【Hadoop】Hadoop 3.2.1 真伪分布式搭建

本人目前也是在学习阶段，如在文章中有不对的地方欢迎指正~
OK，正篇开始~

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算

目录

  • 一、安装环境
  • 二、基本环境准备
  • 三、Hadoop伪·分布式搭建
  • 四、Hadoop真·分布式搭建
  • 五、搭建时可能遇到的坑
  • 六、Hadoop基本使用
  • 七、MapReduce简析
  • 八、参考并致谢

一、安装环境

操作系统：CentOS 7
Hadoop版本：3.2.1

真·分布式搭建:
主机：192.168.111.249
从机1：192.168.111.247
从机2：192.168.111.248

伪·分布式搭建：
主机：192.168.111.123

二、基本环境准备

1、搭建的几种模式说明
  • 本地/独立模式：下载Hadoop在系统中，默认情况下之后，它会被配置在一个独立的模式，用于运行Java程序。
  • 模拟分布式模式：这是在单台机器的分布式模拟。Hadoop守护每个进程，如 hdfs, yarn, MapReduce 等，都将作为一个独立的java程序运行。这种模式对开发非常有用。
  • 完全分布式模式：这种模式是完全分布式的最小两台或多台计算机的集群。
2、Hadoop与JDK兼容情况

Hadoop版本与JDK版本兼容关系大致可总结为：
hadoop版本>=2.7：要求Java 7(openjdk/oracle)
hadoop版本<=2.6：要求Java 6(openjdk/oracle)

3、该网站可查阅到当前最新版本

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/stable/

4、基础环境准备

这里使用的是VMware 14开的虚拟机，CentOS 7操作系统最小安装，并配置好网络，至于虚拟机怎么搭建，操作系统怎么装，网络怎么配置不在此篇章中，可自行度娘参考
具体配置如下：

三、Hadoop伪·分布式搭建

1、Java环境搭建配置

yum安装java

[root@bogon ~]# yum install java-1.8.0-openjdk* -y
java环境变量配置

which java定位到的是java程序的执行路径，而不是安装路径，经过两次-lrt最后的输出才是安装路径

/etc/profile文件中追加三行
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.242.b08-0.el7_7.x86_64  
export HADOOP_HOME=/home/hadoop-3.2.1  
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
刷新环境变量
[root@bogon ~]# source /etc/profile
2、修改主机名
依次在/etc/hostname文件中写入master
在/etc/hosts文件中，将主机名写入
使用ping命令ping自己本机，并保证能ping通
3、配置免密登录
检查openssh-server是否已安装
确保安装了openssh-server后，执行ssh-keygen -t rsa命令，然后回车（三次回车）
检查openssh-server是否已安装
[root@bogon ~]# rpm -qa | grep ssh
确保安装了openssh-server后，每台机器执行ssh-keygen -t rsa，然后回车（三次回车）
生成的公钥私钥都保存在～/.ssh下，在master上将公钥放入authorized_keys，命令如下
[root@bogon ~]# cat ～/.ssh/id_rsa.pub > ~/.ssh/authorized_keys
使用 ssh master测试，检查是否成功配置免密登录（第一次登录会询问是否同意免密登录，之后登录此询问不再出现）
安装Hadoop
从网站中下载对应的版本（这里下载了3.2.1）到/home/目录下
解压文件
[root@bogon ~]# tar zxvf hadoop-3.2.1
进入到解压后的目录，创建hdfs目录，进入到hdfs目录，创建name,data,tmp三个目录

说明
./hdfs/name --存储namenode文件
./hdfs/data --存储数据

./hdfs/tmp --存储临时文件

[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs
[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs/name  
[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs/data
[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs/tmp


