HadoopHBaseSpark单机安装

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了HadoopHBaseSpark单机安装相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

水平有限,本文仅以流水账的方式 介绍自己 安装 三款软件 的过程。

 

环境Ubuntu on 虚拟机:

$ cat /proc/version
Linux version 4.15.0-54-generic (buildd@lgw01-amd64-014) (gcc version 7.4.0 \\
(Ubuntu 7.4.0-1ubuntu1~18.04.1)) #58-Ubuntu SMP Mon Jun 24 10:55:24 UTC 2019

 

背景

 

Hadoop 包含 HDFS、MapReduce(两大核心),基于 Hadoop core 实现,对了Hadoop中还有一款 资源管理器YARN。

HBase 一个分布式数据库,列存储模式,HBase将数据存储在HDFS(基于),分布式NoSQL数据库,类似MongoDB、Cassandra,不过,可以处理的数据量级大于MongoDB。

Spark 是一个计算框架,为了解决Hadoop的计算效率低下等问题而生,它基于内存做计算,可以基于Hadoop,也可以不和Hadoop一起使用。

 

三款软件都属于 Apache基金会,从下面的链接中可以找到 各个软件(Download & Documentation):

https://www.apache.org/index.html#projects-list

安装选择的版本:

Hadoop:hadoop-3.1.3.tar.gz 2019 Oct 21

HBase:hbase-2.2.5-bin.tar.gz 2020/05/21

Spark:spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz Jun 18, 2020

注意,

HBase 1.*、2.* 的区别是什么?其 1.6.0 发布于 2020/03/06,看来两个版本都是处于 很好的维护阶段。

spark with hadoop、without hadoop的区别是什么?

作者还没弄明白。

 

正文

 

0、准备工作

创建 hadoop用户(不一定是 hadoop),并添加 管理员权限

 

JDK 8+(Linux上有 OpenJDK 的)

ssh、sshd、pdsh

 

修改 /etc/profile:添加 export PDSH_RCMD_TYPE=ssh

 

1、Hadoop

 

三种安装模式中的 Pseudo-Distributed Mode(伪分布式) 模式 + YARN资源调度器。

 

解压hadoop-3.1.3.tar.gz;

修改 etc/hadoop/hadoop-env.sh:

添加export JAVA_HOME=jdk安装目录;

执行 bin/hadoop 可以看到 这个命令的用户;

bin目录 下是 一些 原始命令,sbin目录 下 是 一些服务命令——启动、停止等。

此时,hadoop命令就可以使用了,如官网所说,可以执行一些任务了。

 

etc下文件:

$ ll etc/hadoop/
total 184
drwxr-xr-x 3 hadoop hadoop  4096 7月   9 08:46 ./
drwxr-xr-x 3 hadoop hadoop  4096 9月  12  2019 ../
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  8260 9月  12  2019 capacity-scheduler.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1335 9月  12  2019 configuration.xsl
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1940 9月  12  2019 container-executor.cfg
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop   866 6月  29 15:50 core-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  3999 9月  12  2019 hadoop-env.cmd
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 15934 6月  29 14:48 hadoop-env.sh
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  3323 9月  12  2019 hadoop-metrics2.properties
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 11392 9月  12  2019 hadoop-policy.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  3414 9月  12  2019 hadoop-user-functions.sh.example
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1072 6月  30 15:03 hdfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1484 9月  12  2019 httpfs-env.sh
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1657 9月  12  2019 httpfs-log4j.properties
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop    21 9月  12  2019 httpfs-signature.secret
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop   620 9月  12  2019 httpfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  3518 9月  12  2019 kms-acls.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1351 9月  12  2019 kms-env.sh
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1747 9月  12  2019 kms-log4j.properties
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop   682 9月  12  2019 kms-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 13326 9月  12  2019 log4j.properties
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop   951 9月  12  2019 mapred-env.cmd
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1764 9月  12  2019 mapred-env.sh
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  4113 9月  12  2019 mapred-queues.xml.template
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1027 6月  29 16:49 mapred-site.xml
drwxr-xr-x 2 hadoop hadoop  4096 9月  12  2019 shellprofile.d/
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  2316 9月  12  2019 ssl-client.xml.example
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  2697 9月  12  2019 ssl-server.xml.example
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  2642 9月  12  2019 user_ec_policies.xml.template
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop    10 9月  12  2019 workers
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  2250 9月  12  2019 yarn-env.cmd
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  6056 9月  12  2019 yarn-env.sh
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  2591 9月  12  2019 yarnservice-log4j.properties
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1159 6月  29 17:41 yarn-site.xml
hadoop@ben-VirtualBox:~/ws/hadoop-3.1.3$
etc/hadoop目录

 

参考官网,进一步安装 Pseudo-Distributed Mode 的 hadoop。

修改 etc/hadoop/core-site.xml

修改 etc/hadoop/hdfs-site.xml:比官网多了 namenode、datanode 的配置,,默认是在 /tmp目录下,重启后 数据丢失,下次由需要重新 格式化,,整个HDFS中,只会有一个 namenode,但是,<value>属性 可以配置 多个值(看到过一篇博文,首个目录后的为 备用)。

