Hadoop学习指南:探索大数据时代的重要组成——Hadoop运行模式(上)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: Hadoop学习指南:探索大数据时代的重要组成——Hadoop运行模式(上)

前言

今天我们具体来介绍一下Hadoop的运行模式具体内容移步正文。

Hadoop运行模式

1)Hadoop 官方网站:http://hadoop.apache.org/

2)Hadoop 运行模式包括: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,只是用来演示一下官方案例。==生产环境不用。 ==

➢ 伪分布式模式:也是单机运行,但是具备Hadoop集群的所有功能,一台服务器模拟一个分布式的环境。==个别缺钱的公司用来测试,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。 ==

1 本地运行模式(官方WordCount)

1)创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput

2)在wcinput文件下创建一个word.txt文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput

3)编辑word.txt文件

[atguigu@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt

➢ 在文件中输入如下内容

hadoop yarn 
hadoop mapreduce 
atguigu 
atguigu 

➢ 保存退出::wq

4)回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3

5)执行程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar 
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples3.1.3.jar 
wordcount wcinput wcoutput 

6)查看结果

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000 
看到如下结果: 
atguigu 2 
hadoop  2 
mapreduce       1 
yarn    1 

2 完全分布式运行模式(开发重点)

分析:

1)准备3台客户机(关闭防火墙、静态IP、主机名称)

2)安装JDK

3)配置环境变量

4)安装Hadoop

5)配置环境变量

6)配置集群

7)单点启动

8)配置ssh

9)群起并测试集群

2.1 虚拟机准备

详细看这篇文章Hadoop学习指南:探索大数据时代的重要组成——运行环境搭建

2.2 编写集群分发脚本xsync

1)scp(secure copy)安全拷贝

(1)scp定义

scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。(from server1 to server2)

(2)基本语法

scp -r $pdir/ $fname $ user@$ host: $ pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

(3)案例实操

前提:在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 都已经创建好的/opt/module、

/opt/software 两个目录,并且已经把这两个目录修改为atguigu:atguigu

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo chown atguigu:atguigu -R 
/opt/module

(a)在 hadoop102 上,将 hadoop102 中/opt/module/jdk1.8.0_212 目录拷贝到

hadoop103 上。

[atguigu@hadoop102 ~]$ scp -r/opt/module/jdk1.8.0_212  
atguigu@hadoop103:/opt/module 

(b)在 hadoop103 上,将 hadoop102 中/opt/module/hadoop-3.1.3 目录拷贝到

hadoop103 上。

[atguigu@hadoop103 ~]$ scp 
atguigu@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/ -r 

(c)在 hadoop103 上操作,将 hadoop102 中/opt/module 目录下所有目录拷贝到

hadoop104 上。

[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r 
atguigu@hadoop102:/opt/module/* 
atguigu@hadoop104:/opt/module 
2)rsync 远程同步工具

rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。

rsync 和 scp 区别:用 rsync 做文件的复制要比scp的速度快,rsync只对差异文件做更

新。scp是把所有文件都复制过去。

(1)基本语法

rsync -av $ pdir/$fname $ user@$ host: $ pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

选项参数说明

选项 功能
-a 归档拷贝
-v 显示复制过程

(2)案例实操

显示复制过程

(a)删除hadoop103中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/

(b)同步hadoop102中的/opt/module/hadoop-3.1.3 到

hadoop103 
[atguigu@hadoop102 
module]$ 
rsync -av 
atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/ 
hadoop-3
3)xsync 集群分发脚本

(1)需求:循环复制文件到所有节点的相同目录下

(2)需求分析:

(a)rsync 命令原始拷贝:

rsync  -av     /opt/module

(b)期望脚本:

xsync 要同步的文件名称

atguigu@hadoop103:/opt/

(c)期望脚本在任何路径都能使用(脚本放在声明了全局环境变量的路径)

[atguigu@hadoop102 ~]$ echo $PATH 
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atgu
 igu/.local/bin:/home/atguigu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bi
 n 

(3)脚本实现

(a)在/home/atguigu/bin 目录下创建 xsync 文件

[atguigu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu 
[atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin 
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin 
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync 

(3)脚本实现

(a)在/home/atguigu/bin 目录下创建 xsync 文件

[atguigu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu 
[atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin 
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin 
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync 

