Hadoop的概述与安装

news2024/11/18 5:59:07

Hadoop的概述与安装

  • 一、Hadoop内部的三个核心组件
    • 1、HDFS：分布式文件存储系统
    • 2、YARN：分布式资源调度系统
    • 3、MapReduce：分布式离线计算框架
    • 4、Hadoop Common（了解即可）
  • 二、Hadoop技术诞生的一个生态圈
    • 数据采集存储
    • 数据清洗预处理
    • 数据统计分析
    • 数据迁移
    • 数据可视化
    • zookeeper
  • 三、主要围绕Apache的Hadoop发行版本来学习
  • 四、Hadoop的安装的四种模式
  • 五、Hadoop的伪分布安装流程
  • 六、格式化HDFS集群
  • 七、启动HDFS和YARN
  • 八、Hadoop的完全分布式安装
    • 1、克隆虚拟机
    • 2、安装JDK
    • 3、安装Hadoop完全分布式
    • 4、格式化HDFS
    • 5、启动HDFS和YARN

Hadoop技术 —— 脱自于Google的三篇论文(大数据软件一般都要求7*24小时不宕机)

把大数据中遇到的两个核心问题（海量数据的存储问题和海量数据的计算问题）全部解决了

一、Hadoop内部的三个核心组件

1、HDFS：分布式文件存储系统

分布式思想解决了海量数据的分布式存储问题

三个核心组件组成

  • NameNode：主节点
    • 存储整个HDFS集群的元数据（目录结构）
    • 管理整个HDFS集群
  • DataNode：数据节点/从节点
    • 存储数据的，DataNode以Block块的形式进行文件存储
  • SecondaryNameNode：小秘书
    • 帮助NameNode合并日志数据的（元数据）

2、YARN：分布式资源调度系统

解决分布式计算程序的资源分配以及任务监控问题

Mesos：分布式资源管理系统（YARN的替代品）

两个核心组件组成

  • ResourceManager：主节点
    • 管理整个YARN集群的，同时负责整体的资源分配
  • NodeManager：从节点
    • 真正负责进行资源提供的

3、MapReduce：分布式离线计算框架

分布式思想解决了海量数据的分布式计算问题

4、Hadoop Common（了解即可）

二、Hadoop技术诞生的一个生态圈

数据采集存储

flume、Kafka、hbase、hdfs

数据清洗预处理

MapReduce、Spark

数据统计分析

Hive、Pig

数据迁移

sqoop

数据可视化

ercharts

zookeeper

三、主要围绕Apache的Hadoop发行版本来学习

官网：https://hadoop.apache.org

apache hadoop发行版本

  • hadoop1.x
  • hadoop2.x
  • hadoop3.x
    • hadoop3.1.4

四、Hadoop的安装的四种模式

hadoop软件中HDFS和YARN是一个系统，而且是一个分布式的系统，同时他们还是一种主从架构的软件。

第一种：本地安装模式：只能使用MapReduce，HDFS、YARN均无法使用 —— 基本不用

第二种：伪分布安装模式：hdfs和yarn的主从架构软件全部安装到同一个节点上

第三种：完全分布式安装模式：hdfs和yarn的主从架构组件安装到不同的节点上

第四种：HA高可用安装模式：hdfs和yarn的主从架构组件安装到不同节点上，同时还需要把他们的主节点多安装两三个，但是在同一时刻只能有一个主节点对外提供服务 —— 借助Zookeeper软件才能实现

修改配置文件：hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-env.sh、mapred-site.xml、yarn-site.xml、yarn-env.sh、workers、log4j.properties、capacity-scheduler.xml、dfs.hosts、dfs.hosts.exclude

五、Hadoop的伪分布安装流程

1、需要在Linux上先安装JDK，Hadoop底层是基于Java开发的

  • 环境变量的配置主要有两个地方可以配置
/etc/profile:系统环境变量
~/.bash_profile：用户环境变量
环境变量配置完成必须重新加载配置文件
source  环境变量文件路径

