投稿
  1. 云图网首页
  2. 技术专区
  3. 大数据

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

• 大数据, 开源, 研发管理, 移动开发, 编程笔记 • 阅读 44

一、Hadoop 介绍

Hadoop的框架最核心的设计就是：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 部署之 Hadoop (三)

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

1、HDFS 介绍

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）来访问应用程序的数据，适合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，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

2、HDFS 组成

HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。NameNode作为主服务器，管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。

从内部来看，文件被分成若干个数据块，这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间，如打开、关闭、重命名文件或目录等，也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写，并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

3、MapReduce 介绍

Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。

MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。

4、MapReduce 架构

Hadoop MapReduce采用Master/Slave（M/S）架构，如下图所示，主要包括以下组件：Client、JobTracker、TaskTracker和Task。

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

JobTracker

  1. JobTracker叫作业跟踪器，运行到主节点（Namenode）上的一个很重要的进程，是MapReduce体系的调度器。用于处理作业（用户提交的代码）的后台程序，决定有哪些文件参与作业的处理，然后把作业切割成为一个个的小task，并把它们分配到所需要的数据所在的子节点。
  2. Hadoop的原则就是就近运行，数据和程序要在同一个物理节点里，数据在哪里，程序就跑去哪里运行。这个工作是JobTracker做的，监控task，还会重启失败的task（于不同的节点），每个集群只有唯一一个JobTracker，类似单点的NameNode，位于Master节点

TaskTracker

  1. TaskTracker叫任务跟踪器，MapReduce体系的最后一个后台进程，位于每个slave节点上，与datanode结合（代码与数据一起的原则），管理各自节点上的task（由jobtracker分配），
  2. 每个节点只有一个tasktracker，但一个tasktracker可以启动多个JVM，运行Map Task和Reduce Task；并与JobTracker交互，汇报任务状态，
  3. Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。
  4. Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。

二、Hadoop的安装

1、下载安装

# 下载安装包
wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz

# 解压安装包
tar xf hadoop-2.7.3.tar.gz && mv hadoop-2.7.3 /usr/local/hadoop

# 创建目录
mkdir -p /home/hadoop/{name,data,log,journal}

2、配置 Hadoop 环境变量

创建文件/etc/profile.d/hadoop.sh。

# HADOOP ENV
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

使 Hadoop 环境变量生效。

source /etc/profile.d/hadoop.sh

三、Hadoop 配置

1、配置 hadoop-env.sh

编辑文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh，修改下面字段。

export JAVA_HOME=/usr/java/default
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

2、配置 yarn-env.sh

编辑文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh，修改下面字段。

export JAVA_HOME=/usr/java/default

3、配置 DN 白名单 slaves

编辑文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves

datanode01
datanode02
datanode03

4、配置核心组件 core-site.xml

编辑文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml，修改为如下：

<configuration>       
        <!-- 指定hdfs的nameservice为cluster1 -->
        <property>
                <name>fs.default.name</name>
                <value>hdfs://cluster1:9000</value>
        </property>

        <!-- 指定hadoop临时目录 -->
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/home/hadoop/data</value>
        </property>

        <!-- 指定zookeeper地址 -->
        <property>
                <name>ha.zookeeper.quorum</name>
                <value>zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181</value>
        </property>

        <property>
                <name>dfs.permissions</name>
                <value>false</value>
        </property>

        <!--设置hadoop的缓冲区大小为128MB-->
        <property>
                <name>io.file.buffer.size</name>
                <value>131702</value>
        </property>
</configuration>

5、配置文件系统 hdfs-site.xml

编辑文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml，修改为如下：

<configuration>
        <!--NameNode存储元数据的目录 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>file:/home/hadoop/name</value>
        </property>

        <!--DataNode存储数据块的目录-->
        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>file:/home/hadoop/data</value>
        </property>

        <!--指定HDFS的副本数量-->
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>2</value>
        </property>

        <!--开启HDFS的WEB管理界面功能-->
        <property>
                <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
                <value>true</value>
        </property>

        <!--指定HDFS的nameservice为cluster1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
        <property>
                <name>dfs.nameservices</name>
                <value>cluster1</value>
        </property>
</configuration>

6、配置计算框架 mapred-site.xml

编辑文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml，修改为如下：

<configuration>
        <!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property>

        <!-- mapred做本地计算所使用的文件夹，可以配置多块硬盘，逗号分隔 -->
        <property>
                <name>mapred.local.dir</name>
                <value>/home/hadoop/data</value>
        </property>

        <!-- 使用管理员身份，指定作业map的堆大小-->
        <property>
                <name>mapreduce.admin.map.child.java.opts</name>
                <value>-Xmx256m</value>
        </property>

        <!-- 使用管理员身份，指定作业reduce的堆大小-->
        <property>
                <name>mapreduce.admin.reduce.child.java.opts</name>
                <value>-Xmx4096m</value>
        </property>

        <!-- 每个TT子进程所使用的虚拟机内存大小 -->
        <property>
                <name>mapred.child.java.opts</name>
                <value>-Xmx512m</value>
        </property>

