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hadoop~大数据

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    hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop带有用Java语言编写的框架。

   Hadoop的master节点包括名称节点、从属名称节点和 jobtracker 守护进程以及管理集群所用的实用程序和浏览器。slave节点包括 tasktracker 和数据节点.主节点包括提供 Hadoop 集群管理和协调的守护进程，而从节点包括实现Hadoop 文件系统（HDFS）存储功能和 MapReduce 功能（数据处理功能）的守护进程。

   Namenode 是 Hadoop 中的主服务器，通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件，它管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。每个 Hadoop 集群中可以找到一个 namenode和一个secondary namenode。。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。

         Datanode,hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交 换机将所有系统连接起来。DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。

  JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。

  TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上.

  NameNode、Secondary ,NameNode、JobTracker运行在Master节点上，而在每个Slave节点上，部署一个DataNode和TaskTracker，以便 这个Slave服务器运行的数据处理程序能尽可能直接处理本机的数据。


  

server2.example.com 172.25.45.2   (master)

server3.example.com 172.25.45.3   (slave)

server4.example.com 172.25.45.4   (slave)

server5.example.com 172.25.45.5   (slave)


  1. hadoop传统版的配置：

    server2,server3，server4和server5添加hadoop用户：

   useradd -u 900 hadoop

   echo westos | passwd –stdin hadoop

  server2:

  

  sh jdk-6u32-linux-x64.bin         ##安装JDK

  mv jdk1.6.0_32/  /home/hadoop/java

  mv hadoop-1.2.1.tar.gz /home/hadoop/

  

  su – hadoop

  vim .bash_profile 

export JAVA_HOME=/home/hadoop/java
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin

  source .bash_profile

  

  tar zxf hadoop-1.1.2.tar.gz        ##配置hadoop单节点

  ln -s hadoop-1.1.2 hadoop

  cd /home/hadoop/hadoop/conf           

  vim hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/java

  cd ..

  mkdir input

  cp conf/*.xml  input/

  bin/hadoop jar hadoop-examples-1.1.2.jar

  bin/hadoop jar hadoop-examples-1.1.2.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’               

  cd output/

  cat *

1   dfsadmin

     

  设置master到slave端无密码登陆：

  

   server2:

  su – hadoop

  ssh-keygen

  ssh-copy-id localhost

  ssh-copy-id  172.25.45.3

  ssh-copy-id  172.25.45.4

  cd /home/hadoop/hadoop/conf

  vim core-site.xml        ##指定 namenode

<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://172.25.45.2:9000</value>
</property>

    vim mapred-site.xml     ##指定 jobtracker

<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>172.25.45.2:9001</value>
</property>
<configuration>

    vim hdfs-site.xml        ##指定文件保存的副本数

 

<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<configuration>

   cd ..

   bin/hadoop namenode -format         ##格式化成一个新的文件系统

   ls /tmp                      

hadoop-hadoop  hsperfdata_hadoop  hsperfdata_root  yum.log

   

   bin/start-dfs.sh              ##启动hadoop进程

  jps

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   bin/start-mapred.sh

   jps

hadoop~大数据

    

    在浏览器中打开：172.25.45.2：50030

hadoop~大数据

    打开172.25.45.2：50070

hadoop~大数据

    bin/hadoop fs -put input test     ##给分布式文件系统考入新建的文件

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   bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount output

    同时在网页中

hadoop~大数据

   查看网页中上传的文件：

   bin/hadoop fs -get output test

   cat test/*

   rm -fr test/          ##删除下载的文件

2. server2:  

   共享文件系统： 

    su – root

    yum install nfs-utils -y

    /etc/init.d/rpcbind start 

    /etc/init.d/nfs start

    

    vim /etc/exports

/home/hadoop   *(rw,anonuid=900,anongid=900)

    

     exportfs -rv

     exportfs -v  

     

    server3和server4:

    yum install nfs-utils -y

    /etc/init.d/rpcbind start

    showmount -e 172.25.45.2    ##

Export list for 172.25.45.2:

