day05笔记

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课程回顾：
（1）什么是大数据--4V
存储、计算和分析
（2）数据仓库--大数据 Share Nothing
（3）OLTP OLAP
（4）Google的三驾马车--GFS（HDFS） MR bigtable（Hbase）
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1、Hadoop的安装准备工作
Hadoop名字来源--douge cutting
- （1）安装好linux操作系统（IP配置）
- （2）关闭防火墙
systemctl stop（disable） firewalld.service
(3) 安装Jdk--winscp 上传 opt/software 解压到 opt/moudle
(4) Hadoop安装包---虚拟机的克隆 scp（拷贝）

a、提前准备好 mkdir /opt/moudle
tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /opt/moudle/
b、vi ~/.bash_profile 增加下面内容
HADOOP_HOME=/opt/moudle/hadoop-2.7.3
export HADOOP_HOME
PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export PATH
c、环境变量生效
source ~/.bash_profile
通过输入 start 按两下tab 看是否有内容

** 虚拟机克隆 **
（1）保证虚拟机处于关闭状态
(2)右键->管理->克隆当前状态完整克隆-->
（3）hostname--修改
ip修改 --reboot

Hadoop（HDFS+Yarn）本地伪分布全分布
2、Hadoop安装---本地安装
（1）特点：没有HDFS和Yarn 只能够测试MR程序是否成功，作为一个普通的java程序。
（2）修改文件：
vi hadoop-env.sh
set number
修改25行（行数不一 hadoop版本不一致）
JAVA_HOME=/opt/moudle/jdk1.8.0_181

cd /root/
mkdir temp
touch a.txt
vi a.txt
## mapred-site.xml 默认没有，我克隆的文件里面有这个文件没有被覆盖指定了yarn资源 ##

3、Hadoop安装---本地安装伪分布模式
（1）特点：在一台机器上模拟一个分布式环境具备hadoop的所有功能。
HDFS：NameNode+DataNode+SecondarynameNode
Yarn：ResourceManager+NodeManager
（2）修改的文件：
**step1:hadoop-env.sh**
JAVA_HOME=/opt/moudle/jdk1.8.0_181
** step2:hdfs-site.xml**

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>


**step3:core-site.xml**

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bigdata124:9000</value>
</property>

<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/moudle/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>
**step4：mapred-site.xml(默认没有)**
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
**step5：yarn-site.xml**

<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>bigdata124</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
** step 6：通过HDFS namenode 格式化**

在第4步中，hadoop.tmp.dir--格式化
命令：hdfs namenode -format
验证：是否格式化成功：

Storage directory /opt/moudle/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
## 重复格式化：hadoop.tmp.dir 先停止集群，需要删除原来的tmp文件。 rm -rf 重新格式化启动集群##
** 最后启动，通过start-all.sh启动**
验证（5个）：5314 SecondaryNameNode
5586 NodeManager
5476 ResourceManager
5126 DataNode
5022 NameNode
web访问:http://10.1.255.124:8088 yarn
http://10.1.255.124:50070 HDFS

作业：准备3台机器。完成1 的准备工作。
加入到 etc/hosts
10.1.255.121 bigdata121
10.1.255.122 bigdata122
10.1.255.123 bigdata123
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4、免密码登录的原理和配置
ssh不对称加密算法（加密和解密是两个文件）。（对称加密：加密和解密文件是同一个）
![](2.png)
（1）公钥--锁：给出去给其他机器。
（2）私钥--钥匙：自己留着，解密。
step1:ssh-keygen -t rsa(3次回车)
step2:ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@bigdata124(自己也要拷贝给自己)
5、Hadoop安装---全分布模式（重点）
（1）规划：
10.1.255.121 bigdata121 ：主节点
10.1.255.122 bigdata122 ：从节点
10.1.255.123 bigdata123 ：从节点
![](3.png)
(2)准备工作:
step 1: jdk、防火墙、ssh免密码登录（3次拷贝）、在etc/hosts 添加主机名。
## 对于同时操作多台机器可通过工具-》发送键输入到所有会话在选项卡排列实现水平排列 ##
step 2：时间同步（如果能够上网）使用网络时间（GUI设置）默认的都是一致的。
不能上网： date -s 2019-01-10(同时操作多台机器) 集群紊乱
ntp：在机器里面指定一个服务器作为时钟服务器。
step 3: 修改配置文件（）
### 主要在bigdata 121操作，其他机器通过scp拷贝。 ###
**1:hadoop-env.sh**
JAVA_HOME=/opt/moudle/jdk1.8.0_181
**2:hdfs-site.xml**

