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2022-05-28
利用鲲鹏服务器快速搭建Hadoop全分布式集群
一、Hadoop常见的三种运行模式
1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode）
默认情况下Hadoop就是处于该模式，用于开发和调式。不对配置文件进行修改。使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。
Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。
用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。
2、伪分布式模式（Pseudo-Distrubuted Mode）
Hadoop的守护进程运行在本机机器，模拟一个小规模的集群，在一台主机模拟多主机。
Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker这些守护进程都在同一台机器上运行，是相互独立的Java进程。
在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务，来管理的独立进程。在单机模式之上增加了代码调试功能，允许检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。类似于完全分布式模式，因此，这种模式常用来开发测试Hadoop程序的执行是否正确。
3、全分布式集群模式（Full-Distributed Mode）
Hadoop的守护进程运行在一个集群上 Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上，是真正的生产环境。
下载并解压Hadoop、JDK安装包并配置好环境变量、节点域名解析、防火墙、端口等组成相互连通的网络。
进入Hadoop的解压目录,编辑hadoop-env.sh文件(注意不同版本后配置文件的位置有所变化)
编辑Hadoop中配置文件core-site.xml（Hadoop集群的特性，作用于全部进程及客户端）、hdfs-site.xml（配置HDFS集群的工作属性）、mapred-site.xml（配置MapReduce集群的属性）、yarn-site.xml四个核心配置文件
配置ssh,生成密钥,使到ssh可以免密码连接localhost，把各从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表。
格式化HDFS后 使用./start-all.sh启动Hadoop集群
二、Hadoop常见组件
Hadoop由HDFS、Yarn、Mapreduce三个核心模块组成，分别负责分布式存储、资源分配和管理、分布式计算。
1、Hadoop-HDFS模块
HDFS:是一种分布式存储系统，采用Master和Slave的主从结构，主要由NameNode和DataNode组成。HDFS会将文件按固定大小切成若干块，分布式存储在所有DataNode中，每个文件块可以有多个副本，默认副本数为3。
NameNode: Master节点，负责元数据的管理，处理客户端请求。
DataNode: Slave节点，负责数据的存储和读写操作。
2、Hadoop-Yarn模块
Yarn:是一种分布式资源调度框架，采用Master和Slave的主从结构，主要由ResourceManager . ApplicationMaster和NodeManager组成，负责整个集群的资源管理和调度。
ResourceManager:是一个全局的资源管理器，负责整个集群的资源管理和分配。
ApplicationMaster:当用户提交应用程序时启动，负责向ResourceManager申请资源和应用程序的管理。
NodeManager:运行在Slave节点，负责该节点的资源管理和使用。
Container: Yarn的资源抽象，是执行具体应用的基本单位，任何一个Job或应用程序必须运行在一个或多个Container中。
3、Hadoop-Mapreduce模块
Mapreduce:是一种分布式计算框架，主要由Map和Reduce两个阶段组成。支持将一个计算任务划分为多个子任务，分散到各集群节点并行计算。
Map阶段:将初始数据分成多份，由多个map任务并行处理。
Reduce阶段:收集多个Map任务的输出结果并进行合并，最终形成一个文件作为reduce阶段的结果。
全分布式集群模式（Full-Distributed Mode）搭建
【基本环境】
三台鲲鹏km1.2xlarge.8内存优化型 8vCPUs | 64GB CentOS 7.6 64bit with ARM CPU:Huawei Kunpeng 920 2.6GHz
其中jack20节点作为NameNode, Node1、 Node2作为DataNode,而Node1也作为辅助NameNode ( Secondary NameNode )。
【基本流程】
下载并解压Hadoop、JDK安装包并配置好环境变量、节点域名解析、防火墙、端口
进入Hadoop的解压目录,编辑hadoop-env.sh文件(注意不同版本后配置文件的位置有所变化)
编辑Hadoop中配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml四个核心配置文件
配置ssh,生成密钥,使到ssh可以免密码连接localhost
格式化HDFS后 使用./start-all.sh启动Hadoop集群
关闭防火墙和selinux
（1）各个节点都执行命令关闭防火墙：
systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld systemctl status firewalld
（2）关闭selinux
进入selinux的config文件，将selinux原来的强制模式（enforcing）修改为关闭模式（disabled）
