Hadoop伪分布式的搭建
主要分为三个步骤：1、安装vmware虚拟机运行软件 2、在vmware虚拟机中安装linux操作系统 3、配置hadoop伪分布式环境
Hadoop环境部署-JDK部分
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1. 先修改权限
chown -R beifeng:beifeng /opt/
2. 解压JDK到指定的目录下，目录任意，建议不要装在某个用户主目录下
tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules/
3. 添加环境变量
修改vi /etc/profile文件，配置jdk环境变量
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
source /etc/profile生效文件
4. 验证是否配置成功：java -version
jps命令可以查看java 进程
echo $JAVA_HOME
Hadoop伪分布式环境部署-Hadoop部分
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1. 解压Hadoop到指定目录下
tar -zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/
2. 清理Hadoop的目录，将hadoop/share/doc目录删除，节省磁盘空间，通过这个命令查看df -h
3. 修改hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件
修改hadoop/etc/hadoop/mapred-env.sh文件
修改hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh文件
指定Java安装路径
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
4. 注意：hadoop中的四个核心模块对应四个默认配置文件
指定默认的文件系统为HDFS，文件系统的访问入口，namenode所在的机器
9000端口是早期Hadoop 1.x使用的，现在Hadoop 2.x使用的是8020
端口号用于节点直接内部通信，使用RPC通信机制
5. 修改hadoop/etc/hadoop/core-site.xml文件
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hostname:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/modules/hadoop-2.7.3/data/tmp</value>
</property>
6. 注意：/tmp表示临时存储目录，系统每次重启会按照脚本预先设置好的删除里面的文件
重新自定义系统生成的文件路径，/tmp会被清空，无法保证数据文件安全性
7. 修改hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml文件
指定HDFS文件存储的副本数个数，默认是3个，这里是单台机器就设置为1，这个数字要小于datanode的节点数
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
8. 修改hadoop/etc/hadoop/slaves文件
指定从节点的机器位置，添加主机名即可
hostname 比如：bd1.ibeifeng.com
9. 格式化namenode
bin/hdfs namenode -format
10. 启动命令
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
11. 查看HDFS外部UI界面
bigdata-04或者IP地址 跟上50070端口号，外部通信http
dfs.namenode.http-address 50070
12. 测试HDFS环境
创建文件夹，HDFS中有用户主目录的概念，和Linux一样
bin/hdfs dfs -mkdir -p ibf_test/iuput
13. 上传文件到HDFS
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/core-site.xml etc/hadoop/hdfs-site.xml /
14. 读取HDFS的文件
bin/hdfs dfs -text /core-site.xml
15. 下载文件到本地（指定下载到哪里，同时可以重命名成get-site.xml）
bin/hdfs dfs -get /core-site.xml /home/beifeng/get-site.xml
HDFS的缺陷
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1. HDFS存储的文件是不能够被修改的
2. HDFS不支持多用户并发写入
3. HDFS不适合存储大量小文件
yarn的配置
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1. 首先找到hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template文件，重名为mapred-site.xml
修改hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml文件
<!--指定mapreduce程序运行在yarn平台上-->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
2. 修改hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml文件
<!--指定启动运行mapreduce上的nodemanager的运行服务-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
3. <!--指定resourcemanager主节点机器，可选项，不一定要配置，默认是本机，但是指定了之后在其他-->机器上启动，就会报错
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hostname</value>
</property>
4. 启动yarn
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
5. 查看yarn外部web界面
bigdata-04或者IP地址 跟上8088端口号，外部通信http
6. 测试环境，运行一个mapreduce，wordcount单词统计案例
一个mapreduce分为五个阶段
input -> map() -> shuffle -> reduce() -> output
步骤：将mapreduce运行在yarn上，需要打jar包
新建一个数据文件，用于测试mapreduce
将数据文件从本地上传到HDFS
bin/hdfs dfs -put /opt/datas/1.txt /user/beifeng/iuput/
使用官方提供的示例jar包：share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar
7. 运行
bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /user/beifeng/1.txt /user/beifeng/output
application_1500824570525_0001
0001表示第一个job
1500824570525表示Unixtime（格林威治时间）
HDFS架构
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1. 数据块block
2. 每个块默认大小：128MB，大小可以用户自定义修改
3. 如果要修改就写到hdfs-site.xml中
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>134217728</value>
<description>
The default block size for new files, in bytes.
