用Hadoop进行大规模数据的ETL（抽取、转换、加载）处理，构建数据仓库和数据湖。

（4）. 社交媒体和内容平台

  • 社交媒体公司利用Hadoop分析用户生成的内容、情感分析、趋势预测以及进行推荐系统的优化。
  • 视频和内容分享平台使用Hadoop处理视频转码、内容分类和用户行为分析，以提升用户体验。

（5）. 能源与公共事业

  • 能源公司（如Chevron）利用Hadoop进行地质数据的分析，辅助油气勘探和开采决策。
  • 公用事业公司（如Opower）使用Hadoop分析用户电表数据，提供节能建议和预测性维护服务。

（6）. 医疗健康

  • 医疗机构和研究机构利用Hadoop处理和分析电子病历、基因组数据，支持疾病研究、药物开发和个性化医疗。

（7）. 广告技术和市场营销

  • 广告公司利用Hadoop分析用户浏览习惯、点击流数据，进行精准营销和广告效果评估。

（8）. 政府和公共部门

  • 政府机构使用Hadoop整合和分析跨部门数据，进行人口统计分析、城市规划、公共安全监测等。

（9）. 物联网(IoT)和传感器数据

  • Hadoop处理来自智能设备和传感器的大量数据，用于预测性维护、能耗管理、环境监测等。

（10）. 科研和学术

  • 在科学研究中，Hadoop帮助处理天文观测、气候模拟、粒子碰撞实验等产生的庞大数据集，加速科学发现。

这些应用场景展示了Hadoop在处理大数据挑战方面的灵活性和强大能力，无论是数据存储、处理还是分析，Hadoop都能提供强大的支持。随着技术的进步和行业需求的增长，Hadoop的应用范围预计还会继续扩大。

6. 优缺点

优点：

  • 高扩展性：容易横向扩展，支持处理PB级数据。
  • 容错性强：通过数据复制和故障恢复机制保证数据安全。
  • 成本效益：可在低成本硬件上运行，减少投入成本。
  • 易于编程：MapReduce模型简化了分布式编程。

缺点：

  • 低延迟问题：Hadoop更擅长批处理，对于实时或低延迟要求的处理不够理想。
  • 小文件问题：处理大量小文件时效率较低。
  • 复杂性：维护和管理一个Hadoop集群可能需要专门的技术团队。

Hadoop通过其强大的数据存储和处理能力，成为了大数据时代的重要基础设施，不断推动着数据驱动的决策制定和业务创新。

社区版和商业版

Hadoop 发行版本分为开源 社区版 和 商业版 。 社区版是指由 Apache 软件基金会维护的版本，是官方维护的版本体系。

社区版

Apache Hadoophttps://hadoop.apache.org/

商业版

商业版Hadoop是指由第三方商业公司在社区版Hadoop基础上进行了一些修
改、整合以及各个服务组件兼容性测试而发行的版本，比较著名的有 cloudera
的 CDH 、mapR、hortonWorks 等
Open Source & Open Standards | Clouderahttps://www.cloudera.com/open-source.html

分支发展

Hadoop 的版本很特殊，是由多条分支并行的发展着。大的来看分为 3 个大 的系列版本：1.x、2.x、3.x。
Hadoop1.0 由一个分布式文件系统 HDFS 和一个离线计算框架 MapReduce 组
成。架构落后，已经淘汰。
Hadoop 2.0 则包含一个分布式文件系统 HDFS，一个资源管理系统 YARN 和一
个离线计算框架 MapReduce。相比于 Hadoop1.0，Hadoop 2.0 功能更加强大，且
具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。
Hadoop 3.0 相比之前的 Hadoop 2.0 有一系列的功能增强。目前已经趋于稳
定，可能生态圈的某些组件还没有升级、整合完善。
本次教学使用的是 Apache Hadoop 3.3.0

Hadoop****集群搭建

搭建教程中使用到的所有文件和工具都可以在我的资源中下载到。

1、集群简介

HADOOP 集群具体来说包含两个集群：HDFS 集群和 YARN 集群，两者逻辑上分 离，但物理上常在一起。
HDFS 集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有：

