hadoop单机及伪分布式

hadoop的基本概念
伪分布式hadoop集群安装
hdfs、MapReduce演示

互联网正在从IT走向DT时代。

大数据应用分析
1、统计类的分析
2、推荐类的分析    
3、机器学习（分类，聚类）
4、人工智能、预测（算法）

一、什么是hadoop


官网：http://hadoop.apache.org

hadoop是apache旗下的一套开源软件平台。
是一个可靠的、可扩展的、可分布式计算的开源软件。

apache hadoop平台是一个框架，允许使用简单的编程模型。
该平台被设计成可以从单个服务器扩展到数千台服务器，每个服务器都提供本地计算和存储。
也被设计成可检测和处理应用层的故障（即高可靠、高容错），高可用服务是基于计算机集群的，并且其中每一台计算机都有可能失效。

hadoop提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理

作者：doug  cutting

hadoop的核心组件：
    hadoop common：hadoop工具
    hadoop  distributed file system（HDFS）：分布式文件系统，解决海量数据的存储
    hadoop  YARN：运算资源调度系统，解决资源管理调度
    hadoop MapReduce：分布式运算编程框架，解决海量数据的分析模型

Hadoop在2.0将资源管理从MapReduce中独立出来变成通用框架后，就从1.0的三层结构演变为了现在的四层架构：
        1. 底层——存储层，文件系统HDFS
        2. 中间层——资源及数据管理层，YARN以及Sentry等
        3. 上层——MapReduce、Impala、Spark等计算引擎
        4. 顶层——基于MapReduce、Spark等计算引擎的高级封装及工具，如Hive、Pig、Mahout等等

广义上来说，hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈

二、hadoop产生背景

1、hadoop最早起源于Nutch。
Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。

2、2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储；
分布式计算框架MapReduce，可用于处理海量网页的索引计算问题。

3、Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MapReduce，并从Nutch中剥离成为独立项目hadoop，到2008年1月，hadoop成为apache顶级项目，迎来了快速发展期。

三、hadoop在大数据、云计算中的位置和关系

1、云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助Iaas（基础设施即服务）、Paas（平台即服务）、Saas（软件即服务）等业务模式，把强大的计算能力提供给终端用户

2、现阶段，云计算的底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术”

3、而hadoop则是云计算的Paas层的解决方案之一，并不等同于Paas，更不等同于云计算本身。

四、大数据处理业务应用
1、大型网站web服务器的日志分析：一个大型网站的web服务器集群 ，每5分钟收录的点击日志高达800GB左右，峰值点击每秒达到900万次，每个5分钟将数据装载到内存中，高速计算网站的热点URL，并将这些信息反馈给前端缓存服务器，以提高缓存命中率。

2、运营商流量分析：每天的流量数据在2TB~5TB左右，拷贝到HDFS上，通过交互式分析引擎框架，能运行几百个复杂的数据清洗和报表业务，总时间比类似硬件配置的小型机集群和DB2快2~3倍。

3、IPTV收视统计与点播推荐：一个实时收视率统计和点播推荐系统，可以实时收集用户的遥控器操作，提供实时的收视率榜单；并且根据内容推荐和协同过滤算法，实现了点播推荐服务。

4、城市交通卡口视频监控信息的实时分析：采用基于流式stream进行全省范围的交通卡口通过视频监控收录的信息进行实时分析、告警和统计（计算实时路况），对全省范围内未年检车辆或×××的分析延时在300毫秒左右，可以做出实时告警。

大数据是个复合专业，包括应用开发、软件平台、算法、数据挖掘等，因此，大数据技术领域的就业选择是多样的，但就hadoop而言，通常都需要具备以下技能或知识：
1、hadoop分布式集群的平台搭建
2、hadoop分布式文件系统HDFS的原理理解及使用
3、hadoop分布式运算框架MapReduce的原理理解及编程
4、hive数据仓库工具的熟练应用
5、flume、sqoop、oozie等辅助工具的熟练使用
6、shell、python等脚本语言的开发能力

hadoop对海量数据处理的解决思路：


HDFS的架构：
主从结构：
主节点：namenode
从节点：有很多个datanode

namenode负责：
接受用户操作请求
存储文件的元数据以及每个文件的块列表和块所在的datanode等
维护文件系统的目录结构
管理文件与block之间的关系，block与datanode之间关系

datanode负责：
存储文件
在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和
文件被分成block存储在磁盘上
为保证数据安全，文件会有多个副本

secondary  namenode(2nn)：用于监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取和hdfs元数据的快照。

YARN架构：
1）ResourceManager（RM）主要作用如下：
（1）处理客户端请求
（2）监控NodeManager
（3）启动或监控ApplicationMaster

