大数据框架之一——Hadoop学习第一天

首先我们来了解一下大数据

什么是大数据？
	高速：指数据产生的速度非常快，对于用户的使用记录等日志信息，产生的速度会非常快，那么对这部分数据做数据采集分析，要求速度也非常快 所以需要应用分布式处理技术，而大数据所学习的都是分布式处理应用，该应用可以在多个服务器中进行使用，并获取其计算资源，帮助我们完成对应的任务 
    大量：对于长期积累的数据，数据量非常大，使用什么样的计量单位可以表现数据量大？ 对于企业做大数据通常数据量能够达到百TB级以上，数据量的统计关系可以从图中看出 
    多样化: 大数据所处理的数据种类会非常多，包括结构化（关系型数据库中的数据）和半结构化的数据（日志或者JSON数据）
    价值: 能够为企业发展或者决策层做决定提供数据支撑。
	真实: 历史发生过的一些数据，都称为有效真实数据

1、Hadoop简介

Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的平台。

Hadoop 解决了两方面问题：一个是数据的存储另一个是数据的计算

为什么需要使用Hadoop解决海量数据的存储和计算？

当有1T的数据量，拿过来需要对其进行做存储和计算

单个计算机做数据存储和数据计算，那么压力非常大，如何解决单个节点的资源不足问题？

分而治之：

可以将1T数据量，分成10份，由 10个节点（计算机）做数据的存储和计算，每个计算机处理的数据量大概为100G

问题：如何实现对多个节点同时处理同一批数据？

对于同一个文件，那么需要通过切分，将数据分别存放到多个节点中进行做数据存储，那么如果有读取数据的需求，那么就得知道每个切分的数据块，应该存放在哪个节点的哪个路径上，并且是第N个数据块？

同时对于同一个文件，做简单的单词统计，那么每个节点计算自身的数据结果，得到结果后，如何将结果进行做汇总？

对于不同的文件，那么需要有一个管理文件的中心，需要读取数据时，要从管理数据的中心获取数据所在位置，再到对应节点上下载读取数据？

对于不同文件做数据计算，文件会被切分到部分节点中，如果做数据计算时，当前数据所在节点，不能做数据计算，那么就需要将数据分发给空闲节点做计算，那么如何分发，其他节点做完计算后，如何对数据进行合并？

对于计算过程中，如果计算的数据需要从另外一个计算节点中获取中间结果，那么又需要怎么操作？

同时对数据的权限管理，和计算资源的管理如何实现？

**对于开发人员来说，不可能自己在计算过程中解决如上问题 Hadoop 可以帮助我们在做数据计算过程中，不需要考虑如上问题 **

Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的平台。
Hadoop的处理思想是分而治之。

Hadoop组件介绍

hadoop是一个统称，目前hadoop主要包含三大组件：
- HDFS：是一个分布式存储框架，适合海量的数据存储。
- Map Reduce：是一个分布式计算框架，适合海量的数据计算
- Yarn：是一个资源调度平台，负责给计算框架分配计算资源。

2、Hadoop的分布式搭建

Linux桌面模式关闭

# 设置
systemctl set-default multi-user.target
# 重启
reboot

防火墙关闭

systemctl status firewalld
systemctl stop firewalld
# 关闭开机自启
systemctl disable firewalld

配置Java环境

echo $JAVA_HOME
java -version
# Java配置
# 上传jar包并解压
tar -zxvf ...jdk.jar
# 配置环境变量
vim /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

网络环境

# 查看IP
ifconfig
# 
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
  1 TYPE=Ethernet
  2 PROXY_METHOD=none
  3 BROWSER_ONLY=no
  4 BOOTPROTO=static
  5 DEFROUTE=yes
  6 IPV4_FAILURE_FATAL=no
  7 IPV6INIT=yes
  8 IPV6_AUTOCONF=yes
  9 IPV6_DEFROUTE=yes
 10 IPV6_FAILURE_FATAL=no
 11 IPV6_ADDR_GEN_MODE=stable-privacy
 12 NAME=ens32
 13 UUID=9d8db489-1d03-49dd-9a72-c106b667af6a
 14 DEVICE=ens32
 15 ONBOOT=yes
 16 IPADDR=192.168.44.100
 17 netmask=255.255.255.0
 18 GATEWAY=192.168.44.2

