Hadoop概述

Hadoop

1、 Hadoop的介紹

  1. Hadoop最早起源于Nutch蛛砰。Nutch的設計目標是構建一個大型的全網(wǎng)搜索引擎娃肿，包括網(wǎng)頁抓取咕缎、索引、查詢等功能料扰，但隨著抓取網(wǎng)頁數(shù)量的增加凭豪，遇到了嚴重的可擴展性問題——如何解決數(shù)十億網(wǎng)頁的存儲和索引問題。
  2. 2003年记罚、2004年谷歌發(fā)表的兩篇論文為該問題提供了可行的解決方案。

——分布式文件系統(tǒng)（GFS）Google File System(谷歌文件系統(tǒng)）壳嚎，可用于處理海量網(wǎng)頁的存儲

——分布式計算框架MAPREDUCE桐智，可用于處理海量網(wǎng)頁的索引計算問題。

  1. Nutch的開發(fā)人員完成了相應的開源實現(xiàn)HDFS和MAPREDUCE烟馅，并從Nutch中剝離成為獨立項目HADOOP说庭，到2008年1月，HADOOP成為Apache頂級項目.

狹義上來說郑趁，hadoop就是單獨指代hadoop這個軟件刊驴，

  • HDFS ：分布式文件系統(tǒng)
  • MapReduce : 分布式計算系統(tǒng)
  • Yarn：分布式樣集群資源管理

廣義上來說，hadoop指代大數(shù)據(jù)的一個生態(tài)圈寡润，包括很多其他的軟件

1558225014064.png

2捆憎、hadoop的歷史版本和發(fā)行版公司

2.1 Hadoop歷史版本

1.x版本系列：hadoop版本當中的第二代開源版本，主要修復0.x版本的一些bug等

2.x版本系列：架構產(chǎn)生重大變化梭纹，引入了yarn平臺等許多新特性

3.x版本系列: 加入多namenoode新特性

2.2 Hadoop三大發(fā)行版公司
  • 免費開源版本apache:

http://hadoop.apache.org/

優(yōu)點：擁有全世界的開源貢獻者躲惰，代碼更新迭代版本比較快，

缺點：版本的升級变抽，版本的維護础拨，版本的兼容性，版本的補丁都可能考慮不太周到绍载，

apache所有軟件的下載地址（包括各種歷史版本）：

http://archive.apache.org/dist/

  • 免費開源版本hortonWorks：

https://hortonworks.com/

hortonworks主要是雅虎主導Hadoop開發(fā)的副總裁诡宗，帶領二十幾個核心成員成立Hortonworks，核心產(chǎn)品軟件HDP（ambari）击儡，HDF免費開源塔沃，并且提供一整套的web管理界面，供我們可以通過web界面管理我們的集群狀態(tài)阳谍，web管理界面軟件HDF網(wǎng)址（http://ambari.apache.org/）

  • 軟件收費版本ClouderaManager:

https://www.cloudera.com/

cloudera主要是美國一家大數(shù)據(jù)公司在apache開源hadoop的版本上芳悲，通過自己公司內(nèi)部的各種補丁立肘，實現(xiàn)版本之間的穩(wěn)定運行，大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的各個版本的軟件都提供了對應的版本名扛，解決了版本的升級困難谅年，版本兼容性等各種問題

3、hadoop的架構模型

1.x的版本架構模型介紹

1558232908565.png

文件系統(tǒng)核心模塊：

NameNode：集群當中的主節(jié)點肮韧，管理元數(shù)據(jù)(文件的大小融蹂，文件的位置，文件的權限)弄企，主要用于管理集群當中的各種數(shù)據(jù)

secondaryNameNode：主要能用于hadoop當中元數(shù)據(jù)信息的輔助管理

DataNode：集群當中的從節(jié)點超燃，主要用于存儲集群當中的各種數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)計算核心模塊：

JobTracker：接收用戶的計算請求任務，并分配任務給從節(jié)點

TaskTracker：負責執(zhí)行主節(jié)點JobTracker分配的任務

2.x的版本架構模型介紹

第一種：NameNode與ResourceManager單節(jié)點架構模型

1558232924095.png

文件系統(tǒng)核心模塊：

NameNode：集群當中的主節(jié)點拘领，主要用于管理集群當中的各種數(shù)據(jù)

secondaryNameNode：主要能用于hadoop當中元數(shù)據(jù)信息的輔助管理

DataNode：集群當中的從節(jié)點组贺，主要用于存儲集群當中的各種數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)計算核心模塊：

ResourceManager：接收用戶的計算請求任務顷牌，并負責集群的資源分配

NodeManager：負責執(zhí)行主節(jié)點APPmaster分配的任務

第二種：NameNode單節(jié)點與ResourceManager高可用架構模型

1558232966712.png

文件系統(tǒng)核心模塊：

NameNode：集群當中的主節(jié)點，主要用于管理集群當中的各種數(shù)據(jù)

secondaryNameNode：主要能用于hadoop當中元數(shù)據(jù)信息的輔助管理

DataNode：集群當中的從節(jié)點，主要用于存儲集群當中的各種數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)計算核心模塊：