NameNode
DataNode
SecondaryNameNode
YARN 集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：
ResourceManager
NodeManager
mapreduce 是一个分布式运算编程框架，是应用程序开 发包，由用户按照编程规范进行程序开发，后打包运行在 HDFS 集群上，并且受 到 YARN 集群的资源调度管理。
Hadoop 部署方式分三种：
Standalone mode（独立模式）
Pseudo-Distributed mode（伪分布式模式）
Cluster mode（群集模式）
其中前两种都是在单机部署。
独立模式又称为单机模式，仅 1 个机器运行 1 个 java 进程，主要用于调试。 伪分布模式也是在 1 个机器上运行 HDFS 的 NameNode 和 DataNode、YARN 的 ResourceManger 和 NodeManager，但分别启动单独的 java 进程，主要用于调试。 集群模式主要用于生产环境部署。会使用 N 台主机组成一个 Hadoop 集群。 这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。

2、搭建角色分配

以3 节点为例进行搭建，角色分配如下：

node1 NameNode DataNode ResourceManager
node2 DataNode NodeManager SecondaryNameNode
node3 DataNode NodeManager

3、网络环境配置

检查你的VMware网络配置，NAT的网段是多少，我的是172.16.10.0/24


node1、node2、node3均为CentOS7服务器，将他们划入NAT虚拟网络中，并且给他们配置固定IP。DNS按照最初NAT模式分配的来设置，我的是172.16.10.2

node 1 inet 172.16.10.129 netmask 255.255.255.0 broadcast 172.16.10.255
node 2 inet 172.16.10.130 netmask 255.255.255.0 broadcast 172.16.10.255
node 3 inet 172.16.10.131 netmask 255.255.255.0 broadcast 172.16.10.255

图形化设置：




应用后重启网卡即可。（关闭一下再打开）

物理机能通就表示配置完成。

node2和node3同理。

命令行配置：

可参考下面的博文，这里不过多讲解。 CentOS 7 的网络配置及部分基础操作命令_centos7网络配置-CSDN博客https://blog.csdn.net/lvhezhong123/article/details/111597641

（2）、修改各个虚拟机主机名

Linux中修改配置文件会频繁使用到vim这个工具，如果不会使用的可以点击下面的链接跳转到vim工具的认识和基础使用。Linux中vim编辑器的使用方法及命令详解_使用vim工具编写程序并显示行号,保存为文件txt-CSDN博客文章浏览阅读1.4w次，点赞14次，收藏63次。文章目录Vim编辑器的使用Vi简述vim的三种模式概述转换方式文本编辑1. 命令行模式功能键2.底行模式功能键上机任务：vi编辑器Vim编辑器的使用Vi简述Linux 提供了一系列功能强大的编辑器，如 vi 和 Emacs 。 vi 是 linux 系统的第一个全屏幕交互式编辑器。vim是vi的强化版本，完全兼容vi操作。vim的一般使用方法：# vim filepath //如..._使用vim工具编写程序并显示行号,保存为文件txthttps://blog.csdn.net/Sevel7/article/details/105189768

vi /etc/hostname
node1


这样就修改完了，注销或重启后主机名就会改变为node1。

reboot #重启

node 2 node 3 执行相同操作。


（3）、修改主机名和 IP 的映射关系

修改node1、node2、node3的hosts文件，添加以下几项映射关系。

vi /etc/hosts

172.16.10.129 node1
172.16.10.130 node2
172.16.10.131 node3

node1

node2

node3

修改完后重启网络即可生效。

/etc/init.d/network restart

测试：

node1：

node2：

node3：

测试映射关系没问题，进行下一步。

（4）、关闭防火墙

#查看防火墙状态
systemctl status firewalld.service
#关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service
#关闭防火墙开机启动
systemctl disable firewalld.service

node1、node2、node3都要关闭防火墙。

node1：


node2：

node3：

（5）、配置 ssh 免登陆

( 配置 node1-->node1,node2,node3)=node1免密登录node1、node2、node3（没错，自己要给自己也免密），node1 生成 ssh 免登陆密钥

ssh-keygen -t rsa （一直回车）
执行完这个命令后，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陆的目标机器上
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
ssh-copy-id node3