在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash 
#1. 判断参数个数 
if [ $# -lt 1 ] 
then 
echo Not Enough Arguement! 
exit; 
fi 
#2. 遍历集群所有机器 
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 
do 
    echo ====================  $host  ==================== 
    #3. 遍历所有目录,挨个发送 
    for file in $@ 
    do 
        #4. 判断文件是否存在 
        if [ -e $file ] 
            then 
                #5. 获取父目录 
                pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd) 
                #6. 获取当前文件的名称 
                fname=$(basename $file) 
                ssh $host "mkdir -p $pdir" 
                rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir 
            else 
                echo $file does not exists! 
        fi 
    done 
done 

(b)修改脚本 xsync 具有执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync

(c)测试脚本

[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin

(d)将脚本复制到/bin中,以便全局调用

[atguigu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/

(e)同步环境变量配置(root所有者)

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync 
/etc/profile.d/my_env.sh

==注意:如果用了sudo,那么xsync一定要给它的路径补全。 ==

让环境变量生效

[atguigu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile 
[atguigu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile

2.3 SSH无密登录配置

1)配置ssh

(1)基本语法

ssh另一台电脑的IP地址

(2)ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法

[atguigu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103 

➢ 如果出现如下内容

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

➢ 输入yes,并回车

(3)退回到hadoop102

[atguigu@hadoop103 ~]$ exit
2)无密钥配置

(1)免密登录原理

(2)生成公钥和私钥

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ pwd 
/home/atguigu/.ssh 
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa 

然后敲(三个回车),就会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)

(3)将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102 
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103 
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104 

==注意:

还需要在hadoop103 上采用 atguigu 账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、

hadoop104 服务器上。

还需要在hadoop104 上采用 atguigu 账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、

hadoop104 服务器上。

还需要在hadoop102 上采用 root 账号,配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、

hadoop104; ==

3).ssh 文件夹下(~/.ssh)的文件功能解释
known_hosts 记录ssh访问过计算机的公钥(public key)
id_rsa 生成的私钥
id_rsa.pub 生成的公钥
authorized_keys 存放授权过的无密登录服务器公钥

2.4 集群配置

1)集群部署规划

注意:

➢ NameNode和SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器

➢ ResourceManager  也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在

同一台机器上。

NULL hadoop102 hadoop103 hadoop104
HDFS NameNode DataNode DataNode SecondaryNameNode DataNode
YARN NodeManager ResourceManager NodeManager NodeManager
2)配置文件说明

Hadoop 配置文件分两类:默认配置文件和自定义配置文件,只有用户想修改某一默认

配置值时,才需要修改自定义配置文件,更改相应属性值。

(1)默认配置文件:

(2)自定义配置文件:

core-site.xml、hdfs-sitte.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在

$HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个路径上,用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

3)配置集群

(1)核心配置文件

配置core-site.xml

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
<configuration> 
    <!-- 指定NameNode的地址 --> 
    <property> 
        <name>fs.defaultFS</name> 
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value> 
    </property> 
    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 --> 
    <property> 
        <name>hadoop.tmp.dir</name> 
        <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value> 
    </property> 
    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu --> 
    <property> 
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name> 
        <value>atguigu</value> 
    </property> 
</configuration> 

(2)HDFS配置文件

配置hdfs-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
<configuration> 
 <!-- nn web端访问地址--> 
 <property> 
        <name>dfs.namenode.http-address</name> 
        <value>hadoop102:9870</value> 
    </property> 
 <!-- 2nn web端访问地址--> 
    <property> 
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> 
        <value>hadoop104:9868</value> 
    </property> 
</configuration> 

(3)YARN配置文件

配置yarn-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
<configuration> 
    <!-- 指定MR走shuffle --> 
    <property> 
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
        <value>mapreduce_shuffle</value> 
    </property> 
    <!-- 指定ResourceManager的地址--> 
    <property> 
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> 
        <value>hadoop103</value> 
    </property> 
    <!-- 环境变量的继承 --> 
    <property> 
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name> 
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
 NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
 RED_HOME</value> 
    </property> 
</configuration>

(4)MapReduce配置文件

配置mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
<configuration> 
 <!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 --> 
    <property> 
        <name>mapreduce.framework.name</name> 
        <value>yarn</value> 
    </property> 
</configuration> 
4)在集群上分发配置好的Hadoop配置文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop
3.1.3/etc/hadoop/
5)去103和104上查看文件分发情况
[atguigu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop
3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml 
[atguigu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop
3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml 

2.5 群起集群

1)配置workers
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop
3.1.3/etc/hadoop/workers

