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hadoop day2-搭建

hadoop搭建

准备工作

三台虚拟机:master、node1、node2

检查时间是否同步:date

检查java的jdk是否被安装好: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

      a.查看防火墙状态:systemctl status firewalld

      b.取消防火墙自启:systemctl disable firewalld

静态IP配置

      a.直接使用图形化界面配置(不推荐)

      b.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

 

免密登录

# 1、生成密钥
ssh-keygen -t rsa
# 2、配置免密登录
ssh-copy-id master
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
# 3、测试免密登录
ssh node1

 

配置好映射文件:/etc/hosts

192.168.80.100 master
192.168.80.20 node1
192.168.80.30 node2

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  

 完全分布式搭建

上传安装包并解压
# 使用xftp上传压缩包至master的/usr/local/soft/
cd /urs/local/soft/
# 解压
tar -zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz 

 

配置环境变量
vim /etc/profile(标颜色的需要加)
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

 

 

bin存放启动之后操作hadoop的命令

sbi存放启动时存放hadoop的命令

etc存放一些配置文件

lib存放超链接或者软连接

 

修改hadoop配置文件

目录:cd /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/

1.hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171

2.core-site.xml文件(hadoop核心配置)
  • 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。(1440分钟)(如果垃圾站空间不够,则文件会被立即清除)
    <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>

 

3.hdfs-site.xml
  • 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>

 

4.mapred-site.xml.template

  1. mapreduce.framework.name:用于执行MapReduce作业的运行时框架。
  2. 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Hadoop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> 

 

5.yarn-site.xml

  • 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(秒级别)
      <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>

 

6.slaves

从节点的信息(前提是已经配置了映射)

node1
node2

在文件中有一个localhost,意思是既是主节点又是从节点,属于伪分布是搭建

最后把/usr/local/soft目录下的hadoop-2.7.6文件复制给node1,node2

cd /usr/local/soft/
scp -r hadoop-2.7.6/ node1:`pwd`
scp -r hadoop-2.7.6/ node2:`pwd`

 

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)

 cd /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/bin/(在这个目录下做)
hdfs namenode -format

 

格式化在master节点下去做

 

格式化之后在hadoop-2.7.6下产生一个tmp文件

在sbin目录下有单独启动hdfs和yarn的命令

 

后缀是cmd是windows下的命令,sh是linux的命令

start-all.sh先启动与hdfs相关的,后启动与yarn相关的

检查master、node1、node2上的进程(jps只能看java进程)

master

 

node1

 

node2

 

访问可视化工具(主节点+端口号:50070是2.7.6的固定端口号)访问HDFS的WEB界面

 

utilities里browse system file可以查看文件

访问YARN的WEB界面(主节点+端口号:端口号是8088)

 

Hadoop中的常见的shell命令(前缀是hadoop fs或者是hdfs dfs)

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
2、如何创建HDFS中的文件夹呢? 需求:想创建/shujia/bigdata17 hadoop fs -mkdir /shujia/bigdata17 hdfs dfs -mkdir /shujia/bigdata17
在hdfs的web网页中输入/查看文件
创建递归文件
例如:hdfs dfs -mkdir -p /wyy/bigdata19/test
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

查看文件内容:hdfs dfs -cat /wqy/d.txt
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
例如:hdfs dfs -get /wqy/d.txt /usr/local/soft/
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。。。
删除文件后可在垃圾站回收
hadoop fs -rm .... # 仅删除文件 hadoop fs -rmr .... # 删除文件夹 

6、移动文件 hadoop fs -mv 目标文件 目的地路径 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
例如:hdfs dfs -cp /wqy/d.txt /wyy/bigdata19/test/

 

 

block位置:/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/tmp/dfs/data/current/BP-349031295-192.168.80.100-1661069242799/current/finalized/subdir0/subdir0

 

 

meta是一个校验文件

 

在windows下配置节点映射

C:\Windows\System32\drivers\etc下hosts里配置ip地址和名字

 

 

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

 

 

 

posted on 2022-08-21 21:10  不想写代码的小玉  阅读(28)  评论(0编辑  收藏  举报

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