Hadoop 原理简介基本构建

Posted 2022-08-29 Hemi Fate

目录

一、Hadoop简介

1.1 什么是Hadoop

1.2 Hadoop 优势

1.3 Hadoop的主要模块

1.4 架构描述

        1.4.1 HDFS架构

        1.4.2 YARN架构

        1.4.3 MapReduce架构

        1.4.4  三者关系

 1.5 大数据的生态模型

二、Hadoop的安装和调试

2.1 安装

2.2 Hadoop的运行

2.2.1 本地模式（Standalone Operation）

2.2.2 伪分布式（Pseudo-Distributed Operation）

2.2.3 完全分布式（Fully-Distributed Operation）

2.2.4 节点扩容

---

一、Hadoop简介

1.1 什么是Hadoop

        Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群实现高速运算和存储。

        Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。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。

1.2 Hadoop 优势

        Hadoop主要是针对大数据所设计的分布式文件存储工具，所以它有一下特点：

        高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。

        高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。

        高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。

        高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

1.3 Hadoop的主要模块

        hadoop Common: 包括Hadoop常用的工具类，主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。

        Hadoop Distributed File System (HDFS): 分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量，高伸缩性，高容错性的访问。

        Hadoop YARN: 任务调度和集群资源管理。

        Hadoop MapReduce: 基于YARN的大型数据集并行处理系统。是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。

在大数据的计算中，迁移计算往往比迁移数据更有效。

1.4 架构描述

        1.4.1 HDFS架构

        该架构主要分为3个模块：NameNode、DataNode、Secondary NameNode

        NameNode（NN）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、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)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

        1.4.2 YARN架构

        该架构主要分为4个模块：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、Container；

        ResourceManager(RM)：整个集群资源（内存、CPU等）的管理者；

        NodeManager(NM)：单个节点服务器资源的管理者；

        ApplicationMaster(AM)：单个任务运行的管理者；

        Container：容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

图 1 YARN架构

        1.4.3 MapReduce架构

         该架构主要分为2个阶段：Map阶段、 Reduce 阶段

        Map 阶段：并行处理输入数据
        Reduce 阶段：对Map 结果进行汇总

图 2 MapReduce架构

        1.4.4  三者关系

图3 三者关系

 1.5 大数据的生态模型

图4 大数据资源模型

名词解释：

        Sqoop：Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive 与传统的数据库（mysql）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop 的HDFS 中，也可以将HDFS 的数据导进到关系型数据库中。

        Flume：Flume 是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。

        Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。

        Spark：Spark 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop 上存储的大数据进行计算。

        Flink：Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。

        Oozie：Oozie 是一个管理Hadoop 作业（job）的工作流程调度管理系统。

        Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

        Hive：Hive 是基于Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能，可以将SQL 语句转换为MapReduce 任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL 语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce 应用，十分适合数据仓库的统计分析。

        ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

二、Hadoop的安装和调试

        官网：https://hadoop.apache.org

        官方文档：https://hadoop.apache.org/docs

        下载连接：https://hadoop.apache.org/releases.html

本文实验所需要的安装包：

        jdk-18_linux-x64_bin.tar   hadoop-3.2.1.tar

常用端口说明：

2.1 安装

###在对应的网站下载相应的包

##创建指定的hadoop用户进行操作
useradd hadoop
echo hadoop | passwd --stdin hadoop
mv * /home/hadoop/
su - hadoop	

##对数据包进行解压
tar zxf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
tar zxf hadoop-3.2.1.tar.gz

##设置相应的软连接
ln -s jdk1.8.0_181/ java
ln -s hadoop-3.2.1/ hadoop

##修改环境变量，指定Java和Hadoop的路径
vim hadoop-env.sh
    -export JAVA_HOME= /home/hadoop/java
    -export JAVA_HOME= /home/hadoop/hadoop

 【注】创建软连接是为了更好的在版本升级时的切换。

 

2.2 Hadoop的运行

        Hadoop运行模式分为3种：本地模式 、伪分布式模式以及完全分布式模式

        本地模式：单机运行，演示官方案例，生产环境一般不使用；

        伪分布式模式：单机运行，具备 Hadoop集群的所有功能。一台服务器模拟一个分布式的环境 。可内部测试使用，生产环境不用。

        完全分布式模式： 多台服务器组成分布式环境。 生产环境使用。

2.2.1 本地模式（Standalone Operation）

        创建input目录，将默认配置文件目录中以xml文件为后缀的拷贝到input目录，使用jar命令过滤input目录文件中以dfs开头的内容,并且自动创建output目录

