关于redis:带你认识大数据从0到1搭建-Hadoop-集群

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大数据简介，概念局部

概念局部，倡议之前没有任何大数据相干常识的敌人浏览

大数据概论

什么是大数据

大数据（Big Data）是指 无奈在肯定工夫范畴 内用惯例软件工具进行捕获、治理和解决的数据汇合，是须要新解决模式能力具备更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产

粗略解读以下

  • 惯例软件工具：例如 JavaEE、Mysql（500-1000w 数据）即便构建 Mysql 集群，集群中节点的数量也不是有限减少的。
  • 海量、高增长率：数据自身基数大，每天新退出的数据也多
  • 多样化：除了文本数据外，还有图片、视频等数据

次要解决 海量数据的存储 和海量数据的剖析计算 问题

大数据的特点

  1. 大量：依据 IDC“数字宇宙”报告 预计到 2020 年，寰球数据使用量将达到 35.2ZB
  2. 高速：在海量的数据背后，解决数据的效率就是企业的生命

  3. 多样

    • 结构化数据：数据库、文本为主
    • 非结构化数据：网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息
  4. 低价值密度：价值密度的高下与数据总量的大小成反比，疾速对有价值数据“提纯”

大数据利用场景

  1. 物流仓储：大数据分析系统助力商家精细化经营、晋升销量、节约老本

  2. 批发：剖析用户生产习惯，为用户购买商品提供方便，从而晋升商品销量

    • 国外案例：纸尿裤 + 啤酒，剖析过往的商超订单发现纸尿裤 + 啤酒同时呈现的概率很高，因而将这两样物品放在一起，刺激更多的人生产
  3. 游览：深度联合大数据能力与游览行业需要，共建游览产业智慧治理、智慧服务和智慧营销的将来
  4. 商品广告举荐：给用户举荐可能喜爱的商品（千人千面）
  5. 保险、金融、房地产：数据挖掘、危险预测

大数据发展前景

十八大：施行国家大数据倒退策略

十九大：推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度交融

Hadoop

简介

Hadoop 是 Apache 基金会开发的分布式系统基础架构，次要解决海量数据的存储和剖析计算问题。与大数据所钻研的方向一样。狭义上来说，Hadoop 通常指的是 Hadoop 的生态圈。我了解就和 Javaer 常说的 Spring Cloud 一样，并不特指一个技术，而是一些携手解决一个简单问题的汇合

创始人 Doug Cutting，借鉴谷歌三篇论文

GFS —> HDFS 解决了数据存储的问题

Map-Reduce —> MR 解决了数据分析计算的问题

BigTable —> HBase NoSQL 数据库

三大发行版本

Apache

最原始，最根底版本，适宜入门学习

Cloudera

CDH 版本、2008 年成立，2009 年 Doug Cutting 加盟。次要在大型互联网企业中应用，收费应用，付费保护

Hortonworks

2011 年成立，文档较好，市场份额小

劣势

  • 高可靠性：底层保护多个数据正本（default 3）
  • 高扩展性：在集群间分配任务数据，可不便的扩大数以千计的节点
  • 高效性：在 MapReduce 的思维下，Hadoop 是并行工作的
  • 高容错性：可能主动将失败的工作重新分配

组成

2.x 时代的 Hadoop 将数据的计算剖析和资源调度进行解耦，独立进去 Yarn 专门负责 CPU、内存、硬盘、网络等资源的调度

HDFS 架构概述

  • NameNode(nn) 存储文件的元数据，如文件名，目录构造，文件属性（生成工夫，正本数，文件权限）以及每个文件的块列表和块所在的 DataNode 等
  • DataNode(dn) 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和
  • Secondary NameNode(2nn) 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

