关于龙芯:龙芯3A2000移植Hadoop指南

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hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户能够在不理解分布式底层细节的状况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

hadoop 实现了一个分布式文件系统（hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来拜访应用程序的数据，适宜那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS 放宽了（relax）POSIX 的要求，能够以流的模式拜访（streaming access）文件系统中的数据。

hadoop 的框架最外围的设计就是：HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储，则 MapReduce 为海量的数据提供了计算。

hadoop 是一个可能对大量数据进行分布式解决的软件框架, 它以一种牢靠、高效、可伸缩的形式进行数据处理。保护多个工作数据正本，确保可能针对失败的节点从新散布解决。并行工作形式，进步处理速度, 之处解决 PB 级数据。
hadoop 是一个可能让用户轻松架构和应用的分布式计算平台。用户能够轻松地在 hadoop 上开发和运行解决海量数据的应用程序。它次要有以下几个长处：

高可靠性: hadoop 按位存储和解决数据的能力值得人们信赖。
高扩展性: hadoop 是在可用的计算机集簇间调配数据并实现计算工作的，这些集簇能够不便地扩大到数以千计的节点中。
高效性: hadoop 可能在节点之间动静地挪动数据，并保障各个节点的动态平衡，因而处理速度十分快。
高容错性:hadoop 可能主动保留数据的多个正本，并且可能主动将失败的工作重新分配。

低成本: 与一体机、商用数据仓库以及 QlikView、Yonghong Z-Suite 等数据集市相比，hadoop 是开源的，我的项目的软件老本因而会大大降低。

   本文次要波及以下内容：hadoop 源码编译，hadoop 在分布式计算云存储系统中的部署和利用, 同时也将记录 hadoop 搭建过程的 FAQ 和绝对解决方案。

hadoop 集群(cluster) 反对如下 3 种操作模式：

Local/Standalone Mode：实现下载后，默认状况下 hadoop 被配置为 Standalone 模式，作为单个 Java
Pseudo Distributed Mode
此种模式下, 每个 hadoop 守护过程, 如 hdfs,yarn,MapReduce 等分布式部署在不同的机器上，别离作为独立的 Java 过程，这种模式有助于开发。
Fully Distributed Mode
齐全分布式部署，须要至多 2 台机器，作为一个集群，稍后进行详解。

软件环境：

(1)loongnix1.0 零碎（2016.8.10 版本）。下载地址 www.loongnix.org
(2)内核版本:3.10.84-all
(3)JDK 版本:1.8.0_25-rc16-b17 or later
(4)MAVEN:3.2.2 or later

硬件环境:

(1)开发板类型: Loongson-3B-780E-2w-V0.2-demo
(2)固件版本: loongson-PMON-V3.3.0

本例中应用的 hadoop 的版本为 2.7.2, hadoop 源码下载地址，参见附录中的”hadoop downloads”链接。hadoop 编译依赖 findbugs 和 cmake 软件包，倡议在编译前通过 yum 命令进行主动装置, 装置形式如下:

[hadoop@localhost log]$ sudo yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel java-1.8.0-openjdk-headless \ java-1.8.0-openjdk findbugs cmake  protobuf-compiler

实现装置后，须要设置如下环境变量，倡议将以下内容追加到 /et c/profile 文件, 并用 source 命令使其失效。

export FINDBUGS_HOME=/usr/share/findbugs
export MAVEN_HOME=/usr/share/maven
export MAVEN_OPTS="-Xms256m -Xmx512m"
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.25-5.rc16.fc21.loongson.m
PATH=/usr/lib64/ccache:/usr/local/bin:/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/h
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin

Build From Scratch：首先解压源码到自定义目录 (本例采纳 /usr/local) 利用 mvn

clean package -Pdist,native,src -DskipTests -Dtar 命令进行编译。tar xvf hadoop-2.7.2.src.gz -C mkdir /usr/local/
cd  /usr/local/hadoop-2.7.2
mvn clean package -Pdist,native,src -DskipTests -Dtar

(1)本例中采纳 /usr/local 作为工作目录须要 root 权限
(2) 编译过程报错, 可参见对应 FAQ, 问题解决后，通过 mvn package -Pdist,native,src -DskipTests -Dtar 命令再次启动编译。
(3)FAQ 的标识由序号 (从 001 开始) 和模块名组成, 其中者通过冒号距离。模块名源自 maven Reactor 波及的 modules 名称。

