• hadoop—haddop部署、yarn管理器使用、hdfs的高可用、yarn的高可用、Hbase分布式部署

    1、hadoop简介

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    2、hadoop部署

    官网

    三种支持的模式Hadoop 集群：
    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

    [root@server1 ~]# useradd hadoop   创建hadoop用户
[root@server1 ~]# su - hadoop   用普通用户部署，不用超户
[hadoop@server1 ~]$ lftp 172.25.254.50
lftp 172.25.254.50:/> cd pub/
lftp 172.25.254.50:/pub> ls
-rwxr-xr-x    1 0        0        359196911 May 31 10:35 hadoop-3.2.1.tar.gz
-rwxr-xr-x    1 0        0        185646832 May 31 10:34 jdk-8u181-linux-x64.tar
lftp 172.25.254.50:/pub> get hadoop-3.2.1.tar.gz  下载hadoop安装包
359196911 bytes transferred                              
lftp 172.25.254.50:/pub> get jdk-8u181-linux-x64.tar.gz  下载hadoop需要安装jdk
185646832 bytes transferred  
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz  下载后 解压
[hadoop@server1 ~]$ ln -s jdk1.8.0_181/ java    为了方便，做一个软连接
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf hadoop-3.2.1.tar.gz  解压
[hadoop@server1 ~]$ ln -s  hadoop-3.2.1 hadoop   做软连接
[hadoop@server1 ~]$ cd /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hadoop-env.sh  设置环境变量

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    [hadoop@server1 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop   运行
[hadoop@server1 hadoop]$ cp etc/hadoop/*.xml input 
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output   调用jar包，jar包里面有很多方法
 'dfs[a-z.]+'    过滤input文件中以dfs开头的，输出到output目录
[hadoop@server1 hadoop]$ cd output/
[hadoop@server1 output]$ ls
part-r-00000  _SUCCESS     结果输出到output目录

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    2.2 伪分布模式

    [root@server1 ~]# passwd hadoop  给hadoop用户设置密码
Changing password for user hadoop.
New password: 
BAD PASSWORD: The password is shorter than 8 characters
Retype new password: 
[hadoop@server1 ~]$ ssh-keygen  配置免密
[hadoop@server1 ~]$ ssh-copy-id server1
[hadoop@server1 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml 在文件最后添加如下参数

    
        fs.defaultFS
        hdfs://localhost:9000     hdfs master地址
    

[hadoop@server1 hadoop]$ ssh localhost  免密
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml  在文件最后添加参数

    
        dfs.replication
        1       副本数改为1，默认为3
    

[hadoop@server1 ~]$ cd /home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs namenode -format  格式化
[hadoop@server1 hadoop]$ ls /tmp/   默认数据目录
hadoop  hadoop-hadoop  hadoop-hadoop-namenode.pid  hsperfdata_hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh  启动hdfs相关进程
[hadoop@server1 ~]$ vim .bash_profile  添加java 命令路经

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    [hadoop@server1 ~]$ source .bash_profile   生效
[hadoop@server1 ~]$ jps  查看java进程
4196 Jps
3957 SecondaryNameNode   注节点出现故障，SecondaryNameNode可以接管
3659 NameNode      master进程
3772 DataNode   

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    访问：172.25.50.1:9870
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    [hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin -report   查看分布式文件系统概况
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/   创建user用户目录
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop   创建hadoop用户
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -put input    上传input目录

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    input目录里的内容都已经上传了
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    [hadoop@server1 hadoop]$ rm -fr input/   删除本地input  
[hadoop@server1 hadoop]$ rm -fr output/  删除本地output
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount input output   统计一下单词词频，此时本地没有input，要在分布式文件系统取