YARN 架构概述

MapReduce 架构概述

MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce

  1. Map 阶段并行处理数据
  2. Reduce 阶段对 Map 后果进行汇总

大数据技术生态体系

装置

倡议在新的虚拟机实现，不便后续克隆、搭建集群

装置 hadoop 之前倡议设置 linux IP 为动态 IP、必须装置 Java 以及配置环境变量、倡议敞开防火墙（本人测试的时候）

虚拟机网络配置

我本人的网络配置 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33，网络采纳 NAT 形式。个别 NAT 模式对应的虚构网卡是 vmnet8，

主机中 vmnet8 对应的虚构网卡 ipv4 地址须要设置动态 IP，并且该 IP 与虚拟机网络编辑器中 vmnet8 的 子网 IP、以及上面配置中 IPADDR，GATEWAY，DNS1 前三段要统一。且第四段不能一样。如图所示

  1. 主机虚构网卡配置

  1. 虚拟机网络编辑器

  1. 虚拟机网络配置文件
TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="static"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens33"
UUID="5f66ee29-f43f-4761-abec-bd0656e25e09"
DEVICE="ens33"
ONBOOT="yes"
IPV6_PRIVACY="no"

IPADDR="192.168.100.104"
GATEWAY="192.168.100.2"
DNS1="192.168.100.2"

我装置的版本是 2.10.1

下载下面的压缩包在 linux 服务器，解压后放在 /opt/module 目录下

配置环境变量

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

刷新 profile 文件

source /etc/profile

测试装置后果

# hadoop
Usage: hadoop [--config confdir] [COMMAND | CLASSNAME]
  CLASSNAME            run the class named CLASSNAME
 or
  where COMMAND is one of:
  fs                   run a generic filesystem user client
  version              print the version
  jar <jar>            run a jar file
                       note: please use "yarn jar" to launch
                             YARN applications, not this command.
  checknative [-a|-h]  check native hadoop and compression libraries availability
  distcp <srcurl> <desturl> copy file or directories recursively
  archive -archiveName NAME -p <parent path> <src>* <dest> create a hadoop archive
  classpath            prints the class path needed to get the
                       Hadoop jar and the required libraries
  credential           interact with credential providers
  daemonlog            get/set the log level for each daemon
  trace                view and modify Hadoop tracing settings

Most commands print help when invoked w/o parameters.

运行模式

  • 本地模式，单节点 Java 过程，个别用于调试
  • 伪分布式模式，适宜计算机性能不是十分强劲的敌人应用（16GB 内存以下）
  • 分布式

本地模式

如果你的 Hadoop 包是从官网下载的正式包，默认状况下。Hadoop 配置的都是本地运行模式

官网 Grep 案例

http://hadoop.apache.org/docs/r2.10.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

$ mkdir input
$ cp etc/hadoop/*.xml input
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*

呈现上面的内容，则本地模式运行胜利

1       dfsadmin

正如咱们看到的那样

官网 WordCount 案例

  1. 创立输出目录（源目录）wcinput , 新建文本文件 wc.txt

    # mkdir wcinput
# cd wcinput/
# touch wc.input
# vim wc.input

lvbanqihao ake libai libai
hanxin wuya hanxin zhangsan
direnjie guanyu guanyu zhangfei
chengjisihan jing

  2. 执行 examples 中的 wordcount 性能

    # hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar wordcount wcinput/ wcoutput

  3. 查看后果

    # cat wcoutput/*

ake     1
chengjisihan    1
direnjie        1
guanyu  2
hanxin  2
jing    1
libai   2
lvbanqihao      1
wuya    1
zhangfei        1
zhangsan        1

伪分布式模式

批改 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 下的配置文件。含意见正文，

HDFS 的配置和操作
配置
core-site.xml
<!-- 指定 HDFS 中 NameNode 的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://linux101:9000</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/data/tmp</value>
</property>
hdfs-site.xml
<!-- 指定 HDFS 正本的数量 -->
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>
hadoop-env.sh

批改 JAVA_HOME 门路为 JDK 门路

  1. 通过 echo $JAVA_HOME 命令显示已配置的 JAVA_HOME 门路。复制
  2. vim 关上 hadoop-env.sh 批改
启动集群
  • 格式化 NameNode

