hadoop集群部署

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HDFS(Hadoop Distribution File System)，称为Hadoop分布式文件系统，主要特点：

HDFS最小以64MB的数据块存储文件，相比其他文件系统中的4KB~32KB分块大得多。 HDFS在时延的基础上对吞吐量进行了优化，它能够高效处理了对大文件的读请求流，但不擅长对众多小文件的定位请求 HDFS对普通的“一次写入，多次读取”的工作负载进行了优化。 每个存储节点运行着一个称为DataNode的进程，它管理着相应主机上的所有数据块。这些存储节点都由一个称为NameNode的主进程来协调，该进程运行于一台独立进程上。 与磁盘阵列中设置物理冗余来处理磁盘故障或类似策略不同，HDFS使用副本来处理故障，每个由文件组成的数据块存储在集群众的多个节点，HDFS的NameNode不断监视各个DataNode发来的报告。
（1）MapReduce工作原理
客户端，提交MapReduce作业；jobtracker，协调作业的运行，jobtracker是一个java应用程序，它的主类是JobTracker；tasktracker。运行作业划分后的任务，tasktracker是一个java应用程序，TaskTracker是主类。

（2）Hadoop优点
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

低成本：与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

Hadoop官网：http://hadoop.apache.org/
二、部署hadoop集群
①下载安装包
mkdir /root/software
mkdir /home/hadoop 我将所有的服务都放在了home下，具体情况根据磁盘状况而定
cd /root/software
wget http://s***.hc-yun.com:10081/down/hadoop-2.8.4.tar.gz

②解压到指定目录
tar zxvf hadoop-2.8.4.tar.gz -C /home/hadoop/
③配置hadoop-env.sh文件

④配置yarn.sh文件

Hadoop 3种运行模式

本地独立模式：Hadoop的所有组件，如NameNode，DataNode，Jobtracker，Tasktracker都运行在一个java进程中。

伪分布式模式：Hadoop的各个组件都拥有一个单独的Java虚拟机，它们之间通过网络套接字通信。

完全分布式模式：Hadoop分布在多台主机上，不同的组件根据工作性质的不同安装在不通的Guest上。

⑤修改core-site.xml文件
#配置完全分布式模式
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>13107200</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop-2.8.4/tmp</value>
</property>
</configuration>

⑥修改hdfs-site.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/hadoop-2.8.4/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/hadoop-2.8.4/data</value>
</property>
</configuration>

⑦修改mapred-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:19888</value>
</property>
</configuration>

⑧配置节点yarn-site.xml
#该文件为yarn架构的相关配置
<?xml version="1.0"?>

<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>master:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>master:8088</value>
</property>
</configuration>

⑨复制配置文件到hadoop的配置文件夹下，并创建对应目录。
cp -r /root/software/hdp_config/hadoop/ /home/hadoop/hadoop-2.8.4/etc/hadoop/
mkdir -p /home/hadoop/hadoop-2.8.4/{name,data,logs,tmp}
⑩将hadoop文件夹拷贝到两台slave服务器上
scp -r /home/hadoop/ hadoop-2.8.4 root@slave01:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/ hadoop-2.8.4 root@slave02:/home/hadoop
?在master初始化NameNode
/home/hadoop/hadoop-2.8.4//bin/hdfs namenode –format*
tree /home/hadoop/hadoop-2.8.4/name 查看是否格式化ok

?启动hadoop集群
sh /home/hadoop/hadoop/sbin/start-all.sh
echo "/home/hadoop/hadoop/sbin/start-all.sh" >> /etc/rc.d/rc.local

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