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Hadoop 实战篇（1）
作者 | WenasWei
前言
在后面介绍过了 Hadoop- 离线批处理技术的整体架构，接下来便开始学习装置配置并应用 Hadoop ; 将从以下几点介绍:
- Linux 环境的配置与装置 Hadoop
- Hadoop 的三种装置模式介绍
- 本地模式装置
- 伪集群模式装置
一 Linux 环境的配置与装置 Hadoop
Hadoop 须要应用到 Linux 环境上的一些根本的配置须要，Hadoop 用户组和用户增加，免密登录操作，JDK 装置
1.1 VMWare 中 Ubuntu 网络配置
在应用 VMWare 装置 Ubuntu18.04-Linux 操作系统下时产生系统配置问题能够通过分享的博文进行配置，CSDN 跳转链接: VMWare 中 Ubuntu 网络配置
其中蕴含了以下几个重要操作步骤:
- buntu 零碎信息与批改主机名
- Windows 设置 VMWare 的 NAT 网络
- Linux 网关设置与配置动态 IP
- Linux 批改 hosts 文件
- Linux 免明码登录
1.2 Hadoop 用户组和用户增加
1.2.1 增加 Hadoop 用户组和用户
以 root 用户登录 Linux-Ubuntu 18.04 虚拟机，执行命令:
$ groupadd hadoop
$ useradd -r -g hadoop hadoop1.2.2 赋予 Hadoop 用户目录权限
将 /usr/local 目录权限赋予 Hadoop 用户，命令如下:
$ chown -R hadoop.hadoop /usr/local/
$ chown -R hadoop.hadoop /tmp/
$ chown -R hadoop.hadoop /home/1.2.3 赋予 Hadoop 用户 sodu 权限
编辑 /etc/sudoers 文件，在 root ALL=(ALL:ALL) ALL 下增加hadoop ALL=(ALL:ALL) ALL
$ vi /etc/sudoers
Defaults env_reset
Defaults mail_badpass
Defaults secure_path="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/snap/bin"
root ALL=(ALL:ALL) ALL
hadoop ALL=(ALL:ALL) ALL
%admin ALL=(ALL) ALL
%sudo ALL=(ALL:ALL) ALL1.2.4 赋予 Hadoop 用户登录明码
$ passwd hadoop
Enter new UNIX password: 输出新密码
Retype new UNIX password: 确认新密码
passwd: password updated successfully1.3 JDK 装置
Linux 装置 JDK 能够参照分享的博文《Logstash- 数据流引擎》-< 第三节：Logstash 装置 >–(第二大节: 3.2 Linux 装置 JDK 进行)装置配置到每一台主机上，CSDN 跳转链接: Logstash- 数据流引擎
1.4 Hadoop 官网下载
官网下载：https://hadoop.apache.org/rel… Binary download
- 应用 wget 命名下载（下载目录是当前目录）：
例如：version3.3.0 https://mirrors.bfsu.edu.cn/a…
$ wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz-
解压、挪动到你想要搁置的文件夹:
/usr/local$ mv ./hadoop-3.3.0.tar.gz /usr/local $ cd /usr/local $ tar -zvxf hadoop-3.3.0.tar.gz
1.5 配置 Hadoop 环境
-
批改配置文件
/etc/profile:$ vi /etc/profile # 类同 JDK 配置增加 export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152 export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152/jre export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.0 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin -
使配置文件失效
$ source /etc/profile -
查看 Hadoop 配置是否胜利
$ hadoop version Hadoop 3.3.0 Source code repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r aa96f1871bfd858f9bac59cf2a81ec470da649af Compiled by brahma on 2020-07-06T18:44Z Compiled with protoc 3.7.1 From source with checksum 5dc29b802d6ccd77b262ef9d04d19c4 This command was run using /usr/local/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.0.jar从后果能够看出，Hadoop 版本为
Hadoop 3.3.0, 阐明 Hadoop 环境装置并配置胜利。
