- 版本
hadoop-3.1.3.tar.gz
- 解压安装文件到/opt/module下面
[sarah@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
- 将Hadoop添加到环境变量
（1）获取Hadoop安装路径
[sarah@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3
（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
[sarah@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
在profile文件末尾添加JDK路径：（shitf+g）
##HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
（3）保存后退出
:wq！
（4）分发环境变量文件
[sarah@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo /home/sarah/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
（5）source 使之生效（3台节点）
[sarah@hadoop102 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
[sarah@hadoop103 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
[sarah@hadoop104 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
- 配置文件
- 分发Hadoop
[sarah@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/
6.群起集群
1）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（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）
[sarah@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode -format
（2）启动HDFS
[sarah@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
（3）在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN
[sarah@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
(4）Web端查看HDFS的Web页面：http://hadoop102:9870/
- Hadoop群起脚本
[sarah@hadoop102 bin]$ pwd
/home/sarah/bin
[sarah@hadoop102 bin]$ vim hdp.sh
输入如下内容：
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input..."
exit ;
fi
case $1 in
"start")
echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="
echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="
echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
echo "Input Args Error..."
;;
esac
[sarah@hadoop102 bin]$ chmod 777 hdp.sh
项目经验之Hadoop参数调优
- HDFS参数调优hdfs-site.xml
The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes.
NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。
对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>10</value>
</property>
dfs.namenode.handler.count=，比如集群规模为8台时，此参数设置为41。可通过简单的python代码计算该值，代码如下。
[sarah@hadoop102 ~]$ python
Python 2.7.5 (default, Apr 11 2018, 07:36:10)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import math
>>> print int(20*math.log(8))
41
>>> quit()
- YARN参数调优yarn-site.xml
情景描述：总共7台机器，每天几亿条数据，数据->Flume->Kafka->HDFS->Hive
面临问题：数据统计主要用HiveSQL，没有数据倾斜，小文件已经做了合并处理，开启的JVM重用，而且IO没有阻塞，内存用了不到50%。但是还是跑的非常慢，而且数据量洪峰过来时，整个集群都会宕掉。基于这种情况有没有优化方案。
解决办法：
内存利用率不够。这个一般是Yarn的2个配置造成的，单个任务可以申请的最大内存大小，和Hadoop单个节点可用内存大小。调节这两个参数能提高系统内存的利用率
（a）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB）（总内存的70%-80%）注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
（b）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）
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项目经验之HDFS存储多目录
1 .生产环境服务器磁盘情况
在hdfs-site.xml文件中配置多目录，注意新挂载磁盘的访问权限问题。
HDFS的DataNode节点保存数据的路径由dfs.datanode.data.dir参数决定，其默认值为file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data，若服务器有多个磁盘，必须对该参数进行修改。如服务器磁盘如上图所示，则该参数应修改为如下的值<property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///dfs/data1,file:///hd2/dfs/data2,file:///hd3/dfs/data3,file:///hd4/dfs/data4</value> </property>
注意：每台服务器挂载的磁盘不一样，所以每个节点的多目录配置可以不一致。单独配置即可。
3.项目经验之集群数据均衡
1.节点间数据均衡
开启数据均衡命令
start-balancer.sh -threshold 10
对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%，可根据实际情况进行调整。
停止数据均衡命令。
stop-balancer.sh
磁盘间数据均衡
生成均衡计划（我们只有一块磁盘，不会生成计划）
hdfs diskbalancer -plan hadoop103
执行均衡计划
hdfs diskbalancer -execute hadoop103.plan.json
查看当前均衡任务的执行情况
hdfs diskbalancer -query hadoop103
取消均衡任务。
hdfs diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json
