大数据开发之Hadoop学习3--Hadoop运行模式

Hadoop运行模式目录Hadoop运行模式4.1 本地运行模式（官方wordcount）4.2 完全分布式运行模式4.2.1 虚拟机准备4.2.2 编写集群分发脚本xsync4.2.3 SSH无密登录配置4.2.4 集群配置4.2.5 群起集群4.2.6 集群启动/停止方式总结4.2.7 配置历史服务器4.2.8 配置日志的聚集4.2.9 集群时间同步Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式

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Hadoop运行模式

4.1 本地运行模式（官方wordcount）

Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。

Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/

4.1 本地运行模式（官方wordcount）

1）创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹

mkdir wcinput

2）在wcinput文件下创建一个wc.input文件

cd wcinput

3）编辑wc.input文件

vi wc.input

在文件中输入如下内容

hadoop yarn

hadoop mapreduce

atguigu

保存退出：：wq

4）回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3

5）执行程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput

6）查看结果

[atguigu@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000

看到如下结果：

atguigu 2

hadoop 2

mapreduce 1

yarn 1

4.2 完全分布式运行模式

分析：

1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）

2）安装JDK

3）配置环境变量

4）安装Hadoop

5）配置环境变量

6）配置集群

7）单点启动

8）配置ssh

9）群起并测试集群

4.2.1 虚拟机准备

详见3.1章。

4.2.2 编写集群分发脚本xsync

1）scp（secure copy）安全拷贝

（1）scp定义：

scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）

（2）基本语法

scp -r $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname

命令递归要拷贝的文件路径/名称目的用户@主机:目的路径/名称

（3）案例实操

（a）在hadoop101上，将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop102上。

[atguigu@hadoop101 /]$ scp -r /opt/module root@hadoop102:/opt/module

（b）在hadoop103上，将hadoop101服务器上的/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop103上。

[atguigu@hadoop103 opt]$sudo scp -r atguigu@hadoop101:/opt/module root@hadoop103:/opt/module

（c）在hadoop103上操作将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop104上。

[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r atguigu@hadoop101:/opt/module root@hadoop104:/opt/module

注意：拷贝过来的/opt/module目录，别忘了在hadoop102、hadoop103、hadoop104上修改所有文件的，所有者和所有者组。sudo chown atguigu:atguigu -R /opt/module

（d）将hadoop101中/etc/profile文件拷贝到hadoop102的/etc/profile上。

[atguigu@hadoop101 ~]$ sudo scp /etc/profile root@hadoop102:/etc/profile

（e）将hadoop101中/etc/profile文件拷贝到hadoop103的/etc/profile上。

[atguigu@hadoop101 ~]$ sudo scp /etc/profile root@hadoop103:/etc/profile

（f）将hadoop101中/etc/profile文件拷贝到hadoop104的/etc/profile上。

[atguigu@hadoop101 ~]$ sudo scp /etc/profile root@hadoop104:/etc/profile

注意：拷贝过来的配置文件别忘了source一下/etc/profile，。

2）rsync远程同步工具

rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。

rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。

（1）基本语法

rsync -av $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname

命令选项参数要拷贝的文件路径/名称目的用户@主机:目的路径/名称

选项参数说明

选项	功能
-a	归档拷贝
-v	显示复制过程

（2）案例实操

把hadoop101机器上的/opt/software目录同步到hadoop102服务器的root用户下的/opt/目录

[atguigu@hadoop101 opt]$ rsync -av /opt/software/ hadoop102:/opt/software

3）xsync集群分发脚本

（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下

（2）需求分析：

（a）rsync命令原始拷贝：

rsync -av /opt/module root@hadoop103:/opt/

（b）期望脚本：

xsync要同步的文件名称

（c）说明：在/home/atguigu/bin这个目录下存放的脚本，atguigu用户可以在系统任何地方直接执行。

（3）脚本实现

（a）在/home/atguigu目录下创建xsync文件

cd /home/atguigu

vim xsync

在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash

#1. 判断参数个数

if [ $# -lt 1 ]

then

echo Not Enough Arguement!