You can use the following suffix (case insensitive):
k(kilo), m(mega), g(giga), t(tera), p(peta), e(exa) to specify the size (such as 128k, 512m, 1g, etc.),
Or provide complete size in bytes (such as 134217728 for 128 MB).
</description>
</property>
4. 500MB，默认大小：128MB
- 128MB
- 128MB
— 128MB
- 128MB（12MB）
5. 如果一个文件的大小小于块的大小，是不会占据整个块的空间的
6. 存储模式：
首先，HDFS默认会分块，大小是128M（这个值是可以设置的）
那么HDFS上面的块的大小可以大于128吗，答案是肯定的。
有不同的方式去设定
1）通过HDFS的API的create方法，可以指定创建的文件块的大小（可以任意大小）
2）hive当中也可以在hive-site当中设定，hive输出的块的大小（可以大于128M）
3）也会有其他的方法，这里就不一一列举
但是，当我储存一个129MB的文件的时候，存了几块！？
存储了2块！
第一块128M，第二块1M
计算数据：
HDFS上的文件进行mapreduce计算，默认情况下一个map当中会有128M（和块大小一样）的数据输入
所以这里就涉及到我的一个129M的文件会启动几个Map任务来操作
答案是：1个
mapreduce有这样的机制，最后一个文件的输入如果小于128*1.1（其实就是可以多10%）
那么只会启动一个Map来执行这个job，避免了第一个Map跑了128M的数据，第二个Map只跑了1M的数据的尴尬
这种情况只会在最后一块出现
再举个例子，比如522M的文件，分成几个Map来处理呢？
第一个map-》128M
第二个map-》128M
第三个map-》128M
第四个map-》138M ——》138小于128*1.1，所以这里就不会再开启一个map来处理最后剩余的那10M的数据
直接在最后一个map当中把所有138M的数据输入！！谨记
HDFS不适合存储大量的小文件
可以考虑合并大文件，效果不明显
阿里巴巴开源了TFS淘宝文件系统，参考了HDFS
7. 保证数据安全性机制
副本数
一份文件写多份备份，写到不同机器节点上
文件切分成块之后，对于每个块的备份
8. 放置策略
第一个block块的副本，如果client客户端在集群中的某台机器，那么第一个就放在这台
如果client不在集群中，那么第一个块就随机放置
第二个block块的副本，会放置在和第一个不同的机架的node节点上，随机的
第三个block块的副本，会放置在和第二个相同机架的不同的node节点上，随机的
其他的随便放
负载均衡，均匀分布
数据块的扫描机制
HDFS文件生成key，定期检查，生成KEY，如果块被损坏，当你执行操作的时候就会报错
块的修复（需要人工参与）
把这个块所在的机器节点停掉（有可能是磁盘坏了，或者磁盘满了，也有可能是进程原因）
HDFS上的节点
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主节点：namenode
管理元数据
文件属性
名称
位置
权限
数据块
....
元数据是存储在namenode内存中
元数据在本地也有备份，fsimage镜像文件
namenode在启动的时候会去读取加载fsimage镜像文件
edits称作编辑日志文件，用于记录用户对于HDFS所有的行为操作
namenode在启动的时候还会去读取加载edits编辑日志文件
edits越来越大，考虑将fsimage和edits合并
secondarynamenode进行合并，功能
合并文件
减少下一次namenode启动时间
namenode在重新启动之后会读取新的合并的文件
生成新的fsimage镜像文件和edits编辑日志文件
原来的初始化的两个文件就没有用了
配置
修改hdfs-site.xml，指定机器以及外部交互端口号
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>class-bigdata01.ibeifeng.com:50090</value>
</property>
-》启动
sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
从节点：datanode
物理磁盘存储数据的
会和nodemanager部署在一起，通过slaves配置文件来指定
注意：HDFS数据块，存储在linux的/opt/modules/hadoop-2.5.0/data/tmp/dfs/data/current/BP-275988769-192.168.163.104-1504420277120/current/finalized/路径下
优化配置（在hdfs-site中）
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1. 单独指定fsimage文件存放的路径
注意：你可以自己选择路径，也可以不修改使用默认的
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
<description>Determines where on the local filesystem the DFS name node
should store the name table(fsimage). If this is a comma-delimited list
of directories then the name table is replicated in all of the
directories, for redundancy. </description>
</property>
2. 单独指定edits文件的路径
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>${dfs.namenode.name.dir}</value>
<description>Determines where on the local filesystem the DFS name node
should store the transaction (edits) file. If this is a comma-delimited list
of directories then the transaction file is replicated in all of the
directories, for redundancy. Default value is same as dfs.namenode.name.dir
</description>
</property>
3. 指定datanode数据本地路径
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value>
<description>Determines where on the local filesystem an DFS data node
should store its blocks. If this is a comma-delimited
list of directories, then data will be stored in all named
directories, typically on different devices.
