今日课程内容大纲
01) hadoop的简介
02) hadoop集群的搭建
发行版本
集群规划
hadoop源码编译(了解)
hadoop集群搭建
03) hadoop集群启动与初体验
04) MapReduce的历史记录
05) HDFS的垃圾桶机制
01–Apache Hadoop–介绍和发展历程
01) hadoop的介绍
00) hadoop1.x和hadoop2.x的区别: yarn(资源管理) 解决了单点故障问题 提高资源的利用率
01) 狭义解释:特指Apache的一款java语言开发的开源软件,由一下三部分组成:
HDFS: 解决海量数据存储的hadoop分布式文件系统
MapReduce: 解决海量数据分布式计算问题
YARN: 解决分布式架构中资源管理和任务调度
02) 广义解释:整个基于hadoop的生态系统,包括大数据处理流程中的各个阶段的软件
hive hbase zookeeper oozie sqoop flume impala storm spark flink kylin……
02) hadoop发展历史
01) hadoop的创始人doug cutting lucene(海量数据搜索) —–> nutch (海量数据抓取)—–> 海量数据存储和海量数据计算问题?
参考: https://www.linkedin.com/in/cutting
02) 2003年Google发表第一篇论文: GFS(Google分布式文件系统) 解决海量数据存储
03) 2004年Google发表第二篇论文: Google的MapReduce 解决海量数据计算
04) 同一时期,doug cutting 基于Google的两篇论文开发出: HDFS(hadoop的分布式文件系统) MapReduce(基于hadoop的分布式计算平台),成为Apache顶级项目
05) 2006年Google发表第三篇论文: BigTable ,开源界根据论文开发了HBase(基于hadoop平台的分布式数据库)
参考:资料中Google三篇论文
03) hadoop的特性
01) 扩容能力
02) 成本低
03) 高效率
04) 高可靠
02–Apache Hadoop–应用
01) hadoop精准区分: 做什么(业务) 怎么做(技术)
02) hadoop提供了大数据存储能力 分布式计算能力 不和具体的行业挂钩 有大量数据的行业都在用hadoop
03) 行业应用:
广告系统,基于用户行为分析的推荐系统,个人征信分析,股票量化交易,智慧交通,智慧城市等等应用
03–Apache Hadoop–集群部署安装–发行版本介绍
01) hadoop社区版: Apache官方维护的版本
01) 优点: 功能最新 免费
02) 缺点: 稳定性差 兼容性差
03) 下载地址:
官网下载页面:https://hadoop.apache.org/releases.html
软件下载页面:https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
hadoop2.6.0软件下载地址:https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.6.0/
02) hadoop商业版: 一些商业公司在社区版的基础上进行商业开发, 保持架构 api 配置文件等不变,仅仅解决bug及软件兼容性问题
01) 优点: 稳定性好 软件兼容性好
02) 缺点: 收费 暂时不能使用最新的hadoop版本
03) 下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 搜索引擎搜索: cdh archive
官网下载页面:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 搜索hadoop-2.6.0-cdh5.14.0.tar.gz
03) hadoop自身版本的发展
01) 历经1.x 2.x 3.x
02) 1.x退出历史舞台, 企业主流版本2.5-2.8的版本(稳定性软件兼容性最好), 3.x使用不多(软件间的兼容性还未升级完毕)
04–Apache Hadoop–集群部署安装–集群角色介绍&部署模式
01) 两个集群: HDFS集群和yarn集群 逻辑上分离,物理上在一起
01) HDFS集群(主从架构):
主角色: NameNode(nn)
从角色: DataNode(dn)
主角色的辅助角色(秘书角色): secondaryNameNode(snn)
02) yarn集群(主从架构):
主角色: ResourceManager(rm)
从角色: NodeManager(nm)
03) MapReduce是需要开发的程序组件:
Map组件:
Reduce组件:
02) 部署模式:
01) standalone(单机)模式:
一台机器,没有HDFS, 只能测试MapReduce程序(一个进程),处理本地linux系统的文件
02) 伪集群模式:
一台机器上模拟一个分布式环境,具备hadoop的主要功能,用于学习调试
03) 分布式集群模式:
hadoop集群的多个进程运行在多台服务器上,用于生产环境
04) 高可用(HA high availability)集群模式:
主要解决单点故障 保证集群的高可用,提高可靠性
我们今天的部署模式: 分布式集群模式
05–Apache Hadoop–集群部署安装–服务器环境准备
01) 准备三台服务器
1 vmware虚拟机
2 静态ip
3 主机名称
4 ip与主机映射
5 关闭防火墙: iptables 和 selinux
6 ssh免密登录
7 时间同步
8 jdk环境 配置JAVA_HOME环境变量
06–Apache Hadoop–集群部署安装–了解源码编译的含义
01) 为什么要编译hadoop的源码?
