Hadoop简介和安装及伪分布式
大数据概念
大数据概论
- 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题.
大数据特点(4V)
Volume(大量):
Vekocity(高速):
Variety(多样):
Value(低价值密度):
大数据部门组织结构
从Hadoop框架讨论大数据生态
Hadoop是什么
Hadoop三大发行版本
Hadoop的优势(4高)
高可靠性
高扩展性
高效性
高容错性
Hadoop组成(面试重点)
- Hadoop1.x
- HDFS: 负责大数据的存储
- common: HDFS和MR共有的常用的工具包模块
- MapReduce: 负责计算,负责计算资源的申请的调度
- 完成大数据的计算
- 写程序.程序需要复合计算框架的要求
- java-->main-->运行
- MapReduce(编程模型)-->Map-->Reducer
- 运行程序.申请计算资源(CPU+内存,磁盘IO,网络IO)
- java-->JVM-->os-->申请计算资源
- 1.x: MapReduce(编程模型)-->JobTracker-->JVM-->申请计算资源
- 2.x: MapReduce(编程模型)-->jar-->运行时,将jar包中的任务,提交给YARN,和YARN进行通信
- 由YARN中的组件-->JVM-->申请计算资源
- 写程序.程序需要复合计算框架的要求
- 1.x和2.x的区别是将资源调度和管理进行分离!由统一的资源调度平台YARN进行大数据计算资源的调度!提升了Hadoop的通用性!Hadoop搭建的集群中的计算资源,不仅可以运行Hadoop中的MR程序!也可以运行其他计算框架的程序!
- 由于MR的低效性,出现了许多更为高效的计算框架!例如:Tez,Storm,Spark,Flink
HDFS架构概述
核心进程(必须进程):
NameNode(1个):存储文件的元数据.如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.
职责
DataNode(N个):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和.
职责
可选进程:
- Secondary Namenode(N个):用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照.
MapReduce架构概述
- MapReduce(编程规范): 程序中有Map(简单处理)和Reducer(合并)
- 遵循MapReduce的编程规范编写的程序打包后,被称为一个Job(任务)
- Job需要提交到YARN上,向YARN申请计算资源,运行Job中的Task(进程)
- Job会先创建一个进行MRAppMaster(mapReduce应用管理者),由MRMaster向YARN申请资源!MRAppMaster负责监控Job中各个Task运行情况,进行容错管理!
YARN架构概述
常见进程
ResourceManager(1个): 负责整个集群所有资源的管理！
职责
NodeManager(N个): 负责单台计算机所有资源的管理！
职责
Container（容器）
大数据技术生态体系
图中涉及的技术名词解释如下：
Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
Flume：Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
- 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
- 高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
- 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
- 支持Hadoop并行数据加载。
Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
R语言：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
ZooKeeper：Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、 分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
Hadoop运行环境搭建(开发重点)
虚拟机环境准备
克隆虚拟机
修改克隆虚拟机的静态IP
修改主机名
关闭防火墙
创建atguigu用户
useradd atguigu
passwd atguigu
配置atguigu用户具有root权限(详见大数据技术之Linux)
vim /etc/sudoers
- 找到root所在的位置,加入atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL
在/opt目录下创建文件
sudo mkdir module
sudo mkdir soft
- 将/opt目录下创建的soft目录和module目录的所属主修改为atguigu
sudo chown -R atguigu:atguigu /opt/soft /opt/module
安装JDK
安装过程(略)
配置JDK环境变量
vim /etc/profile
- Shift+G到最后一行新增
JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export JAVA_HOME PATH
- wq保存退出后,让修改后的文件生效
source /etc/profile
- 测试JDK是否安装成功
java -version
安装Hadoop
安装过程(略)
将Hadoop添加到环境变量
JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121
HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export JAVA_HOME PATH HADOOP_HOME
Hadoop目录结构
- 查看Hadoop目录结构
重要目录
- bin目录：存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本
- etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
- lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
- sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
- share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例
Hadoop运行模式
Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/
本地运行模式
官方Grep案例
- 创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir input
- 将Hadoop的xml配置文件复制到input
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cp etc/hadoop/*.xml input
- 执行share目录下的MapReduce程序
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
- 查看输出结果
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat output/*
官方WordCount案例
- 创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个wcinput文件夹
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir wcinput
- 在wcinput文件下创建一个wc.input文件
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd wcinput
[atguigu@hadoop101 wcinput]$ touch wc.input
- 编辑wc.input文件
[atguigu@hadoop101 wcinput]$ vi wc.input
- 在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu
- 保存退出：：wq
回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-2.7.2
执行程序
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput
查看结果
1.命令查看
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat wcoutput/part-r-00000
atguigu 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
2.浏览器查看
伪分布式运行模式
启动HDFS并运行MapReduce程序
分析
配置集群
启动、测试集群增、删、查
执行WordCount案例
执行步骤
配置集群
配置: hadoop-env.sh
Linux系统中获取JDK的安装路径：
[atguigu@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME
/opt/module/jdk1.8.0_144
修改JAVA_HOME 路径：
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
配置: core-site.xml
<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mypc:9000</value>
</property>
<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>