拷贝过程中首先会出现要求你输入yes确认，然后输入拷贝目标主机的ssh密码，输入完成后回车即可

测试：

这里进入node2后又退出的原因是因为我们只做了node1免密node2和node3，而node2、3并没有免密node1和相互免密！！！

为了后面少出bug，我这里直接给node1、2、3全部配置上免密登录ssh。方法同上操作，一定要给自己也配置免密！！

从这里我将使用xshell7工具连接node1、2、3来操作。

（6）、同步集群时间

yum install ntpdate
ntpdate cn.pool.ntp.org

集群无法部署成功，很大一部分是集群的系统时间不同，因为同步集群时间不只这两行代码能完成，所以这里给出一个跳转链接，需要同步集群时间操作的可以去看看。CentOS-7的集群时间同步(ntp方式)_centos cluster ntp-CSDN博客https://blog.csdn.net/zhangbeizhen18/article/details/107602525
查看系统时间：
CentOS 7 查看系统时间、更新系统时间 、修改系统时间_cento系统时间-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_37779570/article/details/81979263

date

因为多台服务器，你没必要i同时三台输入命令，查看系统时间，所以一般对上分钟就没多大问题。

node1：


node2：

node3：

集群时间同步，测试通过，进行下一步。

4、JDK****环境安装

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
rpm -qa ：查询所安装的所有 rpm 软件包
grep -i ：忽略大小写
xargs -n1 ：表示每次只传递一个参数
rpm -e --nodeps ：强制卸载软件
node1、2、3全部都要删除自带java


上传 jdk

jdk-8u241-linux-x64.tar.gz #资源在我主页资源中自行查找
连接xftp或者cd进入root目录下，直接拖拽文件进入xshell的命令行，也可以实现上传。上传jdk，注意上传的路径！这里建议跟我上传的路径一致，方便后续操作。上传到/root目录下。

创建目录

Linux常用命令：

Linux mkdir命令教程：如何创建目录(附实例详解和注意事项)_创建目录,mkdir.未定义标识符要怎么办?-CSDN博客https://blog.csdn.net/u012964600/article/details/136169415node1、2、3都要创建。

Mkdir -p /export/server



解压 jdk

解压刚刚上传的jdk到刚创建的目录。（node1、2、3）

tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /export/server



将 java 添加到环境变量中

先在node1配置，配置完成后使用scp命令同步到node2和node3即可。

vim /etc/profile.d/my_env.sh

#在文件最后添加
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar


#刷新配置（会跟随profile.d文件同步刷新）

source /etc/profile


测试java环境变量

java -version


没问题。继续手动配置node2和node3.


Java环境配置完成。

5、Hadoop****重新编译

Hadoop 官方一般都给出了对应版本安装包，一般情况下是不需要自己进行编译的，但是由于官方编译好的 hadoop 的安装包没有提供带 C 程序访问的接口， 所以在使用本地库（本地库可以用来做压缩，以及支持 C 程序等等 ）的时候就会 出问题，因此生产环境中，一般会重新编译。
此外，作为开源软件，针对源码进行修改某些属性，之后也需要重编译。 可以使用课程提供编译好的安装包。

6、Hadoop安装包目录结构

解压 hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz，目录结构如下：

bin ： Hadoop 最基本的管理脚本和使用脚本的目录 ，这些脚本是 sbin 目录 下管理脚本的基 础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用 Hadoop。
etc ： Hadoop 配置文件所在的目录 ，包括 core-site,xml、hdfs-site.xml、 mapred-site.xml 等从 Hadoop1.0 继承而来的配置文件和 yarn-site.xml 等
Hadoop2.0 新增的配置文件。
include ：对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在 lib 目录中）， 这些头文件均是 用 C++定义的，通常用于 C++程序访问 HDFS 或者编写 MapReduce 程序。
lib ：该目录包含了 Hadoop 对外提供的编程动态库和静态库，与 include 目录中的头文件结 合使用。
libexec ：各个服务对用的 shell 配置文件所在的目录，可用于配置日志输 出、启动参数（比 如 JVM 参数）等基本信息。
sbin ： Hadoop 管理脚本所在的目录 ，主要包含 HDFS 和 YARN 中各类服务的 启动/关闭脚 本 。
share ： Hadoop 各个模块编译后的 jar 包所在的目录，官方自带示例 。