2）NodeManager（nm）主要作用如下：
（1）管理单个节点上的资源
（2）处理来自ResourceManager的命令
（3）处理来自ApplicationMaster的命令

3）ApplicationMaster（AM）作用：
（1）辅助数据的切分
（2）为应用程序申请资源并分配给内部的任务
（3）任务的监控与容错

4）Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

问题：怎么解决海量数据的计算

Mapreduce架构：
两个程序：
Map：局部并行处理输入数据
reduce：汇总局部处理的结果，再统计全局

hadoop1.x和hadoop2.x版本的区别：

安装部署，运维、开发、测试

HDFS三大核心：HDFS、MapReduce、YARN
四个模块：
hadoop  common：为其他hadoop模块提供基础设施
hadoop  dfs：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统
hadoop mapreduce：一个分布式的离线并行计算框架
hadoop yarn：一个新的mapreduce框架，任务调度和资源管理

hadoop安装:

Hadoop三种安装模式


1.Hadoop单机模式
单机模式是Hadoop默认的安装模式，这种安装模式主要就是并不配置更多的配置文件，只是保守的去设置默认的几个配置文件中的初始化参数，它并不与其他节点进行交互，并且也不使用HDFS文件系统，它主要就是为了调试MapReduce程序而生。

2.Hadoop伪分布式安装模式
Hadoop伪分布式安装，需要配置5个常规的配置文件（XML），并且这里涉及到了NameNode和DataNode节点交互问题，而且NameNode和DataNode在同一个节点上，还需要配置互信。其实从严格意义上来讲，伪分布式集群，就已经可以称之为真正意义上的集群了，而且这里也包含了hdfs和MapReduce所有组件，只不过就是所有组件在同一个节点上而已。

3.Hadoop完全分布式安装模式
Hadoop完全分布式集群主要分为：常规Hadoop完全分布式集群和Hadoop HA集群（这里主要针对的是NameNode个数和NameNode的高可用保障机制而言）。由此可知较伪分布式集群而言，完全分布式集群，所有处理节点并不在同一个节点上，而是在多个节点上。

搭建一个伪分布式集群

一、环境搭建

1、系统环境
平台：VMware Workstation 14
系统：centos  7.4

2、修改主机名：
hostnamectl  set-hostname  hadoop

useradd   hadoop
passwd hadoop

visodu
hadoop    ALL=(ALL)   ALL

注：改完主机名后，需要exit退出，重新启动。

3、修改/etc/hosts域名解析配置文件
vi   /etc/hosts

192.168.80.100   hadoop

4、关闭防火墙和selinux
systemctl disable  firewalld
systemctl  stop firewalld
setenforce  0
sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config  

5、安装时间同步
yum -y install ntpdate 

ntpdate time1.aliyun.com

6、安装Java环境
1）解压Java压缩包
tar -xf jdk-8u11-linux-x64.tar.gz  -C /opt
cp -rf jdk1.8.0_11/   /usr/local/java

2）配置Java环境变量
vi /etc/profile
末尾新增：
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export JRE_HOME=/usr/local/java/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

3）生效环境变量
source  /etc/profile

4）验证
java  -version

出现以下提示，代表java环境部署成功：
java version "1.8.0_11"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_11-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.11-b03, mixed mode)

二、hadoop正式部署安装
官方文档：http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html#Standalone_Operation

下载地址：http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.1.0/hadoop-3.1.0.tar.gz

1、解压hadoop软件包
tar xf hadoop-3.1.0.tar.gz  

2、重命名
mv hadoop-3.1.0/ /home/hadoop/hadoop

3、配置环境变量
vi  /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=/home/hadoop/hadoop/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=/home/hadoop/hadoop/lib"
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

#hadoop-3.1.0必须添加如下5个变量否则启动报错，hadoop-2.x貌似不需要
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

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4、生效环境变量
source /etc/profile

5、测试是否配置成功
hadoop version

出现以下信息，代表配置成功：
Hadoop 3.1.0
Source code repository https://github.com/apache/hadoop -r 16b70619a24cdcf5d3b0fcf4b58ca77238ccbe6d
Compiled by centos on 2018-03-30T00:00Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 14182d20c972b3e2105580a1ad6990
This command was run using /usr/local/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-3.1.0.jar