001:Apache hadoop Common

终端报错:

 #
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
#  SIGSEGV (0xb) at pc=0x000000ffe18f46fc, pid=5300, tid=1099154321904
#
# JRE version: OpenJDK Runtime Environment (8.0_25-b17) (build 1.8.0_25-rc16-b17)
# Java VM: OpenJDK 64-Bit Server VM (25.25-b02 mixed mode linux- compressed oops)
# Problematic frame:
# J 62748 C2 scala.tools.asm.ClassWriter.get(Lscala/tools/asm/Item;)Lscala/tools/asm/Item; (49 bytes) @ 0x000000ffe18f46fc [0x000000ffe18f46a0+0x5c]
#
# Failed to write core dump. Core dumps have been disabled. To enable core dumping, try "ulimit -c unlimited" before starting Java again
#
# If you would like to submit a bug report, please visit:
#   http://bugreport.sun.com/bugreport/crash.jsp
#

此问题与 JDK 的并行 GC 相干, 编译 hadoop 和 spark 均有遇到, 目前的解决办法: 调整 /etc/profile 文件 MAVEN_OPTS 环境变量为如下内容:

export MAVEN_OPTS="-Xms3560m -Xmx3560m -XX:-UseParallelGC -XX:-UseParallelOldGC"
002: any-modules

终端景象: maven 编译过程中构件(xxx.jar 和 xxx.pom) 无奈下载。
解决办法: 关上 maven 配置文件的代理设置选项, 并重新安装 ca-certificates

<proxies>
    <!-- proxy
     | Specification for one proxy, to be used in connecting to the network.
     |-->
    <proxy>
      <id>proxy01</id>
      <active>true</active>
      <protocol>http</protocol>
      <host>ip_address</host>
      <port>port</port>
      <nonProxyHosts>localhost</nonProxyHosts>
    </proxy>
    <proxy>
      <id>proxy02</id>
      <active>true</active>
      <protocol>https</protocol>
      <host>ip_address</host>
      <port>port</port>
      <nonProxyHosts>localhost</nonProxyHosts>
    </proxy>
  </proxies>

Sudo yum -y install ca-certificates

注意事项: 凡呈现 Maven 编译过程构件无奈下载，均可参考本 FAQ 内容进行适当批改。

Maven 编译通过后，将在终端显示 hadoop 的 maven Reactor(本次编译的所有 maven 模块)和编译工夫信息。上面给出的时耗信息，防御参考不同软硬件平台将会产生差别。