二 Hadoop 的三种装置模式介绍
Hadoop 提供了 3 种不同失去装置模式，别离为单机模式、伪集群模式和集群模式。
2.1 单机模式
单机模式(本地模式)：Hadoop 默认模式、即非分布式模式、无需进行其余配置即可运行非分布式，即 java 单过程，不便进行调试、跟踪和排除问题, 只须要在 Hadoop 的 hadoop-env.sh 文件中配置 JAVA_HOME 即可。
本地单机模式以 Hadoop Jar 命令运行 Hadoop 程序，并将运行后果间接输入到本地磁盘。
2.2 伪集群模式
Hadoop 在单节点 (单点故障问题) 上以伪分布式的形式运行，Hadoop 过程以拆散的 java 过程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时读取的是 HDFS 中的文件。可能在逻辑上提供与集群模式一样的运行环境，在物理上伪集群模式部署在单台服务器上: 而集群模式须要部署在多台服务器上，以实现物理上的齐全集群散布。
伪集群模式中须要在 Hadoop 的 hadoop-env.sh 文件中配置 JAVA HOME 外，还要配置 Hadoop 所应用的文件系统、HDFS 的正本数量和 YARN 地址，以及服务器的 SSH 免明码登录等。
伪集群模式以 HadopJar 命令运行 Hadoop 程序，并将运行后果输入到 HDFS 中。
2.3 集群模式
集群模式也称齐全集群模式，它与伪集群模式有着实质的区别: 集群模式是在物理服务器上实现的齐全分布式集群，部署在多台物理服务器上; 而伪集群模式在逻辑上是集群模式，但它是部署在单台物理服务器上的。
对于生产环境，要求 Hadoop 环境的高可靠性和高可用性，往往某个节点故障就会导致整个集群不可用; 同时，要求生产环境的数据必须牢靠，某个数据节点呈现故障或者数据产生失落后，数据必须可复原。这就要求生产环境上必须部署 Hadoop 的集群模式，以应答生产环境的各种要求。
集群模式的部署是 3 种装置模式中最简单的，它须要部署在多台物理服务器上，要提前将服务器环境规划好，除了要配置 Hadoop 所应用的文件系统、HDFS 的正本数量和 YARN 地址外。还要配置各台服务器之间的 SSH 免明码登录、各 Hadoop 节点之间的 RPC 通信、NameNode 失败主动切换机制、HA 高可用等。另外，还须要装置配置分布式应用协调服务 –Zookeeper。
集群模式以 Hadoop Jar 命令运行 Hadoop 程序，并将运行后果输入到 HDFS 中。
三 单机模式
3.1 批改 Hadoop 配置文件
单机模式下批改 Hadoop 配置文件 hadoop-env.sh, 增加上 Java 环境配置门路
$ vi /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh
# 查找到 JAVA_HOME 并增加 JAVA_HOME 地址
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_1523.2 创立测试数据文件
-
创立目录
/home/hadoop/input:$mkdir -p /home/hadoop/input -
创立测试数据文件
data.input:$ cd /home/hadoop/input/ $ vi data.input # 写入数据内容 hadoop mapreduce hive flume hbase spark storm flume sqoop hadoop hive kafka spark hadoop storm
3.3 运行 Hadoop 测试用例
运行 Hadoop 自带的 MapReduce 示例程序，统计指定文件中的单词个数。
-
运行 Hadoop 自带的 MapReduce 程序命令:
$ hadoop jar /usr/local/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /home/hadoop/input/data.input /home/hadoop/output -
通用格局阐明如下:
- hadoop jar: 以 Hadoop 命令行的模式运行 MapReduce 程序;
- /usr/local/hadoop-3.3.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar: Hadoop 自带的 MapReduce 程序所在 Jar 包的残缺门路;
- wordcount: 标识应用的是单词计数的 MapReduce 程序，因为
hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar文件中存在多个 MapReduce 程序。
-
参数阐明如下。
- /home/hadoop/input/data.input: 输出 data.input 文件所在的本地残缺门路名称;
- /home/hadoop/output: 本地后果数据输入目录，不能手动创立，须要 Hadoop 程序创立。
-
执行胜利后果：
2021-06-02 01:08:40,374 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 2021-06-02 01:08:40,375 INFO mapreduce.Job: Job job_local794874982_0001 completed successfully - 查看文件后果
查看 /home/hadoop/output 文件夹和生成文件如下:
$ cd /home/hadoop/output
$ /home/hadoop/output# ll
total 20
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jun 2 01:08 ./
