VMWARE虚拟机
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三台虚拟机：master、node1、node2
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时间同步
ntpdate ntp.aliyun.com -
调整时区
cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime -
jdk1.8(以1.8为例，目前大多数企业都是使用1.8版本，最稳定)
java -version -
修改主机名
三台分别执行 vim /etc/hostname 并将内容指定为对应的主机名 -
关闭防火墙：systemctl stop firewalld
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查看防火墙状态：systemctl status firewalld
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取消防火墙自启：systemctl disable firewalld
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静态IP配置
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直接使用图形化界面配置（不推荐）
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手动编辑配置文件进行配置
1、编辑网络配置文件
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
TYPE=Ethernet
BOOTPROTO=static
HWADDR=00:0C:29:E2:B8:F2
NAME=ens33
DEVICE=ens33
ONBOOT=yes
IPADDR=192.168.190.100
GATEWAY=192.168.190.2
NETMASK=255.255.255.0
DNS1=192.168.190.2
DNS2=223.6.6.6
需要修改：HWADDR（mac地址,centos7不需要手动指定mac地址）
IPADDR（根据自己的网段，自定义IP地址）
GATEWAY（根据自己的网段填写对应的网关地址）
2、关闭NetworkManager，并取消开机自启
systemctl stop NetworkManager
systemctl disable NetworkManager
3、重启网络服务
systemctl restart network
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免密登录
# 1、生成密钥
ssh-keygen -t rsa
注意：连敲三次生成方格形状的密钥，在当前状态下，配置免密钥登陆。
# 2、配置免密登录（三台虚拟机都需要进行免密操作，不要怕麻烦！！）
ssh-copy-id master
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
# 3、测试免密登录
ssh node1
ssh node2
ssh master -
配置好映射文件：/etc/hosts（三台虚拟机都需要配置）
192.168.170.100 master
192.168.170.101 node1
192.168.170.102 node2
注意：每个人的IP地址都是不一样的，查看自己的IP地址使用 ifconfig
使用远程复制
cd /etc
scp -r hosts/ node1:`pwd`
scp -r hosts/ node2:`pwd`
二、搭建Hadoop集群
NameNode：接受客户端的读/写服务,收集 DataNode 汇报的 Block 列表信息
DataNode：真实数据存储的地方（block）
SecondaryNameNode：做持久化的时候用到
| 进程 | master（主） | node1（从） | node2（从） |
|---|---|---|---|
| NameNode | √ | ||
| SecondaryNameNode | √ | ||
| ResourceManager | √ | ||
| DataNode | √ | √ | |
| NodeManager | √ | √ |
2.1 完全分布式搭建
1、上传安装包并解压
# 使用xftp上传压缩包至master的/usr/local/soft/packages/
cd /urs/local/soft/packages/
# 解压
tar -zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz -C /usr/local/soft/
2、配置环境变量(三台虚拟机都需要i配置)
vim /etc/profile JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171 HADOOP_HOME=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH # 重新加载环境变量 source /etc/profile 使用远程复制(进行覆盖) cd /etc scp -r profile/ node1:`pwd` scp -r profile/ node2:`pwd`
3、修改Hadoop配置文件
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cd /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/ -
core-site.xml
fs.defaultFS： 默认文件系统的名称。其方案和权限决定文件系统实现的URI。uri的方案确定命名文件系统实现类的配置属性（fs.scheme.impl）。uri的权限用于确定文件系统的主机、端口等。
hadoop.tmp.dir：是 hadoop文件系统依赖的基本配置，很多配置路径都依赖它，它的默认位置是在 /tmp/{$user}下面，注意这是个临时目录！！！
因此，它的持久化配置很重要的！ 如果选择默认，一旦因为断电等外在因素影响，/tmp/{$user}下的所有东西都会丢失。