2、配置当前主机的主机映射以及ssh免密登录

3、安装本地版本的Hadoop

  • 上传 —— 使用xftp将Windows下载好的hadoop-3.1.4.tar.gz传输到/opt/software目录下
  • 解压 —— tar -zxvf hadoop-3.1.4.tar.gz -C /opt/app
  • 配置环境变量
    • vim /etc/profile
    • export HADOOP_HOME=/opt/app/hadoop-3.1.4
      export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    • source /etc/profile

4、安装伪分布式版本的Hadoop

修改各种各样的hadoop配置文件即可

  • hadoop-env.sh 配置Java的路径
vim hadoop-env.sh
#第54行
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_371
#第58行
export HADOOP_HOME=/opt/app/hadoop-3.1.4
#第68行
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/app/hadoop-3.1.4/etc/hadoop
#最后一行
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

image-20230718210944383

  • core-site.xml 配置HDFS和YARN的一些共同的配置项
    • 配置HDFS的NameNode路径
    • 配置HDFS集群存储的文件路径
vim core-site.xml
<!--在configuration标签中增加如下配置-->
<configuration>
        <!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://single:9000</value>
        </property>
        <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录  HDFS相关文件存放地址-->
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/opt/app/hadoop-3.1.4/metaData</value>
        </property>
        <!-- 整合hive 用户代理设置 -->
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
                <value>*</value>
        </property>
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
                <value>*</value>
        </property>

</configuration>

image-20230822161902347

  • hdfs-site.xml 配置HDFS的相关组件
    • 配置NameNode的web访问路径、DN的web访问网站，SNN的web访问路径等等
vim hdfs-site.xml
<configuration>
        <!-- 指定HDFS副本的数量 -->
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
            	<!-- hdfs的dn存储的block的备份数-->
                <value>1</value>
        </property>
    <!--hdfs取消用户权限校验-->
       <property>
          <name>dfs.permissions.enabled</name>
          <value>false</value>
      </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address</name>
                <value>0.0.0.0:9870</value>
<!-- 50070,9870--> 
        </property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.http-address</name>
                <value>0.0.0.0:9864</value>
<!-- 50075,9864--> 
        </property>
        <property>
                <name>dfs.secondary.http-address</name>
                <value>0.0.0.0:9868</value>
<!-- 50090,9868--> 
        </property>
    <!--用于指定NameNode的元数据存储目录-->
    	<property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>/opt/app/hadoop-3.1.4/metaData/dfs/name1,/opt/app/hadoop-3.1.4/metaData/dfs/name2</value>
        </property>
</configuration>

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  • mapred-env.sh 配置MR程序运行时的关联的软件（Java YARN）路径
vim mapred-env.sh
#最后一行
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_371

image-20230718212027604

  • mapred-site.xml 配置MR程序运行环境
    • 配置将MR程序在YARN上运行
vim mapred-site.xml
<!-- 指定mr运行在yarn上 -->
  <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
  </property>

  <!-- 指定MR APP Master需要用的环境变量  hadoop3.x版本必须指定-->
  <property>
      <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
  </property>
  <!-- 指定MR 程序 map阶段需要用的环境变量 hadoop3.x版本必须指定-->
  <property>
      <name>mapreduce.map.env</name>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
  </property>
  <!-- 指定MR程序 reduce阶段需要用的环境变量 hadoop3.x版本必须指定-->
  <property>
      <name>mapreduce.reduce.env</name>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
  </property>
<property>
      <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
       <value>250</value>
</property>
<property>
      <name>mapreduce.map.java.opts</name>
       <value>-Xmx250M</value>
</property>
<property>
      <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
       <value>300</value>
</property>
<property>
      <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
       <value>-Xmx300M</value>
</property>
  <property>
      <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
       <value>single:10020</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>single:19888</value>
</property>

image-20230718212347926

image-20230822192150660

  • yarn-env.sh 配置YARN关联的组件路径
vim  yarn-env.sh
#最后一行
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_371

image-20230718212518831

  • yarn-site.xml 配置YARN的相关组件
    • 配置RM、NM的web访问路径等等
vim yarn-site.xml
<!-- reducer获取数据的方式 -->
  <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>