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    生成了output文件，如下图
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    [hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -ls   查看，有两个文件
Found 2 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2022-05-31 23:29 input
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2022-06-01 01:18 output
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs cat output/*  可以查看output里面所有内容
"*"	21
"AS	9
"License");	9
"alice,bob	21
"clumping"	1
(ASF)	1
(root	1
(the	9
-->	18
-1	1
-1,	1
0.0	1

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -get output  也可以将output下载到本地
[hadoop@server1 hadoop]$ cd output/
[hadoop@server1 output]$ cat *   查看
"*"	21
"AS	9
"License");	9
"alice,bob	21
"clumping"	1
(ASF)	1
(root	1
(the	9
-->	18
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    2.3 全分布式模式

    需要三台虚拟机，其中server1为master节点，server2、3为worker节点

    [hadoop@server1 hadoop]$ sbin/stop-dfs.sh   停掉hdfs进程

需要三台虚拟机配置一致，需要同步，可以通过nfs共享，在所有节点安装nfs套件
[root@server1 ~]# yum install -y nfs-utils -y
[root@server2 ~]# yum install -y nfs-utils -y
[root@server3 ~]# yum install -y nfs-utils -y
[root@server1 ~]# id hadoop  查看hadoop  id
uid=1001(hadoop) gid=1001(hadoop) groups=1001(hadoop)
[root@server1 ~]# vim /etc/exports
/home/hadoop    *(rw,anonuid=1001,anongid=1001)   /home/hadoop 将这个目录共享出去，都是以id为1001的身份去写
[root@server1 ~]# systemctl start nfs   启动nfs
[root@server1 ~]# showmount -e
Export list for server1:
/home/hadoop *       目录已经共享
[root@server2 ~]# useradd hadoop   server2上创建hdaoop用户,注意id必须保持一致要是1001都是10001
[root@server3 ~]# useradd hadoop  server3上创建hdaoop用户，注意id必须保持一致要是1001都是10001
[root@server2 ~]# mount 172.25.50.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/  挂载
[root@server3 ~]# mount 172.25.50.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/  挂载
此时server1、server2、server3上的数据就完全一致了
[hadoop@server1 ~]$ ssh server2  免密
[hadoop@server1 ~]$ ssh server3  免密
[hadoop@server1 ~]$ ssh 172.25.50.1  免密
[hadoop@server1 ~]$ rm -fr /tmp/*  将之前默认数据目录里的内容删除
[hadoop@server1 ~]$ cd hadoop/etc/hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml 

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    [hadoop@server1 hadoop]$ vim workers   添加server2、server3为worker
server2   写主机名要有解析
server3
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml 

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    [hadoop@server1 ~]$ cd  hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$  bin/hdfs namenode -format  格式化
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh   启动
[hadoop@server1 hadoop]$ jps  启动NameNode进程
5657 Jps
5308 NameNode
5533 SecondaryNameNode
[hadoop@server2 ~]$ jps   启动DataNode进程
4336 DataNode
4543 Jps
[hadoop@server3 ~]$ jps  启动DataNode进程
4370 Jps
4307 DataNode
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user 创建用户目录
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop  创建hadoop用户
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir input  在用户主目录里创建input目录
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -ls  查看用户主目录
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drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2022-06-01 06:42 input  创建成功
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml  input   上传
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -ls input  查看input目录，上传xml文件成功
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-rw-r--r--   2 hadoop supergroup       8260 2022-06-01 06:45 input/capacity-scheduler.xml
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup        886 2022-06-01 06:45 input/core-site.xml
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup      11392 2022-06-01 06:45 input/hadoop-policy.xml
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup        867 2022-06-01 06:45 input/hdfs-site.xml
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup        620 2022-06-01 06:45 input/httpfs-site.xml
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup       3518 2022-06-01 06:45 input/kms-acls.xml
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount input output   输出词频

