Hadoop(一)-创新互联

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1.介绍：

2.下载

3.部署

伪分布式模式

1.部署jdk

2.部署hadoop

3.hdfs部署

4.ssh远程登录并执行

5.启动hdfs

7.部署yarn

8.启动yarn

9.打开RM web ui

10.启动停止命令

1.介绍：

广义：以 apache hadoop软件为主的生态圈： hive、flume、hbase、kafka、spark、flink
狭义：apache hadoop软件

hdfs 存储海量的数据
mapreduce 计算、分析
yarn 资源和作业的调度

1.hdfs 存储海量的数据：
namenode 负责指挥数据的存储
datanode 主要负责数据的存储
seconderynamenode 主要辅助namenode工作
2.yarn 资源和作业的调度
resourcemanager 负责指挥资源分配
nodemanager 真正的资源

2.下载

1.官网： hadoop.apache.org / project.apache.org

2.https://archive.apache.org/dist

3.部署 3.1伪分布式模式

所有进程在一台机器上运行，所有操作在hadoop用户下进行

1.部署jdk

tar -zxvf ./jdk-8u45-linux-x64.gz -C ~/app/  //解压压缩包
ln -s ./jdk1.8.0_45/ java  //建立软连接 配置相关参数比较方便
//目录介绍
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop     4096 Apr 11  2015 bin  java相关的脚本
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop     4096 Apr 11  2015 include java运行过程中需要的jar
drwxr-xr-x. 5 hadoop hadoop     4096 Apr 11  2015 jre
drwxr-xr-x. 5 hadoop hadoop     4096 Apr 11  2015 lib java运行过程中需要的jar
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 21099089 Apr 11  2015 src.zip java的源码包

配置环境变量 java 里面的脚本在当前linux任何位置都可以使用

vim ~/.bashrc

export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/java
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

source ~/.bashrc

java -version
java version "1.8.0_45"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_45-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.45-b02, mixed mode)

2.部署hadoop

tar -zxvf ./hadoop-3.3.4.tar.gz -C ~/app/
ln -s ./hadoop-3.3.4/ hadoop

//目录介绍
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  4096 Jul 29 21:44 bin  hadoop相关脚本
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop  4096 Jul 29 20:35 etc  hadoop配置文件
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  4096 Jul 29 21:44 include
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop  4096 Jul 29 21:44 lib
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop  4096 Jul 29 20:35 sbin hadoop组件启动停止脚本
drwxr-xr-x. 4 hadoop hadoop  4096 Jul 29 22:21 share hadoop相关案例

配置环境变量：

vim ~/.bashrc

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH

source ~/.bashrc

配置参数

vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/java

3.hdfs部署

//1.core-site.xml
//fs.defaultFS 指定 namenode 所在机器
cd app/hadoop/conf
vim core-site.xmlfs.defaultFShdfs://fang02:9000//2.hdfs-site.xml
vim hdfs-site.xmldfs.replication1

4.ssh远程登录并执行

ssh to the localhost without a passphrase //免密登录
ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

格式化文件系统

hdfs namenode -format

2022-11-11 22:25:33,783 INFO common.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-hadoop/dfs/name has been
uccessfully formatted.

5.启动hdfs

start-dfs.sh//启动进程
检查 hdfs进程
jps/ps -ef | grep hdfs
4642 NameNode
4761 DataNode
4974 SecondaryNameNode

6.查看namenode web ui

http://fang02:9870/
http://192.168.41.12:9870/

7.部署yarn

vim mapred-site.xml:mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.application.classpath$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*vim yarn-site.xml:yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffleyarn.nodemanager.env-whitelistJAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME

8.启动yarn

start-yarn.sh

9.打开RM web ui

http://fang02:8088/
http://192.168.41.12:8088/

10.启动停止命令

satar-all.sh //启动dadoop
stop-all.sh //停止hadoop

3.2 完全分布式 1.集群划分

hdfs:
    namenode nn
    datanode dn
    seconderynamenode snn
yarn :
    resourcemanager rm
    nodemanager nm
bigdata32 : nn dn     nm
bigdata33 : dn rm nm
bigdata34 : snn dn nm

2.准备机器

3台 4G 2cpu 40G克隆机器修改：

(1) ip vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
(2) hostname vim /etc/hostname
(3) ip映射 vim /etc/hosts

3.ssh 免密登录【三台机器都要做】

[hadoop@bigdata32 ~]$ mkdir app software data shell project
[hadoop@bigdata32 ~]$ ssh-keygen -t rsa 
//拷贝公钥 【三台机器都要做】
ssh-copy-id bigdata32
ssh-copy-id bigdata33
ssh-copy-id bigdata34

4 jdk 部署【三台机器都要做】

//1.scp:
scp [[user@]host1:]file1 ... [[user@]host2:]file2
scp bigdata32:~/1.log  bigdata33:~
//2.rsync:
rsync [OPTION]... SRC [SRC]... [USER@]HOST:DEST
rsync 	~/1.log bigdata34:~
bigdata32:~/1.log： 文件内容发生更新
rsync -av	~/1.log bigdata34:~

