本帖最后由 亲心 于 2019-9-30 22:02 编辑
1.hadoop简介：
（1）分布式存储系统。HDFS(Hadoop Distirbuted File System)
#分布式存储系统。
#提供了高可靠/高拓展/高吞吐率的数据存储服务。
（2）分布式计算框架MapReduce。
#分布式计算框架
#具有易于编程/高容错率/高拓展性等有点。
2.HDFS优点：
（1）高容错性
#数据自动保存多个副本。
#副本丢失后，自动恢复。
（2）适合批处理。
#移动计算而非数据。
#数据位置暴露给计算框架
（3）适合大数据处理
#GB/TB/甚至PB级数据。
#百万规模以上的文件数量
#10k+节点
（4）可构建在廉价的机器上
#通过多副本提高可靠性。
#提供了容错和恢复机制。
3.HDFS缺点：
（1）低延迟数据访问
#比如毫秒级
#低延迟与高吞吐率
（2）小文件存取
#占用NameNode大量内存
#寻道时间超过读取时间
（3）并发写入/文件随机修改
#一个文件只能有一个写者
#仅支持append
4.HDFS 数据存储单元（block）
（1）文件被切分成固定大小的数据块：默认数据块大小为64MB（hadoop1.x），可配置。若文件大小不到64MB，则单独存成一个block。
（2）一个文件存储方式：按大小被切分成若干个block，存储到不同节点上，默认情况下每个block都有三个副本。
（3）Block大小和副本数通过Client端上传文件时设置，文件上传成功后副本数可以变更，Block Size不可变更。
5. NameNode（NN）
（1）NameNode主要功能：接受客户端的读写服务
（2）NameNode保存metadate信息包括
#文件owership和permissions
#文件包含哪些块
#Block保存在哪个DataNode（由DataNode启动时上报）
（3）NameNode的metadate信息在启动后会加载到内存
#metadata存储到磁盘文件名为”fsimage”
#Block的位置信息不会保存到fsimage
#edits记录对metadata的操作日志
6.SecondaryNameNode（SNN）
（1）它不是NN的备份（但可以做备份），它的主要工作是帮助NN合并edits log，减少NN启动时间。
（2）SNN执行合并时机
#根据配置文件设置的时间间隔fs.checkpoint.period 默认3600秒。
#根据配置文件设置edits log大小 fs.checkpoint.size 规定edits文件的最大值默 认是64MB。
7.DataNode（DN）
（1）存储数据（Block）
（2）启动DN线程的时候会向NN汇报block信息
（3）通过向NN发送心跳保持与其联系（3秒一次），如果NN10分钟没有收到DN的心跳，则认为其已经lost，并copy其上的block到其它DN。
8. Block的副本放置策略
（1）第一个副本：放置在上传文件的DN； 如果是集群外提交，则随机挑选一台 磁盘不太满，CPU不太忙的节点。
（2）第二个副本：放置在于第一个副本不 同的 机架的节点上。
（3）第三个副本：与第二个副本相同机架 的节点。
（4）更多副本：随机节点.
9.HDFS文件权限
（1）与Linux文件权限类似，r: read; w:write; x:execute，权限x对于文件忽略，对于文件夹表示是否允许访问其内容。
（2）如果Linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS中owner就是zhangsan。
（3）HDFS的权限目的：阻止好人错错事，而不是阻止坏人做坏事。HDFS相信，你告诉我你是谁，我就认为你是谁。
10.安全模式
（1）namenode启动的时候，首先将映像文件(fsimage)载入内存，并执行编辑日志(edits)中的各项操作。
（2）一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映射，则创建一个新的fsimage文件(这个操作不需要SecondaryNameNode)和一个空的编辑日志。
（3）此刻namenode运行在安全模式。即namenode的文件系统对于客服端来说是只读的。(显示 目录，显示文件内容等。写、删除、重命名都会失败)。
（4）在此阶段Namenode收集各个datanode的报告，当数据块达到最小副本数以上时，会被认为是“安全”的，在一定比例（可设置）的数据块被确定为“安全”后，再过若干时间，安全模式结束。
（5）当检测到副本数不足的数据块时，该块会被复制直到达到最小副本数，系统中数据块的位 置并不是由namenode维护的，而是以块列表形式存储在datanode中。
11. 安装HDFS和hadoop。（集群）
使用四个real server做测试。realserver1，2，3，4.