setenforce 0getenforce sed -i 's#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g' /etc/sysconfig/selinux grep SELINUX=disabled /etc/sysconfig/selinux cat /etc/sysconfig/selinux
1.安装openJDK-1.8.0
1.1. 下载安装openJDK-1.8.0
下载openJDK-1.8.0并安装到指定目录（如“/home”）。
进入目录：
cd /home
下载openJDK-1.8.0并安装：
wget https://sandbox-experiment-resource-north-4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/hadoop-performance-tuning/OpenJDK8U-jdk_aarch64_linux_hotspot_8u252b09.tar.gz #解压 tar -zxf OpenJDK8U-jdk_aarch64_linux_hotspot_8u252b09.tar.gz
1.2. 配置环境变量
执行如下命令，打开/etc/profile文件：
vim /etc/profile
点击键盘"Shift+g"移动光标至文件末尾，单击键盘“i”键进入编辑模式，在代码末尾回车下一行，添加如下内容：
下一行，添加如下内容：
export JAVA_HOME=/home/jdk8u252-b09 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
添加完成，单击键盘ESC退出编辑，键入“:wq”回车保存并退出。
1.3. 环境变量生效
使环境变量生效：
source /etc/profile
验证openJDK-1.8.0安装是否成功：
java -version
1.4.配置域名解析
vim /etc/hosts
2.安装dstat资源监控工具
yum install dstat-0.7.2-12.el7 -y
验证dstat是否安装成功：
dstat -V
3. 部署hadoop-3.1.1
3. 1. 获取hadoop-3.1.1软件包
①下载hadoop-3.1.1安装包到/home目录下：
cd /home wget https://sandbox-experiment-resource-north-4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/hadoop-performance-tuning/hadoop-3.1.1.tar.gz #解压hadoop-3.1.1 tar -zxvf hadoop-3.1.1.tar.gz
②建立软链接
ln -s hadoop-3.1.1 hadoop
③配置hadoop环境变量，打开/etc/profile文件：
vim /etc/profile
点击键盘"Shift+g"移动光标至文件末尾，单击键盘“i”键进入编辑模式，在代码末尾回车下一行，添加如下内容：
export HADOOP_HOME=/home/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
添加完成，单击键盘ESC退出编辑，键入“:wq”回车保存并退出。
④使环境变量生效：
source /etc/profile
⑤验证hadoop安装是否成功：
hadoop version
执行结果如下图所示，表示安装成功：
3.2. 修改hadoop配置文件
hadoop所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下，修改以下配置文件前，需要切换到"$HADOOP_HOME/etc/hadoop"目录。
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop/
①修改hdfs-env.xml
打开hadoop-env.sh文件：
vim hadoop-env.sh
找到hadoop-env.sh的第54行中的java目录（在命令模式下输入“:set nu”，查看行数），输入java的安装目录（），然后删除行左端“#”取消注释，并保存退出
② 修改core-site.xml
打开core-site.xml文件
vim core-site.xml
在
③ 修改hdfs-site.xml，
打开hdfs-site.xml文件
vim hdfs-site.xml
在
④修改mapred-site.xml
打开mapred-site.xml文件：
vim mapred-site.xml
在
⑤修改yarn-site.xml
打开yarn-site.xml文件：
vim yarn-site.xml
在
⑥将各个节点加入到workers
echo jack20 > workers echo node1 > workers echo node2 > workers
⑦修改dfs和yarn的启动脚本，添加root用户权限
（1）打开start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件：
vim /home/hadoop/sbin/start-dfs.sh vim /home/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
单击键盘“i”键进入编辑模式，在两个配置文件的第一行添加并保存退出：
HDFS_DATANODE_USER=root HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs HDFS_NAMENODE_USER=root HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
（2）打开start-yarn.sh 和 stop-yarn.sh文件
vim /home/hadoop/sbin/start-yarn.sh vim /home/hadoop/sbin/stop-yarn.sh
单击键盘“i”键进入编辑模式，在两个配置文件的第一行添加并保存退出：