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>


**3:core-site.xml**

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bigdata124:9000</value>
</property>

<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/moudle/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>
**4：mapred-site.xml(默认没有)**
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
**5：yarn-site.xml**

<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>bigdata124</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
**6：slaves(和自己的从节点机器名字一致)**
bigdata122
bigdata123
** 7：通过HDFS namenode 格式化**
hdfs namenode -format
成功的标志： Storage directory /opt/moudle/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
**8：通过scp拷贝**
scp -r /opt/moudle/hadoop-2.7.3/ root@bigdata122:/opt/moudle/
scp -r /opt/moudle/hadoop-2.7.3/ root@bigdata123:/opt/moudle/
** 最后启动，通过start-all.sh启动**
验证（5个）：5314 SecondaryNameNode
5586 NodeManager
5476 ResourceManager
5126 DataNode
5022 NameNode
web访问:http://10.1.255.124:8088 yarn
http://10.1.255.124:50070 HDFS
学会看 vi /opt/moudle/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-root-datanode-bigdata123.log Shift+G 看启动日志。
HDFS体系架构（Yarn资源放在后面）
6、HDFS-NameNode：名称节点
(1)职责：对HDFS的节点进行管理，管理员
接收客户端（命令行、java）的请求：创建目录、上传数据、下载数据和删除数据。
管理和维护HDFS的日志和元信息
（2）dfs/name:
a、current：主要存放日志和元信息存贮路径：/opt/moudle/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name/current
edits文件：二进制文件，体现了HDFS的最新状态

hdfs oev -i edits_inprogress_0000000000000000003 -o ~/a.xml
o:表示 offline
inprogress:表示最新的。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<EDITS>
<EDITS_VERSION>-63</EDITS_VERSION>
<RECORD>
<OPCODE>OP_START_LOG_SEGMENT</OPCODE>
<DATA>
<TXID>3</TXID>
</DATA>
</RECORD>
<RECORD>
<OPCODE>OP_MKDIR</OPCODE>
<DATA>
<TXID>4</TXID>
<LENGTH>0</LENGTH>
<INODEID>16386</INODEID>
<PATH>/input</PATH>
<TIMESTAMP>1547129194216</TIMESTAMP>
<PERMISSION_STATUS>
<USERNAME>root</USERNAME>
<GROUPNAME>supergroup</GROUPNAME>
<MODE>493</MODE>
</PERMISSION_STATUS>
</DATA>
</RECORD>
</EDITS>
b、元信息文件 fsimage：记录的数据块的位置信息和数据块冗余信息，没有体现HDFS的最新状态，二进制文件
hdfs oiv -i fsimage_0000000000000000002 -o ~/b.xml -p XML

(2)in_use.lock 避免同一文件被多使用，只能启动一个namenode
7、HDFS-DataNode：数据节点
（1）主要用来进行数据的存储。
1.x 64M
2.x 128M( hdfs-site.xml 可以修改 blocksize)
（2）数据块的表现形式就是一个个的blk文件
位置：/opt/moudle/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/data/current/BP-### *933765109-10.1.255.124-1546784436341* ###/current/finalized/subdir0/subdir0
尝试上传一个大于128M的文件（128*1024*1024）
Hadoop 3.x 有纠删码技术，节约存储空间。
8、HDFS-SecondaryNameNode：第二名称节点
（1）进行日志信息的合并，根据checkpoint或者时间间隔（3600s）或者edits文件达到64M。
（2）edits文件合并到fsimage里面 edits文件可以清空

posted @ 2019-02-13 07:46 jareny 阅读(189) 评论(0) 编辑收藏举报

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