01) Hadoop是使用Java语言开发的,但是有一些需求和操作并不适合使用java,所以就引入了本地库(Native Libraries) 的概念.
说白了,就是Hadoop的某些功能,必须通过JNT来协调Java类文件和Native代码生成的库文件一起才能工作.
02) linux系统要运行Native 代码,首先要将Native 编译成目标CPU 架构的[.so]文件.
而不同的处理器架构,需要编译出相应平台的动态库[.so] 文件,
才能被正确的执行,所以最好重新编译一次hadoop源码,让[.so]文件与自己处理器相对应.
注意: windows平台是动态库[.dll]文件
总结: 主要是要重新编译本地库(Native Libraries) 代码(Linux下对应[.so]文件，window下对应[.dlI]文件)，也就是编译生成linux下的[.so] 文件。
当然如果自己修改了源码,也需要自己重新编译
02) 编译环境准备
01) 马上回来进行
01) 安装jdk1.7
02) 安装maven
03) 参考详细笔记
07–Apache Hadoop–集群部署安装–集群规划
01) 集群规划: 在我们准备的三台服务器上如何搭建hadoop集群
原则:
优先满足软件需要的硬件资源
尽量避免有冲突的软件不要在一起
有依赖的软件尽量部署在一起
02) 规划安排:
hadoop01: NameNode DataNode | ResourceManager NodeManager
hadoop02: DataNode SecondaryNameNode | NodeManager
hadoop03: DataNode | NodeManager
03) 未来扩展:
hadoop04: DataNode NodeManager
hadoop05: DataNode NodeManager
hadoop06: DataNode NodeManager
……
08–Apache Hadoop–集群部署安装–安装包目录结构
01) 上传编译好的安装包到/export/software
rz hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-with-centos6.9.tar.gz
02) 解压安装包到/export/servers
tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.14.0-with-centos6.9.tar.gz -C /export/servers/
03) hadoop的目录结构
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
etc: hadoop配置文件目录
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）
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: 各个服务对用到的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集群启动关闭的脚本(单节点逐个启动 一键启动)
share: Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录 官方案例jar包
09–Apache Hadoop–集群部署安装–配置文件详解–上
01) hadoop-env.sh
vim /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_144
02) xml配置文件(hdfs mapreduce yarn common四个模块的配置)
参考配置: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
01) core-site.xml
<!– 指定hadoop所使用的文件系统schema（URI），HDFS的老大（NameNode）的地址 –>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop01:8020</value>
</property>
<!– 指定hadoop运行时产生文件的存储目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} –>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/data/hadoopdata</value>
</property>
02) hdfs-site.xml
<!– 指定HDFS副本的数量 –>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<!– secondaryNameNode所在的地址–>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop02:50090</value>
</property>
03) mapred-site.xml
改名: mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vi mapred-site.xml
<!– 指定mr运行时框架，这里指定在yarn上，默认是local –>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
04) yarn-site.xml
<!– 指定YARN的老大（ResourceManager）的地址 –>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop01</value>
</property>
<!– NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序默认值：”” –>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
大量的默认配置: http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
10–Apache Hadoop–集群部署安装–配置文件详解–下
01) slaves文件
01) 文件作用
配合一键启动脚本,决定哪些服务器上启动从角色
通过dfs.hosts 指定文件中的机器才能加入hadoop集群中
02) 配置内容: 一行一个主机名
vim /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/slaves
hadoop01
hadoop02
hadoop03
02) 将主节点上的hadoop的安装包分发到hadoop02 和 hadoop03
cd /export/servers/
scp -r hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/ root@hadoop02:/export/servers/
scp -r hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/ root@hadoop03:/export/servers/
03) 配置hadoop的环境变量:
vim /etc/profile 添加如下内容:
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
将主节点上配好的/etc/profile文件 分发到hadoop02 和 hadoop03 上
scp /etc/profile root@hadoop02:/etc/profile
scp /etc/profile root@hadoop03:/etc/profile
将三台的环境变量生效:(在三台上执行如下)
source /etc/profile
验证hadoop环境变量是否生效
hadoop version
11–Apache Hadoop–集群部署安装–namenode format
01) 为什么需要format?