仅在第一次启动须要(格式化 NameNode，会产生新的集群 id, 导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不统一，集群找不到已往数据。所以，格局 NameNode 时，肯定要先删除 data 数据和 log 日志，而后再格式化 NameNode)

bin/hdfs namenode -format
  • 启动 NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
  • 启动 DataNode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
查看集群
  1. 首先通过 JDK 的 jps 命令查看 NameNode 和 DataNode 过程是否启动
  2. 接着拜访该服务器的 50070 端口（确保防火墙曾经敞开，并且主机和虚拟机能够相互拜访）
  3. 查看日志文件 ${HADOOP_HOME}/logs
操作集群

在 HDFS 文件系统上 创立 一个 input 文件夹

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/keats/input

将测试文件内容 上传 到文件系统上

bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/keats/input/

查看 上传的文件是否正确

bin/hdfs dfs -ls  /user/keats/input/
bin/hdfs dfs -cat  /user/keats/ input/wc.input

运行 MapReduce 程序

bin/hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/keats/input/ /user/keats/output

查看输入后果

bin/hdfs dfs -cat /user/keats/output/*

将测试文件内容 下载 到本地

hdfs dfs -get /user/keats/output/part-r-00000 ./wcoutput/

删除 输入后果

hdfs dfs -rm -r /user/keats/output
YARN 的操作和配置
配置

配置 JAVA_HOME

${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/

  • yarn-env.sh
  • mapred-env.sh

配置 yarn-site.xml

<!-- Reducer 获取数据的形式 -->
<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>linux101</value>
</property>

配置：(对 mapred-site.xml.template 重新命名为) mapred-site.xml

mv mapred-site.xml.template 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
  • 启动前必须保障 NameNode 和 DataNode 曾经启动

  • 启动 ResourceManager

    sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

  • 启动 NodeManager

    sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
配置历史服务器

为了查看程序的历史运行状况，须要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下

  1. 配置 mapred-site.xml
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>linux101:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器 web 端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>linux101:19888</value>
</property>
  1. 启动历史服务器
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
  1. jps 查看历史服务器是否启动
  2. 查看 JobHistory http://linux101:19888/jobhistory
配置日志的汇集

日志汇集概念：利用运行实现当前，将程序运行日志信息上传到 HDFS 零碎上。

日志汇集性能益处：能够不便的查看到程序运行详情，不便开发调试。

留神：开启日志汇集性能，须要重新启动 NodeManager、ResourceManager 和 HistoryManager

配置 yarn-site.xml
<!-- 日志汇集性能使能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 日志保留工夫设置 7 天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>
重启 NodeManager、ResourceManager 和 HistoryManager

没有 restart 命令，只能先关后开 或者本人写个脚本

敞开

sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

敞开实现后，执行 jps 进行验证

关上

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
测试

删除 HDFS 上曾经存在的输入文件

bin/hdfs dfs -rm -R /user/keats/output

执行 wordcount

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar wordcount /user/keats/input /user/keats/output

查看日志 http://linux101:19888/jobhistory

配置文件阐明

Hadoop 配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想批改某一默认配置值时，才须要批改自定义配置文件，更改相应属性值

默认配置文件

要获取的默认文件

文件寄存在 Hadoop 的 jar 包中的地位

[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

core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件寄存在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个门路上，用户能够依据我的项目需要从新进行批改配置

** 齐全分布式

克隆虚拟机

个别都通过克隆虚拟机的形式来模仿多台物理机，去模仿齐全分布式。（钱多任性的土豪除外）

  • 首先确保被克隆虚拟机以及配置动态 IP、装置 JDK、敞开防火墙、配置好了 hosts 文件
  • 须要克隆 3 台虚拟机
  • ip 对应着 102、103、104
  • 更改主机名，centos7 应用这个命令：hostnamectl set-hostname linux103
  • 另外 vmware15 + centos7 在批改 IP 并重启后，mac 地址会主动变动，这个不必手动批改（视频中 centos6 老师是手动改的）