7、解压Hadoop3.3.0

将Hadoop上传到/exprot/server路径下，在此路径解压。

tar -zxvf hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz

删除安装包。

给Hadoop-3.3.0目录赋予权限

chmod -R 777 hadoop-3.3.0/

8、Hadoop****配置文件修改

Hadoop 安装主要就是配置文件的修改，一般在主节点进行修改，完毕后 scp 下发给其他各个从节点机器

（1）、hadoop-env.sh

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
文件中设置的是 Hadoop 运行时需要的环境变量。JAVA_HOME 是必须设置的， 即使我们当前的系统中设置了 JAVA_HOME，它也是不认识的，因为 Hadoop 即使 是在本机上执行，它也是把当前的执行环境当成远程服务器。

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
#文件最后添加
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

编辑hadoop-env.sh文件，修改并添加上述参数。

vim hadoop-env.sh



修改完成，保存退出。

:wq  #保存退出

（2）、core-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
hadoop 的核心配置文件，有默认的配置项 core-default.xml。 core-default.xml 与 core-site.xml 的 功 能 是 一 样 的 ， 如 果 在 core-site.xml 里没有配置的属性，则会自动会获取 core-default.xml 里的相 同属性的值。
编辑core-site.xml文件，将以下代码放入<configuration> </configuration>中，具体看例图：

vim core-site.xml

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node1:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/data/hadoop-3.3.0</value>
</property>
<!-- 设置 HDFS web UI 用户身份 -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- 整合 hive -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>


这里的8020默认为数据接口，后续大数据接入需要用到。修改完成，保存退出。

:wq  #保存退出

（3）、hdfs-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
HDFS 的核心配置文件，有默认的配置项 hdfs-default.xml。hdfs-default.xml 与 hdfs-site.xml 的功能是一样的 ， 如果在 hdfs-site.xml 里没有配置的属性，则会自动会获取 hdfs-default.xml 里的相 同属性的值。
编辑 **hdfs-site.xml文件，**将以下代码放入<configuration> </configuration>中，具体看例图：

vim hdfs-site.xml

<!-- 指定 secondarynamenode 运行位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>node2:50090</value>
</property>

:wq  #保存退出

（4）、mapred-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
MapReduce 的核心配置文件，有默认的配置项 mapred-default.xml。 mapred-default.xml与mapred-site.xml的功能是一样的 ，如果在mapred-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取 mapred-default.xml里的相同属性的值。
编辑 **mapred-site.xml文件，**将以下代码放入<configuration> </configuration>中，具体看例图：

vim mapred-site.xml

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

（5）、yarn-site.xml

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
YARN 的核心配置文件，有默认的配置项 yarn-default.xml。 yarn-default.xml与yarn-site.xml的功能是一样的 ，如 果 在 yarn-site.xml 里没有配置的属性，则会自动会获取yarn-default.xml里相同属性的值。
编辑 **yarn-site.xml文件，**将以下代码放入<configuration> </configuration>中，具体看例图：

vim yarn-site.xml

<!-- 指定 YARN 的主角色（ResourceManager）的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
</property>
<!-- NodeManager 上运行的附属服务。需配置成 mapreduce_shuffle，才可运行 MapReduce
程序默认值："" -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 开启日志聚集 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置 yarn 历史服务器地址 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 保存的时间 7 天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>

:wq  #保存退出

（6）、workers

所在目录：/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
workers 文件里面记录的是集群主机名。主要作用是配合一键启动脚本如 start-dfs.sh、stop-yarn.sh 用来进行集群启动。这时候workers文件里面的主机标记的就是从节点角色所在的机器。
编辑 **workers文件，**将以下代码放入，具体看例图：

vim workers 

node1
node2
node3

:wq  #保存退出

9．scp同步安装包

cd /export/server
scp -r hadoop-3.3.0 root@node2:$PWD
scp -r hadoop-3.3.0 root@node3:$PWD