（1）检查集群的机器时间基本一致（在30秒以内）
（2）安装java和ssh。
#安装SSH :基本CentOS已经安装好了。可以自己测试一下，如果需要安装自己在网上找教程。
#安装java：
- 首先下载java安装包到系统中，然后解压，配置环境变量。
CentOS7中 vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79
export PATH=PATH:PATH:JAVA_HOME/bin
source /etc/profile
- 测试：
$JAVA_HOME/bin/java -version和java -version输出的版本信息一致。
（3）免登录的配置。
#使用命令加密：ssh-keygen -t dsa -P ” -f ~/.ssh/id_dsa
- 在~/.ssh中有三个文件，id_dsa是私钥文件，自己使用，id_dsa.pub公钥文件，给别人使用，免密码登陆系统的时候使用。
#把公钥放到本机的认证文件中， cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys。这样登陆本机就不需要密码了。
#让本机登陆其他datenode不需要密码。
- 把本机的公钥复制给其他机器，scp ~/.ssh/id_dsa.pub root@192.168.0.5:/opt
- 把本机公钥添加到其他机器的认证文件中，cat /opt/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
（4）拷贝hadoop2.5.1安装包到系统中，解压。配置文件。
#配置JAVA_HOME:hadoop-2.5.1/etc/hadoop/hadoop-env.sh.在文本内容中，修改JAVA_HOME的环境变量。
#vi core-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://192.168.0.4:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop-2.5</value>
</property>
</configuration>
#vi hdfs-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>192.168.0.5:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.https-address</name>
<value>192.168.0.5:50091</value>
</property>
</configuration>
#vi slaves:配置datenote的属性。
192.168.0.5
192.168.0.8
192.168.0.9
#vi masters:配置secondary namenode
192.168.0.5
（5）把安装在本机上的hadoop复制到各个节点中。
# scp -r hadoop-2.5.1/ root@192.168.0.9:/root
（6）配置hadoop的环境变量：在每个机器都配置。
#export HADOOP_HOME=/usr/yiyele/hadoop-2.5.1
export PATH=PATH:PATH:HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
（7）格式化namenode，生成fsimage文件。
#hdfs namenode -format
#start-dfs.sh
#stop-dfs.sh
（8）如果以上配置完成后，还不能显示datanode，可以试着添加或修改主机名。hostname /etc/hosts /etc/hostname
12. HDFS 2.x
（1）解决HDFS1.0中的单点故障和内存受限问题。
#解决单点故障：
- HDFS HA：通过主备NameNode解决。除了edit文件不一致，其他文件基本一致。例如初始元数据，fsimage文件等,目的是为了实现瞬间接管。
如果在每次更新fsimage数据时，会同时更新备用NameNode的fsimage信息。datanode在发送block信息时，也会同时向备用NameNode发送。
- 如果主NameNode发生故障，则切换到备NameNode上。
#解决内存受限问题
- HDFS Federation
- 每个NameNode分管一部分目录
- 所有NameNode共享所有的DataNode存储资源
（2）2.x仅是架构上发生了变化，使用方式不变
#对HDFS使用者透明
#HDFS1.x中的命令和API仍可以使用。
13. 搭建HDFS HA集群：（实在hadoop集群搭建好的基础上进行修改）
（1）搭建zookeeper：server1 server2 server3
#安装zookeeper,解压。配置文件。
- 进入到zookeeper目录下的conf，创建文件zoo.cfg。 vi zoo.cfg
tickTime=2000
dataDir=/opt/zookeeper
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=nginx1:2888:3888
server.2=nginx2:2888:3888
server.3=lvs:2888:3888
#在/opt/zookeeper/目录下创建myid文件。 vi myid
- 分别写入对应的id，1，2，3
#配置环境变量vi profile，把zookeeper目录下的bin加入PATH中。/usr/yiyele/zookeeper-3.4.6/bin
#启动zookeeper，在bin目录下，命令：zkServer.sh start
#连接内存数据库：zkCli.sh
（2）配置zookeeper和hadoop（保证zookeeper处于启动状态不变）
#删除hadoop配置文件中的masters（配置secondaryNameNode），删除hadoop的缓存文件。/opt/hadoop-2.5.