全副搞定后，主机通过 moba 是能够通过虚拟机主机名连贯任何一个虚拟机的（主机的 hosts 文件也须要配置）

装置 JDK（scp 命令学习）

scp（secure copy）平安拷贝

这块其实依照我方才的克隆操作，jdk 曾经装置配置好。然而视频中老师是克隆的空虚拟机。我想大略是次要为了教大家 scp (secure copy) 命令

scp -r [username@hostname1:]/x/xxx [username@hostname2:]/x/xxx

示意平安的从 hostname1 递归拷贝文件到 hostname2 服务器。

其中 [username@hostname1:] 示意能够省略，省略的时候示意以后服务器本地的文件夹 / 文件。username 示意近程主机的用户名，hostname 示意近程主机的主机名

rsync 近程同步工具

与 scp 不同的中央有两处

一是该工具仅同步差别的文件。雷同的文件不做操作

二是该工具只能操作本机和另外一台机器之间的同步，不能操作两个其余服务器

留神：如果本机文件门路对应的是一个文件，而内部机器对应的是一个不存在的文件夹。则该文件内容会被拷贝成文件夹名称的文件

rsync -rvl /x/xxx [username@hostname2:]/x/xxx

选项

性能

-r

递归

-v

显示复制过程

-l

拷贝符号连贯

xsync 集群散发脚本

学会了 rsync 命令之后，就能够进行集群中两个服务器之间的文件同步了，然而对于正式环境中动辄几十成千盈百台服务器来说，手敲命令同步文件必定不事实。因而须要写一个散发命令的脚本

该脚本会读取输出脚本后的第一个参数（要散发的文件所在目录）

在以后用户目录下，如果是 root 则在 root 目录下创立 bin 文件夹，而后创立 xsync 文件，内容如下

#!/bin/bash
#1 获取输出参数个数，如果没有参数，间接退出
pcount=$#
if((pcount==0)); then
echo no args;
exit;
fi
 #2 获取文件名称
p1=$1
fname=`basename $p1`
echo fname=$fname
 #3 获取下级目录到绝对路径
pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`
echo pdir=$pdir
 #4 获取以后用户名称
user=`whoami`
 #5 循环
for((host=103; host<105; host++)); do
        echo ------------------- linux$host --------------
        rsync -rvl $pdir/$fname $user@linux$host:$pdir
done

批改脚本具备可执行权限 chmod +x xsync

集群配置

集群部署布局
  1. NameNode 和 SecondaryNameNode 占用的内存是相当的。比拟耗内存。因而须要离开
  2. ResourceManager 也比拟耗内存

linux102

linux103

linux104

HDFS

NameNode DataNode

DataNode

SecondaryNameNode DataNode

YARN

NodeManager

ResourceManager NodeManager

NodeManager

配置集群
外围配置文件 core-site.xml
<!-- 指定 HDFS 中 NameNode 的地址 -->
<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://linux102:9000</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/data/tmp</value>
</property>

HDFS 配置文件

配置 hadoop-env.sh
vi hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8
配置 hdfs-site.xml
<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
</property>

<!-- 指定 Hadoop 辅助名称节点主机配置 -->
<property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>linux104:50090</value>
</property>

YARN 配置文件

配置 yarn-env.sh
vi yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8
配置 yarn-site.xml
<!-- Reducer 获取数据的形式 -->
<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>linux103</value>
</property>

MapReduce 配置文件

配置 mapred-env.sh
vi mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8
配置 mapred-site.xml

在该文件中减少如下配置

<!-- 指定 MR 运行在 Yarn 上 -->

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>
在集群上散发配置好的 Hadoop 配置文件

xsync /opt/module/hadoop/
https://github.com/qvbuqqvw/x…
https://github.com/jdzce2g3/o…
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https://github.com/lty6dp09/u…
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https://github.com/qvbuqqvw/n…

