Hadoop 四种环境部署（二）

素颜马尾好姑娘i 2022-05-16 01:12 177阅读 0赞

**四种部署模式**

本地模式,伪分布式模式,完全分布式模式,HA完全分布式模式

区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>模式名称</th> 
   <th>各个模块占用的JVM进程数</th> 
   <th>各个模块运行在几个机器数上</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>本地模式</td> 
   <td>1</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>伪分布式</td> 
   <td>N</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>分布式</td> 
   <td>N</td> 
   <td>N</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>HA分布式</td> 
   <td>N</td> 
   <td>N</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 1.本地模式 ###

所有的模块都运行在一个JVM进程中,使用的不是HDFS而是本地文件系统.下载的安装包不进行任何配置,默认就是本地模式

1.  下载hadoop安装包 [hadoop-3.1.1.tar.gz][]
2.  安装前确认已经安装了JDK  
    `echo $JAVA_HOME`
3.  解压文件到指定目录

这样我们就完成了本地模式的搭建.我们可以运行一下hadoop自带的wordcount例子来实验一下

首先,准备一个输入文件`word_count.input`,内容可以如下

hadoop mapreduce hive
    hbase spark storm
    sqoop hadoop hive
    spark hadoop

运行wordcount demo

[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ ${ HADOOP_HOME}/bin/hadoop jar ${ HADOOP_HOME}/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar wordcount ~/word_count.input ~/word_count_output

运行完毕后可以看到输入结果是一个目录,目录下有两个文件:`_SUCCESS`和`part-r-00000`,其中`part-r-00000`是结果输入,`_SUCCESS`表示任务运行成功

### 2.伪分布式模式 ###

1.配置`hadoop-env.sh`,`mapred-env.sh`,`yarn-env.sh`中的JAVA\_HOME参数

export JAVA_HOME=${你的JDK目录}

2.配置core-site.xml

<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/export/hadoop/tmp</value>
    </property>

*  `fs.defaultFS`配置的是HDFS的地址
 *  `hadoop.tmp.dir`配置的是NameNode数据存储的目录

`hadoop.tmp.dir`默认地址是`/tmp/hadoop-${user.name}`,每次系统重启后,tmp目录下的数据将会被清空

3.格式化HDFS并重启

*  配置hdfs-site.xml

<property>
       <name>dfs.replication</name>
       <value>1</value>
    </property>

这里的`dfs.replication`指的是HDFS存储时的备份数量

*  格式化HDFS

${HADOOP_HOME}/bin/hdfs namenode -format

格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块，统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中

格式化后可以查看指定的`hadoop.tmp.dir`目录下是否有dfs目录

4.启动NameNode和DataNode

[root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs --daemon start namenode
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs --daemon start secondarynamenode
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs --daemon start datanode
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# jps
    16936 NameNode
    3034 Bootstrap
    17181 Jps
    17150 SecondaryNameNode
    17038 DataNode

5.测试在HDFS上创建目录、上传和下载文件

首先创建一个test目录

[root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs dfs -mkdir /test
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs dfs -ls /
    Found 5 items
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-08-13 20:51 /demo
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-08-12 11:06 /demo1
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-08-13 20:52 /test
    drwx------   - root supergroup          0 2018-08-12 11:20 /tmp
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2018-08-12 11:18 /wordcountdemo

上传文件到HDFS上

[root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs dfs -put ~/word_count.input /test
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs dfs -ls /test
    Found 1 items
    -rw-r--r--   1 root supergroup         71 2018-08-13 20:53 /test/word_count.input

下载文件到本地目录

[root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# hdfs dfs -get /test/word_count.input tmp/
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz ~]# ls tmp/
    word_count.input

6.配置和启动Yarn

*  首先配置mapred-site.xml,指定mapreduce运行在yarn框架上

<configuration>
        <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
    </configuration>

*  配置yarn-site.xml

<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>localhost</value>
    </property>
    
    
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
     </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>106800</value>
     </property>

*  启动ResourceManager

[root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz etc]# yarn --daemon start resourcemanager
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz etc]# yarn --daemon start nodemanager
    [root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz etc]# jps
    18401 NodeManager
    18515 Jps
    16936 NameNode
    3034 Bootstrap
    17979 ResourceManager
    17150 SecondaryNameNode
    17038 DataNode

*  开启历史服务

Hadoop开启历史服务可以在web页面上查看Yarn上执行job情况的详细信息。可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息

[root@izj6cj3wje0m1jxumjkuelz etc]# mapred --daemon start historyserver

*  开启日志聚集

在yarn-site.xml中配置

<property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
     </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>106800</value>
     </property>

yarn.log-aggregation-enable:是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds：设置日志保留时间，单位是秒

[hadoop-3.1.1.tar.gz]: http://apache.01link.hk/hadoop/common/hadoop-3.1.1/hadoop-3.1.1.tar.gz