exit;

#2. 遍历集群所有机器

for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104

echo ==================== $host ====================

#3. 遍历所有目录，挨个发送

for file in $@

#4 判断文件是否存在

if [ -e $file ]

then

#5. 获取父目录

pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)

#6. 获取当前文件的名称

fname=$(basename $file)

ssh $host "mkdir -p $pdir"

rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir

else

echo $file does not exists!

done

（b）修改脚本 xsync 具有执行权限

chmod +x xsync

（c）将脚本移动到/bin中，以便全局调用

sudo mv xsync /bin/

（d）测试脚本

sudo xsync /bin/xsync

4.2.3 SSH无密登录配置

1）配置ssh

（1）基本语法

ssh另一台电脑的ip地址

（2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法

ssh hadoop103

出现：

The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)' can't be established.

RSA key fingerprint is cf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

（3）解决方案如下：直接输入yes

2）无密钥配置

（1）免密登录原理

（2）生成公钥和私钥：

ssh-keygen -t rsa

然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

ssh-copy-id hadoop102

ssh-copy-id hadoop103

ssh-copy-id hadoop104

注意：

还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104；

还需要在hadoop103上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

3）.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

known_hosts	记录ssh访问过计算机的公钥(public key)
id_rsa	生成的私钥
id_rsa.pub	生成的公钥
authorized_keys	存放授权过的无密登录服务器公钥

4.2.4 集群配置

1）集群部署规划

注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器

注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

hadoop102

hadoop103

hadoop104

HDFS

NameNode

DataNode

SecondaryNameNode

DataNode

YARN

NodeManager

ResourceManager

NodeManager

2）配置集群

（1）核心配置文件

配置core-site.xml

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

vim core-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://hadoop102:8020</value>

</property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>

</property>

<name>hadoop.proxyuser.atguigu.hosts</name>

</property>

<name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name>

</property>

<name>hadoop.http.staticuser.user</name>

<value>atguigu</value>

</property>

</configuration>

（2）HDFS配置文件

配置hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>hadoop104:9868</value>

</property>

</configuration>

（3）YARN配置文件

配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>hadoop103</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>

<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>

</property>

<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

</property>

<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>

<value>false</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

<value>false</value>

</property>

</configuration>

（4）MapReduce配置文件

配置mapred-site.xml

vim mapred-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<name>mapreduce.framework.name</name>

</property>

</configuration>

3）在集群上分发配置好的Hadoop配置文件

xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

4）查看文件分发情况

cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

4.2.5 群起集群

1）配置workers

vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

在该文件中增加如下内容：

hadoop102

hadoop103

hadoop104

注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

同步所有节点配置文件

xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

2）启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）

bin/hdfs namenode –format

假如报错了一定要，先删除hadoop 安装目录下的data和logs文件

cd $HADOOP_HOME

rm –rf data logs

（2）启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

（3）在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN

sbin/start-yarn.sh

对于各个机器使用jps命令，查看其中启动情况，要与上面的表格部署情况一致

如果发现有那个部分没有被启动，一定要先去查看日志

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/logs

里面存放了namenode，nodemanager等的日志，假设你发现namenode没有启动，你就查看一下namenode的日志，就可以大概发现报错信息，然后就去百度搜索，就可以找到解决方法。

去每一个服务器使用jps很麻烦，所以可以自己写一个脚本，一次性查看全部的

vim jpsall

然后，把一下内容复制进去

#!/bin/bash

for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103

echo "======== $i ========"

ssh $i "jps" | grep -v Jps

done

最后修改一下文件的权限

chmod +x jpsall

运行脚本./jpsall查看结果

还可以把文件移动到/bin目录中去，这样就可以全局执行

sudo mv jpsall /bin

（4）Web端查看SecondaryNameNode

（a）浏览器中输入：http://hadoop104:9868/status.html

（b）查看SecondaryNameNode信息

3）集群基本测试

（1）上传文件到集群

上传小文件

hadoop fs -mkdir -p /user/atguigu/input

hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/wc.input /user/atguigu/input