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7、hadoop目录认识
修改配置文件之前，先看一下hadoop下的目录：
bin：hadoop最基本的管理脚本和使用脚本所在目录，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用hadoop
etc：配置文件存放的目录，包括core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml等从hadoop1.x继承而来的配置文件和yarn-site.xml等hadoop2.x新增的配置文件
include：对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在lib目录中，这些头文件军事用c++定义的，通常用于c++程序访问hdfs或者编写mapreduce程序）
Lib：该目录包含了hadoop对外提供的才变成动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用
libexec：各个服务对应的shell配置文件所在目录，可用于配置日志输出目录、启动参数等信息
sbin：hadoop管理脚本所在目录，主要包含hdfs和yarn中各类服务的启动、关闭脚本
share：hadoop各个模块编译后的jar包所在目录。

cd  /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop     #此目录是存放配置文件的

vi hadoop-env.sh     #hadoop的变量设置脚本
#hadoop-3.1.0是第54行,hadoop-2.7.7是第25行

export JAVA_HOME=/usr/local/java

测试:
mkdir  /home/input

hadoop  jar /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.0.jar  wordcount  /home/input  /home/output

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hdfs  dfs -ls /

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cd /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/

vi  core-site.xml   #hadoopg公共文件，全局配置文件
添加以下几行：
<configuration>
    <!--指定HADOOP所使用的文件系统schema（URI），HDFS的老大（NameNode）的地址-->
<property>
        <name>fs.defaultFS</name>   
        <value>hdfs://hadoop:9000</value>  
    </property>
        <!--指定HADOOP运行时产生文件的存储目录-->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>    #指定临时数据存储目录
        <value>/home/hadoop/hadoop/tmp</value>    #系统路径
    </property>    
</configuration>

注意：在hadoop安装目录的文档中有所有配置文件的默认参数表，用户可以查看后，根据实际情况进行修改。
uri是使用自己的协议以及自己的地址端口

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/usr/local/hadoop/share/doc/hadoop/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.html文档中可以看到：
hadoop.tmp.dir的默认值是/tmp/hadoop-${user.name}。/tmp/是Linux系统的临时目录，如果我们不重新指定的话，默认Hadoop工作目录在Linux的临时目录，一旦Linux系统重启，所有文件将会清空，包括元数据等信息都丢失了，需要重新进行格式化，非常麻烦。

vi  hdfs-site.xml    #hdfs站点配置文件
添加以下几行：
<configuration>
    <!--指定HDFS副本的数量-->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>   #指定hdfs的副本数
        <value>1</value>   #指定副本数量
    </property>
<!--设置默认端口，如果不加上会导致启动hadoop-3.1.0后无法访问50070端口查看HDFS管理界面，hadoop-2.x可以不加-->
    <property> 
        <name>dfs.http.address</name> 
        <value>192.168.80.100:50070</value> 
    </property>
</configuration>
注：
hdfs-default.xml文档中可以看到：
dfs.replication的默认值是3，由于HDFS的副本数不能大于DataNode数，而我们此时安装的hadoop中只有一个DataNode，所以将dfs.replication值改为1。
dfs.namenode.http-address在hadoop-3.1.0版本上的默认值是?0.0.0.0:9870 ，在hadoop-2.7.7版本上的默认值是0.0.0.0:50070，所以不同版本可以通过不同端口访问NameNode。

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cp mapred-site.xml.templete mapred-site.xml #重命名，hadoop-3.1.0系统中就是mapred-site.xml不需要改名，hadoop-2.x需要改名

vi mapred-site.xml #添加如下几行，指定hadoop运行在哪种计算框架上，这里指定yarn框架。
<!--指定mr运行在yarn上-->
<property>
　　<name>mapreduce.framework.name</name>   #指定MapReduce程序放在哪个服务上去启用
　　<value>yarn</value>
</property>

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vi yarn-env.xml    #2.x版本需要更改jdk路径
export JAVA_HOME = 

vi yarn-site.xml #添加如下几行
<configuration>
    <!-- 指定YARN集群的老大（ResourceManager）的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop</value>
    </property>
    <!-- 指定reducer获取数据的方式-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>   #
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

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8、免密码交互
ssh-keygen -t rsa    #生成ssh密钥对
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa): #直接回车
Enter passphrase (empty for no passphrase): #直接回车
Enter same passphrase again: #直接回车
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:9NevFFklAS5HaUGJtVrfAlbYk82bStTwPvHIWY7as38 root@hadoop
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|                               |
|                               |
|                               |
|     .                         |
|    . o S =                |
|     ..O * =               |
|     =X.%.E . .        |
|    *+=%oBo+.o    |
|   o=B+o++o.oo.  |
+----[SHA256]-----+

cd /root/.ssh/
ls 
id_rsa  id_rsa.pub  known_hosts

注：
#id_rsa为私钥，id_rsa.pub为公钥

因为搭建的是hadoop伪分布式，所以namenode与datanode都在一个节点上。
cp id_rsa.pub authorized_keys #使主机之间可以免密码登录

ssh hadoop date #查看（不需要输入密码，直接输出结果，说明免密成功）

9、启动hadoop集群
1）首先格式化NameNode

注意：如果格式化NameNode之后运行过hadoop，然后又想再格式化一次NameNode，那么需要先删除第一次运行Hadoop后产生的VERSION文件，否则会出错，详情见第四部分问题4。

cd
[root@hadoop ~]# hdfs namenode -format #中间没有报错并且最后显示如下信息表示格式化成功
...
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at hadoop/192.168.80.100
************************************************************/

