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[大数据]hadoop大数据-HDFS分布式文件系统及高可用

系列文章目录

hadoop大数据-HDFS分布式文件系统

系列文章目录
一、hadoop简介
二、Hadoop的搭建
- 2.1本地独立模式
- 2.1伪分布式模式的搭建
三、完成分布式的搭建
- 完全分布式的环境搭建
- 完全分布式的配置
四、hadoop结点扩容
五、HDFS工作原理
六、hadoop分布式计算
七、hadoop高可用部署

一、hadoop简介

大数据主要两个点：分布式存储以及分布式计算，基本上计算的调度跟着存储走，因为迁移存储的成本高于计算
大数据是个生态，本次学习Hadoop的HDFS分布式文件系统
MapReduce离线计算
GFS演变成最底层的HDFS，整个上层的生态应用都是连得HDFS
在这里插入图片描述
CDH和HDP对于软件的兼容性和稳定性以及图形化的管理（帮你找到组件最优的搭配）
纯原生Apache，组件很多，你可能找不到最合适的组件搭配方法

分布式计算就是对海量数据的数据挖掘，从海量数据之间找到它们之间的联系，将有用的数据过滤出来存到关系型数据库中
Hadoop YARN 模块：整个分布式集群Hadoop大数据平台，开发人员提交计算任务，这些计算任务如何调度、监控、管理由该模块来处理（调度资源的模块）
集群的性能与管理器有着非常大的关系
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
运维主要在这块负责业务，上面模块主要是开发负责
整个生态由运维来维护
hadoop用法与Mfs不一样，它是通过api的方式来使用的

二、Hadoop的搭建

官网：hadoop.apache.org
在这里插入图片描述用普通用户部署

做软链接方便，升级也方便，直接修改软链接就行

在这里插入图片描述

进入这个路径

在这里插入图片描述
修改hadoop的环境变量

告诉其java_home和hadoop_home的位置

在这里插入图片描述
hadoop部署分为3种：
本地独立模式
伪分布式模式
全分布式模式

2.1本地独立模式

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启动hadoop
在这里插入图片描述

input存放准备录入的数据

在这里插入图片描述

output是输出目录，input目录提前创建，但是Output不要提前创建

2.1伪分布式模式的搭建

伪分布式模式：节点只有一个，运作方式是分布式的
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首先需要配置免密，因为通过免密登录work结点启动hadoop相应的进程
在这里插入图片描述

在这个路径下

里面定义的是Master

Localhost是master，这块地址时HDFS的master地址

ssh localhost ssh server1 都需要免密

在这个路径下

master和worker在一个节点上面

修改其副本数，默认情况下是3个

本地只有1个结点，所以副本数只能设置为1
在这里插入图片描述

做格式化在二进制命令那块

如果没有指定，默认的数据目录

启动脚本，该路径放了很多脚本，该脚本dfs.sh只启动HDFS相关的脚本

java的进程

在这里插入图片描述

HDFS分布式，NAMENODE就是master，secondarynamenode是主节点故障后接管（可以帮主节点定期做元数据日志的合并，生成新的镜像文件），所有数据结点上的进程就叫datanode

自带图形化的接口

在这里插入图片描述
指令的用法

在这里插入图片描述

查看分布式文件系统的概况
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默认情况下，没有家目录

在这里插入图片描述

该目录创建在分布式文件系统中

在这里插入图片描述
上传input目录

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一旦称为分布式后，数据来源，存是分布式系统存，取也是分布式系统取，所有Input和output目录没有用了

在这里插入图片描述
统计input里面的词频输出到output，input ouput已经删掉了，所以它们读取的时候都是读取的分布式文件系统里面的

没有存到本机output，因为整个运作都是分布式的

Replication副本数
block size 是可以设定的
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存在block0,在结点1上面

在这里插入图片描述

将output从分布式文件系统下载出来
还原环境：

三、完成分布式的搭建

完全分布式的环境搭建

分布式文件系统一定要全平台一致
需要3个虚拟机，server1为master,server2\3是worker结点
所有结点的配置要一样
如何实现同步？nfs共享
通过该方式都不需要配置java hadoop环境变量都一样
在server1\2\3安装这个nfs套件
在这里插入图片描述

将所有往里面写的都映射成为1000，这样保证所有结点的权限是一致的