ResourceManager：接收用戶的計算請求任務庄新，并負責集群的資源分配赊窥，以及計算任務的劃分逝钥，通過zookeeper實現(xiàn)ResourceManager的高可用

NodeManager：負責執(zhí)行主節(jié)點ResourceManager分配的任務

第三種：NameNode高可用與ResourceManager單節(jié)點架構模型

1558232980575.png

文件系統(tǒng)核心模塊：

NameNode：集群當中的主節(jié)點隘弊，主要用于管理集群當中的各種數(shù)據(jù)，其中nameNode可以有兩個送悔，形成高可用狀態(tài)

DataNode：集群當中的從節(jié)點慢显，主要用于存儲集群當中的各種數(shù)據(jù)

JournalNode：文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)信息管理

數(shù)據(jù)計算核心模塊：

ResourceManager：接收用戶的計算請求任務，并負責集群的資源分配欠啤，以及計算任務的劃分

NodeManager：負責執(zhí)行主節(jié)點ResourceManager分配的任務

第四種：NameNode與ResourceManager高可用架構模型

1558232995675.png

文件系統(tǒng)核心模塊：

NameNode：集群當中的主節(jié)點荚藻，主要用于管理集群當中的各種數(shù)據(jù)，一般都是使用兩個洁段，實現(xiàn)HA高可用

JournalNode：元數(shù)據(jù)信息管理進程鞋喇，一般都是奇數(shù)個

DataNode：從節(jié)點，用于數(shù)據(jù)的存儲

數(shù)據(jù)計算核心模塊：

ResourceManager：Yarn平臺的主節(jié)點眉撵，主要用于接收各種任務侦香，通過兩個，構建成高可用

NodeManager：Yarn平臺的從節(jié)點纽疟，主要用于處理ResourceManager分配的任務

4罐韩、appache版本hadoop重新編譯

4.1為什么要編譯hadoop

由于appache給出的hadoop的安裝包沒有提供帶C程序訪問的接口，所以我們在使用本地庫（本地庫可以用來做壓縮污朽，以及支持C程序等等）的時候就會出問題,需要對Hadoop源碼包進行重新編譯.

4.2編譯環(huán)境的準備

4.2.1：準備linux環(huán)境

準備一臺linux環(huán)境散吵，內(nèi)存4G或以上，硬盤40G或以上，我這里使用的是Centos6.9 64位的操作系統(tǒng)（注意：一定要使用64位的操作系統(tǒng)）

4.2.2：虛擬機聯(lián)網(wǎng)矾睦，關閉防火墻晦款，關閉selinux
wps1.jpg

關閉防火墻命令：

service  iptables   stop
chkconfig   iptables  off

關閉selinux

vim /etc/selinux/config

4.2.3：安裝jdk1.7

注意hadoop-2.7.5 這個版本的編譯，只能使用jdk1.7枚冗，如果使用jdk1.8那么就會報錯

查看centos6.9自帶的openjdk

rpm -qa | grep java

將所有這些openjdk全部卸載掉

rpm -e java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41-1.13.13.1.el6_8.x86_64 tzdata-java-2016j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131-2.6.9.0.el6_8.x86_64

注意：這里一定不要使用jdk1.8缓溅，親測jdk1.8會出現(xiàn)錯誤

將我們jdk的安裝包上傳到/export/softwares（我這里使用的是jdk1.7.0_71這個版本）

解壓我們的jdk壓縮包

統(tǒng)一兩個路徑

mkdir -p /export/servers
mkdir -p /export/softwares
cd /export/softwares
tar -zxvf jdk-7u71-linux-x64.tar.gz -C ../servers/

配置環(huán)境變量

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.7.0_71
export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH

[圖片上傳失敗...(image-ed4f2c-1565695660005)]

讓修改立即生效

source /etc/profile

4.2.4：安裝maven

這里使用maven3.x以上的版本應該都可以，不建議使用太高的版本赁温，強烈建議使用3.0.5的版本即可

將maven的安裝包上傳到/export/softwares

然后解壓maven的安裝包到/export/servers

cd /export/softwares/
tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C ../servers/

配置maven的環(huán)境變量

vim /etc/profile

export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5
export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"
export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

[圖片上傳失敗...(image-270739-1565695660005)]

讓修改立即生效

source /etc/profile

解壓maven的倉庫

tar -zxvf mvnrepository.tar.gz -C /export/servers/

修改maven的配置文件

cd  /export/servers/apache-maven-3.0.5/conf
vim settings.xml

指定我們本地倉庫存放的路徑

[圖片上傳失敗...(image-af03aa-1565695660005)]

添加一個我們阿里云的鏡像地址坛怪，會讓我們下載jar包更快

 <mirror>
      <id>alimaven</id>
      <name>aliyun maven</name>
      <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
      <mirrorOf>central</mirrorOf>
    </mirror>

[圖片上傳失敗...(image-3484ef-1565695660005)]

4.2.5：安裝findbugs

解壓findbugs

tar -zxvf findbugs-1.3.9.tar.gz -C ../servers/

配置findbugs的環(huán)境變量

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.7.0_75
export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH

export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5
export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

export FINDBUGS_HOME=/export/servers/findbugs-1.3.9
export PATH=:$FINDBUGS_HOME/bin:$PATH