修改配置文件

需要修改的文件和所在目录如下所示，要注意的是，2.9版本的slaves文件在3.0版本后名称改为workers

hadoop-env.sh
文件修改的是java的安装路径，跟一开始配置JAVA环境变量的时候写的Java路径一致

core-site.xml
在configuration标签中插入如下内容

<property>
<!-- 文件系统用hdfs -->
<name>fs.default.name</name>
<!-- namenode的地址 -->
<value>hdfs://master:9090</value>
</property>
<!--临时文件的存放目录-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop-3.2.1/hdfs/tmp</value>
</property>

hdfs-site.xml
在configuration标签中插入如下内容

<!-- hdfs的副本数量  -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<!-- 存储namenode的路径  -->
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/hadoop-3.2.1/hdfs/name</value>
</property>
<!--存储上传数据的路径-->
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/hadoop-3.2.1/hdfs/data</value>
</property>
<!-- 设置为false可以不用检查权限 -->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
<property>
  <name>dfs.http.address</name>
  <value>0.0.0.0:50070</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address</name>
  <value>192.168.111.249:9000</value>
</property>

mapred-site.xml
在configration标签之间插入如下内容：

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.job.tracker.http.address</name>
  <value>0.0.0.0:50030</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.task.tracker.http.address</name>
  <value>0.0.0.0:50060</value>
</property>

yarn-site.xml
在configuration标签中写入:

<!-- 指定yarn的resourcemanager地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<!-- reducer获取数据方式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 忽略虚拟内存的检查，如果是在实体机上并且内存足够多可以不用配置此项 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

workers
将文件中的localhost删掉，然后改为本机的主机名master

如果是使用linux的root用户启动和使用hadoop的话，那还需要在以下文件添加以下配置
在/hadoop/sbin路径下：

将start-dfs.sh，stop-dfs.sh两个文件顶部添加以下参数

HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

start-yarn.sh，stop-yarn.sh顶部也需添加以下

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

start-dfs.sh


stop-dfs.sh

start-yarn.sh

stop-yarn.sh

启动前进行格式化
[root@bogon ~]# hadoop namenode -format


最后出现successfully formatted说明格式化成功
此时name目录下会多出一个current文件夹

使用start-all.sh启动
使用jps查看进程
在浏览器网页端管理各个节点状态

打开浏览器，访问master IP:50070（如192.168.111.123:50070）即可进入到图形管理界面

至此伪·分布式的Hadoop已搭建完毕

四、Hadoop真·分布式搭建

1、Java环境搭建配置

yum安装java

[root@bogon ~]# yum install java-1.8.0-openjdk* -y
java环境变量配置

which java定位到的是java程序的执行路径，而不是安装路径，经过两次-lrt最后的输出才是安装路径

/etc/profile文件中追加三行
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.242.b08-0.el7_7.x86_64  
export HADOOP_HOME=/home/hadoop-3.2.1  
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
刷新环境变量
[root@bogon ~]# source /etc/profile
2、修改主机名
依次在/etc/hostname文件中，主节点写入master，从节点写入node1或node2


依次在/etc/hosts文件中，将本机和所有节点的主机名写入
使用ping相互测试，并保证能ping通



3、配置节点之间免密登录

效果就是在master上输入ssh node1即可登陆node1，否则开启集群服务时，master与node无法连接，会报出connection refused

检查openssh-server是否已安装
[root@bogon ~]# rpm -qa | grep ssh
确保安装了openssh-server后，每台机器执行ssh-keygen -t rsa，然后回车（三次回车）
生成的公钥私钥都保存在～/.ssh下，在master上将公钥放入authorized_keys，命令如下
[root@bogon ~]# cat ～/.ssh/id_rsa.pub > ~/.ssh/authorized_keys
将master上的authorized_keys放到其它机器上
[root@bogon ~]# scp ~/.ssh/authorized_keys root@node1:~/.ssh/
[root@bogon ~]# scp ~/.ssh/authorized_keys root@node2:~/.ssh

在master端使用 ssh node1测试，node2使用同样的方法测试
安装Hadoop
从网站中下载对应的版本（这里下载了3.2.1）到/home/目录下
解压文件
[root@bogon ~]# tar zxvf hadoop-3.2.1
进入到解压后的目录，创建hdfs目录，进入到hdfs目录，创建name,data,tmp三个目录

说明

./hdfs/name --存储namenode文件
./hdfs/data --存储数据
./hdfs/tmp --存储临时文件

[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs
[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs/name  
[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs/data
[root@bogon ~]# mkdir /home/hadoop-3.2.1/hdfs/tmp


