[大数据]初识Hadoop的三种安装模式

初识Hadoop的三种安装模式

• ps:使用Hadoop版本：

接下来所用到的Hadoop2.8.5，虽然目前Hadoop已经更新到3.x了；但是我们始终秉持一个观点“用旧不用新”，因为毕竟旧版本较为稳定(目前虽然jdk出到版本为16了，但是我们还是会使用jdk8和jdk11)，包括后期使用的各项Hive、Hbase等都需要与hadoop版本相对应，很难去找此类资源；当然如果到公司以后，公司也会给你提供好相应版本的，直接用就可以。

Hadoop

HDFS：分布式文件系统—需要安装

MapReduce：分布式离线计算框架----不需要安装----逻辑概念-----需要编码实现

Yarn：分布式资源调度系统----需要安装

安装方式：

• 本地模式
• 伪分布式模式—一台电脑
• 完全分布式

1.本地模式配置

(本模式下：hdfs和yarn组件无法使用，只能使用mapreduce-----一般只用来测试mapreduce)

一般会将目录设置为（/opt目录一般存放第三方软件）—app下放安装的软件，software下放第三方软件的压缩包

• 解压hadoop压缩包至/opt/app目录下

• vim /etc/profile来更改系统环境变量(配置Hadoop的环境变量：目的是为了能够在任何目录下都能使用hadoop命令)

  export HADOOP_HOME=/opt/app/hadoop-2.8.5
  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  

• source /etc/profile
  hadoop version
  

  

2.伪分布式模式

（本模式下：hadoop的组件hdfs和yarn都在一台机器上，需要去修改配置文件）

前言：一个巨大的文件需要进行存储，单台计算机肯定是不能存储这个文件的，因此我们可以将这个文件切割成几个部分，分别放到不同计算机上。但是这时出现了一个问题：三台机器上存储的文件互相没有联系，大文件怎么能下载呢？ 此时可以在每个电脑上安装HDFS进行 “关系定义”，接下来讨论下这个关键性技术HDFS

主从模式–分布式软件：一个主节点，多个从节点

• 熟悉概念

  • HDFS{

    ? NameNode：存储元数据{领导，知道数据放到哪里}

    ? DataNode：存储数据(员工)

    ? SecondaryNameNode：(秘书)

    }

  • Yarn{
    ? ResourceManager (相当于NameNode：领导)

    ? NodeManager （相当于DataNode：员工）

    }

• 配置项

  

（.sh文件进行与java相连的jdk配置：配置JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8）

（.xml文件进行相应配置：core(common公共的)、hdfs、mapred、yarn）

1.core-site.xml
<!--指定HDFS中namenode的地址  必须放到core-site中，不能放在hdfs-site.xml中，否则无法使用hdfs-->
<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://192.168.0.20:9000</value>
</property>
<!--指定Hadoop运行时产生临时文件的存储目录-->
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/opt/app/hadoop-2.8.5/temp</value>
</property>

2.hdfs-site.xml
<!--指定HDFS中副本的数量-->
<property>
  <name>dfs.replication</name>
  <value>1</value>
</property>

3.mapred-site.xml
<!--通过yarn去运行-->
<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

4.yarn-site.xml

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!--指定Yarn的ResourceManager地址-->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  <value>192.168.0.20</value>
</property>

• 格式化NameNode

  (相当于创建core-site.xml中声明的temp目录)

  {只能格式化1次，如果非要格式化的话，那么可以将产生的temp文件删除}

hadoop namenode -format

• 开启hdfs服务和yarn服务

  start-dfs.sh
  start-yarn.sh
  

• 访问验证

  namenode访问网址{http://ip:50070}
  yarn的访问网址{http://ip:8088}
  

  

  

• 补充

  通过此种方式，你会发现在启动各个节点时需要反复输入密码，不想要这样的话，就寻找解决方式：

  配置SSH免密钥登录

  1.生成密钥

  cd ~/.ssh
  ssh-keygen -t rsa
  

  

  2.把密码给别人

  ssh-copy-id 192.168.0.20
  

  

3.完全分布式

(最少有3台节点组成的集群)----一般在生产部署时使用

1.需要准备3台虚拟机：通过克隆（创建完整克隆）方式创建

2.配置3台虚拟机的静态网络

192.168.0.20 、192.168.0.21、192.168.0.22

3.配置3台虚拟机的免密登录

—过程与伪分布式中所谈到的免密登录一致

（成功界面）

4.同步时间

• 安装ntp

  yum install -y ntp
  vim /etc/ntp.conf
  

  

此处第一个圆圈内，我的网段应该为192.168.0.0

（以上两张图片为需要在ntp.conf中修改和添加的）

• 修改/etc/sysconfig/ntpd

  添加代码
  SYNC_HWCLOCK=yes
  

• 添加成开机启动

  systemctl enable ntpd
  

然后在node2和node3上配置定时任务

crontab -e

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168.0.20
每隔1分钟，同步node1主服务器上的时间

5.正式开始集群配置

core-site.xml

  <!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
  <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://node1:9000</value>
  </property>
  <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
  <property>
      <name>hadoop.tmp.dir</name>
      <value>/opt/app/hadoop/temp</value>
  </property>

hdfs-site.xml

<configuration> 
    <!--在3台机器上各备份一份-->
      <property>
          <name>dfs.replication</name>
          <value>3</value>
      </property>
      <!--secondary namenode地址-->
      <property>
          <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
          <value>node3:50090</value>
      </property>
      <!--hdfs取消用户权限校验-->
       <property>
          <name>dfs.permissions.enabled</name>
          <value>false</value>
      </property>

      <!--如果为true（默认值），则namenode要求必须将连接datanode的地址解析为主机名
      如果datanode配置的是主机名  那么此项可以不用填写 默认值为true 但是必须对主机名在/etc/hosts文件中配置主机映射
      如果datanode配置的是IP  那么需要将这个值改为false  否则IP会当作主机名进行主机ip校验
      注意：默认情况下配置hadoop使用的是host+hostName的配置方式 datanode需要配置为主机名
      -->
      <property>
          <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
          <value>true</value>
      </property>
  </configuration>

slaves

  vim /opt/app/hadoop/etc/hadoop/slaves
  node1
  node2
  node3

yarn-site.xml

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!--指定Yarn的ResourceManager地址-->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  <value>node2</value>
</property>

mapred-site.xml

  <configuration>
      <!-- 指定mr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=${HADOOP_HOME}</value>
      </property>
      <property>
          <name>mapreduce.map.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
      </property>
      <property>
          <name>mapreduce.reduce.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
      </property>
  </configuration>

在node1上更改玩hadoop配置文件后，开始进行分发

scp -r /opt/app/hadoop-2.8.5 root@node2:/opt/app
scp -r /opt/app/hadoop-2.8.5 root@node3:/opt/app

记得分发完每个都记得格式化哦！（或者先格式化再分发到node2和node3节点上）

其它细节的基本项的配置在伪分布式中已经很详细了，在此就不多说了，大胆尝试、不断试错才能提升！

成功后查看namenode成功界面，可以看到开启了3个datanode节点

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