  <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
  <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
      	<!-- 指定yarn的RM组件安装到哪个主机上-->
        <value>single</value>
  </property>
  <property>
      <name>yarn.application.classpath</name>
      <!-- 指定yarn软件在运行时需要的一些环境路径-->
      <value>
      /opt/app/hadoop-3.1.4/etc/hadoop,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/lib/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/*,
      /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/lib/*
      </value>
  </property>
<!-- yarn.resourcemanager.webapp.address：指的是RM的web访问路径-->
<!-- 日志聚集功能启动 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
</property>

<property>
       <name>yarn.log.server.url</name>
       <value>http://single:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!--关闭yarn对虚拟内存的限制检查 -->
<property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
</property>

image-20230718212909109

image-20230822192349611

  • workers/slaves 配置HDFS和YARN的从节点的主机
    • 配置DN和NM在哪些节点上需要安装
vim workers
<!-- 将localhost改为single -->
single

image-20230718213001560

  • log4j.properties —— 配置Hadoop运行过程中日志输出目录
vim log4j.properties
#第19行
hadoop.log.dir=/opt/app/hadoop-3.1.4/logs 
#指定Hadoop运行过程中日志输出目录

image-20230719092759757

六、格式化HDFS集群

hdfs namenode -format

七、启动HDFS和YARN

  • HDFS

    • start-dfs.sh

    报错

    image-20230718213604928

    解决方案：

    vim /etc/profile
#在最后一行加入以下内容
# HADOOP 3.X版本还需要增加如下配置
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
#然后使配置文件生效
source /etc/profile

    image-20230718213809936

    image-20230718214052308

    • stop-dfs.sh
    • 提供了一个web访问网站，可以监控整个HDFS集群的状态信息
      http://ip:9870 hadoop3.x
      ip:50070 hadoop2.x

  • yarn

    • start-yarn.sh

    image-20230718214130649

    • stop-yarn.sh
    • 提供了一个web网站，可以监控整个YARN集群的状态：
      http://ip:8088

八、Hadoop的完全分布式安装

1、克隆虚拟机

三台虚拟机需要配置IP、主机名、主机IP映射、ssh免密登录、时间服务器的安装同步、yum数据仓库更换为国内镜像源

image-20230719095947238

image-20230719095813819

image-20230719100610519

image-20230719101920020

时间服务器chrony的安装同步

yum install -y chrony

image-20230719103934985

先配置主服务器

vim /etc/chrony.conf

在第7行添加allow 192.168.31.0/24

image-20230719104240688

再配置两台从服务器

vim /etc/chrony.conf

就将3 - 6行的server删除后，添加一行server node1 iburst

image-20230719104606877

开启服务

image-20230719104959143

2、安装JDK

此处省略，如需请查看之前博客

3、安装Hadoop完全分布式

  • hdfs.site.xml
<configuration>
      <property>
          <name>dfs.replication</name>
          <value>3</value>
      </property>
      <!--secondary namenode地址-->
      <property>
          <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
          <value>node3:9868</value>
      </property>
      <!--hdfs取消用户权限校验-->
       <property>
          <name>dfs.permissions.enabled</name>
          <value>false</value>      </property>
      <property>
          <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
          <value>true</value>
      </property>
</configuration>

image-20230719112153586

  • yarn.site.xml
<configuration>
<!-- reducer获取数据的方式 -->
      <property>
          <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
          <value>mapreduce_shuffle</value>
      </property>
      <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
      <property>
          <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
          <value>node2</value>
      </property>
      <property>
          <name>yarn.application.classpath</name>
          <value>
          /opt/app/hadoop-3.1.4/etc/hadoop,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/lib/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/*,
          /opt/app/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/lib/*
          </value>
      </property>
</configuration>