# 关闭网络管理器
systemctl status NetworkManager
systemctl stop NetworkManager
# 取消防火墙自启
systemctl disable NetworkManager

修改主机名称

三台分别执行
vim /etc/hostname
在当前虚拟机中设置Master
之后克隆的三个节点需要设置node1 node2

克隆另外两台从节点 node1 node2

选中当前节点关机 -> 右键 ->管理 -> 克隆 -> 当前状态 -> 创建完整克隆 -> 选择路径修改名称 -> 完成

注意：选中的路径最好是 SSD 固态同时磁盘空间三个节点最少保证大于70G
修改克隆主机一定要修改

先启动node1节点,配置好之后再启动node2

1.修改网络

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

systemctl restart network

2.修改主机名

vim /etc/hostname

reboot

修改IP映射

当node1 node2 配置完成后，再启动Master 修改IP映射

vim /etc/hosts
# 安装自己的IP修改映射关系 
192.168.44.100 master
192.168.44.110 node1
192.168.44.120 node2

配置主节点和其他节点之间的免密登录

免密登录

当在Master节点中需要控制node1 和 node2 节点启动相关的一些命令任务

需要使用 ssh root@ip/hostname

后续Hadoop启动会切换到从节点启动任务，需要密码非常麻烦，所以需要配置免密登录
```
# 在Masetr节点中执行如下命令：
# > 需要三次回车
ssh-keygen -t rsa    
# 将密码复制到 master node1 node2 > 需要输入密码  
ssh-copy-id master  
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
# 验证：ssh node1  ctrl + d 退出登录
```
校验时间是否同步

使用xshell对当前所有会话同时发送命令 date 查看系统时间如果时间不同步，那么需要配置
```
yum install ntp  
ntpdate time.windows.com
```

正式开始配置Hadoop

上传Hadoop并解压

# 使用xftp上传压缩包至master解压
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz

配置环境变量

vim /etc/profile
HADOOP_HOME=/usr/local/soft/hadoop-3.1.3
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
source /etc/profile

修改配置文件

1.core-site.xml

<property>
   <name>fs.defaultFS</name>
   <value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
<property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/usr/local/soft/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
<!-- 一天的时间存储在HDFS的垃圾回收站里 -->
<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>

2.hdfs-site.xml

dfs.namenode.http-address master:50070
该配置项设置网页的访问端口对于3.x版本的Hadoop其端口为9870


<!-- 2nn web端访问地址-->
<property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>master:9868</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>

<property>
    <name>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
</property>

3.yarn-site.xml

yarn同时也分为主节点和从节点两部分
- resourcemanager就是其主节点，在master上执行

<!-- 指定MR走shuffle -->
<property>
   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
   <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定ResourceManager的地址-->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
   <value>master</value>
</property>
<!-- 环境变量的继承 -->
<property>
   <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
  <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
<!-- yarn容器允许分配的最大最小内存 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>512</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- 关闭yarn对物理内存（真实的内存）和虚拟内存的限制检查 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

4.mapred-site.xml

    <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>

workers

直接vim workers 编辑内容

在该文件中主要是对从节点的名称进行配置

node1
node2

5.hadoop-env.sh

Hadoop的执行环境

# 在最后加入以下配置
export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

分发Hadoop到node1、node2

scp表示远程复制

-r 表示复制的为目录

root@node1 表示用户及IP 由于配置了免密登录所以不需要密码

:pwd pwd 表示当前所在的目录路径 :需要指定目标位置的路径
```
scp -r hadoop-3.1.3 root@node1:`pwd`
scp -r hadoop-3.1.3 root@node2:`pwd`
```
初始化Hadoop
```
# 初始化 
hdfs namenode -format
```
只能在Master中执行一次
启动Hadoop集群
```
start-all.sh
```

