Hadoop运行模式
1)Hadoop官方网站:
2)Hadoop运行模式包括:本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。
- 本地模式:单机运行,只是用来演示一下官方案例。
生产环境不用
。 - 伪分布式模式:也是单机运行,但是具备Hadoop集群的所有功能,一台服务器模拟一个分布式的环境。
个别缺钱的公司用来测试,生产环境不用
。 - 完全分布式模式:多台服务器组成分布式环境。
生产环境使用
。
1、本地运行模式(官方WordCount)
1)创建在hadoop-1.3文件下面创建一个wcinput文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-1.3]$ mkdir wcinput
2)在wcinput文件下创建一个word.txt文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-1.3]$ cd wcinput
3)编辑word.txt文件
[atguigu@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt
- 在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu
- 保存退出:
:wq
4)回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-1.3
5)执行程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-1.jar wordcount wcinput wcoutput
6)查看结果
[atguigu@hadoop102 hadoop-1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000
看到如下结果:
atguigu 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
2、完全分布式运行模式(开发重点)
分析:
1)准备3台客户机(关闭防火墙、静态IP、主机名称
)
2)安装JDK
3)配置环境变量
4)安装Hadoop
5)配置环境变量
6)配置集群
7)单点启动
8)配置ssh
9)群起并测试集群
2.1 编写集群分发脚本xsync
1)scp(secure copy)安全拷贝
(1)scp定义
scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。(from server1 to server2)
(2)基本语法
scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
(3)案例实操前提
:在hadoop102、hadoop103、hadoop104都已经创建好的/opt/module、 /opt/software两个目录,并且已经把这两个目录修改为atguigu:atguigu
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo chown atguigu:atguigu -R /opt/module
(a)在hadoop102上,将hadoop102中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop103上。
[atguigu@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 atguigu@hadoop103:/opt/module
(b)在hadoop103上,将hadoop102中/opt/module/hadoop-1.3目录拷贝到hadoop103上。
[atguigu@hadoop103 ~]$ scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/hadoop-1.3 /opt/module/
(c)在hadoop103上操作,将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。
[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/* atguigu@hadoop104:/opt/module
2)rsync远程同步
工具
rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。rsync和scp区别
:用rsync做文件的复制要比scp的速度快,rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。
(1)基本语法
rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
选项参数说明
选项 | 功能 |
-a | 归档拷贝 |
-v | 显示复制过程 |
(2)案例实操
(a)删除hadoop103中/opt/module/hadoop-1.3/wcinput
[atguigu@hadoop103 hadoop-1.3]$ rm -rf wcinput/
(b)同步hadoop102中的/opt/module/hadoop-1.3到hadoop103
[atguigu@hadoop102 module]$ rsync -av hadoop-1.3/ atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-1.3/
3)xsync集群分发脚本
(1)需求:循环复制文件到所有节点的相同目录下
(2)需求分析:
(a)rsync命令原始拷贝:
rsync -av /opt/module atguigu@hadoop103:/opt/
(b)期望脚本:
xsync要同步的文件名称
(c)期望脚本在任何路径都能使用(脚本放在声明了全局环境变量的路径)
[atguigu@hadoop102 ~]$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin
(3)脚本实现
(a)在/home/atguigu/bin目录下创建xsync文件
[atguigu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu
[atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync
在该文件中编写如下代码
#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo Not Enough Arguement!
exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ==================== $host ====================
# 遍历所有目录,挨个发送
for file in $@
do
#4. 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取父目录
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
ssh $host "mkdir -p $pdir"
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $file does not exists!