在 node1 上进行了配置文件的修改，使用 scp 命令将修改好之后的安装包同 步给集群中的其他节点。

10**．Hadoop环境变量**

3 台机器都需要配置环境变量文件。

vim /etc/profile.d/my_env.sh

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
export PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

source /etc/profile


这里记得同步手动修改node2和node3的环境变量配置：


Hadoop环境变量配置完成。

Hadoop****集群启动

初始-格式化

要启动 Hadoop 集群，需要启动 HDFS 和 YARN 两个集群。 注意： 首次启动 HDFS 时，必须对其进行格式化操作 。本质上是一些清理和 准备工作，因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的。必须进行初始的格式化操作！！（node1、node2、node3全部都要格式化！！）

hadoop namenode -format

node1：


成功。
node2：

成功。
node3：

成功。
怎么查看成功？往上翻，看见这个就可以算作是初始化成功了。

现在开始启动

单节点逐个启动

主节点（node1）、从节点（node2、node3）

在主节点上使用以下命令启动 HDFS NameNode：（node1）
HADOOP_HOME/bin/ hdfs --daemon start namenode 在每个从节点上使用以下命令启动 HDFS DataNode：（node 1 、2、3） HADOOP_HOME/bin/hdfs --daemon start datanode
在 node2 上使用以下命令启动 HDFS SecondaryNameNode：
HADOOP_HOME/bin/hdfs --daemon start secondarynamenode 在主节点上使用以下命令启动 YARN ResourceManager：（node1） HADOOP_HOME/bin/ yarn --daemon start resourcemanager
在每个从节点上使用以下命令启动 YARN nodemanager：（node 1 、2、3）
$HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon start nodemanager
如果想要停止某个节点上某个角色，只需要把命令中的 start 改为 stop 即可。

脚本一键启动-（建议选择单节点逐个启动，两种方式任选一种即可）

如果配置了 etc/hadoop/workers 和 ssh 免密登录，则可以使用程序脚本启 动所有 Hadoop 两个集群的相关进程，在主节点所设定的机器上执行。

hdfs：$HADOOP_PREFIX/sbin/start-dfs.sh
yarn: $HADOOP_PREFIX/sbin/start-yarn.sh
停止集群：stop-dfs.sh、stop-yarn.sh

集群****web-ui

一旦 Hadoop 集群启动并运行，可以通过 web-ui 进行集群查看，如下所述：

NameNode

http://172.16.10.129:port/ 默认 9870

可以看到有三个节点在线。

ResourceManager

http://172.16.10.129:port/ 默认 8088

这边也可以看到三个活动节点。

Hadoop****体验

HDFS****使用

从 Linux 本地上传一个文本文件到 hdfs 的/test/input 目录下

hadoop fs -mkdir -p /test/input     #创建一个目录
hadoop fs -put /root/somewords.txt /test/input   #上传文件到这个目录

你可能会碰到的报错：

遇到这个错误提示"put: /test/input': No such file or directory: hdfs://node1:8020/test/input'"时，意味着你在尝试使用Hadoop的hadoop fs -put命令上传文件到HDFS时，指定的目标目录不存在。Hadoop要求上传文件的目标路径必须是已存在的。这个问题可以通过以下几个步骤解决：

  1. 创建缺失的目录 ： 在上传文件之前，首先确保目标目录已经存在。你可以使用hadoop fs -mkdir命令来创建所需的目录。例如，如果想要上传到/test/input目录，先创建这个目录：

    Bash

    1hadoop fs -mkdir -p /test/input

    -p选项表示如果父目录不存在，也会一并创建。

  2. 再次尝试上传 ： 一旦目标目录创建成功，就可以重新尝试使用put命令上传文件了。例如，如果你要上传本地的localfile.txt到HDFS的/test/input目录下，命令如下

    Bash

    1hadoop fs -put localfile.txt /test/input/

    注意路径末尾的斜杠是可选的，但加上它可以明确表示这是一个目录。

  3. 检查权限： 如果问题仍然存在，可能是因为权限问题。确保你有权限在HDFS上创建目录和上传文件。这通常涉及到HDFS的权限设置，可以通过Hadoop的ACL（Access Control List）或者HDFS的配置来管理。

  4. 检查Hadoop集群状态 ： 确保Hadoop集群运行正常，尤其是NameNode（在你的例子中是node1:8020）是活动且可访问的。可以通过检查集群的日志文件或使用Hadoop的管理工具（如Ambari、Cloudera Manager等）来验证。

上传成功。

运行mapreduce程序

在 Hadoop 安装包的 share/hadoop/mapreduce 下有官方自带的 mapreduce 程 序。我们可以使用如下的命令进行运行测试。

示例程序 jar:
hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar
计算圆周率:
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar pi 20 50