[圖片上傳失敗...(image-2e5b69-1565695660005)]

讓修改立即生效

source /etc/profile

4.2.6：在線安裝一些依賴包
yum install autoconf automake libtool cmake
yum install ncurses-devel
yum install openssl-devel
yum install lzo-devel zlib-devel gcc gcc-c++

bzip2壓縮需要的依賴包

yum install -y  bzip2-devel
4.2.7：安裝protobuf

解壓protobuf并進行編譯

cd  /export/softwares
tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C ../servers/
cd   /export/servers/protobuf-2.5.0
./configure
make && make install
4.2.8、安裝snappy
cd /export/softwares/
tar -zxf snappy-1.1.1.tar.gz  -C ../servers/
cd ../servers/snappy-1.1.1/
./configure
make && make install
4.2.9：編譯hadoop源碼

對源碼進行編譯

cd  /export/softwares
tar -zxvf hadoop-2.7.5-src.tar.gz  -C ../servers/
cd  /export/servers/hadoop-2.7.5

編譯支持snappy壓縮：

mvn package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Drequire.snappy -e -X

編譯完成之后我們需要的壓縮包就在下面這個路徑里面

/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoop-dist/target

5股囊、Hadoop安裝

集群規(guī)劃

服務器IP 192.168.174.100 192.168.174.110 192.168.174.120
主機名 node01 node02 node03
NameNode 是 否 否
SecondaryNameNode 是 否 否
dataNode 是 是 是
ResourceManager 是 否 否
NodeManager 是 是 是

第一步：上傳apache hadoop包并解壓

解壓命令

cd /export/softwares
tar -zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz -C ../servers/

bin/hadoop checknative :檢查本地包

[圖片上傳失敗...(image-98a00b-1565695660005)]

第二步：修改配置文件

修改core-site.xml

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  core-site.xml

<configuration>

    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://node01:8020</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas</value>

    </property>

    <!--  緩沖區(qū)大小袜匿，實際工作中根據(jù)服務器性能動態(tài)調(diào)整 -->

    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>4096</value>
    </property>

    <!--  開啟hdfs的垃圾桶機制，刪除掉的數(shù)據(jù)可以從垃圾桶中回收稚疹，單位分鐘 -->
    <property>
        <name>fs.trash.interval</name>
        <value>10080</value>
    </property>
</configuration>
修改hdfs-site.xml

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim hdfs-site.xml

<configuration>
     <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>node01:50090</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>node01:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2</value>
    </property>
    <!--  定義dataNode數(shù)據(jù)存儲的節(jié)點位置居灯，實際工作中，一般先確定磁盤的掛載目錄内狗，然后多個目錄用怪嫌，進行分割  -->

    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2</value>
    </property> 
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
        <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
        <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
        <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>


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

    <property>
        <name>dfs.blocksize</name>
        <value>134217728</value>
    </property>

</configuration>
修改hadoop-env.sh

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
修改mapred-site.xml

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  mapred-site.xml

<configuration>
    
    <property>
        <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
        <value>true</value>
    </property>


    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>node01:10020</value>
    </property>
 
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>node01:19888</value>
    </property>

</configuration>
修改yarn-site.xml

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>node01</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>
    <property>    
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>    
        <value>20480</value>
    </property>
    <property>  
             <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
            <value>2048</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
        <value>2.1</value>
    </property>

</configuration>
修改mapred-env.sh

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

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
修改slaves

修改slaves文件，然后將安裝包發(fā)送到其他機器其屏，重新啟動集群即可

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim slaves

node01
node02
node03

第一臺機器執(zhí)行以下命令

mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2
mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2
mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits
mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name
mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits

安裝包的分發(fā)

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/
scp -r hadoop-2.7.5 node02:$PWD
scp -r hadoop-2.7.5 node03:$PWD

第三步：配置hadoop的環(huán)境變量

三臺機器都要進行配置hadoop的環(huán)境變量

三臺機器執(zhí)行以下命令

vim  /etc/profile

export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

配置完成之后生效

source /etc/profile

第四步：啟動集群

要啟動 Hadoop 集群喇勋，需要啟動 HDFS 和 YARN 兩個模塊缨该。
注意： 首次啟動 HDFS 時偎行，必須對其進行格式化操作。 本質(zhì)上是一些清理和
準備工作贰拿，因為此時的 HDFS 在物理上還是不存在的蛤袒。

hdfs namenode -format 或者 hadoop namenode –format

準備啟動

第一臺機器執(zhí)行以下命令

cd  /export/servers/hadoop-2.7.5/
bin/hdfs namenode -format
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

三個端口查看界面

http://node01:50070/explorer.html#/ 查看hdfs

http://node01:8088/cluster 查看yarn集群

http://node01:19888/jobhistory 查看歷史完成的任務

測試1,分布式存儲的測試
hdfs dfs -put baoqiang.txt /

測試2,分布式計算的測試
cd /export/servers/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce/
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar pi 2 10

?著作權歸作者所有,轉載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
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