上传大文件

hadoop fs -put /opt/software/hadoop-3.1.3.tar.gz /

（2）上传文件后查看文件存放在什么位置

（a）查看HDFS文件存储路径

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd

/opt/module/hadoop-3.1.3/data/tmp/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-1495462844069/current/finalized/subdir0/subdir0

（b）查看HDFS在磁盘存储文件内容

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825

hadoop yarn

hadoop mapreduce

atguigu

（3）拼接

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.jar

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.jar

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.jar

（4）下载

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop fs -get

/hadoop-3.1.3.tar.gz ./

（5）执行wordcount程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output

4.2.6 集群启动/停止方式总结

1）各个服务组件逐一启动/停止

（1）分别启动/停止HDFS组件

hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode

（2）启动/停止YARN

yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager

2）各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用

（1）整体启动/停止HDFS

start-dfs.sh/stop-dfs.sh

（2）整体启动/停止YARN

start-yarn.sh/stop-yarn.sh

4.2.7 配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1）配置mapred-site.xml

vi mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>hadoop102:10020</value>

</property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value>hadoop102:19888</value>

</property>

2）分发配置

xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

3）在hadoop102启动历史服务器

mapred --daemon start historyserver

4）查看历史服务器是否启动

jps

5）查看JobHistory

http://hadoop102:19888/jobhistory

4.2.8 配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

1）配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<name>yarn.log-aggregation-enable</name>

</property>

<name>yarn.log.server.url</name>

<value>http://${yarn.timeline-service.webapp.address}/applicationhistory/logs</value>

</property>

<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

</property>

<name>yarn.timeline-service.enabled</name>

</property>

<name>yarn.timeline-service.hostname</name>

<value>${yarn.resourcemanager.hostname}</value>

</property>

<name>yarn.timeline-service.http-cross-origin.enabled</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.enabled</name>

</property>

2）分发配置

xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

3）关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

在103上执行： stop-yarn.sh

在102上执行： mapred --daemon stop historyserver

4）启动NodeManager 、ResourceManage、Timelineserver和HistoryServer

在103上执行：start-yarn.sh

在103上执行：yarn --daemon start timelineserver

在102上执行：mapred --daemon start historyserver

5）删除HDFS上已经存在的输出文件

hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

6）执行WordCount程序

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output

7）查看日志，

http://hadoop102:19888/jobhistory

图 Job History

图 job运行情况

图查看日志

4.2.9 集群时间同步

时间同步的方式：找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，比如，每隔十分钟，同步一次时间。

配置时间同步具体实操：

1）时间服务器配置（必须root用户）

（1）在所有节点关闭ntp服务和自启动

sudo systemctl stop ntpd

sudo systemctl disable ntpd

（2）修改ntp配置文件

vim /etc/ntp.conf

修改内容如下

a）修改1（授权192.168.1.0-192.168.1.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间）

#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

为restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

b）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）

server 0.centos.pool.ntp.org iburst

server 1.centos.pool.ntp.org iburst

server 2.centos.pool.ntp.org iburst

server 3.centos.pool.ntp.org iburst

为

#server 0.centos.pool.ntp.org iburst

#server 1.centos.pool.ntp.org iburst

#server 2.centos.pool.ntp.org iburst

#server 3.centos.pool.ntp.org iburst

c）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步）

server 127.127.1.0

fudge 127.127.1.0 stratum 10

（3）修改/etc/sysconfig/ntpd 文件

vim /etc/sysconfig/ntpd

增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）

SYNC_HWCLOCK=yes

（4）重新启动ntpd服务

systemctl start ntpd

（5）设置ntpd服务开机启动

systemctl enable ntpd

2）其他机器配置（必须root用户）

（1）在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次

crontab -e

编写定时任务如下：

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

（2）修改任意机器时间

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

（3）十分钟后查看机器是否与时间服务器同步

date

说明：测试的时候可以将10分钟调整为1分钟，节省时间。

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