关于圆周率的估算，感兴趣的可以查询资料 Monte Carlo 方法来计算 Pi 值。
计算 wordcount:
hello hello tom hello allen hello
allen tom mac apple
hello apple spark allen tom
hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output

MapReduce jobHistory

JobHistory 用来记录已经 finished 的 mapreduce 运行日志，日志信息存放 于 HDFS 目录中，默认情况下没有开启此功能，需要在 mapred-site.xml 中配置并手动启动。

1**． 修改****mapred-site.xml**

cd /export/servers/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
vim mapred-site.xml

MR JobHistory Server 管理的日志的存放位置

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
</property>
查看历史服务器已经运行完的 Mapreduce 作业记录的 web 地址，需要启动该
服务才行
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
</property>

2**． 分发配置到其他机器**

cd /export/servers/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
scp -r mapred-site.xml node2:$PWD
scp --r mapred-site.xml node3:$PWD

3**． 启动jobHistoryServer服务进程**

mapred --daemon start historyserver

如果关闭的话 用下述命令

mapred --daemon stop historyserver

4**． 页面访问****jobhistoryserver**

http://node1:19888/jobhistory

HDFS****的垃圾桶机制

1**． 垃圾桶机制解析**

每一个文件系统都会有垃圾桶机制，便于将删除的数据回收到垃圾桶里面去， 避免某些误操作删除一些重要文件。回收到垃圾桶里里面的资料数据，都可以进行恢复。

2**． 垃圾桶机制配置**

HDFS 的垃圾回收的默认配置属性为 0，也就是说，如果你不小心误删除了 某样东西，那么这个操作是不可恢复的。 修改 core-site.xml ： 那么可以按照生产上的需求设置回收站的保存时间，这个时间以分钟为单位， 例如 1440=24h=1 天。

<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>
然后重启 hdfs 集群

3**． 垃圾桶机制验证**

如果启用垃圾箱配置，dfs 命令删除的文件不会立即从 HDFS 中删除。相反， HDFS 将其移动到垃圾目录（每个用户在/user/<username>/.Trash 下都有自己的 垃圾目录）。只要文件保留在垃圾箱中，文件可以快速恢复。 使用 skipTrash 选项删除文件，该选项不会将文件发送到垃圾箱。它将从 HDFS 中完全删除 。

文末

部署是真麻烦，各种文档查半天，但是应用场景和功能都挺好的

相关推荐
Aloudata11 分钟前
NoETL自动化指标平台为数据分析提质增效，驱动业务决策
大数据·数据分析·指标平台·指标体系
2401_883041084 小时前
新锐品牌电商代运营公司都有哪些？
大数据·人工智能
青云交4 小时前
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-1））（11/30）
大数据·计算资源·应用案例·数据交互·impala 性能优化·机器学习融合·行业拓展
Json_181790144807 小时前
An In-depth Look into the 1688 Product Details Data API Interface
大数据·json
WX187021128739 小时前
在分布式光伏电站如何进行电能质量的治理？
分布式
Qspace丨轻空间9 小时前
气膜场馆：推动体育文化旅游创新发展的关键力量—轻空间
大数据·人工智能·安全·生活·娱乐
Elastic 中国社区官方博客10 小时前
如何将数据从 AWS S3 导入到 Elastic Cloud - 第 3 部分：Elastic S3 连接器
大数据·elasticsearch·搜索引擎·云计算·全文检索·可用性测试·aws
Aloudata11 小时前
从Apache Atlas到Aloudata BIG，数据血缘解析有何改变？
大数据·apache·数据血缘·主动元数据·数据链路
不能再留遗憾了11 小时前
RabbitMQ 高级特性——消息分发
分布式·rabbitmq·ruby
水豚AI课代表11 小时前
分析报告、调研报告、工作方案等的提示词
大数据·人工智能·学习·chatgpt·aigc
热门推荐
01如何才能让手机厂商主动拥抱华为，接入鸿蒙系统？02【HarmonyOS】HUAWEI DevEco Studio 下载地址汇总03组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）04【TC3xx芯片】TC3xx芯片电源管理系统PMS详解05基于YOLOv10深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测06【经验分享】Ubuntu22.04安装微信(linux官方版)07Macbook pro M1 安装Ubuntu教程08RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库09Windows10安装PCL1.14.0及点云配准10文件或文件夹名称中有空格如何批量去除