检查

页面

HDFS的访问页面 http://IP:9870/

Yarn的访问页面http://master:8088/

查看进程

jps
# Master节点
3273 NameNode
3548 SecondaryNameNode
3807 ResourceManager

# node1节点
2977 NodeManager
2862 DataNode

# node2节点
2977 NodeManager
2862 DataNode

Hadoop安装或运行过程出现问题
- 1.查看日志
  
  在当前安装目录中找到logs 并分析哪个进程宕机，可以查看进程对应的日志文件
- 2.重新安装
  
  1.删除所有节点中的data目录
  
  2.寻找正确的配置文件，进行替换，并将所有节点进行同步
  
  3.重新格式化

3、Hadoop存储

在Hadoop中数据存储是由HDFS组件决定的，可以通过9870端口进行访问，在Hadoop2.x版本中端口为50070

3.1HDFS

3.1.1HDFS的查看文件

HDFS可以看成是一个文件管理系统，该系统和Linux一致，也是有一个根路径 /
- group：所属组
- replication:副本数
上传文件到HDFS中

#在当前的hadoop-3.1.3目录下
hdfs dfs -put ./words.txt /

3.1.2HDFS分布式原理

HDFS具有主从架构。
- HDFS集群由单个名称节点组成，主服务器管理文件系统名称空间并控制客户机对文件的访问。此外，还有许多数据节点，通常是集群中每个节点一个，它们管理连接到运行它们的节点的存储。

3.1.3分布式存储介绍

在分布式存储系统中，分散在不同节点中的数据可能属于同一个文件。
为了组织众多的文件，把文件可以放到不同的文件夹中，文件夹可以一级一级的包含。我们把这种组织形式称为命名空间（namespace）。命名空间管理着整个服务器集群中的所有文件。

集群中不同的节点承担不同的职责。
- 负责命名空间职责的节点称为主节点（master node）
- 负责存储真实数据职责的节点称为从节点（slave node）。
- 主节点负责管理文件系统的文件结构，从节点负责存储真实的数据，称为主从式结构（master-slaves），主节点中是不存储真实数据的。
- 用户操作时，应该先和主节点打交道，查询数据在哪些从节点上存储，然后再到从节点读取。
- 在主节点上，为了加快用户访问的速度，会把整个命名空间信息都放在内存中，当存储的文件越多时，那么主节点就需要越多的内存空间。
- 在从节点存储数据时，有的原始数据文件可能很大，有的可能很小，大小不一的文件不容易管理，那么可以抽象出一个独立的存储文件单位，称为块（block）。
- 数据存放在集群中，可能因为网络原因或者节点硬件原因造成访问失败，最好采用副本（replication）机制，把数据同时备份到多台节点中，这样数据就安全了，数据丢失或者访问失败的概率就小了。
方便理解：
- 将Hadoop看成是一个应用
- HDFS相当于一个应用程序
- HDFS中的NameNode和Data Node都是两个进程，同时前者在HDFS中是主节点，用于存储元数据，后者在HDFS中是从节点，用于存储真实的数据。
- 每一个节点里包含的块可以看作是一个线程。
解释的流程图

Hadoop分布式计算

运行word count实例

#先在HDFS文件系统中新建一个data文件夹
hdfs dfs -mkdir /data

#再将words.txt文件上传到data文件夹中
hdfs dfs -put words.txt /data/

#再执行wordcount命令
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /data /output

#在HDFS中生成了一个output文件夹，里面会出现一个part-r-00000文件，这个文件就是计算的结果

posted @ 2024-08-06 15:20 shmil 阅读(10) 评论(1) 编辑收藏举报

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