[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Reactor Summary:
[INFO]
[INFO] Apache hadoop Main ................................. SUCCESS [10.769 s]
[INFO] Apache hadoop Project POM .......................... SUCCESS [8.793 s]
[INFO] Apache hadoop Annotations .......................... SUCCESS [18.834 s]
[INFO] Apache hadoop Assemblies ........................... SUCCESS [2.414 s]
[INFO] Apache hadoop Project Dist POM ..................... SUCCESS [9.653 s]
[INFO] Apache hadoop Maven Plugins ........................ SUCCESS [25.215 s]
[INFO] Apache hadoop MiniKDC .............................. SUCCESS [20.682 s]
[INFO] Apache hadoop Auth ................................. SUCCESS [26.240 s]
[INFO] Apache hadoop Auth Examples ........................ SUCCESS [23.112 s]
[INFO] Apache hadoop Common ............................... SUCCESS [45:23 min]
[INFO] Apache hadoop NFS .................................. SUCCESS [45.079 s]
[INFO] Apache hadoop KMS .................................. SUCCESS [01:27 min]
[INFO] Apache hadoop Common Project ....................... SUCCESS [1.104 s]
[INFO] Apache hadoop HDFS ................................. SUCCESS [21:45 min]
[INFO] Apache hadoop HttpFS ............................... SUCCESS [02:13 min]
[INFO] Apache hadoop HDFS BookKeeper Journal .............. SUCCESS [47.832 s]
[INFO] Apache hadoop HDFS-NFS ............................. SUCCESS [34.029 s]
[INFO] Apache hadoop HDFS Project ......................... SUCCESS [1.075 s]
[INFO] hadoop-yarn ........................................ SUCCESS [1.354 s]
[INFO] hadoop-yarn-api .................................... SUCCESS [07:20 min]
[INFO] hadoop-yarn-common ................................. SUCCESS [35:51 min]
[INFO] hadoop-yarn-server ................................. SUCCESS [1.020 s]
[INFO] hadoop-yarn-server-common .......................... SUCCESS [01:42 min]
[INFO] hadoop-yarn-server-nodemanager ..................... SUCCESS [01:58 min]
[INFO] hadoop-yarn-server-web-proxy ....................... SUCCESS [25.288 s]
[INFO] hadoop-yarn-server-applicationhistoryservice ....... SUCCESS [01:05 min]
[INFO] hadoop-yarn-server-resourcemanager ................. SUCCESS [02:52 min]
[INFO] hadoop-yarn-server-tests ........................... SUCCESS [40.356 s]
[INFO] hadoop-yarn-client ................................. SUCCESS [54.780 s]
[INFO] hadoop-yarn-server-sharedcachemanager .............. SUCCESS [24.110 s]
[INFO] hadoop-yarn-applications ........................... SUCCESS [1.017 s]
[INFO] hadoop-yarn-applications-distributedshell .......... SUCCESS [21.223 s]
[INFO] hadoop-yarn-applications-unmanaged-am-launcher ..... SUCCESS [17.608 s]
[INFO] hadoop-yarn-site ................................... SUCCESS [1.145 s]
[INFO] hadoop-yarn-registry ............................... SUCCESS [42.659 s]
[INFO] hadoop-yarn-project ................................ SUCCESS [34.614 s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client ............................ SUCCESS [1.905 s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-core ....................... SUCCESS [33:18 min]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-common ..................... SUCCESS [32:57 min]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-shuffle .................... SUCCESS [28.868 s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-app ........................ SUCCESS [01:00 min]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-hs ......................... SUCCESS [46.223 s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-jobclient .................. SUCCESS [29.643 s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-hs-plugins ................. SUCCESS [15.580 s]
[INFO] Apache hadoop MapReduce Examples ................... SUCCESS [40.229 s]
[INFO] hadoop-mapreduce ................................... SUCCESS [24.719 s]
[INFO] Apache hadoop MapReduce Streaming .................. SUCCESS [33.669 s]
[INFO] Apache hadoop Distributed Copy ..................... SUCCESS [59.792 s]
[INFO] Apache hadoop Archives ............................. SUCCESS [19.986 s]
[INFO] Apache hadoop Rumen ................................ SUCCESS [47.303 s]
[INFO] Apache hadoop Gridmix .............................. SUCCESS [30.258 s]
[INFO] Apache hadoop Data Join ............................ SUCCESS [22.306 s]
[INFO] Apache hadoop Ant Tasks ............................ SUCCESS [19.212 s]
[INFO] Apache hadoop Extras ............................... SUCCESS [27.362 s]
[INFO] Apache hadoop Pipes ................................ SUCCESS [6.723 s]
[INFO] Apache hadoop OpenStack support .................... SUCCESS [34.857 s]
[INFO] Apache hadoop Amazon Web Services support .......... SUCCESS [37.631 s]
[INFO] Apache hadoop Azure support ........................ SUCCESS [30.848 s]
[INFO] Apache hadoop Client ............................... SUCCESS [01:02 min]
[INFO] Apache hadoop Mini-Cluster ......................... SUCCESS [3.409 s]
[INFO] Apache hadoop Scheduler Load Simulator ............. SUCCESS [33.821 s]
[INFO] Apache hadoop Tools Dist ........................... SUCCESS [55.501 s]
[INFO] Apache hadoop Tools ................................ SUCCESS [0.768 s]
[INFO] Apache hadoop Distribution ......................... SUCCESS [03:44 min]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 03:33 h
[INFO] Finished at: 2016-08-01T14:22:17+08:00
[INFO] Final Memory: 125M/3096M
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

本例的编译后果位于 /usr/local/hadoop-2.7.2/hadoop-dist/target/ 目录，源码包和二进制包别离为 hadoop-2.7.2-src.tar.gz 和 hadoop-2.7.2.tar.gz。至此 hadoop 编译完结。