01) format主要创建hadoop运行依赖的一些文件和文件夹, 本质就是一些清理和准备工作
02) 首次启动集群前,需要针对hdfs进行format操作
03) format操作只需要进行一次(如果成功的话)
02) namenode format操作(在namenode所在的机器上)
hadoop namenode -format (过时的命令)
hdfs namenode -format
成功的标识:
Storage directory /export/data/hadoopdata/dfs/name has been successfully formatted.
可以查看初始化后的文件内容: cd /export/data/hadoopdata/dfs/name/current
03) 不小心再次执行了format会如何? 怎么解决?
会如何: 上一次初始化的集群会出现主从角色互相不识别的情况 之前集群的元数据全部丢失
如何解决:将3台服务器上hadoop.tmp.dir指定的目录全部删除,重新format一次(相当于一个新的集群)
12–Apache Hadoop–集群两种启动方式
01) 单节点逐个启动:
01) 在主节点上使用以下命令启动HDFS NameNode
hadoop-daemon.sh start namenode
02) 在每个从节点上使用以下命令启动HDFS DataNode
hadoop-daemon.sh start datanode
03) 在主节点上使用以下命令启动YARN ResourceManager
yarn-daemon.sh start resourcemanager
04) 在每个从节点上使用以下命令启动YARN nodemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager
05) 在hadoop02上使用如下命令启动HDFS secondaryNameNode
hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
说明: 以上脚本位于$HADOOP_PREFIX/sbin/目录下.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。
好处: 可以精准的控制每台机器上每个进程的状态,便于排查单个服务器的异常问题
02) 一键启动脚本:
01) 前提:
配置好ssh免密登录
配置好slaves文件
02) 启动hdfs集群:
start-dfs.sh stop-dfs.sh
03) 启动yarn集群:
stat-yarn.sh stop-dfs.sh
04) 一键启动两个集群:
start-all.sh stop-all.sh
13–Apache Hadoop–集群初体验–感受hadoop
01) webUI界面
01) namenode的界面: http://hadoop01:50070
50070是webUI端口 之前配置的8020是rpc通信端口
参考:http://hadoop.apache.org/docs/r2.4.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml
02) resourceManager的界面: http://hadoop01:8088
02) 初体验:
01) hdfs存储文件体验:
显示帮助: hadoop fs
创建目录:hadoop fs -mkdir /test
上传文件:hadoop fs -put 1.txt /test/
下载文件:hadoop fs -get /test/1.txt ./
体验:
1 hdfs本质就是文件存储的
2 结构上也是树形目录结构, 从/ 根目录开始
3 有文件夹和文件
4 操作起来比较慢? 为什么慢? 难道是因为分布式文件存储的原因?
