hadoop入门

学习日志（hadoop入门）

该文章为自己整理流程

文章目录

• 学习日志（hadoop入门）
• 前言
• 一、从Hadoop框架讨论大数据生态
• • 1.1 Hadoop是什么
  • 1.2 Hadoop的优势
  • 1.3 Hadoop的组成
  • • 1.3.1 HDFS 架构概述
    • 1.3.2 Yarn 架构概述
    • 1.3.3 Map Reduse 架构概述
  • 1.4 大数据生态体系
• 二、Hadoop运行环境搭建
• • 2.1 模板虚拟机环境准备
  • 2.2 克隆虚拟机
  • 2.3 在hadoop102安装JDK
  • 2.4 在hadoop102安装Hadoop
  • 2.5 Hadoop目录结构
• 三、 Hadoop运行模式（完全分布式）
• • 3.1 准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）
  • 3.2 编写集群分发脚本xsync
  • 3.3 SSH免密登录配置
  • 3.4 集群配置
  • 3.5 群起集群
  • 3.6 集群启动/停止方式总结
  • 3.7 配置历史服务器
  • 3.8 配置日志的聚集
  • 3.9 编写hadoop集群常用脚本
  • 3.10 集群时间同步

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前言

大数据小学生一枚，我会把我每一阶段的学习内容整理记录下来

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一、从Hadoop框架讨论大数据生态 1.1 Hadoop是什么

1. hadoop是一个有apache基金会所开发的分布式系统基础架构（什么是分布式，就是一个工作由很多个服务器来同时运行）

2. 主要解决：海量数据的存储和分析计算问题（传统的工具存储不了很多，计算不了这么快）

3. hadoop是一个更为广泛的概念–hadoop生态圈

1.2 Hadoop的优势

1. 高可靠性：hadoop底层维护多个副本（数据备份），所以即使hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。
2. 高扩展性：在集群分配任务数据，可以方便的拓展数以千计的节点
3. 高效性：在MAPreduce的思想下，hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
4. 高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。

1.3 Hadoop的组成

1.3.1 HDFS 架构概述

1. NameNode（nn）： 存储文件的元数据，如文件名，文件目录，文件属性（生成时间，副本数，文件权限），以及每个文件的块列表
   和块所在的DataNode等
   例：武功秘籍的目录
2. DataNode（dn）：在本地文件系统存储文件块数据，以及数据的效验核。
   例：实实在在的武功秘籍
3. Secondary NameNode（2nn）：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据快照。起到辅助作用。

1.3.2 Yarn 架构概述

1. Resource Manager的主要作用：处理客户端请求>>监控Node Manager>>启动或监控Application Master>>资源的分配与调度
2. Node Manager的主要作用：管理单个节点上的资源>>处理来自Resource Manager的命令>>处理Application Master的命令
3. Application Master的主要作用：负责数据的切分>>为应用程序申请资源并分配给内部的任务>>任务的监控与容错
4. container：container是yarn中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存，CPU，磁盘，网络等。

1.3.3 Map Reduse 架构概述

Map Reduse将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce

1. Map： 将待分析数据分到多台服务器，一个服务器做其中的一点点
2. Reduce：将分开以后的数据整合成一个结果

1.4 大数据生态体系

1. Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySql）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2. Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3. Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；
4. Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
5. Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
6. Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7. Hbase：Hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库。Hbase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8. Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9. ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

二、Hadoop运行环境搭建 2.1 模板虚拟机环境准备

1. 准备一台模板虚拟机hadoop100，虚拟机配置要求如下：

   注：本文Linux系统环境全部以CentOS-7.5-x86-1804为例说明

   模板虚拟机：内存4G，硬盘50G，安装必要环境，为安装hadoop做准备
   代码如下（示例）：

   [root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release
   [root@hadoop100 ~]# yum install -y psmisc nc net-tools rsync vim lrzsz ntp libzstd 	openssl-static tree iotop git
   

   使用yum安装需要虚拟机可以正常上网，yum安装前可以先测试下虚拟机联网情况
   一般正常情况下配置的虚拟机都是没问题的
   测试网络是否连接的方法：ping www.baidu.com
   

2. 关闭防火墙，关闭防火墙开机自启

   [root@hadoop100 ~]# systemctl stop firewalld
   [root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld
   

