【大数据Hadoop实战篇】 2

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 【大数据Hadoop实战篇】

第3章 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。

3.1.0 本地运行模式(官方WordCount)(省略)

3.1.1 伪分布式运行模式(省略)

3.2 完全分布式运行模式(开发重点)

思路分析:

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

3.2.1 虚拟机准备

克隆出3台虚拟机

详见2.1、2.2两节。

3.2.2 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)实操

前提:在hadoop102、hadoop103、hadoop104都已经创建好的/opt/module、 /opt/software两个目录

(a)在hadoop102上,将hadoop102中/opt/module/jdk1.8.0_333目录拷贝到hadoop103上。

scp -r /opt/module/jdk1.8.0_333  root@hadoop103:/opt/module

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

scp -r root@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/

(c)在hadoop103上操作,将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。

scp -r root@hadoop102:/opt/module/* root@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

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       root@hadoop103:/opt/

(b)期望脚本:

xsync要同步的文件名称

(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)

echo $PATH

424217e2f6584bc79c1a3f533c7ef3d4.png

(3)脚本实现

(a)在/root/bin目录下创建xsync文件

cd /root
mkdir bin
cd bin
vim xsync

b2b7cd3ac1b4421a895f73c52a77b2a1.png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

626abca2a03f44b2b3bf781d36a4ca4c.png

(b)修改脚本 xsync 具有执行权限

chmod 777 xsync

(c)测试脚本

xsync /root/bin

(d)将脚本复制到/bin中,以便全局调用

cp xsync /bin/

分别在Hadoop102、103、104/bin目录和/root/bin目录下source下

让环境变量生效

source /etc/profile

3.2.3 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

ssh hadoop103

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

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

exit

(1)免密登录原理


e3b5ff9eb18648c8829c981935ad45f0.png

(2)生成公钥和私钥

cd /root
ls -al
cd .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)

66cfddd8a02a44c6994594d8d17cdf45.png

(3)将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

ssh-copy-id hadoop102
ssh-copy-id hadoop103
ssh-copy-id hadoop104

注意:

还需要在hadoop103上采用root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root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

3.2.4 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。


9209cc1eb2044b269acebff6a9a739ae.png

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。

自定义配置文件:

core-site.xmlhdfs-site.xmlyarn-site.xmlmapred-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。


bb7e6c3f286c46f8ab6b129e805f40f9.png

3)配置集群

(1)核心配置文件

配置core-site.xml

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
vim core-site.xml

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

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

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_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

(4)MapReduce配置文件

配置mapred-site.xml

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

xsync /opt/module/hadoop-3.3.3/etc/hadoop/

5)去hadoop103和hadoop104上查看文件分发情况

cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

3.2.5 群起集群

1)配置workers

vim /opt/module/hadoop-3.3.3/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

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。

hdfs namenode -format
(2)启动HDFS
sbin/start-dfs.sh

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

sbin/start-yarn.sh

(4)Web端查看HDFS的NameNode

(a)浏览器中输入:http://hadoop102:9870


249081c5daf843c4bdbd7f8aa8405683.png

(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


3541ba274cb846318938fdd2b88f90fe.png

(b)查看YARN上运行的Job信息


a560e2015b0b47bd8b2d73f6fbcbaecc.png

3)集群基本测试

(1)上传文件到集群

上传小文件

hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/world.txt /input

上传大文件

hadoop fs -put  /opt/software/jdk-8u333-linux-x64.tar.gz  /

(2)上传文件后查看文件存放在什么位置

本地查看HDFS文件存储路径

b898d7cd69c84e2b969991c2e6084375.png

网页查看HDFS文件存储路径

c6b8760ff83c49529ae8b8409a8c2633.png

本地查看HDFS在磁盘存储文件内容


f16dc3dad46a48088fd0dacabe39d69e.png

(4)下载

hadoop fs -get /jdk-8u333-linux-x64.tar.gz ./

(5)执行wordcount程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

3.2.6 配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况,需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下:

1)配置mapred-site.xml

和前面配置自定义配置文件类似

vim mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
</property>

2)分发配置

xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

3)在hadoop102启动历史服务器

mapred --daemon start historyserver

4)查看历史服务器是否启动

jps

5)查看JobHistory

http://hadoop102:19888/jobhistory

3.2.7 配置日志的聚集

日志聚集概念:应用运行完成以后,将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

3c78b7739fa841f2b064fed10259a4fc.png

日志聚集功能好处:可以方便的查看到程序运行详情,方便开发调试。

注意:开启日志聚集功能,需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer。

开启日志聚集功能具体步骤如下:

1)配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<!-- 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://hadoop102:19888/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>

2)分发配置

xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

3)关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

sbin/stop-yarn.sh
mapred --daemon stop historyserver

4)启动NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer

start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver

5)删除HDFS上已经存在的输出文件

hadoop fs -rm -r /output

6)执行WordCount程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

7)查看日志

(1)历史服务器地址

http://hadoop102:19888/jobhistory

(2)历史任务列表

(3)查看任务运行日志

044d5208f7294b7da28ae86f914852f4.png

(4)运行日志详情

a33b07f451d14ab29f08191f5be03687.png

3.2.8 集群启动/停止方式总结

1)各个模块分开启动/停止(配置ssh是前提)常用

(1)整体启动/停止HDFS

start-dfs.sh/stop-dfs.sh
(2)整体启动/停止YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh

2)各个服务组件逐一启动/停止

(1)分别启动/停止HDFS组件

hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
(2)启动/停止YARN
yarn --daemon start/stop  resourcemanager/nodemanager

3.2.9 编写Hadoop集群常用脚本

1)Hadoop集群启停脚本(包含HDFS,Yarn,Historyserver):myhadoop.sh

cd /root/bin
vim myhadoop.sh

输入如下内容

#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi
case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="
        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="
        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

保存后退出,然后赋予脚本执行权限

chmod 777 myhadoop.sh

2)查看三台服务器Java进程脚本:jpsall

cd /root/bin
vim jpsall

输入如下内容

#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
        echo =============== $host ===============
        ssh $host jps 
done

保存后退出,然后赋予脚本执行权限

chmod 777 jpsall

3)分发/home/atguigu/bin目录,保证自定义脚本在三台机器上都可以使用

xsync /root/bin/

3.2.10 常用端口号说明


48a6e5788c97408a8145d8f0821bf172.png

第4章 常见错误及解决方案

1)防火墙没关闭、或者没有启动YARN

INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032

2)主机名称配置错误

3)IP地址配置错误

4)ssh没有配置好

5)root用户和atguigu两个用户启动集群不统一

6)配置文件修改不细心

7)不识别主机名称

解决办法:

(1)在/etc/hosts文件中添加192.168.10.102 hadoop102

(2)主机名称不要起hadoop hadoop000等特殊名称

8)DataNode和NameNode进程同时只能工作一个。


d95121d479d049cabe2f1defb357f269.png

9)执行命令不生效,粘贴Word中命令时,遇到-和长–没区分开。导致命令失效

解决办法:尽量不要粘贴Word中代码。

10)jps发现进程已经没有,但是重新启动集群,提示进程已经开启。

原因是在Linux的根目录下/tmp目录中存在启动的进程临时文件,将集群相关进程删除掉,再重新启动集群。

11)jps不生效

原因:全局变量hadoop java没有生效。解决办法:需要source /etc/profile文件。

12)8088端口连接不上

[atguigu@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts

注释掉如下代码

#127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1         hadoop102
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