02) yarn体验,需要结合mr:
01) 运行wordcount
1 /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/share/hadoop/mapreduce
2 hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input
3 vim wc.txt
4 hadoop fs -put wc.txt /wordcount/input
5 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.14.0.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output
6 hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000
体验:
mr程序本质上就是一个jar包(自己写的程序打成jar包)
mr第一步先去找rm? 申请运行需要的资源吗?
mr程序分成了两个阶段: map 和 reduce阶段
mr输出的结果好像有序, 按照字典序进行升序排列(a-z,0-9)
02) 圆周率计算
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.14.0.jar pi 2 4
14–Apache Hadoop–job history服务的开启
01) 为什么需要job history服务?
重启yarn集群后,上次运行的mr程序的状态都丢失了,我们需要保存之前运行的mr程序信息(日志形式)
02) 如何开启job history服务?
01) 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
02) 关闭hdfs集群
stop-dfs.sh
03) 修改mapred-site.xml
cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
vim mapred-site.xml
<!– MapReduce JobHistory Server IPC host:port –>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop01:10020</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>hadoop01:19888</value>
</property>
04) 把修改好的配置文件scp给其他机器
scp mapred-site.xml root@hadoop02:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
scp mapred-site.xml root@hadoop03:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
05)启动hdfs集群:
start-dfs.sh
06) 单独启动/关闭historyserver服务(只需要在配置的指定机器上启动即可hadoop01)
启动: mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
关闭: mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
07) 访问job history服务器
http://hadoop01:19888
注意: job history服务需要手动启动
15–Apache Hadoop–hdfs垃圾桶机制功能
01) 为什么需要垃圾桶机制?
误操作删除一些重要文件,可以进行恢复.
02) 垃圾桶机制的配置
默认误操作删除重要文件,无法恢复.
01) vim core-site.xml
<!– 删除文件在回收站的保存时间 –>
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>
02) 把配置文件scp给其他机器
scp core-site.xml root@hadoop02:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml
scp core-site.xml root@hadoop03:/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml
03) 重启hdfs集群:
stop-dfs.sh
start-dfs.sh
03) 垃圾桶机制验证
01) 删除文件: hadoop fs -rm /test/1.txt
02) 开启垃圾桶机制后: 本质是把删除的文件移动到一个指定的文件夹中(每个用户在/user/root/.Trash下都有自己的垃圾目录)
03) 如何恢复:
重新移动回来: hadoop fs -mv /user/root/.Trash/Current/test/1.txt /test/
04) 什么时候真正删除: 垃圾桶机制配置的时间到了(1天=1440分钟)
05) 如何跳过垃圾桶直接永久删除: hadoop fs -rm -skipTrash /test/1.txt
今日课程总结
01) hadoop简介: 广义 狭义(hdfs yarn mapreduce)
02) hadoop发展历史 hadoop (业务 技术) 精准广告营销推荐 短视频推荐系统 个人征信
03) hadoop的发行版: 社区版 商业版
04) hadoop的角色介绍: nn dn snn rm nm
05) hadoop集群安装:
01) hadoop的源码编译:
02) hadoop的目录结构: bin sbin share etc
03) hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slave
04) 分发安装包
05) 格式化 hadoop namenode -format 一次性的
06) 单独启动 一键脚本:
06) hadoop集群的体验:
01) hdfs的体验: 存储海量数据的文件系统 管理文件 客户端(命令行 java 浏览器客户端)
02) MapReduce的体验: jar包(mapper reducer main) 海量数据分布式并集计算框架 wordcount pi
07) job history服务的开启
08) 开启hadoop集群的垃圾回收机制
今天常见问题:
01) datanode不被namenode识别问题
Namenode在format初始化的时候会形成两个标识,blockPoolId和clusterId.新的datanode加入时,会获取这两个标识作为自己工作目录中的标识.
一旦namenode重新format后,namenode的身份标识已变,而datanode如果依然持有原来的id,就不会被namenode识别.
解决办法,删除datanode节点中的数据后,再次重新格式化namenode.