drwxr-xr-x 4 root root 4096 Jun 2 01:08 ../
-rw-r--r-- 1 root root 76 Jun 2 01:08 part-r-00000
-rw-r--r-- 1 root root 12 Jun 2 01:08 .part-r-00000.crc
-rw-r--r-- 1 root root 0 Jun 2 01:08 _SUCCESS
-rw-r--r-- 1 root root 8 Jun 2 01:08 ._SUCCESS.crc查看统计数据文件part-r-00000:
$ cat part-r-00000
# 统计单词个数后果
flume 2
hadoop 3
hbase 1
hive 2
kafka 1
mapreduce 1
spark 2
sqoop 1
storm 2四 伪集群模式装置
Hadoop 在单节点上以伪分布式的形式运行、Hadoop 过程以拆散的 Java 过程来运行，节点即为 NameNode 也作为 DataNode，同时、读取的是 HDFS 中的文件。
须要批改的配置文件：core-site.xml 和 hdfs-site.xml、mapred-site.xml, 每个配置以申明 property 的 name 和 value 的形式实现。
4.1 伪集群文件配置
对于 Hadoop 伪集群模式的配置，除了须要配置 hadoop-env.sh 文件外，还须要配置以下 4 个文件:core site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml 和 yarn-site.xml，每个文件与 hadoop-env.sh 文件在同一个目录下，各文件的作用如下:
4.1.1 core-site.xml
指定 NameNode 的地位，hadoop.tmp.dir 是 Hadoop 文件系统依赖的根底配置，很多门路都依赖它。如果 hdfs-site.xml 中不配置 Namenode 和 DataNode 的寄存
地位，则默认就放在这个门路中。
-
core-site.xml 配置文件如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/hadoop-3.3.0/tmp</value> <description>Abase for other temporary directories.</description> </property> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop1:9000</value> </property> </configuration>留神: 其中的 hadoop1 为配置的主机名
4.1.2 hdfs-site.xml
配置 NameNode 和 DataNode 寄存文件的具体门路，配置正本的数量。
-
hdfs-site.xml 配置文件如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/usr/local/hadoop-3.3.0/tmp/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/usr/local/hadoop-3.3.0/tmp/dfs/data</value> </property> </configuration>留神: 伪分布式只有一个节点，所以
dfs.replication须要配置成 1 , 在集群模式下至多配置 3 个节点; 此外还配置了 datanode 和 namenode 的节点地位。
4.1.3 mapred-site.xml
在之前版本的 Hadoop 中是没有此文件的，须要将 mapred-site.xml.template 重命名: 配置 MapReduce 作业是提交到 YARN 集群还是应用本地作业执行器在本地执行, 其中须要配置 Hadoop 的环境配置: HADOOP_HOME。
-
mapred-site.xml 配置文件如下:
<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <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> </configuration>
4.1.4 yarn-site.xml
配置 ResourceManager 所在节点的主机名; 配置辅助服务列表，这些服务由 NodeManager 执行。
-
yarn-site.xml 配置文件如下:
<?xml version="1.0"?> <configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop1</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
4.2 格式化 NameNode 和启动 Hadoop
4.2.1 赋予脚本 root 账户运行权限
脚本目录: /usr/local/hadoop-3.3.0/sbin, 须要赋予脚本 root 账户运行权限的有：start-dfs.sh、start-yarn.sh、stop-dfs.sh 和 stop-yarn.sh。
-
(1)start-dfs.sh 和 stop-dfs.sh 别离为启动和进行 HDFS 过程节点, 脚本顶部须要增加 root 运行权限如下:
HDFS_DATANODE_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs HDFS_NAMENODE_USER=root HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root -