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格式化完成后，系统会在dfs.data.dir目录下生成元数据信息。

name/current
data/current

bin/hdfs  namenode -format

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

sbin/hadoop-daemon.sh start   datanode
或者：
start-dfs.sh
start-yarn.sh

2）输入 start-all.sh 启动
start-all.sh
Starting namenodes on [hadoop]
上一次登录：四 4月 18 23:06:27 CST 2019从 192.168.80.1pts/1 上
Starting datanodes
上一次登录：四 4月 18 23:53:44 CST 2019pts/1 上
localhost: Warning: Permanently added 'localhost' (ECDSA) to the list of known hosts.
Starting secondary namenodes [hadoop]
上一次登录：四 4月 18 23:53:46 CST 2019pts/1 上
2019-04-18 23:54:08,969 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting resourcemanager
上一次登录：四 4月 18 23:54:03 CST 2019pts/1 上
Starting nodemanagers
上一次登录：四 4月 18 23:54:10 CST 2019pts/1 上

3）执行 jps 验证集群是否启动成功

 jps #显示以下几个进程说明启动成功
96662 Jps
95273 DataNode #可有可无
95465 SecondaryNameNode #重要
95144 NameNode #重要
95900 NodeManager #可有可无
95775 ResourceManager #非常重要

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4）登录HDFS管理界面（NameNode）：http://ip:50070

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5）登录MR管理界面： http://ip:8088

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使用：
上传文件到hdfs中：
hadoop  fs  -put  aa    hdfs://192.168.80.100:9000/
注：aa是要上传的文件名

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简写：
hadoop  fs -put  aa  /

从hdfs中下载文件：
hadoop  fs  -get hdfs://192.168.80.100:9000/aa

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在hdfs中创建目录：
hadoop  fs  -mkdir  hdfs://192.168.80.100:9000/word
也可以简写：
hadoop  fs  -mkdir  /word

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调用MapReduce程序：
hadoop  jar   hadoop-mapreduce-examples~   pi  5   5

注：
pi：主类，计算圆周率
5：参数，map的任务数量
5：每个map的取样数

hadoop  jar  hadoop-mapreduce-example~   word   /word/input   /word/output

hadoop  fs -ls  /word/output

hadoop fs  -cat   /word/output/part~

HDFS的实现思想：
1、hdfs是通过分布式集群来存储文件
2、文件存储到hdfs集群中去的时候是被切分成block的
3、文件的block存放在若干台datanode节点上
4、hdfs文件系统中的文件与真实的block之间有映射关系，由namenode管理
5、每一个block在集群中会存储多个副本，好处是可以提高数据的可靠性，还可以提高访问的吞吐量

我们可以看到不管是启动还是关闭hadoop集群，系统都会报如下错误：
 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

解决方式：先看看我们安装的hadoop是否是64位的
[root@hadoop hadoop]# file /usr/local/hadoop/lib/native/libhadoop.so.1.0.0  #出现以下信息表示我们的hadoop是64位的
/usr/local/hadoop/lib/native/libhadoop.so.1.0.0: ELF 64-bit LSB shared object, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=8d84d1f56b8c218d2a33512179fabffbf237816a, not stripped

永久解决方式：
vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties #在文件末尾添加如下一句，保存退出
log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=Error

配置说明

    JDK ：Hadoop和Spark 依赖的配置，官方建议JDK版本在1.7以上！！！
    Scala：Spark依赖的配置，建议版本不低于spark的版本。
    Hadoop: 是一个分布式系统基础架构。
    Spark: 分布式存储的大数据进行处理的工具。
    zookeeper:分布式应用程序协调服务，HBase集群需要。
    HBase: 一个结构化数据的分布式存储系统。
    Hive: 基于Hadoop的一个数据仓库工具，目前的默认元数据库是MySQL。

配置历史服务器
vi mapred-site.xml
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop:19888</value>
<property>

启动历史服务器：
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

查看历史服务器是否启动
jps

查看jobhistory：
192.168.80.100:19888

配置日志聚集
日志聚集：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上
好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试

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

步骤：

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

jps

vi yarn-site.xml

<!-- 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>

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

测试：
hadoop  jar   hadoop-mapreduce-examples~   pi  5   5

本文题目：hadoop单机及伪分布式
转载来于：https://www.cdcxhl.com/article6/jpjgig.html

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