fi
done
done
(b)修改脚本 xsync 具有执行权限
[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
(c)测试脚本
[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin
(d)将脚本复制到/bin中,以便全局调用
[atguigu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/
(e)同步环境变量配置(root所有者)
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
注意:如果用了sudo,那么xsync一定要给它的路径补全。
让环境变量生效
[atguigu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
[atguigu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile
2.3 SSH无密登录配置
1)配置ssh
(1)基本语法
ssh另一台电脑的IP地址
(2)ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法
[atguigu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103
- 如果出现如下内容
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
- 输入yes,并回车
(3)退回到hadoop102
[atguigu@hadoop103 ~]$ exit
2)无密钥配置
(1)免密登录原理
(2)生成公钥和私钥
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/atguigu/.ssh
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲(三个回车),就会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)
(3)将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
注意:
还需要在hadoop103上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
还需要在hadoop104上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
还需要在hadoop102上采用root账号,配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104;
3).ssh文件夹下(~/.ssh)的文件功能解释
known_hosts | 记录ssh访问过计算机的公钥(public key) |
id_rsa | 生成的私钥 |
id_rsa.pub | 生成的公钥 |
authorized_keys | 存放授权过的无密登录服务器公钥 |
2.4 集群配置
1)集群部署规划注意:
- NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
- ResourceManager也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。
. | hadoop102 | hadoop103 | hadoop104 |
HDFS | NameNode、DataNode | DataNode | SecondaryNameNode、DataNode |
YARN | NodeManager | ResourceManager、NodeManager | NodeManager |
2)配置文件说明
Hadoop配置文件分两类:默认配置文件和自定义配置文件,只有用户想修改某一默认配置值时,才需要修改自定义配置文件,更改相应属性值。
(1)默认配置文件:
要获取的默认文件 | 文件存放在Hadoop的jar包中的位置 |
[core-default.xml] | hadoop-common-1.jar/core-default.xml |
[hdfs-default.xml] | hadoop-hdfs-1.jar/hdfs-default.xml |
[yarn-default.xml] | hadoop-yarn-common-1.jar/yarn-default.xml |
[mapred-default.xml] | hadoop-mapreduce-client-core-1.jar/mapred-default.xml |
(2)自定义配置文件: |
**core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml**四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上,用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
3)配置集群
(1)核心配置文件
配置core-site.xml
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
文件内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-1.3/data</value>
</property>
<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>atguigu</value>
</property>
</configuration>
(2)HDFS配置文件
配置hdfs-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
文件内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop104:9868</value>
</property>
</configuration>
(3)YARN配置文件
配置yarn-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
文件内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 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>hadoop103</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>
</configuration>
(4)MapReduce配置文件
配置mapred-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
文件内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
4)在集群上分发配置好的Hadoop配置文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync
/opt/module/hadoop-1.3/etc/hadoop/
5)去103和104上查看文件分发情况
[atguigu@hadoop103 ~]$ cat
/opt/module/hadoop-1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[atguigu@hadoop104 ~]$ cat
/opt/module/hadoop-1.3/etc/hadoop/core-site.xml
2.5 群起集群
1)配置workers
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim
/opt/module/hadoop-1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容:
hadoop102
hadoop103
hadoop104
注意:该文件中添加的内容结尾不允许有空格,文件中不允许有空行。
同步所有节点配置文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-1.3/etc
2)启动集群
(1)如果集群是第一次启动
,需要在hadoop102节点格式化NameNode(注意:格式化NameNode,会产生新的集群id,导致NameNode和DataNode的集群id不一致,集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错,需要重新格式化NameNode的话,一定要先停止namenode和datanode进程,并且要删除所有机器的data和logs目录,然后再进行格式化。
)
[atguigu@hadoop102 hadoop-1.3]$ hdfs namenode -format
(2)启动HDFS
[atguigu@hadoop102 hadoop-1.3]$ sbin/start-dfs.sh
(3)在配置了ResourceManager的节点(hadoop103)
启动YARN
[atguigu@hadoop103 hadoop-1.3]$ sbin/start-yarn.sh
(4)Web端查看HDFS的NameNode
(a)浏览器中输入:http://hadoop102:9870
(b)查看HDFS上存储的数据信息
(5)Web端查看YARN的ResourceManager
(a)浏览器中输入:http://hadoop103:8088
(b)查看YARN上运行的Job信息
3)集群基本测试
(1)上传文件到集群
- 上传小文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put
$HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
- 上传大文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put
/opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /
(2)上传文件后查看文件存放在什么位置
- 查看HDFS文件存储路径
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0
- 查看HDFS在磁盘存储文件内容
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu
(3)拼接
-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_101meta
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
(4)下载
[atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get
/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./
(5)执行wordcount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-1.3]$ hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-1.jar
wordcount /input /output
2.6 配置历史服务器
为了查看程序的历史运行情况,需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下:
1)配置mapred-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop102:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop102:19888</value>
</property>
2)分发配置
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
3)在hadoop102启动历史服务器
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver
4)查看历史服务器是否启动
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ jps
5)查看JobHistory