   但是这里有个问题，我的虚拟机没有安装这个命令，所以我用的 service iptables stop

3. 创建atguigu用户，并修改atguigu用户的密码

   [root@hadoop100 ~]# useradd atguigu
   [root@hadoop100 ~]# passwd atguigu
   

4. 配置atguigu用户具有root权限，方便后期加sudo执行root权限的命令

   [root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers
   

   修改/etc/sudoers文件，找到下面一行（91行），在root下面添加一行，如下所示：
   

   注：查看编辑中的文件的行数命令：set nu

5. 在/opt目录下创建文件夹，并修改所属主和所属组
   a.在/opt目录下创建module、software文件夹

   [root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/module
   [root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/software
   

   b.修改module、software文件夹的所有者和所属组均为atguigu用户（此处不修改会出现权限问题）

   [root@hadoop100 ~]# chown atguigu:atguigu /opt/module 
   [root@hadoop100 ~]# chown atguigu:atguigu /opt/software
   

   c.查看module、software文件夹的所有者和所属组

   [root@hadoop100 ~]# cd /opt/
   [root@hadoop100 opt]# ll
   总用量 12
   drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5月  28 17:18 module
   drwxr-xr-x. 2 root    root    4096 9月   7 2017 rh
   drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5月  28 17:18 software
   

6. 卸载虚拟机自带的open JDK

   [root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps
   

7. 重启虚拟机

   [root@hadoop100 ~]# reboot
   

2.2 克隆虚拟机

1. 利用模板机hadoop100，克隆三台虚拟机：hadoop102 hadoop103 hadoop104

2. 修改克隆机IP，以下以hadoop105举例说明（该行为要在root用户下）
   a.删除d 修改最后eth1为eth0，并复制物理地址，详情见图片

   [root@hadoop100 ~]# vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules  
   

   修改之前：
   修改之后：
   

   b.更新物理地址，更新静态IP

   [root@hadoop100 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0  
   

   修改之前：
   修改之后：
   

   c.更改用户名

   [root@hadoop100 ~]# vim /etc/sysconfig/network   
   

   d.更改hosts文件，添加集群IP地址

   [root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts   
   

   
   e.查看Linux虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8
   
   
   f.查看Windows系统适配器VMware Network Adapter VMnet8的IP地址
   
   g.保证Linux系统ifcfg-ens33文件中IP地址、虚拟网络编辑器地址和Windows系统VM8网络IP地址相同。

3. 重启克隆机hadoop105

4. 修改windows的主机映射文件（hosts文件）
   1. 如果操作系统是window7，可以直接修改
   2. 如果操作系统是window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可
   （a）进入C:WindowsSystem32driversetc路径
   （b）打开hosts文件并添加如下内容，然后保存

   			192.168.1.100 hadoop100
   			192.168.1.101 hadoop101
   			192.168.1.102 hadoop102
   			192.168.1.103 hadoop103
   			192.168.1.104 hadoop104
   			192.168.1.105 hadoop105
   			192.168.1.106 hadoop106
   			192.168.1.107 hadoop107
   			192.168.1.108 hadoop108
   

2.3 在hadoop102安装JDK

1. 卸载现有JDK

   [atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
   

2. 用Xftp工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面
3. 在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功

   [atguigu@hadoop102 ~]$ ls /opt/software/
   

   看到如下结果：

   hadoop-3.1.3.tar.gz  jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
   

4. 解压JDK到/opt/module目录下

   [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
   

5. 配置JDK环境变量
   （1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件

   [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
   

   添加如下内容：

   #JAVA_HOME
   export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
   export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
   

   （2）保存后退出
   （3）source一下/etc/profile文件，让新的环境变量PATH生效

   [atguigu@hadoop102 ~]$ source /etc/profile
   

6. 测试JDK是否安装成功

   [atguigu@hadoop102 ~]$ java -version
   

   如果能看到以下结果，则代表Java安装成功。

   java version "1.8.0_212"
   

   如果没有结果则重启虚拟机，但是我自己没有碰到这个情况，一般一下就OK了

2.4 在hadoop102安装Hadoop

Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
注意：该操作要在创建的用户下操作

1. 进入到Hadoop安装包路径下（上边已经用Xftp拉到虚拟机 software/ 下了）

   [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/
   

2. 解压安装文件到/opt/module下面

   [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
   

3. 查看是否解压成功

   [atguigu@hadoop102 software]$ ls /opt/module/hadoop-3.1.3
   

4. 将Hadoop添加到环境变量
   （1）获取Hadoop安装路径

   [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd
   /opt/module/hadoop-3.1.3
   