Directories that do not exist are ignored.
</description>
</property>
MapReduce historyserver
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1. 历史服务器：查看已经运行完成的应用记录
修改mapred-site.xml
指定historyserver的地址，内部和外部通信端口号，如果不指定默认是本机
historyserver是一个轻量级的服务，可以部署在任意一台节点上
2. 配置（在mapred-site.xml中）：
注意：这里的端口号不能随便修改
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>bd24-server1.ibeifeng.com:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>bd24-server1.ibeifeng.com:19888</value>
</property>
日志聚合功能
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1. 修改yarn-site.xml
指定开启聚合功能
指定日志存放在HDFS上的时间期限，一般建议3-7天左右，存放在HDFS的/tmp/用户之下
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>106800</value>
</property>
2. 重启yarn进程
3. 启动历史日志服务 sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
4. 指定存放已经完成的Hadoop的作业记录
（接下来的4、5、6的操作可以使用默认的值，不用修改，只是让大家看下，是可以修改的）
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done</value>
</property>
5. 指定存放的正在运行的Hadoop作业记录
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate</value>
<description></description>
</property>
6. 提交job作业记录的目录位置
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
<value>/tmp/hadoop-yarn/staging</value>
<description>The staging dir used while submitting jobs.</description>
</property>
HDFS权限检测
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
1. 取消HDFS权限检测功能
2. 修改hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
常见问题
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1. 格式化问题
一般情况格式化一次即可
bin/hdfs namenode -format
生成fsimage
操作HDFS之后生成edits
多次格式化之前，需要清空hadoop.tmp.dir参数下设置的路径下的所有文件和目录
2. 出现错误
一定要学会查看日志文件，查看logs/下的对应进程的.log后缀的文件
【框架名】【用户名】【进程名】【主机名】【文件后缀】
hadoop-beifeng-datanode-bigdata-04.log
查看最新的日志记录，最新时间
3. clusterID
[dfs/name/current]：namenode
clusterID=CID-6172ab83-9c0a-4da0-8d14-d5e14a2c57cd
[dfs/data/current]：datanode
clusterID=CID-6172ab83-9c0a-4da0-8d14-d5e14a2c57cd
集群ID不一致
第一种解决方法：修改VERSION文件，以namenode的ID为准，改为一致即可
第二种解决方法：重新格式化生成
4. pid进程号（注意权限问题）
系统进程每次启动之后会有一个pid编号，每次启动会随机生成
多个用户启动进程，会记录不同用户的pid进程编号
建议不要多个用户混用
如果出现pid进程编号多个的话，直接删除rm /tmp/*.pid
再用同一个用户去启动
5. host主机名与IP不一致
检查core-site
检查/etc/hosts
检查ip
6. 细节问题，能复制的尽量复制，不要手打，容易出错
权限错乱问题解决思路
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1. cd /tmp hadoop-root-namenode.pid hadoop-root-datanode.pid 带root的全部删掉
2. 用root身份chown ibeifeng:ibeifeng -R hadoop-2.7.3
3. cd /opt/modules/hadoop-2.7.3
rm -rf logs/
4. cd /opt/modules/hadoop-2.7.3/data（如果前三步操作完，可以成功启动，那就不需要后续步骤）
rm -rf dfs/
5. bin/hdfs namenode -format
打不开web界面（HDFS，YARN）解决办法
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1.在虚拟机里执行jps，检查namenode，datanode，resourcemanager，nodemanager这些进程服务
是否启动
2.检查windows下的hosts文件，是否有配置网络映射
-》例子：192.168.109.31 bd24-server1.ibeifeng.com
-》hosts文件位置：C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
3.检查虚拟机防火墙是否关闭 sudo service iptables status