查看文件散发状况

cat /opt/module/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

集群单点启动

如果集群是第一次启动，须要 格式化 NameNode . 如果格式化遇到问题，须要从新排查问题后，从新格式化

因为我的虚拟机在复制之前，做过伪分布式的测试。残留了 data logs 目录，须要 删除三个虚拟机上的 data/ logs/ 目录，如果你是依照我的步骤走的，也须要通通删除后，再执行格式化操作

hadoop namenode -format

之后启动三个节点的 102 节点的 namenode 和 三个节点的 datanode，关上 linux102:50070 查看是否启动胜利

配置 ssh 登录

生成公钥和私钥，进入以后用户根目录下的 .ssh 目录，我应用的 root 用户

ssh-keygen -t rsa

将公钥拷贝到要免密登录的指标机器上

ssh-copy-id linux102
ssh-copy-id linux103
ssh-copy-id linux104

对于以后机器（例如 Linux102）通过 ssh 拜访本人时，也是须要明码的。想要无秘拜访也须要将本人的公钥追加到本人的认证文件前面

ssh 文件夹下（~/.ssh）的文件性能解释

known_hosts

记录 ssh 拜访过计算机的公钥(public key)

id_rsa

生成的私钥

id_rsa.pub

生成的公钥

authorized_keys

寄存受权过得无密登录服务器公钥

群起集群

配置 slaves

cd /opt/module/hadoop/etc/hadoop/
vim slaves

配置所有 datanode 服务器，不容许有空格

linux102
linux103
linux104

分发给 103 102

xsync slaves

启动集群

sbin/start-dfs.sh

敞开集群

sbin/stop-dfs.sh

启动 YARN

老师视频里提到必须应用 103 节点起，我实测 2.10.1 版本是能够在 102 服务器起的，不知是 sh 文件更新还是 root 账户的起因

sbin/start-yarn.sh

Web 端测试 SecondaryNameNode

浏览器中输出：http://linux104:50090/status.html

测试集群

上传小文件

hdfs dfs -put wcinput/wc.input /

上传大文件

hdfs dfs -put /opt/software/hadoop-2.10.1.tar.gz /

大文件占了多个 block，如果下载的话多个块又会被合并下载下来

理论文件存储在 ${HADOOP_HOME}/data/tmp 门路下的子子子子子子目录中，感兴趣的读者能够进去看看

/opt/module/hadoop/data/tmp/dfs/data/current/BP-1473062949-192.168.100.102-1608214270058/current/finalized/subdir0/subdir0

集群工夫同步

工夫服务器配置

  1. 查看 ntp 是否装置 rpm -qa|grep ntp 机器都是克隆的，查下 102 就可

    ntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64
fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarch
ntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

  2. 批改 ntp 配置文件

    1. 受权局域网网段上的所有机器能够从这台机器上查问和同步工夫 vim /etc/ntp.conf

    2. 当该节点失落网络连接，仍然能够采纳本地工夫作为工夫服务器为集群中的其余节点提供工夫同步

      # 关上这段正文，将 IP 第三段改成本人虚拟机局域网第三段
restrict 192.168.100.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

# 增加上面的内容：当该节点失落网络连接，仍然能够采纳本地工夫作为工夫服务器为集群中的其余节点提供工夫同步
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10

  3. 批改 /etc/sysconfig/ntpd 文件，让硬件工夫与零碎工夫一起同步

    vim /etc/sysconfig/ntpd

减少内容
SYNC_HWCLOCK=yes
  4. 重启 ntpd 服务 service ntpd status 查看状态 start 启动
  5. 设置 ntpd 开机自启 chkconfig ntpd on
其余服务器配置

1 天 1 次

0 0 * * 1-7 /usr/sbin/ntpdate linux102

批改服务器工夫

date -s "2017-9-11 11:11:11"

通过 10 分钟期待，看工夫是否同步(倡议测试批改 cron 表达式，使同步距离放大)

正文完
redis
发表至： redis
2021-01-05
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