(2)start-yarn.ss 和 stop-yarn.sh 别离为启动和进行 yarn 过程节点, 脚本顶部须要增加 root 运行权限如下:
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn YARN_NODEMANAGER_USER=root
4.2.2 格式化 NameNode
-
格式化 NameNode 执行命令:
$ hdfs namenode -format
当输入后果中有如下信息是，阐明格式化 NameNode 胜利:
INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop-3.3.0/tmp/dfs/name has been successfully formatted.4.2.3 启动 Hadoop
- (1)启动 HDFS
在命令行执行脚本启动 HDFS：
$ sh start-dfs.shjps 查看过程
$ jps
13800 Jps
9489 NameNode
9961 SecondaryNameNode
9707 DataNode- (2)启动 YARN
在命令行执行脚本启动 YARN：
$ sh start-yarn.shjps 查看过程
$ jps
5152 ResourceManager
5525 NodeManager
13821 Jps4.2.4 查看 Hadoop 节点信息
验证 Hadoop 伪集群模式启动胜利的两种形式: 一种在浏览器通过 Hadoop 裸露的接口查看 NameNode 的状态是否为 ” 活动状态 ”, 另一种是执行 MapReduce 程序来验证是否装置并启动胜利。
在浏览器中输出地址进行拜访:
http://192.168.254.130:9870/登录界面如图所示，节点为 ” 沉闷状态 ”:
4.3 运行 MapReduce 程序验证环境搭建
运行 MapReduce 程序验证环境搭建步骤分为以下四步:
- 在 HDFS 上创立输出文件目录
- 上传数据文件到 HDFS 中
- 执行 MapReduce 程序
4.3.1 在 HDFS 上创立输出文件目录
在 HDFS 上新建 /data/input目录，具体操作如下:
$ hadoop fs -mkdir /data
$ hadoop fs -mkdir /data/input
$ hadoop fs -ls /data/
Found 1 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2021-06-05 11:11 /data/input4.3.2 上传数据文件到 HDFS 中
上传本地模式下的数据文件 “data.input” 到 HDFS 中目录: /data/input
$ hadoop fs -put /home/hadoop/input/data.input /data/input
$ hadoop fs -ls /data/input
Found 1 items
-rw-r--r-- 1 root supergroup 101 2021-06-05 11:11 /data/input/data.input
# 查看文件中的数据
$ hadoop fs -cat /data/input/data.input
hadoop mapreduce hive flume
hbase spark storm flume
sqoop hadoop hive kafka
spark hadoop storm4.3.3 执行 MapReduce 程序
-
运行 Hadoop 自带的 wordcount 计数程序，具体命令如下:
$ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /data/input/data.input /data/output -
查看执行后果
在 wordcount 计数程序执行过程中，会主动创立/data/output目录，先查看 HDFS 上创立的/data/output目录，命令如下:$ hadoop fs -ls /data/output Found 2 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 0 2021-06-05 11:19 /data/output/_SUCCESS -rw-r--r-- 1 root supergroup 76 2021-06-05 11:19 /data/output/part-r-00000 $ hadoop fs -cat /data/output/part-r-00000 flume 2 hadoop 3 hbase 1 hive 2 kafka 1 mapreduce 1 spark 2 sqoop 1 storm 2能够从 part-r-00000 文件中正确的输入了每个单词以及该单词在测试数据文件中的数量，阐明 Hadoop 的伪集群模式正确的将 MapReduce 的后果输入到了 HDFS 中。
END
本文次要是为了后续部署 hadoop 等大数据组件的网络策略解决，其中最次要的设置网络动态 ip、主机名批改、设置免密登录等操作，下一篇将介绍 Hadoop 的集群模式装置，欢送关注微信公众号: 进击的梦清 ; 我是一名在互联网浪潮下的打工人，心愿和你独特学习提高，秉承信念: 你晓得的越多，不晓得的就越多。
参考文档:
- [1] RongT. 博客园: https://www.cnblogs.com/tanro… ,2019-04-02.
- [2] Hadoop 官网: https://hadoop.apache.org/
- [3] 冰河. 海量数据处理与大数据技术实站 [M]. 第 1 版. 北京: 北京大学出版社,2020-09