5.编写文件同步脚本

#!/bin/bash
#三台机器 进行文件发放
if [ $# -lt 1 ];then
	echo "参数不足"
	echo "eg:$0 filename..."
fi
#遍历发送文件到 三台机器
for host in bigdata32 bigdata33 bigdata34
do
	echo "=============$host=================="
	#1.遍历发送文件的目录
	for file in $@
	do
	#2.判断文件是否存在
	if [ -e ${file} ];then
		pathdir=$(cd $(dirname ${file});pwd)
		filename=$(basename ${file})
		#3.同步文件
		ssh $host "mkdir -p $pathdir"
		rsync -av $pathdir/$filename $host:$pathdir
	else
		echo "${file} 不存在"
	fi
	done
done

给脚本配置环境变量：

vim ~/.bashrc

export SHELL_HOME=/home/hadoop/shell
export PATH=${PATH}:${SHELL_HOME}

source ~/.bashrc

6.jdk 部署【三台机器都要安装】

//1.bigdata32 先安装jdk
[hadoop@bigdata32 software]$ tar -zxvf jdk-8u45-linux-x64.gz -C ~/app/
[hadoop@bigdata32 app]$ ln -s jdk1.8.0_45/ java
[hadoop@bigdata32 app]$ vim ~/.bashrc

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/java
export PATH=${PATH}:${JAVA_HOME}/bin

[hadoop@bigdata32 app]$ which java
~/app/java/bin/java

[hadoop@bigdata32 app]$ java -version
java version "1.8.0_45"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_45-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.45-b02, mixed mode

[hadoop@bigdata32 app]$ xsync java/
[hadoop@bigdata32 app]$ xsync jdk1.8.0_45
[hadoop@bigdata32 app]$ xsync ~/.bashrc
//三台机器 source  ~/.bashrc

7.部署hadoop

bigdata32 : nn dn     nm
bigdata33 :   dn rm nm
bigdata34 :   snn dn nm

[hadoop@bigdata32 software]$ tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C ~/app/
[hadoop@bigdata32 app]$ ln -s hadoop-3.3.4/ hadoop

[hadoop@bigdata32 app]$ vim ~/.bashrc

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop
export PATH=${PATH}:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

[hadoop@bigdata32 app]$ source ~/.bashrc

[hadoop@bigdata32 app]$ which hadoop
~/app/hadoop/bin/hadoop

//【三台机器一起做】
[hadoop@bigdata32 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/data/hadoop
[hadoop@bigdata32 data]$ mkdir hadoop

8.配置hdfs

vim core-site.xml:fs.defaultFShdfs://bigdata32:9000hadoop.tmp.dir/home/hadoop/data/hadoopvim hdfs-site.xml:dfs.replication3dfs.namenode.secondary.http-addressbigdata34:9868dfs.namenode.secondary.https-addressbigdata34:9869

[hadoop@bigdata32 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/app/hadoop/etc/hadoop
[hadoop@bigdata32 hadoop]$ cat workers
bigdata32
bigdata33
bigdata34

//同步bigdata32内容 到bigdata33 bigdata34
[hadoop@bigdata32 app]$ xsync hadoop
[hadoop@bigdata32 app]$ xsync hadoop-3.3.4
[hadoop@bigdata32 app]$ xsync ~/.bashrc
//三台机器都要做souce  ~/.bashrc

//格式化：格式化操作 部署时候做一次即可 namenode在哪就在哪台机器格式化
[hadoop@bigdata32 app]$hdfs namenode -format 

//启动hdfs：
start-dfs.sh  //namenode在哪 就在哪启动

访问namenode web ui: http://bigdata32:9870/

9.配置yarn

//先配置bigdata32 + 同步
 vim mapred-site.xml:mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.application.classpath$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*vim yarn-site.xml:yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffleyarn.nodemanager.env-whitelistJAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOMEyarn.resourcemanager.hostnamebigdata33

//bigdata32机器 配置文件分发到bigdata33 34:
[hadoop@bigdata32 app]$ xsync hadoop-3.3.4

//启动yarn：
start-yarn.sh //resourcemanager在哪 就在哪启动

访问RM web ui:bigdata33:8088

3.3启动停止hadoop 1.伪分布式

hdfs： start-dfs.sh
yarn:  start-yarn.sh
start-all.sh //启动hadoop
stop-all.sh //关闭hadoop

2.完全分布式

编写一个群起脚本：

[hadoop@bigdata32 ~]$ vim shell/hadoop-cluster

#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ];then
	echo "Usage:$0 start|stop"
	exit
fi

case $1 in
 "start")
	echo "========启动hadoop集群========"
	echo "========启动 hdfs========"
	ssh bigdata32 "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/start-dfs.sh"
	echo "========启动 yarn========"
	ssh bigdata33 "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/start-yarn.sh"
 ;;
  "stop")
	echo "========停止hadoop集群========"
	echo "========停止 yarn========"
	ssh bigdata33 "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/stop-yarn.sh"
	echo "========停止 hdfs========"
	ssh bigdata32 "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/stop-dfs.sh"
 ;;
   *)
	echo "Usage:$0 start|stop"
 ;;
esac

编写查看 java 进程的脚本

[hadoop@bigdata32 ~]$ vim shell/jpsall

for host in bigdata32 bigdata33 bigdata34
do
    echo "==========$host========="
    ssh $host "/home/hadoop/app/java/bin/jps| grep -v Jps"
done

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