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    3、节点扩容

    再开一台虚拟机server4

    [root@server4 ~]# useradd hadoop   
[root@server4 ~]# yum install -y nfs-utils
[root@server4 ~]# mount 172.25.50.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/  挂载，使所有数据保持一致
[hadoop@server4 ~]$ cd hadoop/etc/hadoop/   
[hadoop@server4 hadoop]$ vim workers 
server2
server3
server4
[hadoop@server4 hadoop]$ bin/hdfs --daemon start datanode   启动datanode节点

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    4、屏蔽节点

    [hadoop@server1 ~]$ cd hadoop/etc/hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml 

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    [hadoop@server1 hadoop]$ vim hosts.exclude
server2    添加server2 ，屏蔽掉server2
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin -refreshNodes  刷新节点,读取刚才配置
Refresh nodes successful
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin -report  

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    [hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs --daemon stop datanode   也可以用此方法进行节点下线

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    5 、hdfs分布式工作原理

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    三个副本所处不同位置，如果客户端在集群节点，第1个副本一定处于本机在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    hdfs工作原理漫画图解

    6、分布式计算框架—yarn管理器的使用

    添加mapred配置

    [hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/hadoop/  在文件最后添加如下参数
[hadoop@server1 hadoop]$ vim mapred-site.xml  

      
          mapreduce.framework.name
          yarn
      
      
          mapreduce.application.classpath
          $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*
      


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    添加yarn配置

    [hadoop@server1 hadoop]$ vim yarn-site.xml   在文件最后添加如下参数

      
          yarn.nodemanager.aux-services
          mapreduce_shuffle
      
      
          yarn.nodemanager.env-whitelist
          JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ    ,HADOOP_MAPRED_HOME
      


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    [hadoop@server1 ~]$ cd hadoop  
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-yarn.sh   启动
Starting resourcemanager   资源管理器
Starting nodemanagers   节点管理器

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    启动yarn管理器后，会在master节点上开启一个“8088”的端口，浏览器访问界面如下。
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    7、hadoop高可用平台部署——hdfs的高可用

    7.1 安装并配置zookeeper集群

    停掉相关进程
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/stop-yarn.sh 
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/stop-dfs.sh 
[hadoop@server1 hadoop]$ rm -fr /tmp/*  清除tmp里面的信息
在开一台虚拟机server5，由于内存有限，server3、4、5都设置为1G
server1、5做高可用、server2、3、4为zk集群
[root@server5 ~]# useradd hadoop  创建hadoop用户
[root@server5 ~]# yum install nfs-utils -y  安装nfs套件
[root@server5 ~]# mount 172.25.50.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/  挂载
[hadoop@server1 ~]$ lftp 172.25.254.50
lftp 172.25.254.50:/pub> get zookeeper-3.4.9.tar.gz  下载zookeeper安装包
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf zookeeper-3.4.9.tar.gz   解压
[hadoop@server2 ~]$ cd zookeeper-3.4.9/  
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ cd conf/
[hadoop@server2 conf]$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg  拷贝模板生成主配置文件
[hadoop@server2 conf]$ vim zoo.cfg    编辑主配置文件，在文件最后添加zookeeper集群节点
server.1=172.25.50.2:2888:3888    server.1中的1为主机编号，不是主机名，2888为数据同步，通信端口，3888为选举端口
server.2=172.25.50.3:2888:3888
server.3=172.25.50.4:2888:3888
[hadoop@server2 conf]$ mkdir /tmp/zookeeper   创建zookeeper数据目录
[hadoop@server2 conf]$ echo 1 > /tmp/zookeeper/myid  在数据目录里创建myid，其中myid号必须和配置文件配置的id号保持一致
[hadoop@server3 ~]$ mkdir /tmp/zookeeper  
[hadoop@server3 ~]$ echo 2 > /tmp/zookeeper/myid   
[hadoop@server4 ~]$ mkdir /tmp/zookeeper 
[hadoop@server4 ~]$ echo 3 > /tmp/zookeeper/myid
[hadoop@server2~]$ cd zookeeper-3.4.9/
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh satrt  启动
[hadoop@server3 ~]$ cd zookeeper-3.4.9/
[hadoop@server3 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh satrt  启动
[hadoop@server4 ~]$ cd zookeeper-3.4.9/ 
[hadoop@server4 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh satrt  启动