本节采纳 hadoop”Fully Distributed Mode”工作模式, 在 IP 地址别离为 10.20.42.22(slave1),10.20.42.22(slave2),10.20.42.199(master)的机器上部署 3 节点的 hadoop 集群。

设置 SSH 免明码登录

SSH 免明码登录，假如应用 root 用户，在每台服务器都生成公钥，再合并到 authorized_keys，具体操作如下：
(1)fadora21 默认没有启动 ssh 无密登录，批改 /etc/ssh/sshd_config 正文掉以下 2 行。(每台机器都要设置)

(2)在集群中的每台机器上，关上 shell 终端输出命令，ssh-keygen -t rsa，生成 key，不要输出明码，始终回车，/root 就会生成.ssh 文件夹, 这个文件个别是暗藏的。(每台服务器都要设置)

(3)合并 slave 节点的公钥到 authorized_keys 文件。在 Master 服务器，进入 /root/.ssh 目录，应用如下命令:
cat id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@10.20.42.22 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@10.20.42.10 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys

(4)把 Master 服务器的 authorized_keys、known_hosts 复制到 Slave 服务器的 /root/.ssh 目录

(5)终端输出 ssh root@10.20.42.22 和 ssh root@10.20.42.10 进行验证是否免密登陆配置胜利

搭建 hadoop 3 节点集群

搭建思路: 筹备 1 台主服务器和 2 台从服务器，从主服务器能够 ssh 免密登录从服务器器。hadoop 压缩包采纳上节编译后果:hadoop-2.7.2.tar.gz。3 台服务器的概要信息如下:

Master 10.20.42.199
Slave1 10.20.42.22
Slave2 10.20.42.10

搭建前提: 服务器须要装置 JDK 并设置好 JAVA_HOM 等环境变量。可参考上面的例子:

# 编辑 /etc/profile 文件并设置 JAVA_HOME 等环境变量 
 vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.25-6.b17.rc16.fc21.loongson.mips64el
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 
#使环境变量失效 并且验证 jdk 是否失效
source /etc/profile && java -version

解压 hadoop-2.7.2.tar.gz 软件包, 笔者的工作目录为 /home/loongson/, 没有非凡阐明上面的配置文件均来自 master 服务器。

(1)解压 hadoop 软件包: tar -xvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /home/loongson

(2)在 /home/loongson/hadoop-2.7.2 目录下手动创立 tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name 文件夹。

(3)配置 /home/hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop 目录下的 core-site.xml(ip 设置成 master 的地址)

   <configuration>
        <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://10.20.42.199:9000</value>
        </property>
        <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/loongson/hadoop/tmp</value>
        </property>
        <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131702</value>
        </property>
    </configuration>

(4)配置 /home/loongson/hadoop-2.7.2/etc/hadoop 目录下的 hdfs-site.xml(ip 设置成 master 的地址)

 <configuration>
        <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/loongson/hadoop/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/loongson/hadoop/dfs/data</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>10.20.42.199:9001</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
        </property>
    </configuration>

(5)配置 /home/loongson/hadoop-2.7.2/etc/hadoop 目录下的 mapred-site.xml.template(ip 设置成 master 的地址)

  <configuration>
        <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>10.20.42.199:10020</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>10.20.42.199:19888</value>
        </property>
    </configuration>

(6)配置 /home/loongson/hadoop-2.7.2/etc/hadoop 目录下的 yarn-site.xml(ip 设置成 master 的地址)

   <configuration>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>10.20.42.199:8032</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>10.20.42.199:8030</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>10.20.42.199:8031</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>10.20.42.199:8033</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>10.20.42.199:8088</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>768</value>
        </property>
    </configuration>

(7)批改位于 /home/loongson/hadoop-2.7.2/etc/hadoop 目录 hadoop-env.sh,yarn-env.sh 中的 JAVA_HOME 等环境变量。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.25-6.b17.rc16.fc21.loongson.mips64el