在该文件中增加如下内容:

hadoop102

hadoop103

hadoop104

==注意:该文件中添加的内容结尾不允许有空格,文件中不允许有空行。 ==

同步所有节点配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
2)启动集群

(1)如果集群是第一次启动,需要在hadoop102 节点格式化NameNode(注意:格式
化NameNode,会产生新的集群id,导致NameNode和DataNode的集群id不一致,集群找
不到已往数据。如果集群
在运行过程中报错,需要重新格式化NameNode的话,一定要先停
止namenode 和 datanode 进程,并且要删除所有机器的data 和 logs 目录,然后再进行格式
化。

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

(2)启动HDFS

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

3)在配置了ResourceManager的节点(hadoop103)启动YARN

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

(4)Web端查看HDFS的NameNode

(a)浏览器中输入:http://hadoop102:9870

(b)查看HDFS上存储的数据信息

(5)Web端查看YARN的ResourceManager

(a)浏览器中输入:http://hadoop103:8088

(b)查看YARN上运行的Job信息


3)集群基本测试

(1)上传文件到集群

➢ 上传小文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input 
[atguigu@hadoop102 
~]$ 
hadoop 
$HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input 
fs -put 

➢ 上传大文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put  /opt/software/jdk-8u212
linux-x64.tar.gz  / 

(2)上传文件后查看文件存放在什么位置

➢ 查看HDFS文件存储路径

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd 
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598
192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0

➢ 查看HDFS在磁盘存储文件内容

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825 
hadoop yarn 
hadoop mapreduce  
atguigu 
atguigu 

(3)拼接

  • -rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 134217728 5 月 23 16:01 blk_1073741836
  • -rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu1048583 5 月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
  • -rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 63439959 5 月 23 16:01 blk_1073741837
  • -rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 495635 5 月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz 
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz 
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz 

(4)下载

[atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux
x64.tar.gz ./ 

(5)执行wordcount程序

[atguigu@hadoop102 
hadoop-3.1.3]$ 
hadoop 
jar 
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 
wordcount /input /output
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 大数据
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
大数据-110 Flink 安装部署 下载解压配置 Standalone模式启动 打包依赖(一)
65 0
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 大数据
大数据体系知识学习(三):数据清洗_箱线图的概念以及代码实现
这篇文章介绍了如何使用Python中的matplotlib和numpy库来创建箱线图,以检测和处理数据集中的异常值。
57 1
大数据体系知识学习(三):数据清洗_箱线图的概念以及代码实现
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
96 2
|
1月前
|
SQL 存储 算法
基于对象 - 事件模式的数据计算问题
基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。对象如用户、账号、商品等,通过唯一ID记录其相关事件,如操作日志、交易记录等。这种模式下的统计任务包括无序计算(如交易次数、通话时长)和有序计算(如漏斗分析、连续交易检测)。尽管SQL在处理无序计算时表现尚可,但在有序计算中却显得力不从心,主要原因是其对跨行记录运算的支持较弱,且大表JOIN和大结果集GROUP BY的性能较差。相比之下,SPL语言通过强化离散性和有序集合的支持,能够高效地处理这类计算任务,避免了大表JOIN和复杂的GROUP BY操作,从而显著提升了计算效率。
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
70 1
|
2月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(一)
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(一)
43 1
大数据-152 Apache Druid 集群模式 配置启动【下篇】 超详细!(一)
|
2月前
|
SQL 存储 算法
基于对象 - 事件模式的数据计算问题
基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。这种模式涉及对象(如用户、账户、商品等)及其相关的事件记录,通过这些事件数据可以进行各种统计分析,如漏斗分析、交易次数统计等。然而,SQL 在处理这类任务时表现不佳,特别是在有序计算方面。SPL 作为一种强化离散性和有序集合的语言,能够高效地处理这类计算,避免了大表 JOIN 和大结果集 GROUP BY 的性能瓶颈。通过按 ID 排序和分步计算,SPL 能够显著提高计算效率,并支持实时数据处理。
|
2月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据学习
【10月更文挑战第15天】
49 1
|
28天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
【赵渝强老师】部署Hadoop的本地模式
本文介绍了Hadoop的目录结构及本地模式部署方法,包括解压安装、设置环境变量、配置Hadoop参数等步骤,并通过一个简单的WordCount程序示例,演示了如何在本地模式下运行MapReduce任务。
|
2月前
|
分布式计算 大数据 分布式数据库
大数据-158 Apache Kylin 安装配置详解 集群模式启动(一)
大数据-158 Apache Kylin 安装配置详解 集群模式启动(一)
47 5