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    7.2 更改hadoop配置

    [hadoop@server1 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/hadoop/  
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml 

    
        fs.defaultFS
        hdfs://master       此处需要修改，改成master，而不是具体某个master地址  
    

    
    ha.zookeeper.quorum    
    172.25.50.2:2181,172.25.50.3:2181,172.25.50.4:2181    添加zk集群连接地址
    


[hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml   编辑hdfs配置文件

    
        dfs.replication
        3     将副本数改为3，现在有3个dn
    


dfs.nameservices
masters        指定dfs的nameserver为master和core-site.xml文件中的设置保持一致



dfs.ha.namenodes.masters   
h1,h2    指定master的两个节点为h1、h2



dfs.namenode.rpc-address.masters.h1
172.25.50.1:9000    指定master节点h1的通信地址



dfs.namenode.http-address.masters.h1
172.25.50.1:9870    指定master节点h1图形化端口



dfs.namenode.rpc-address.masters.h2
172.25.50.5:9000  指定master节点h2的通信地址



dfs.namenode.http-address.masters.h2
172.25.50.5:9870   指定master节点h2图形化端口



dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://172.25.50.2:8485;172.25.50.3:8485;172.25.254.4:8485/masters       指定namenode原数据在日志节点存放位置


dfs.journalnode.edits.dir
/tmp/journaldata     指定日志节点本地存储路经

 


dfs.ha.automatic-failover.enabled   开启NN失败自动切换
true    


       
dfs.client.failover.proxy.provider.masters
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider    开启自动切换的实现方式



dfs.ha.fencing.methods    隔离机制

sshfence     两种隔离方式，ssh方式、shell方式
shell(/bin/true)




dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
/home/hadoop/.ssh/id_rsa    隔离ssh机制需要免密


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    7.3 启动hdfs集群

    在这里插入图片描述
    在三个DN节点上依次启动 journalnode(第一次启动 hdfs 必须先启动 journalnode)

    [hadoop@server2 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server2 hadoop]$ bin/hdfs --daemon start journalnode
[hadoop@server3 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server3 hadoop]$ bin/hdfs --daemon start journalnode
[hadoop@server4 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server4 hadoop]$ bin/hdfs --daemon start journalnode
[hadoop@server1 hadoop]$ cd hadoop  

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    格式化hdfs集群

    [hadoop@server1 hadoop]$  bin/hdfs namenode -format     

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    Namenode 数据默认存放在/tmp,需要把数据拷贝到h2(即从server1复制到server2)

    [hadoop@server1 hadoop]$ scp -r /tmp/hadoop-hadoop 172.25.50.5:/tmp

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    格式化 zookeeper (只需在 h1 上执行即可)

    [hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs zkfc -formatZK

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    启动hdfs集群

    [hadoop@server1 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh

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    测试：在浏览器访问master端
    可以看到，server1为“active"是主机，server5为“standby”是备用机。
    在这里插入图片描述
    在主机master节点(server1)上传数据

    [hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir input                    //创建目录
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input    //上传数据

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    模拟server1节点故障
    结束server1中的“NameNode”进程
    在这里插入图片描述
    通过浏览器查看server5已经成为了“activate”端，数据已经从server1切换到了server5上。
    在这里插入图片描述
    server1节点恢复正常
    在这里插入图片描述
    server1节点恢复正常后，仍然只是从节点standby状态，成为了备用机。可以理解为：谁先注册zk，谁就是主master，其他节点就是备用master。
    在这里插入图片描述

    8、hadoop高可用平台部署——yarn的高可用（待续）

    9、hadoop高可用平台部署——Hbase分布式部署（待续）

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