修改配置文件

需要修改的文件和所在目录如下所示，要注意的是，2.9版本的slaves文件在3.0版本后名称改为workers

hadoop-env.sh
文件修改的是java的安装路径，跟一开始配置JAVA环境变量的时候写的Java路径一致

core-site.xml
在configuration标签中插入如下内容

<property>
<!-- 文件系统用hdfs -->
<name>fs.default.name</name>
<!-- namenode的地址 -->
<value>hdfs://master:9090</value>
</property>
<!--临时文件的存放目录-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop-3.2.1/hdfs/tmp</value>
</property>

hdfs-site.xml
在configuration标签中插入如下内容

<!-- hdfs的副本数量  -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!-- 存储namenode的路径  -->
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/hadoop-3.2.1/hdfs/name</value>
</property>
<!--存储上传数据的路径-->
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/hadoop-3.2.1/hdfs/data</value>
</property>
<!-- 设置为false可以不用检查权限 -->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
<property>
  <name>dfs.http.address</name>
  <value>0.0.0.0:50070</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address</name>
  <value>192.168.111.249:9000</value>
</property>

注意： 注意以上配置文件中的dfs.namenode.rpc-address配置项，该配置项的值填写namenode所在的服务器，如果需要用到Hbase、spark等组件的话一定要配置这一项，否则在Hbase启动的时候会报拒绝连接的错误，如果有多个namenode，那么配置值中各个namenode的值用逗号隔开

mapred-site.xml
在configration标签之间插入如下内容：

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.job.tracker.http.address</name>
  <value>0.0.0.0:50030</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.task.tracker.http.address</name>
  <value>0.0.0.0:50060</value>
</property>

yarn-site.xml
在configuration标签中写入:

<!-- 指定yarn的resourcemanager地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<!-- reducer获取数据方式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 忽略虚拟内存的检查，如果是在实体机上并且内存足够多可以不用配置此项 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

workers
将文件中的localhost删掉，然后改为节点主机的主机名

如果是使用linux的root用户启动和使用hadoop的话，那还需要在以下文件添加以下配置
在/hadoop/sbin路径下：

将start-dfs.sh，stop-dfs.sh两个文件顶部添加以下参数

HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

start-yarn.sh，stop-yarn.sh顶部也需添加以下

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

start-dfs.sh


stop-dfs.sh

start-yarn.sh

stop-yarn.sh

启动前进行格式化
[root@bogon ~]# hadoop namenode -format


最后出现successfully formatted说明格式化成功
此时name目录下会多出一个current文件夹

在master端start-all.sh启动
使用jps查看进程

master端


node1端

node2端

在浏览器网页端管理各个节点状态

打开浏览器，访问master IP:50070（如192.168.111.249:50070）即可进入到图形管理界面

至此真·分布式的Hadoop已搭建完毕

五、搭建时可能遇到的坑

问题1：浏览器master IP:50070网页打不开
思路1，检查selinux、防火墙是否已关闭，需要关闭selinux和防火墙，同时检查IP地址、端口号是否填写正确
思路2：

在/hadoop/sbin路径下：

将start-dfs.sh，stop-dfs.sh两个文件顶部添加以下参数

HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

start-yarn.sh，stop-yarn.sh顶部也需添加以下

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

start-dfs.sh


stop-dfs.sh

start-yarn.sh

stop-yarn.sh

此办法从网上贴吧中寻得，其中解决人提到CentOS上会出现该问题，而Ubuntu则可以不用配置也可以正常访问，此处没做具体测试

问题2：在执行start-all.sh时报Attempting to operate on hdfs namenode as root,but there is not HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation Sstating datanodes
思路：由于使用了root的用户启动Hadoop，而在启动文件中没有授权（或定义）该用户，解决方法如下：

在/hadoop/sbin路径下：
将start-dfs.sh，stop-dfs.sh两个文件顶部添加以下参数

HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

start-yarn.sh，stop-yarn.sh顶部也需添加以下

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

1、然后删除主节点（master）上name目录下的文件夹（即我们一开始创建的hdfs/name这个目录下）
2、从节点上（node1和node2）删除data目录下的文件夹
3、然后在主节点重启执行格式化命令
4、接着在start-all.sh启动
5、如果是伪分布式的话也是同样的操作