配置: hdfs-site.xml
<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
启动集群
格式化NameNode（第一次启动时格式化，以后就不要总格式化）
atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format
启动NameNode
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
启动DataNode
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
查看集群
查看是否启动成功
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
13586 NameNode
13668 DataNode
13786 Jps
web端查看HDFS文件系统
查看产生的Log日志
说明：在企业中遇到Bug时，经常根据日志提示信息去分析问题、解决Bug。
当前目录：/opt/module/hadoop-2.7.2/logs
[atguigu@hadoop101 logs]$ ls
hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.log
hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.out
hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.log
hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.out
SecurityAuth-root.audit
[atguigu@hadoop101 logs]# cat hadoop-atguigu-datanode-hadoop101.log
思考：为什么不能一直格式化NameNode，格式化NameNode，要注意什么？
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/name/current/
[atguigu@hadoop101 current]$ cat VERSION
clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837 [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/data/current/
clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837
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。所以，格式NameNode时，一定要先删除data数据和log日志，然后再格式化NameNode。
操作集群
- 在HDFS文件系统上创建一个input文件夹
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input
- 将测试文件内容上传到文件系统上
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input/
- 查看上传的文件是否正确
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -ls /user/atguigu/input/
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/ input/wc.input
- 运行MapReduce程序
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output
查看输出结果
命令行查看:
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*
浏览器查看:
- 将测试文件内容下载到本地
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -get /user/atguigu/output/part-r-00000 ./wcoutput/
- 删除输出结果
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -rm -r /user/atguigu/output
YARN上运行MapReduce 程序
分析
- 配置集群YARN上运行
- 启动、测试集群增、删、查
- 在YARN上执行WordCount案例
执行步骤
配置集群
配置yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
配置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>
<value>hadoop101</value>
</property>
配置：mapred-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
配置： (对mapred-site.xml.template重新命名为) mapred-site.xml
[atguigu@hadoop101 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml
<!-- 指定MR运行在YARN上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
启动集群
启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动
启动ResourceManager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
启动NodeManager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
集群操作
YARN的浏览器页面查看
2. 删除文件系统上的output文件
```shell
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
```
3. 执行MapReduce程序
```shell
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
```
4. 查看运行结果
```shell
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*
```
配置历史服务器
- 配置mapred-site.xml
[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>mypc:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>mypc:19888</value>
</property>
<!--第三方框架使用yarn计算的日志聚集功能 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://mypc:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
启动历史服务器
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
查看历史服务器是否启动
atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
查看JobHistory
配置日志的聚集
- 开启日志聚集功能具体步骤如下：
配置yarn-site.xml
[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-site.xml
在该文件里面增加如下配置
<!-- 日志聚集功能使能 -->
<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>
关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
删除HDFS上已经存在的输出文件
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
执行WordCount程序
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
- 我wc1里有文件,wc3不存在
- 所以我执行了一个简单的测试命令
查看日志
配置文件说明及其他注意事项
配置文件说明
默认配置文件
[core-default.xml] hadoop-common-2.7.2.jar/ core-default.xml [hdfs-default.xml] hadoop-hdfs-2.7.2.jar/ hdfs-default.xml [yarn-default.xml] hadoop-yarn-common-2.7.2.jar/ yarn-default.xml [mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar/ mapred-default.xml 自定义配置文件
其他注意事项
本次学习使用的虚拟机系统是centOS6.8,和生产环境普遍使用的centOS7.X的部分命令有差异,请注意识别!
在Hadoop中启动多种不同类型的进程.例如NN,DN，RM,NM，这些进程需要进行通信！在通信时，常用主机名进行通信！
在192.168.1.100机器上的DN进程，希望访问192.168.1.104机器的NN进程！需要在集群的每台机器上，配置集群中所有机器的host映射！
配置：
不配报错：DNS映射异常，HOST映射异常
Linux配置完hosts文件后一定要重启网络配置!!!
注意权限
- hadoop框架在运行需要产生很多数据(日志)，数据的保存目录，必须让当前启动hadoop进程的用户拥有写权限！
关闭防火墙，设置开机不自启动
HDFS的运行模式的参数设置
本地模式(在本机上使用HDFS，使用的就是本机的文件系统)
分布式模式
提交任务的命令
输入目录中必须全部是文件！
输出目录必须不存在！