   （2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件

   sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
   

   在my_env.sh文件末尾添加如下内容：（shift+g）

   #HADOOP_HOME
   export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
   export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
   export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
   

   （3）保存后退出
   （4）让修改后的文件生效

   [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile
   

5. 测试是否安装成功

   [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop versionHadoop 3.1.3
   

   与安装JDK的环境变量相同，如果失败重启虚拟机。

2.5 Hadoop目录结构

1. 查看Hadoop目录结构

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
   总用量 52
   drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 bin
   drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 etc
   drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 include
   drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 lib
   drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 libexec
   -rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 15429 5月  22 2017 LICENSE.txt
   -rw-r--r--. 1 atguigu atguigu   101 5月  22 2017 NOTICE.txt
   -rw-r--r--. 1 atguigu atguigu  1366 5月  22 2017 README.txt
   drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 sbin
   drwxr-xr-x. 4 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 share 
   

2. 重要目录
   （1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本
   （2）etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
   （3）lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
   （4）sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
   （5）share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例

三、 Hadoop运行模式（完全分布式）

搭建过程：
1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）
2）安装JDK
3）配置环境变量
4）安装Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置ssh
9）群起并测试集群

3.1 准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）

见 2.1 2.2 两节

3.2 编写集群分发脚本xsync

1. scp（secure copy）安全拷贝
   （1）scp定义：
   scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）
   （2）基本语法
   scp -r p d i r / pdir/ pdir/fname u s e r @ h a d o o p user@hadoop user@hadoophost: p d i r / pdir/ pdir/fname
   命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称
   （3）案例实操
   前提：在 hadoop102 hadoop103 hadoop104 都已经创建好的 /opt/module
   /opt/software 两个目录， 并且已经把这两个目录修改为atguigu:atguigu
   sudo chown atguigu:atguigu -R /opt/module

2. rsync远程同步工具
   rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
   rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。
   （1）基本语法
   rsync -av p d i r / pdir/ pdir/fname u s e r @ h a d o o p user@hadoop user@hadoophost: p d i r / pdir/ pdir/fname
   命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称

3. xsync集群分发脚本
   （1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
   （2）需求分析：
   （a）rsync命令原始拷贝：

   rsync  -av     /opt/module  		 root@hadoop103:/opt/
   

   （b）期望脚本： xsync要同步的文件名称
   （c）说明：在/home/atguigu/bin这个目录下存放的脚本，atguigu用户可以在系统任何地方直接执行。
   （3）脚本实现
   （a）在/home/atguigu/bin目录下创建xsync文件

   [atguigu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu
   [atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
   [atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin
   [atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync
   

   在该文件中编写如下代码：

   #!/bin/bash
   #1. 判断参数个数
   if [ $# -lt 1 ]
   then
     echo Not Enough Arguement!
     exit;
   fi
   #2. 遍历集群所有机器
   	for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
   	do
   	echo ====================  $host  ====================
    #3. 遍历所有目录，挨个发送
      for file in $@
      do
   #4. 判断文件是否存在
      if [ -e $file ]
      then
         #5. 获取父目录
   	  pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
         #6. 获取当前文件的名称
         fname=$(basename $file)
         ssh $host "mkdir -p $pdir"
         rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
      else
        echo $file does not exists!
       fi
     done
   done
   

   （b）修改脚本 xsync 具有执行权限

   [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
   

   （c）将脚本复制到/bin中，以便全局调用

   [atguigu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/
   

   （d）测试脚本

   [atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin
   [atguigu@hadoop102 bin]$ sudo xsync /bin/xsync
   

3.3 SSH免密登录配置

1. 配置ssh
   （1）基本语：ssh另一台电脑的ip地址
   （2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法

   [atguigu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103
   

   出现：

   The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)' can't be established.
   RSA key fingerprint is cf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.
   Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? 
   

   （3）解决方案如下：直接输入yes

2. 无密钥配置
   （1）免密登录原理
   

   （2）生成公钥和私钥：

   [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
   

   然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
   （3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

   [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
   [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
   [atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
   

   注意：
   还需要在hadoop103上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
   还需要在hadoop104上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
   还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104；

3. ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

文件名	解释
known_hosts	记录ssh访问过计算机的公钥(public key)
id_rsa	生成的私钥
id_rsa.pub	生成的公钥
authorized_keys	存放授权过的无密登录服务器公钥

3.4 集群配置

1. 集群部署规划
   注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
   注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