        <!-- 设置参数防止超时，默认600000ms，即600s-->
        <property>
                <name>mapred.task.timeout</name>
                <value>1200000</value>
                <final>true</final>
        </property>

        <!-- 禁止访问NN的主机名称列表,指定要动态删除的节点-->
        <property>
                <name>dfs.hosts.exclude</name>
                <value>slaves.exclude</value>
        </property>

        <!-- 禁止连接JT的TT列表，节点摘除是很有作用 -->
        <property>
                <name>mapred.hosts.exclude</name>
                <value>slaves.exclude</value>
        </property>
</configuration>

7、配置计算框架 yarn-site.xml

编辑文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml，修改为如下：

<configuration>
        <!--RM的主机名 -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                <value>namenode01</value>
        </property>

        <!--RM对客户端暴露的地址,客户端通过该地址向RM提交应用程序、杀死应用程序等-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>
        </property>

        <!--RM对AM暴露的访问地址,AM通过该地址向RM申请资源、释放资源等-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>
        </property>

        <!--RM对外暴露的web http地址,用户可通过该地址在浏览器中查看集群信息-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>
        </property>

        <!--RM对NM暴露地址,NM通过该地址向RM汇报心跳、领取任务等-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>
        </property>

        <!--RM对管理员暴露的访问地址,管理员通过该地址向RM发送管理命令等-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>
        </property>

        <!--单个容器可申请的最小与最大内存，应用在运行申请内存时不能超过最大值，小于最小值则分配最小值-->
        <property>
                <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
                <value>983040</value>
        </property>

        <!--启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>
        </property>

        <!--RM对管理员暴露的访问地址,管理员通过该地址向RM发送管理命令等-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>
        </property>

        <!--单个容器可申请的最小与最大内存，应用在运行申请内存时不能超过最大值，小于最小值则分配最小值-->
        <property>
                <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
                <value>8182</value>
        </property>

        <!--启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler-->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
        </property>

        <!--启用日志聚集功能 -->
        <property>
                <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
                <value>true</value>
        </property>

                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
        </property>

        <!--单个容器可申请的最小/最大虚拟CPU个数。比如设置为1和4，则运行MapRedce作业时，每个Task最少可申请1个虚拟CPU，最多可申请4个虚拟CPU-->
        <property>
                <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
                <value>512</value>
        </property>

        <!--单个可申请的最小/最大内存资源量 -->
        <property>
                <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
                <value>2048</value>
        </property>

        <!--启用日志聚集功能 -->
        <property>
                <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
                <value>true</value>
        </property>

        <!-- 设置在HDFS上聚集的日志最多保存多长时间-->
        <property>
                <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
                <value>604800</value>
        </property>

        <!--NM运行的Container,总的可用虚拟CPU个数,默认值8-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
                <value>12</value>
        </property>

        <!--NM运行的Container,可以分配到的物理内存,一旦设置,运行过程中不可动态修改,默认8192MB-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
                <value>8192</value>
        </property>

        <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>

        <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>

        <!--每使用1MB物理内存，最多可用的虚拟内存数,默认值2.1-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
                <value>2.1</value>
        </property>

        <!--一块磁盘的最高使用率，当一块磁盘的使用率超过该值时，则认为该盘为坏盘，不再使用该盘，默认是100，表示100%-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.max-disk-utilization-per-disk-percentage</name>
                <value>98.0</value>
        </property>

        <!--NM运行的附属服务,需配置成mapreduce_shuffle,才可运行MapReduce程序-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                <value>mapreduce_shuffle</value>
         </property>

        <!--为了能够运行MapReduce程序，需要让各个NodeManager在启动时加载shuffle server-->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>
</configuration>

8、将配置文件复制到其他服务节点

cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop
scp * datanode01:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
scp * datanode02:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
scp * datanode03:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop
chmod 755 /usr/local/hadoop/etc/hadoop

四、Hadoop 启动

1、格式化 HDFS(在NameNode01执行)

hdfs namenode -format
hadoop-daemon.sh start namenode

2、重启 Hadoop(在NameNode01执行)

stop-all.sh
start-all.sh

五、检查 Hadoop

1、检查JPS进程

[root@namenode01 ~]# jps
17419 NameNode
17780 ResourceManager
18152 Jps

[root@datanode01 ~]# jps
2227 DataNode
1292 QuorumPeerMain
2509 Jps
2334 NodeManager

[root@datanode02 ~]# jps
13940 QuorumPeerMain
18980 DataNode
19093 NodeManager
19743 Jps

[root@datanode03 ~]# jps
19238 DataNode
19350 NodeManager
14215 QuorumPeerMain
20014 Jps

2、HDFS 的 WEB 界面

访问 http://192.168.1.200:50070/

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

3、YARN 的 WEB 界面

访问 http://192.168.1.200:8088/

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

Hadoop 部署之 Hadoop (三)