(8)配置 /home/loongson/hadoop-2.7.2/etc/hadoop 目录下的 slaves 文件，减少 2 个从 slave 节点，

10.20.42.10
10.20.42.22

(9)将上述配置好的 Hadoop-2.7.2(位于 master 机器上)应用 scp 复制到各个 slave 节点对应地位上

scp -r /home/loongson/hadoop-2.7.2 10.20.42.10:/home/loongson
scp -r /home/loongson/hadoop-2.7.2 10.20.42.22:/home/loongson

(10)在 Master 服务器启动 hadoop，从节点会主动启动，进入 /home/loongson/hadoop-2.7.2 目录


(1)敞开机器防火墙:service iptables stop (主从都设置)

(2)初始化 node 节点:bin/hdfs namenode -format

(3)启动全副 node: sbin/start-all.sh

This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh
16/09/02 08:49:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... 
using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on [hadoop-master-001]
hadoop-master-001: starting namenode, logging to /home/loongson/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-namenode-
        localhost.localdomain.out
        10.20.42.22: starting datanode, logging to /home/loongson/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-datanode-localhost.localdomain.out
        10.20.42.22: /home/loongson/hadoop-2.7.2/bin/hdfs: /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.25-6.b17.rc16.fc21.loongson.mips64el
        10.20.42.22: /home/loongson/hadoop-2.7.2/bin/hdfs: line 304: /usr/lib/jvm/java-1.8.0-
        openjdk-1.8.0.25-6.b17.rc16.fc21.loongson.mips64el/bin/java: 胜利
        10.20.42.10: starting datanode, logging to /home/loongson/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-root-datanode-localhost.localdomain.out
        Starting secondary namenodes [hadoop-master-001]
        hadoop-master-001: secondarynamenode running as process 18418. Stop it first.
        16/09/02 08:50:33 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java 
        classes where applicable
        starting yarn daemons
        resourcemanager running as process 16937. Stop it first.
        10.20.42.10: starting nodemanager, logging to /home/loongson/hadoop-2.7.2/logs/yarn-root-nodemanager-localhost.localdomain.out
        10.20.42.22: starting nodemanager, logging to /home/loongson/hadoop-2.7.2/logs/yarn-root-nodemanager-localhost.localdomain.out
        10.20.42.22: /home/loongson/hadoop-2.7.2/bin/yarn: /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.25-6.b17.rc16.fc21.loongson.mips64el
        10.20.42.22: /home/loongson/hadoop-2.7.2/bin/yarn: line 333: /usr/lib/jvm/java-1.8.0-
        openjdk-1.8.0.25-6.b17.rc16.fc21.loongson.mips64el/bin/java: 胜利

(4)暂停全副节点的命令: sbin/stop-all.sh

(5)输出 jps 命令: 如果从节点和主节点显示相似如下, 阐明节点搭建胜利

  master:
    32497 OServerMain
    3506 SecondaryNameNode
    3364 DataNode
    5654 Jps
    2582 OGremlinConsole
    16937 ResourceManager
    3263 NameNode
    slaves:
    21580 Jps
    20622 DataNode

(11)从浏览器拜访: http://10.20.42.199:8088/ 或 http://10.20.42.199:50070/ 查看 hadop 运行状况。上面给出从浏览器关上，看到的 hadoop 的运行状况截图:
Hadoop 运行预览和概要信息:

Hadoop 运行状况:

如果感觉下面的移植过程太简单，笔者曾经筹备好了移植完的二进制，能够间接下载运行：
http://www.loongnix.org/index.php/Apache_hadoop-2.7.2

hadoop-2.7.2 在 loongnix1.0 零碎上正确实现源码编译和搭建小集群测试，能够作为开发者移植 hadoop 和进行集群测试的示范过程。

文章来源于龙芯开源社区

正文完

hadoop

发表至： hadoop

2021-03-22

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龙芯 3A2000 上运行 Hadoop

二、移植环境

首先给出本机的软硬件信息，

软件环境：

硬件环境:

三、注意事项

四、FAQ

解决办法:

为 maven 设置代理

重新安装 ca-certificates

注意事项: 凡呈现 Maven 编译过程构件无奈下载，均可参考本 FAQ 内容进行适当批改。

五、编译后果

六、Hadoop 集群搭建测试

RSAAuthentication yes

PubkeyAuthentication yes

开始搭建

七、下载成品

八、总结

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