‘’	hadoop102	hadoop103	hadoop104
HDFS	NameNode DataNode	DataNode	SecondaryNameNode DataNode
YARN	NodeManager	ResourceManager NodeManager	NodeManager

2. 配置文件说明
   Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。
   （1）默认配置文件：

   取的默认文件	文件存放在Hadoop的jar包中的位置
   ore-default.xml]	hadoop-common-3.1.3.jar/ core-default.xml
   dfs-default.xml]	hadoop-hdfs-3.1.3.jar/ hdfs-default.xml
   arn-default.xml]	hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/ yarn-default.xml
   apred-default.xml]	hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/ mapred-default.xml

   （2）自定义配置文件：
   core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在**$HADOOP_HOME/etc/hadoop**这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
   （3）常用端口号说明

Daemon	App	hadoop2	hadoop3
NameNode Port	Hadoop HDFS NameNode	8020 / 9000	9820
.	Hadoop HDFS NameNode HTTP UI	50070	9870
Secondary NameNode Port	Secondary NameNode	50091	9869
.	Secondary NameNode HTTP UI	50090	9868
DataNode Port	Hadoop HDFS DataNode IPC	50020	9867
.	Hadoop HDFS DataNode	50010	9866
.	Hadoop HDFS DataNode HTTP UI	50075	9864

3. 配置集群
   （1）核心配置文件
   配置core-site.xml

   [atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
   

   文件内容如下：

   
   
   
   
   	
     
     	  fs.defaultFS
     	  hdfs://hadoop102:9820
   
   
      
           hadoop.tmp.dir
          /opt/module/hadoop-3.1.3/data
   
   
   
      
          hadoop.http.staticuser.user
           atguigu
   
   
   
       
   	     hadoop.proxyuser.atguigu.hosts
           *
   
   
       
          hadoop.proxyuser.atguigu.groups
          *
   
   
       
           hadoop.proxyuser.atguigu.groups
           *
   
   
   
   

   （2）HDFS配置文件
   配置hdfs-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml	
   

   文件内容如下：

   
   
   
   
   	
   	
           dfs.namenode.http-address
           hadoop102:9870
       
   	
       
           dfs.namenode.secondary.http-address
           hadoop104:9868
       
   	
   

   （3）YARN配置文件
   配置yarn-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
   

   文件内容如下：

   
   
   
   
   	
       
           yarn.nodemanager.aux-services
           mapreduce_shuffle
   	
   
       
           yarn.resourcemanager.hostname
           hadoop103
   
   
       
           yarn.nodemanager.env-whitelist
       	JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_	CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME
   
   
      
         yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
          512
      
     
          yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
           4096
   
   
       
          yarn.nodemanager.resource.memory-mb
          4096
   
   
       
           yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
         false
      
     
         yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
         false
       
   
   

   （4）MapReduce配置文件
   配置mapred-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
   

   文件内容如下：

   
   
   
   
   
   
       mapreduce.framework.name
       yarn
   
   
   

4. 在集群上分发配置好的Hadoop配置文件

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
   

5. 去103和104上查看文件分发情况,查看配置文件是否全部更改

3.5 群起集群

1. 配置workers

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop3.1.3/etc/hadoop/workers
   

   在该文件中增加如下内容：

   hadoop102
   hadoop103
   hadoop104
   

   注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

   同步所有节点配置文件

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
   

2. 启动集群
   （1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止namenode和datanode进程，并且要删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化。）

   [atguigu@hadoop102 ~]$ hdfs namenode -format
   

   （2）启动HDFS

   [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ start-dfs.sh
   

   （3）==在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）==启动YARN

   [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
   

   （4）Web端查看HDFS的NameNode

    （a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
    （b）查看HDFS上存储的数据信息
   

   （5）Web端查看YARN的ResourceManager

    （a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088
    （b）查看YARN上运行的Job信息
   

3. 集群基本测试
   （1）上传文件到集群
   上传小文件

   [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
   [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
   

   上传大文件

   [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put  /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz  /
   

   （2）上传文件后查看文件存放在什么位置

    （a）查看HDFS文件存储路径
    [atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd
    /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-	1495462844069/current/finalized/subdir0/subdir0
    （b）查看HDFS在磁盘存储文件内容
    [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
    hadoop yarn
    hadoop mapreduce 
    atguigu
    atguigu
   

   （3）拼接

   -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月  23 16:01 blk_1073741836
   -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu   1048583 5月  23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
   -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu  63439959 5月  23 16:01 blk_1073741837
   -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu    495635 5月  23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
   [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
   [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
   [atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
   