六、MapReduce的WordCount验证

1、上传需要处理的文件到 hdfs。

[root@namenode01 ~]# hadoop fs -put /root/anaconda-ks.cfg /anaconda-ks.cfg

2、进行 wordcount

[root@namenode01 ~]# cd /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/
[root@namenode01 mapreduce]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /anaconda-ks.cfg /test

18/11/17 00:04:45 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at namenode01/192.168.1.200:8032
18/11/17 00:04:45 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
18/11/17 00:04:45 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
18/11/17 00:04:45 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1541095016765_0004
18/11/17 00:04:46 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1541095016765_0004
18/11/17 00:04:46 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://namenode01:8088/proxy/application_1541095016765_0004/
18/11/17 00:04:46 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1541095016765_0004
18/11/17 00:04:51 INFO mapreduce.Job: Job job_1541095016765_0004 running in uber mode : false
18/11/17 00:04:51 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
18/11/17 00:04:55 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
18/11/17 00:04:59 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
18/11/17 00:04:59 INFO mapreduce.Job: Job job_1541095016765_0004 completed successfully
18/11/17 00:04:59 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
    File System Counters
        FILE: Number of bytes read=1222
        FILE: Number of bytes written=241621
        FILE: Number of read operations=0
        FILE: Number of large read operations=0
        FILE: Number of write operations=0
        HDFS: Number of bytes read=1023
        HDFS: Number of bytes written=941
        HDFS: Number of read operations=6
        HDFS: Number of large read operations=0
        HDFS: Number of write operations=2
    Job Counters 
        Launched map tasks=1
        Launched reduce tasks=1
        Data-local map tasks=1
        Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=1758
        Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=2125
        Total time spent by all map tasks (ms)=1758
        Total time spent by all reduce tasks (ms)=2125
        Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=1758
        Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=2125
        Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=1800192
        Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=2176000
    Map-Reduce Framework
        Map input records=38
        Map output records=90
        Map output bytes=1274
        Map output materialized bytes=1222
        Input split bytes=101
        Combine input records=90
        Combine output records=69
        Reduce input groups=69
        Reduce shuffle bytes=1222
        Reduce input records=69
        Reduce output records=69
        Spilled Records=138
        Shuffled Maps =1
        Failed Shuffles=0
        Merged Map outputs=1
        GC time elapsed (ms)=99
        CPU time spent (ms)=970
        Physical memory (bytes) snapshot=473649152
        Virtual memory (bytes) snapshot=4921606144
        Total committed heap usage (bytes)=441450496
    Shuffle Errors
        BAD_ID=0
        CONNECTION=0
        IO_ERROR=0
        WRONG_LENGTH=0
        WRONG_MAP=0
        WRONG_REDUCE=0
    File Input Format Counters 
        Bytes Read=922
    File Output Format Counters 
        Bytes Written=941

3、查看结果

[root@namenode01 mapreduce]# hadoop fs -cat /test/part-r-00000
#   11
#version=DEVEL  1
$6$kRQ2y1nt/B6c6ETs$ITy0O/E9P5p0ePWlHJ7fRTqVrqGEQf7ZGi5IX2pCA7l25IdEThUNjxelq6wcD9SlSa1cGcqlJy2jjiV9/lMjg/  1
%addon  1
%end    2
%packages   1
--all   1
--boot-drive=sda    1
--bootproto=dhcp    1
--device=enp1s0 1
--disable   1
--drives=sda    1
--enable    1
--enableshadow  1
--hostname=localhost.localdomain    1
--initlabel 1
--ipv6=auto 1
--isUtc 1
--iscrypted 1
--location=mbr  1
--onboot=off    1
--only-use=sda  1
--passalgo=sha512   1
--reserve-mb='auto' 1
--type=lvm  1
--vckeymap=cn   1
--xlayouts='cn' 1
@^minimal   1
@core   1
Agent   1
Asia/Shanghai   1
CDROM   1
Keyboard    1
Network 1
Partition   1
Root    1
Run 1
Setup   1
System  4
Use 2
auth    1
authorization   1
autopart    1
boot    1
bootloader  2
cdrom   1
clearing    1
clearpart   1
com_redhat_kdump    1
configuration   1
first   1
firstboot   1
graphical   2
ignoredisk  1
information 3
install 1
installation    1
keyboard    1
lang    1
language    1
layouts 1
media   1
network 2
on  1
password    1
rootpw  1
the 1
timezone    2
zh_CN.UTF-8 1

七、Hadoop 的使用

查看fs帮助命令： hadoop fs -help
查看HDFS磁盘空间： hadoop fs -df -h
创建目录： hadoop fs -mkdir
上传本地文件： hadoop fs -put
查看文件： hadoop fs -ls
查看文件内容： hadoop fs –cat
复制文件： hadoop fs -cp
下载HDFS文件到本地： hadoop fs -get
移动文件： hadoop fs -mv
删除文件： hadoop fs -rm -r -f
删除文件夹： hadoop fs -rm –r

原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/tech/opensource/193990.html

赞 (0)
0 0
上一篇 2021年11月15日 13:52
下一篇 2021年11月15日 13:52

相关推荐

发表回复

登录后才能评论