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Hadoop概述

Hadoop 是数仓平台的核心组件。
在 Hadoop1.x 时代，Hadoop 中的 MapReduce 同时处理业务逻辑运算和资源调度，耦合性较大。在 Hadoop2.x 时代，增加了 Yarn。Yarn 只负责资源的调度，MapReduce 只负责运算。Hadoop3.x 在架构上没有变化。

HDFS架构概述

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。包含NameNode（NN）、DataNode（DN）和Secondary NameNode（2NN）。

• NameNode： 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：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：周期性的对NameNode元数据备份。

YARN架构概述

Yet Another Resource Negotiator（YARN）是资源管理协调调度工具，是Hadoop的资源管理器。

MapReduce 架构概述

MapReduce 是对数据进行计算的架构，分为 Map 和 Reduce2 个阶段。

• Map阶段并行处理输入数据
• Reduce阶段对 Map结果进行汇总

Hadoop job 执行逻辑

Hadoop 完全分布式运行模式（开发重点）

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

配置3台服务器免密与分发脚本

免密配置

1. 3台服务器上生成公钥和私钥，这里用 hadoop101 举例
   [logan@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ ssh-key-gen -t rsa
2. 将公钥拷贝到 3 台服务器上

[logan@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ ssh-copy-id hadoop101
[logan@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ ssh-copy-id hadoop102
[logan@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ ssh-copy-id hadoop103

3. 重复在 hadoop102 上生成公钥和私钥，并进行拷贝
4. 重复在 hadoop103 上生成公钥和私钥，并进行拷贝

编写集群分发脚本

1. 在 home 目录下创建bin 文件夹[logan@hadoop101 ~]$ mkdir bin
2. 在创建的 bin 目录下创建 xsync 脚本

[logan@hadoop101 ~]$ cd /home/logan/bin/
[logan@hadoop101 bin]$ vim xsync 

3.编写脚本内容如下

#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
thenecho Not Enough Arguement!exit;
fi#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop101 hadoop102 hadoop103
doecho ==================== $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 $host:$pdirelseecho $file does not exists!fidone
done

JDK准备

1. 卸载 3 台服务器上的 JDK

[logan@hadoop101 bin]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps[logan@hadoop102 bin]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps[logan@hadoop103 bin]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps

2. 使用 sftp 上传或者下载 jdk1.8
3. 解压jdk 文件

[logan@hadoop101 module]tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

4. 配置JDK 环境变量[logan@hadoop101 module]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh，增加以下内容

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

5. 刷新环境变量source /etc/profile
6. 检查Java 是否正常安装java -version
7. 分发 JDK xsync /opt/module/jdk1.8.0_212/
8. 更新 hadoop102 和 103 上的配置文件， 检查 Java 是否正常安装

[logan@hadoop102 module]$ source /etc/profile
[logan@hadoop103 module]$ source /etc/profile

Hadoop部署

1）集群部署规划
注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。
2）将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面
3）进入到Hadoop安装包路径下
[logan@hadoop101 ~]$ cd /opt/software/
4）解压安装文件到/opt/module下面
[logan@hadoop101 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
5）查看是否解压成功
ls /opt/module/hadoop-3.1.3
6）将Hadoop添加到环境变量

1. 获取Hadoop安装路径

[logan@hadoop101 hadoop-3.1.3]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3

2. 打开/etc/profile.d/my_env.sh文件

sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

3. 在profile文件末尾添加JDK路径：（shitf+g）

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

4. 保存后退出:wq
5. 分发环境变量文件sudo /home/atguigu/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
6. 各服务器上`source /etc/profile生效

Hadoop 核心配置

1）转到配置目录

[logan@hadoop101 hadoop]$ cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

2）配置core-site 文件vim core-site.xml

<?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://hadoop101:8020</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>logan</value></property>
</configuration>

3）HDFS 配置文件vim hdfs-site.yml

<?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>hadoop101:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web 端访问地址--><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hadoop103:9868</value></property>
<property><name>dfs.namenode.handler.count</name><value>10</value>
</property>
</configuration>

4）配置yarn-site 文件vim yarn-site.xml

<?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>hadoop102</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>

5）MapReduce配置文件 vim mapred-site.xml

<?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>
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value>
</property>
<property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value>
</property>
<property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3</value>
</property>
</configuration>

6）配置 workers vim workers

hadoop101
hadoop102
hadoop103

配置历史服务器

1. 配置vim mapred-site.xml，在文件中新增如下内容

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>hadoop101:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器 web 端地址 -->
<property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>hadoop101:19888</value>
</property>

配置日志聚集

注意：开启日志聚集功能，需要重启NodeManager、ResourceManager和 HistoryManager。

1. 配置yarn-site.xml

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://hadoop101:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为 7 天 -->
<property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
</property>
</configuration>

分发 Hadoop

[logan@hadoop101 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/

群起集群

1. 第一次启动集群，需要在hadoop101上格式化 NameNode（格式化之前需要停止所有 NameNode 和 DataNode进程，然后删除data 和 log 数据）hdfs namenode -format
2. 启动 HDFS start-dfs.sh
3. 启动 YARN start-yarn.sh
4. Web 端查看 HDFS 进行校验 http://hadoop101:9870
5. Web端查看SecondaryNameNode http://hadoop103:9868

Hadoop 集群启动脚本

1. vim 创建/home/logan/bin/hdp.sh脚本

#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
thenecho "No Args Input..."exit ;
fi
case $1 in
"start")echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"echo " --------------- 启动 yarn ---------------"ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"ssh hadoop101 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)echo "Input Args Error..."
;;
esac

2. 增加执行权限 chmod +x /home/logan/bin/hdp.sh