#编辑hdfs-site.xml:
- nameservices配置：
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value> //nameservice ID
</property>
- namenode配置：
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value> //两个namenode的名称
</property>
- nameNode的rpc协议具体配置：（修改两个namenode的value值）
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> //注意nameservice ID要一致
<value>machine1.example.com:8020</value> //第一个namenode的配置
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>machine2.example.com:8020</value> //第二个namenode的配置
</property>
- namenode的http协议的具体配置：（修改两个namenode的value值）
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>machine1.example.com:50070</value> //第一个namenode的配置
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>machine2.example.com:50070</value> //第二个namenode的配置
</property>
- edits文件的共享目录：
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://node1.example.com:8485;node2.example.com:8485;node3.example.com:8485/mycluster</value>
</property>
- java连接NameNode的配置：基本不用修改
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
- <property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/exampleuser/.ssh/id_rsa</value> //私钥目录
</property>
- 配置journalnode的数据存放目录：
-
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/path/to/journal/node/local/data</value>
</property>
#编辑 core-site.xml文件
- <property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value> //nameservice ID
</property>
- <property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop-2.5</value>
</property>
# 以上是手动切换的配置，如果需要自动切换则需：
- 编辑hdfs-site.xml：
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
- 编辑core-site.xml：配置zoodeeper的三台服务器。（server1 server2 server3）
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>zk1.example.com:2181,zk2.example.com:2181,zk3.example.com:2181</value>
</property>
（3）首先启动journaynode。（确保配置文件在各个服务器上都配置好）确保journalnode启动成功，才进行下面的步骤。
# 命令：hadoop-daemon.sh start journalnode
# 查看journalnode的日志，看看是否有错。
（4）同步两台namenode中的元数据。
# 首先任意格式化一个namenode，命令：hdfs namenode -format
# 然后把格式化后的namenode中的目录数据拷贝到另一台namenode中。/opt/hadoop-2.5
（5）初始化zookeeper。（在任意一个namenode中）
# 命令：hdfs zkfc -formatZK
（6）在免密码登陆的服务上，启动服务。
# 命令： start-dfs.sh
- 分别启动两个namenode 三个datanode 三个journalnnode 两个zookeeper。检查启动的信息。
# 单独启动节点的命令：
hadoop-daemon start datanode
zkServer.sh start
（7）检查：
# 分别用浏览器登录namenode的50070端口查看。
# 查看standby的namenode能否接管，强制关掉actived的namenode。
（8）注意：
# 注意让namenode的两个机器都能互相免密码登陆。
# 出错看日志。
14.熟悉hdfs hadoop-daemon start-dfs.sh等命令。
15.MapReduce:离线的分布式计算框架。
（1）设计概念：移动计算，不是移动数据。
（2）步骤:
# input 输入数据
# splitting 分割block数据。
# Mapping 输出key-value的值，负责把复杂的任务分解为若干个简单的任务执行。（数据规模小，就近计算，小任务并行计算）
# shuffling 复制/排序/合并等
# reducing 操作，对mapping数据进行汇总（默认是一个）
# output 输出。
（3）shuffler：
# input->map->buffer in memory->partitioin,sort,spill to disk->merge on disk->fetch->sort/group->reduce->output
- buffer in memory:把数据读到内存，当达到阈值后，就存在磁盘中。
- partitioin：计算分区号，默认是做key的hash值做取模运算。
- sort：排序。对maptask输出数据进行排序。默认排序算法是key值的字典（ASCII）排序。
- spill to disk：溢出到磁盘，内存中数据达到阈值，就存到磁盘中。
- merge on disk：在磁盘中合并
- fetch:把第一阶段合并的数据抓到（根据分区号）reduce的前处理中。可以被抓到各个reduce的task中去。
- sort/group：排序，使用默认算法。然后分组（根据键是否相等）。
- reduce：每组（排序后）数据都会传到reduce中进行计算。
- output：输出结果。
# conbiner：默认不执行，作用是把键相同的值累加，有分组的效果。所以执行这个操作会导致分组操作执行两次。
（4）split的大小：
# 公式：max（min.split,min(max.split,block)）
- min.split：10M
- max.split:100M
- block: 64M
# 以上值为默认值。
（5）运行环境：YARN。
# 简介：hadoop2.x的运行环境，包括Resource Manager/Node Manager（container，App Mstr）
# 详细过程见官方文档。
16.YARN配置：
# 编辑yarn-site.xml.
- <property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> //配置两个resource manager
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> //配置第一个resource manager
<value>master1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> //配置第二个resource manager
<value>master2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> //配置zookeeper
<value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value>
</property>
# 编辑mapred-site.xml
- <property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
# 编辑yarn-site.xml
- <property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
# 启动：
- 命令：start-yarn.sh
- 启动备用resource manager：yarn-daemon.sh start resourcemanager
# 检测：
- 访问主节点8088端口。查看信息
- 访问备用的主节点8088端口。查看信息，会重定向到主节点的页面。
17.执行。
# 第一种方式：服务器环境：（需要src下放置hadoop的配置文件）
- 1.hadoop jar 包名 执行类名（加上打包的名）
- 2.服务器环境第二种方式：（企业使用）
* 把jar包直接放在本地上
* 修改hadoop的源码，注意：确保项目的lib需要真实安装的jdk的lib
* 增加一个属性:
config.set("mapred.jar","jar包所在的路径");
* 本地执行main方法，servlet调用MR
# 第二种方式：本地测试环境：
- 在hadoop目录下的bin目录中添加winutils.exe
- 在window下配置hadoop的环境变量
- 修改hadoop的源码，注意：确保项目的lib需要真实安装的jdk的lib
- MR调用的代码需要改变：
* src不能有服务器的hadoop配置文件
* 在调用时使用：
Configuration config = new Configuration（）；
config.set("fs.defaultFS"，“hdfs://node7:8020”); //指定namenode的主机名和端口号
config.set("yarn.resourcemanager.hostname",node7); //指定resourcemanager的主机名和端口
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