/home/hadoop *

    mount 172.25.45.2:/home/hadoop /home/hadoop/

    df

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 hadoop~大数据    

    server2:

    su – hadoop

    cd hadoop/conf

    vim hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>

   vim slaves       ##slave端的ip

172.25.45.3
172.25.45.4

   vim masters       ##master端的ip

172.25.45.2

    提示：##如果还有之前的进程开着，必须先关闭，才能再进行格式化，保证jps没有什么进程运行

    关闭进程的步骤

   bin/stop-all.sh   ##执行完之后，有时tasktracker，datanode会开着，所以要关闭它们

   bin/hadoop-daemon.sh stop tasktracker

   bin/hadoop-daemon.sh stop datanode

   以hadoop用户的身份删除/tmp里的文件，没有权限的文件就留着

  

  su – hadoop

  bin/hadoop namenode -format

  bin/start-dfs.sh

  bin/start-mapred.s

  bin/hadoop fs -put input test              ##

  bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar grep test output ‘dfs[a-z.]+’          ##

  一边上传一边在浏览器中打开172.25.45.2：50030中观察会发现有正在上传的文件

 

  su – hadoop

  bin/hadoop dfsadmin -report 

 dd if=/dev/zero of=bigfile bs=1M count=200

 bin/hadoop fs -put bigfile test

 在浏览器中打开172.25.45.2:50070

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3.新加server5.example.com 172.25.45.5 作为新的slave端：

 

    su – hadoop

   yum install nfs-utils -y

   /etc/init.d/rpcbind start

   useradd -u 900 hadoop

   echo westos | passwd –stdin hadoop

   mount 172.25.45.2:/home/hadoop/ /home/hadoop/

   su – hadoop

   vim  hadoop/conf/slaves

172.25.45.3
172.25.45.4
172.25.45.5

   cd /home/hadoop/hadoop

   bin/hadoop-daemon.sh start datanode

   bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker

   jps

 

 删除一个slave端：

   server2:

   

   su – hadoop

   cd  /home/hadoop/hadoop/conf

   vim mapred-site.xml 

<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/home/hadoop/hadoop/conf/datanode-excludes</value>
</property>

  

    vim /home/hadoop/hadoop/conf/datanode-excludes

172.25.45.3               ##删除172.25.45.3不作为slave端

                                                                  

    cd /home/hadoop/hadoop

    bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes   ##刷新节点    

    bin/hadoop dfsadmin -report    ##查看节点状态，会发现server3上的数据转移到serve5上

   在server3上：   

   su – hadoop

   bin/stop-all.sh

   cd  /home/hadoop/hadoop

   bin/hadoop-daemon.sh stop tasktracker

   bin/hadoop-daemon.sh stop datanode

  

   server2:

   vim  /home/hadoop/hadoop/conf/slaves

172.25.45.4

172.25.45.5 

4. 配置新版的hadoop:

   server2:

   su – hadoop

   cd /home/hadoop

   tar zxf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz

   ln -s jdk1.7.0_79/   java

   tar zxf hadoop-2.6.4.tar.gz

   ln -s hadoop-2.6.4   hadoop

   cd /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop

   vim hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/java
export HADOOP PREFIX=/home/hadoop/hadoop

  

   cd /home/hadoop/hadoop

   mkdir inp

   cp etc/hadoop/*.xml input

   tar -tf hadoop-native-64-2.6.0.tar

   tar -xf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C  hadoop/lib/native/

   cd /home/hadoop/hadoop

   rm -fr output/

   bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’

  cd /hone/hadoop/hadoop/etc/hadoop/

  vim slaves

172.25.45.3
172.25.45.4

   vim core-site.xm

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://172.25.45.2:9000</value>
</property>
</configuration>

  

  vim mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>172.25.45.2:9001</value>
</property>
<configuration>

   vim hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>

     cd /home/hadoop/hadoop

     bin/hdfs  namenode -format

     sbin/start-dfs.sh  

     jps

     

     bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop  ##要上传的文件，必须在上传之前新建出其目录

     bin/hdfs  dfs -put input/ test

     rm -fr input/

     bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep test output ‘dfs[a-z.]+’

     bin/hdfs dfs -cat output/*

1dfsadmin

   在浏览器中打开172.25.45.2：50070

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原创文章，作者：carmelaweatherly，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/187050.html

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