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn YARN_NODEMANAGER_USER=root
4.集群配置&节点间免密登录
（1）连通性测试
（2）从主节点同步各个节点域名解析文件
scp /etc/hosts node1:/etc/hosts scp /etc/hosts node2:/etc/hosts
（3） 配置各节点间SSH免密登录
分别在三台服务器中输入命令生成私钥和公钥（提示输入时按回车即可）：
ssh-keygen -t rsa
jack20：
node1：
node2：
然后分别在三台服务器上输入命令以复制公钥到服务器中：
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@jack20 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node1 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node2
①继续连接：输入“yes”回车；
②输入密码（输入密码时，命令行窗口不会显示密码，输完之后直接回车）
查看所有协商的秘钥
SSH免密登录测试：
Jack20->node1->node2->jack20->node2->node1->jack20
（4） 复制hadoop到各datanode并修改
把jack20的hadoop目录、jdk目录、/etc/hosts、/etc/profile复制到node1，node2节点
cd $HADOOP_HOME/.. #hadoop目录 scp -r hadoop node1:/home scp -r hadoop node2:/home #java目录 scp -r jdk8u252-b09 node1:/home scp -r jdk8u252-b09 node2:/home
登录修改各服务器java和haoop环境变量
vim /etc/profile
点击键盘"Shift+g"移动光标至文件末尾，单击键盘“i”键进入编辑模式，在代码末尾回车下一行，添加如下内容并保存退出：
export JAVA_HOME=/home/jdk8u252-b09 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export HADOOP_HOME=/home/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
使环境变量生效：
source /etc/profile
5.启动hadoop
注意：如果启动报错，请检查hadoop配置文件是否配置有误。
第一次启动前一定要格式化HDFS：
hdfs namenode -format
注意：提示信息的倒数第2行出现“>= 0”表示格式化成功，如图。在Linux中，0表示成功，1表示失败。因此，如果返回“1”，就应该好好分析前面的错误提示信息，一 般来说是前面配置文件和hosts文件的问题，修改后同步到其他节点上以保持相同环境，再接着执行格式化操作
执行脚本命令群起节点
cd /home/hadoop/sbin #群起节点 ./start-all.sh
启动HDFS后，可以发现jack20节点作为NameNode, Node1、 Node2作为DataNode,而Node1也作为辅助NameNode ( Secondary NameNode )。可以通过jps命令在各节点上验证HDFS是否启动。jps 也是Windows中的命令，表示开启的Java进程如果出现下图所示的结果，就表示验证成功。
客户端Web访问测试：
（1）RMwebUI界面http://IP:8088
（2）NameNode的webUI界面http://IP:50070
6.集群基准测试
（1）使用Hadoop自带的WordCount例子/share/Hadoop/mapredu icehadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar验证集群
#创建目录，目录/data/wordcount用来存储Hadoop自带的WordCount例子的数据文件，运行这个MapReduce任务的结果输出到目录中的/output/wordcount文件中 hdfs dfs -mkdir -p /data/wordcount hdfs dfs -mkdir -p /output/ #将本地文件上传到HDFS中(这里上传一个配置文件),执行如下命令 hdfs dfs -put /home/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /data/wordcount
可以查看，上传后的文件情况，执行如下命令
hdfs dfs -ls /data/wordcount
下面运行WordCount案例，执行如下命令
hadoop jar /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar wordcount /data/wordcount /output/wordcount
（2）DFSIO测试
使用hadoop的DFSIO写入50个文件，每个文件1000M
hadoop jar /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.1-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 50 -filesize 1000
可以在RMwebUI界面查看当前任务的基本情况，包括内存使用量，CPU使用量等
在NameNode的webUI界面查看刚刚DFSIO测试的各个节点HDFS占用情况
（3）计算圆周率的大小
hadoop jar /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.1-tests.jar pi 20 20
静静等待结果就可以~
Hadoop 分布式 鲲鹏
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