fs.trash.interval：启用垃圾箱配置，dfs命令删除的文件不会立即从HDFS中删除。相反，HDFS将其移动到垃圾目录（每个用户在
/user/<username>/.Trash下都有自己的垃圾目录）。只要文件保留在垃圾箱中，文件可以快速恢复。<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property> -
hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171
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hdfs-site.xml
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dfs.replication：每个datanode上只能存放一个副本。我这里就2个datanode
dfs.permissions：如果为“true”，则在HDFS中启用权限检查。如果为“false”，则关闭权限检查，但所有其他行为保持不变。从一个参数值切换到另一个参数值不会更改文件或目录的模式、所有者或组。
<property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> -
mapred-site.xml.template
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mapreduce.framework.name：用于执行MapReduce作业的运行时框架。
mapreduce.jobhistory.address：Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过*mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver命令来启动Havim doop历史服务器。我们可以通过Hadoop jar的命令来实现我们的程序jar包的运行，关于运行的日志，我们一般都需要通过启动一个服务来进行查看，就是我们的JobHistoryServer，我们可以启动一个进程，专门用于查看我们的任务提交的日志。mapreduce.jobhistory.address和mapreduce.jobhistory.webapp.address默认的值分别是0.0.0.0:10020和0.0.0.0:19888
# 1、重命名文件 cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml # 2、修改 <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>master:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>master:19888</value> </property> -
slaves
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从节点的信息
node1 node2
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yarn-site.xml
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yarn.resourcemanager.hostname：指定yarn主节点
yarn.nodemanager.aux-services：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：“”
yarn.log-aggregation-enable：yarn日志聚合功能开关
yarn.log-aggregation.retain-seconds：日志保留时限，默认7天
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</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>
4、分发Hadoop到node1、node2
cd /usr/local/soft/ scp -r hadoop-2.7.6/ node1:`pwd` scp -r hadoop-2.7.6/ node2:`pwd`
5、格式化namenode（第一次启动的时候需要执行，以及每次修改核心配置文件后都需要）
hdfs namenode -format
6、启动Hadoop集群
start-all.sh
7、检查master、node1、node2上的进程
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master：
[root@master soft]# jps 2597 NameNode 2793 SecondaryNameNode 2953 ResourceManager 3215 Jps
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node1：
[root@node1 jdk1.8.0_171]# jps 11361 DataNode 11459 NodeManager 11559 Jps
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node2：
[root@node2 ~]# jps 11384 DataNode 11482 NodeManager 11582 Jps
8、访问HDFS的WEB界面
http://master:50070
9、访问YARN的WEB界面
http://master:8088