image-20230719112649613

  • mapred-site.xml
 <!-- 指定mr运行在yarn上 -->
      <property>
          <name>mapreduce.framework.name</name>
          <value>yarn</value>
      </property>
      <property>
          <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
      </property>
      <property>
          <name>mapreduce.map.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
      </property>
      <property>
          <name>mapreduce.reduce.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
      </property>

image-20230719112903402

共需配置九个相关文件

image-20230719113122255

然后将node1上的/opt/app发送到node2和node3节点上的/opt上

scp -r /opt/app root@node2:/opt

4、格式化HDFS

namenode所在节点格式化

hdfs namenode -format

5、启动HDFS和YARN

1、 HDFS是在namenode所在节点启动（node1）

2、YARN是在RM所在节点启动（node2）

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尚硅谷大数据项目《在线教育之离线数仓》笔记006

尚硅谷大数据项目《在线教育之离线数仓》笔记006

视频地址&#xff1a;尚硅谷大数据项目《在线教育之离线数仓》_哔哩哔哩_bilibili 目录 第11章 数仓开发之ADS层 P087 P088 P089 P090 P091 P092 P093 P094 P095 P096 P097 P098 P099 P100 P101 P102 P103 P104 P105 P106 P107 P108 P109 P110 P111 …
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RK开发板的USB连接（Ubuntu）

RK开发板的USB连接（Ubuntu）

一、安装连接工具 sudo apt-get install putty 二、启动putty工具 sudo putty 三、连接usb&#xff0c;并查看相关的信息 # 查看接入的是否有usb ls /dev/tty* 显示如下&#xff1a;&#xff08;含有usb接口&#xff1a; /dev/ttyUSB0&#xff09; /dev/tty /dev/tty23 /d…
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浏览器跨标签通信

浏览器跨标签通信

写在前面 今天说一下跨标签通信的一种实现方式&#xff0c;首先跨标签指的是同一个浏览器中不同标签之间进行数据通信&#xff0c;也就是说比如在第一个标签写了一个数据&#xff0c;在另一个标签里面进行数据的使用&#xff0c;而且是实时的 先说现象 当我点击发送消息给标签二…
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深度学习：基于循环神经网络RNN实现语句生成

深度学习：基于循环神经网络RNN实现语句生成

目录 1 循环神经网络介绍 1.1 什么是循环神经网络 1.2 RNN的网络结构 1.3 RNN的工作原理 ​编辑 1.4 RNN的应用场景 2 基于RNN实现语句生成 2.1 句子生成介绍 2.2 基于pytorch实现语句生成 2.3 完整代码 2.4 该模型的局限 3 总结 1 循环神经网络介绍 1.1 什么是循环…
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【rar密码】rar压缩包密码忘记了，如何解密？

【rar密码】rar压缩包密码忘记了，如何解密？

Rar压缩包设置了加密&#xff0c;在解压、修改密码等操作时都需要输入正确的密码。忘记了密码就很麻烦了&#xff0c;如果真的忘记密码&#xff0c;唯一的方法就是找回密码了。 我们自己想要找回密码&#xff0c;最直接简单的就是自己尝试密码。如果压缩包密码是自己设置的&am…
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IDEA报错：Plugin ‘org.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin:‘ not found

IDEA报错：Plugin ‘org.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin:‘ not found

问题&#xff1a; 使用IDEA新建spring boot项目&#xff0c;报错如下&#xff1a; Plugin org.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin: not found解决办法&#xff1a; 1.在本地maven仓库中找到spring-boot-maven-plugin的版本号 2.在pom.xml文件中添加对应的版本…
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ubuntu 22.04安装cuda、cudnn、conda、pytorch

ubuntu 22.04安装cuda、cudnn、conda、pytorch

1、cuda 视频连接 https://www.bilibili.com/video/BV1bW4y197Mo/?spm_id_from333.999.0.0&vd_source3b42b36e44d271f58e90f86679d77db7cuda 11.8 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive点击进入 https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-arc…
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