 

配置无密码登录(ssh localhost):在用户的 HOME目录 下执行,执行后会有 .ssh文件夹

ssh-keygen

 

上面的配置后,HDFS可用了,也可以执行 hadoop任务(描述准确吗?)。

使用前,需要执行HDFS格式化:

$ bin/hdfs namenode -format

启动HDFS:

$ sbin/start-dfs.sh

此时,使用 jps命令 可以看到 namenode、datanode、SecondaryNameNode等Java进程:

使用 http://localhost:9870/ 可以看到 一些hadoop的信息。

 

 

如 官网所讲,此时,可以使用 bin/hdfs 命令 操作HDFS了,建立文件夹、操作文件等。

HDFS 就是一个 以 根目录(/)  为节点的 分布式文件系统,目录结构类似 Linux系统,但是,默认的 根目录下 没有内容。

 

接下来,配置YARN资源调度器。

 

修改etc/hadoop/mapred-site.xml:

<configuration>
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.application.classpath</name>
                <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
        </property>
</configuration>

修改etc/hadoop/yarn-site.xml:

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

    <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <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>
    <property>
            <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
    </property>
</configuration>

注意,

配置 yarn.nodemanager.vmem-check-enabled 是为了 避免 任务需要的内存超过虚拟内存大小 时,任务自动失败 的问题。

 

使用下面的命令 即可 启动yarn资源调度器:

$ sbin/start-yarn.sh

启动成功,使用 jps命令 可以看到其进程:NodeManager、ResourceManager:

~/ws/hadoop-3.1.3$ sbin/start-yarn.sh
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
hadoop@ben-VirtualBox:~/ws/hadoop-3.1.3$ jps
4193 SecondaryNameNode
3942 DataNode
5320 NodeManager
5130 ResourceManager
3772 NameNode
5647 Jps
~/ws/hadoop-3.1.3$

访问下面的链接 可以看到 资源管理器:

 

和前一步 没有启动yarn一样 执行hadoop任务,可以在这个页面 看到 任务执行详情。

 

2、HBase

参考链接:

http://hbase.apache.org/book.html#quickstart

https://foochane.cn/article/2019062801.html

 

下载2.2.5:hbase-2.2.5-bin.tar.gz;

解压:tar xzvf hbase-2.2.5-bin.tar.gz;

修改 hbase-env.sh:export JAVA_HOME、export HBASE_MANAGES_ZK=false;

修改 hbase-site.xml :hbase.rootdir、hbase.zookeeper.quorum——端口为2182;

单机 伪分布式部署,故,无需更改 regionservers 文件:默认为 localhost;

配置修改环境。

 

确保 hdfs、ZooKeeper 已启动,然后,启动 hbase:bin/start-hbase.sh

HMaster启动了,成功!

此时,可以访问 localhost:16010 (旧版本的端口 不是 16010)

 

bin目录下文件:

 

重点:

hbase启动后,可以通过 HBase shell 操作它。

list、help……需要摸索,和操作一般数据库差不多。

 

HBase 启动后,在 HDFS 下会建立一个 /hbase目录:

 

至此,HBase 单机伪分布式 安装完毕。

 

3、Spark

 

提前安装Scala:

下载scala-2.13.3.tgz,解压,修改 ~/.bashrc文件(修改后执行 source);

命令行输入 scala,进入交互式命令行:

 

开始Spark安装:

 下载 spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz , 解压;

 

修改spark-env.sh;

单机,无需更改 slaves;

修改 ~/.bashrc文件:

 

启动Hadoop后,启动Spark:

$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh

注意,

start-all.sh 中会启动 start-master.sh ,其中会配置 Master的 端口为 8080,会存在 冲突,修改后才可以启动成功。

访问 localhost:8081 可得:

 

说明,start-history-server.sh 的作用 未测试,不启动也是可以的。

 

bin目录 下的文件列表:

 

执行 spark-shell 启动 交互式接口;

 

启动成功,则可以使用 4040端口访问:

 

Spark启动了,接下来,怎么使用Spark呢?

 统计HDFS中一个文件的行数:

 4040端口 所在的页面 可以看到 任务 更详细的信息:

 

就这样,

安装好了,接下来 可以 一边学习 一边实践了(Learning by Doing) ......

 

参考资料:

1、Hadoop: Setting up a Single Node Cluster.

https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

2、网友 foochane 的 大数据 分类

https://foochane.cn/categories/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/page/2/

hadoop https://foochane.cn/article/2019051901.html

hbase https://foochane.cn/article/2019062801.html

spark https://foochane.cn/article/2019051904.html

网友 foochane 的 简书 (备用地址):

https://www.jianshu.com/u/f38fdcc058f9

 

后记

作者尽量保证文章的准确性,如有谬误,还请指正(不强求)。

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

 

以上是关于HadoopHBaseSpark单机安装的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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