Hadoop中的常见的shell命令 1、如何将linux本地的数据上传到HDFS中呢？ hadoop fs -put 本地的文件 HDFS中的目录 hdfs dfs -put 本地的文件 HDFS中的目录 cd /usr/local/soft hadoop fs -put hadoop-2.7.6.tar.gz / hadoop fs -put students.txt / 2、如何创建HDFS中的文件夹呢？ 需求：想创建/shujia/bigdata17 hadoop fs -mkdir -p /shujia/bigdata17 hdfs dfs -mkdir -p /shujia/bigdata17 3、查看当前HDFS目录下的文件和文件夹 hadoop fs -ls /shujia/bigdata17 hdfs dfs -ls /shujia/bigdata17 举例 [root@master soft]# hadoop fs -ls / Found 4 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 216745683 2022-05-21 19:23 /hadoop-2.7.6.tar.gz -rw-r--r-- 1 root supergroup 1415 2022-05-21 19:31 /initdemo.sh drwxr-xr-x - root supergroup 0 2022-05-21 19:33 /shujia drwx------ - root supergroup 0 2022-05-21 19:26 /user 4、将HDFS的文件下载到Linux本地中 hadoop fs -get HDFS中的文件目录 本地要存放文件的目录 hdfs dfs -get HDFS中的文件目录 本地要存放文件的目录 hdfs dfs -get /students.txt /usr/local/soft/data/ 5、删除命令（如果垃圾回收站大小小于被删除文件的大小，直接被删除，不经过回收站） hadoop fs -rm .... # 仅删除文件 hadoop fs -rmr .... # 删除文件夹 举例： [root@master soft]# hadoop fs -rmr /students.txt rmr: DEPRECATED: Please use 'rm -r' instead. 22/05/21 19:37:00 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 1440 minutes, Emptier interval = 0 minutes. 22/05/21 19:37:00 INFO fs.TrashPolicyDefault: Moved: 'hdfs://master:9000/students.txt' to trash at: hdfs://master:9000/user/root/.Trash/Current/students.txt Moved: 'hdfs://master:9000/students.txt' to trash at: hdfs://master:9000/user/root/.Trash/Current 6、移动文件 hadoop fs -mv 目标文件 目的地路径 hadoop fs -mv /user/root/.Trash/Current/students.txt / 7、HDFS内部复制文件 hadoop fs -cp [-p] ... ... # 如果想复制文件夹，加上-p参数 hadoop fs -cp -p /hadoop-2.7.6.tar.gz /shujia/bigdata/
强制格式化集群（遇到问题的简单暴力的方法）
1、停止正在运行的集群
stop-all.sh
2、删除所有节点hadoop根目录中的tmp文件夹
3、在主节点（master）中hadoop的根目录中的bin目录下，重新格式化HDFS
./hdfs namenode -format
4、启动集群
start-all.sh
2.2 进程理解
2.1.1 HDFS相关（NN,DN,SSN）
NameNode(NN)
功能：
1、接受客户端的读/写服务
因为NameNode知道文件与DataNode的对应关系
2、保存文件的时候会保存文件的元数据信息
a. 文件的归属
b. 文件的权限
c. 文件的大小，时间
d. Block信息，但是block的位置信息不会持久化，需要每次开启集群的时候DN向NN汇报。（带同学们画图讲解，引出这4个点）
3、收集Block的位置信息
3.1 系统启动
a. NN关机的时候是不会存储任意的Block与DataNode的映射信息的
b. DN启动的时候会自动将自己节点上存储的Block信息汇报给NN
c. NN接收请求之后会重新生成映射关系
File ----> Block
Block---> DN
d. 如果数据块的副本数小于设置数，那么NN会将这个副本拷贝到其他节点
3.2 集群运行中
a. NN与DN保持心跳机制，三秒钟发送一次
b. 如果客户端需要读取或者上传数据的时候，NN可以知道DN的健康情况
c. 可以让客户端读取存活的DN节点
d. 如果NN与DN三秒没有心跳则认为DN出现异常,此时不会让新的数据写到这个异常的DN中,客户端访问的时候不提供异常DN节点地址
e. 如果超过十分钟没有心跳，那么NN会将当前DN节点存储的数据转移到其他的节点
4、NameNode为了效率，将所有的操作都在内存中进行
a. 执行速度快
b. NameNode不会和磁盘进行任何的数据交换
但是会存在两个问题：
1）数据的持久化
2）数据保存在内存中，断电丢失
DataNode(DN)
1、存放的是文件的数据信息，以及验证文件完整性的校验信息
2、数据会存放在硬盘上
a. 1m=1条元数据
b. 1G=1条元数据
c. NameNode非常排斥存储小文件（能存，但是不推荐！！）
一般小文件在存储之前需要进行压缩
3、汇报
1）启动时
汇报之前会验证Block文件是否被损坏
向NN汇报当前DN上block的信息
2）运行中
向NN保持心跳机制
4、当客户端读写数据的时候，首先会先去NN查询file与block与DN的映射，然后直接与DN建立连接，然后读写数据
SecondaryNameNode（SNN）
1、传统的那日村持久化方案
1）日志机制
a. 做任何操作之前先记录日志
b. 在数据改变之前先记录对应的日志，当NN停止的时候
c. 当我下次启动的时候，只需要重新按照以前的日志“重做一遍”即可
缺点：
a. log日志文件的大小不可控，随着时间的发展，集群启动的时间会越来越长
b. 有可能日志中存在大量的无效日志
优点：
a. 绝对不会丢失数据
2）拍摄快照
a. 我们可以将内存中的数据写出到硬盘上（序列化）
b. 启动时还可以将硬盘上的数据写回到内存中（反序列化）
缺点：
a. 关机时间过长
b. 如果是异常关机，数据还在内存中，没法写入到硬盘
c. 如果写出的频率过高，导致内存使用效率低
优点：
启动时间较短
2、SNN的解决方案
1）解决思路
a. 让日志大小可控
b. 快照需要定时保存
c. 日志+快照
2）解决方案
a. 当我们启动一个集群的时候，会产生4个文件 ..../name/current/
b.