六、Hadoop基本使用

# 常用命令简要总结  

# 启动Hadoop  
start-all.sh  -- 此命令默认将hdfs和yarn也启动
starth.sh -- 只启动Hadoop
# 运行dfs  
start-dfs.sh  
# 运行yarn  
start-yarn.sh  
# 停止Hadoop  
stop-all.sh  -- 此命令默认将hdfs和yarn也停止  
stoph.sh  -- 只停止Hadoop  

# 显示目录结构  
hdfs dfs -ls -R /  
# 在hadoop指定目录中创建新目录  
hdfs dfs -mkdir /wei  
# 将本地文件夹存储至Hadoop  
hdfs dfs -put [本地目录] [hadoop目录]  
# 将本地文件存储值Hadoop  
hdfs dfs put [本地文件地址] [hadoop目录]  
# 查看指定目录下内容  
hdfs dfs -ls [目录路径]  
# 打开某个已存在的文件  
cat dfs -cat [文件路径]  
# 在hadoop指定目录新建一个空文件   
hdfs dfs -touchz [绝对路径/文件名]  
# 将hadoop上某个文件重命名  
hdfs dfs -mv [绝对路径/原文件名] [绝对路径/新文件名]  
# 将hadoop上某个文件下载至本地已有目录  
hdfs dfs -get [hadoop文件绝对路径] [本地绝对路径]  

# 将Hadoop指定目录下所有文件内容保存为一个文件，同时下载至本地  
hdfs dfs -getmerge /wei/hadoop-file /home/wei/test.txt  
# 删除hadoop上指定文件  
hdfs dfs -rm [文件地址]  
# 删除hadoop上指定文件夹【包含子目录】  
hdfs dfs -rm -r [目录地址]
hdfs dfs -rmr [目录地址]  
# 将正在运行的hadoop作业kill掉  
hadoop job -kill [job-id]  
# 查看命令帮助  
hdfs dfs -help  

# 退出安全模式（NameNode在启动时会自动进入安全模式，安全模式是NameNode的一种状态，在这个阶段，文件系统不允许有任何修改。
系统显示Name node in safe mode，说明系统正处于安全模式，这时只需要等待几十秒即可，也可通过下面的命令退出安全模式：）  
hadoop dfsadmin -safemode leave  

# 进入安全模式  
hadoop dfsadmin -safemode enter  

# 查看文件最后1kb内容  
hdfs dfs –tail /wei/test.txt  
# 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录所属群组，选项-R递归执行，跟linux命令一样 
hdfs dfs –chgrp [-R] /user/sunlightcs    

# 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录拥有者，选项-R递归执行 
hdfs dfs –chown [-R] /user/sunlightcs    

# 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录权限，MODE可以为相应权限的3位数或+/-{rwx}，选项-R递归执行
hdfs dfs –chmod [-R] MODE /user/sunlightcs  

# 显示该目录中每个文件或目录的大小
hdfs dfs –du PATH    

# 类似于du，PATH为目录时，会显示该目录的总大小
hdfs dfs –dus PATH    

# 查看PATH目录下，子目录数、文件数、文件大小、文件名/目录名
hdfs dfs –count [-q] PATH

七、MapReduce简析

MapReduce

Hadoop原理和处理机制是MapReduce，而MapReduce其实是Map和Reduce两个步骤，其中，Map可以理解为将任务分布出去，而Reduce可以理解为将分出去的任务合并回来，如下图所示：

Mapper与Reducer

1、Map步骤，当主节点收到一个任务请求时（如是一个计算的任务），它会将这个任务按照子节点的数量拆分成多个子任务并分发出去
2、子节点收到任务后进行计算和处理数据
3、Reduce步骤，当数据处理完时，这些子节点会将任务的结果返回给主节点，之后主节点将所有的结果进行合并，并完成整个数据处理流程的过程
以下一个图是从网上找来的一个例子，可以帮助理解整个MapReduce的基本原理
Mapper与Reducer

八、参考并致谢

https://www.cnblogs.com/thousfeet/p/8618696.html
https://www.cnblogs.com/chaofan-/p/9740408.html
https://blog.csdn.net/suixinlun/article/details/81630902

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