   （4）下载

   	[atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./
   

   （5）执行wordcount程序

   [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
   

3.6 集群启动/停止方式总结

1. 各个服务组件逐一启动/停止
   （1）分别启动/停止HDFS组件

   hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode	
   

   （2）启动/停止YARN

   yarn --daemon start/stop  resourcemanager/nodemanager	
   

2. 各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用
   （1）整体启动/停止HDFS

   start-dfs.sh/stop-dfs.sh
   

   （2）整体启动/停止YARN

   start-yarn.sh/stop-yarn.sh
   

3.7 配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1. 配置mapred-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
   

   在该文件里面增加如下配置：

   	
   
       mapreduce.jobhistory.address
      hadoop102:10020
   
   
   
   
       mapreduce.jobhistory.webapp.address
     hadoop102:19888
   
   

2. 分发配置

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
   

3. 在hadoop102启动历史服务器

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver
   

4. 查看历史服务器是否启动

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ jps
   

5. 查看JobHistory
   http://hadoop102:19888/jobhistory
   .

3.8 配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。
日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。
注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer。
开启日志聚集功能具体步骤如下：

1. 配置yarn-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
   

   在该文件里面增加如下配置：

   
   
      yarn.log-aggregation-enable
    true
   
   
     
       yarn.log.server.url  
       http://hadoop102:19888/jobhistory/logs
   
   
   
      yarn.log-aggregation.retain-seconds
     604800
   
   

2. 分发配置

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
   

3. 关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

   [atguigu@hadoop103 ~]$ stop-yarn.sh
   [atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon stop historyserver
   

4. 启动NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer

   [atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
   [atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver
   

5. 删除HDFS上已经存在的输出文件

   [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output
   

6. 执行WordCount程序

   [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop jar  	$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 	wordcount /input /output
   

7. 查看日志，
   http://hadoop102:19888/jobhistory
   Job History：
   
   job运行情况：
   

   查看日志：

3.9 编写hadoop集群常用脚本

1. 查看三台服务器java进程脚本：jpsall
   脚本代码：

   #!/bin/bash
   for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
   do
         echo =============== $host ===============
         ssh $host jps $@ | grep -v Jps
   done
   

   赋予脚本执行权限：

   [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall
   

2. hadoop集群启停脚本（包含hdfs，yarn，historyserver）：myhadoop.sh
   脚本代码：

   #!/bin/bash
   if [ $# -lt 1 ]
   then
       echo "No Args Input..."
       exit ;
   fi
   case $1 in
   "start")
          echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="
   
           echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
         ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start 	historyserver"
   ;;
   "stop")
           echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="
   
         echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
         ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop 	historyserver"
         echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
         ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
           echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
           ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
   ;;
   *)
      echo "Input Args Error..."
   ;;
   esac
   

   给权限，分发/home/atguigu/bin目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用

   	[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/
   

3.10 集群时间同步

时间同步的方式：找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，比如，每隔十分钟，同步一次时间。

配置时间同步具体实操：

1. 时间服务器配置（必须root用户）

    （0）查看所有节点ntpd服务状态和开机自启动状态
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd
    （1）在所有节点关闭ntpd服务和自启动
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
   
    （2）修改hadoop102的ntp.conf配置文件(要将hadoop102作为时间服务器)
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf
    修改内容如下
    a）修改1（授权192.168.1.0-192.168.1.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询		和同步时间）
    #restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
    为restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
    	b）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）
    server 0.centos.pool.ntp.org iburst
    server 1.centos.pool.ntp.org iburst
    server 2.centos.pool.ntp.org iburst
    server 3.centos.pool.ntp.org iburst
    为
    #server 0.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 1.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 2.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 3.centos.pool.ntp.org iburst
    c）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中		的其他节点提供时间同步）
    server 127.127.1.0
    fudge 127.127.1.0 stratum 10
    （3）修改hadoop102的/etc/sysconfig/ntpd 文件
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
    增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）
    SYNC_HWCLOCK=yes
    （4）重新启动ntpd服务
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
    （5）设置ntpd服务开机启动
    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd
   

2. 其他机器配置（必须root用户）

    （1）在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次
    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e
    编写定时任务如下：
    */10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
    （2）修改任意机器时间
    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date -s "2017-9-11 11:11:11"
    （3）十分钟后查看机器是否与时间服务器同步
    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date
   

   说明：测试的时候可以将10分钟调整为1分钟，节省时间。