##在Hadoop目录下完成

##创建目录
mkdir input

##目录里输入内容
cp etc/hadoop/*.xml input

##进行目标查找
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

##查看结果
cat output/*

2.2.2 伪分布式（Pseudo-Distributed Operation）

        在单个节点上运行，其中每个Hadoop守护进程在单独的Java进程中运行

配置：

##查看本机的workers
cat etc/hadoop/workers

##修改配置文件，设置本机为master
vim etc/hadoop/core-site.xml
-----------------------------
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>
----------------------------

##设置副本数为1
vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
-----------------------------
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>
-----------------------------

##检查ssh的免密登录
ssh-keygen
ssh-copy-id localhost  #密码则为用户hadoop的密码
ssh localhost  		#如果不需要密码，则免密登陆成功
exit				#使用exit退出ssh，否则会叠加shell，引起错乱


##初始化化文件系统--初始化后的文件都在tmp中，可以进行查看
bin/hdfs namenode -format

##启动NameNode守护程序和DataNode守护程序
sbin/start-dfs.sh

##使用jps查看当前进程---->jps是jdk提供的一个查看当前java进程的小工具（在java/bin）
##我们可以直接写入环境变量中
vim ~/.bash_profile
-----------------------
PATH=$HOME/java/bin

##创建分布式用户目录/user/hadoop（该子目录的名字hadoop必须与操作用户hadoop一致）
bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop    ---->创建完成后即可查看

##使用浏览器打开节点--->图形界面查看信息
172.25.21.1:9870

##使用命令行查看信息
bin/hdfs dfsadmin -report

使用：

##在分布式文件系统中创建input目录，输入数据
bin/hdfs dfs -mkdir input
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input

##查看文件内容---web页面也可以查看
bin/hdfs dfs -ls
bin/hdfs dfs -ls input/

##测试--使用Hadoop自测的包，统计里面的数字并输出到相应的文件中
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount input output
bin/hdfs dfs -ls
bin/hdfs dfs -cat output/*   -----此时生成的ouput目录在分布式文件系统中，与本地的output无关

master的端口为：9000

datanode的端口为：9866

【注】在文件输出时，目标文件不能存在

输入文件在web界面查看：

2.2.3 完全分布式（Fully-Distributed Operation）

        将NN和DN分开

##停止之前的hdfs
--sbin/stop-dfs.sh

##workers文件中指定数据节点--这里要提前做好解析
server2
server3

##server1中修改etc/hadoop/core-site.xml 文件，由于是完全分布式，必须指定ip
----------------------
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://172.25.21.1:9000</value>
    </property>
</configuration>
----------------------

##修改hdfs etc/hadoop/hdfs-site.xml -----设置由两个数据节点
----------------------
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>
----------------------

##安装nfs，设置开机启动--->使配置文件共享
yum install nfs-utils -y
systemctl enable --now  nfs

##sever2\\3创建相应的hadoop用户，使ID保持一致
useradd hadoop
id hadoop

##server1配置网络共享/home/hadoop，让hadoop用户有权力可读可写，并重启nfs服务
vim/etc/exports
--------
/home/hadoop    *(rw,anonuid=1000,anongid=1000)
--------
systemctl restart  nfs
showmount -e        #查看文件挂载的目录

##server2 server3 分别挂载网络文件
mount 172.25.21.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/
su - hadoop
ls

##配置完成后进入server1 初始化配置
bin/hdfs namenode -format

##开启server1上的namenode

##开启后发现server2和server3上的datenode也被打开，使用jps查看进程
jps        #每个节点分别查看，可以看到相应的节点身份

##网页中也可以查看
172.25.21.1：9870（nn端）

2.2.4 节点扩容

##设置新加入节点的最基本信息
yum install  -y nfs-utils.x86_64    #安装nfs
useradd hadoop					    ##创建hadoop用户
id hadoop                           #确保uid和gid都是1000
mount 172.25.21.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/  ##挂载网络文件目录
df				##查看挂载

##配置server1中的worker文件，设置工作节点为3个

##在新加入的节点中，启动相应的数据节点
bin/hdfs --daemon start datanode
jps  ##查询java进程

##在网络端查看即可

参考文档：大数据技术之Hadoop（入门）概述、运行环境搭建、运行模式_@从一到无穷大的博客-CSDN博客