Hadoop（二）Hadoop运行模式

Hadoop（二）Hadoop运行模式

1.完全分布式模式环境搭建

1.1 常用命令1.2 SSH免密登录1.3 集群配置1.4 群起集群1.5 集群故障处理 2.配置历史服务器3.配置日志聚集4.一键启动集群
Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式

本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。生产环境一般也不用完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用 1.完全分布式模式环境搭建 1.1 常用命令

scp（secure copy）安全拷贝：scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝（from server1 to server2）

基本语法：scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

示例1：将102服务器当前目录下的jdk拷贝到103服务器上的module文件下

 scp -r jdk1.8.0_212/ root@hadoop103:/opt/module

示例2：从103服务器上拉取102服务器上的hadoop文件

scp -r root@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./ 

示例3：从103上把102的文件拷贝到104

scp -r root@hadoop102:/opt/module/* root@hadoop104:/opt/module

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

基本语法：rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

xsync集群分发脚本
作用：循环复制文件到所有节点的相同目录下

1.在/home/atguigu/bin目录下创建xsync文件

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

2.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

3.修改脚本 xsync 具有执行权限

[gzhu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync

4.测试脚本（将/home/gzhu/目录下的bin复制到102和103）

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

5.同步环境变量配置
注意：如果用了sudo，那么xsync一定要给它的路径补全

[gzhu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

6.让环境变量生效

[gzhu@hadoop103 ~]$ source /etc/profile
[gzhu@hadoop104 ~]$ source /etc/profile

1.2 SSH免密登录

进入家目录下.ssh的隐藏文件

在该目录下执行ssh-keygen -t rsa指令并按三次回车，就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

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

这样就可以在102服务器上登录103了

同样的，在102和103生成密钥后配置到另外两台服务器

.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

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 1.3 集群配置

集群部署规划

NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上

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

默认配置文件及其位置：

[core-default.xml] hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml[hdfs-default.xml] hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml[yarn-default.xml] hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml[mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

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

核心配置文件

配置core-site.xml

[gzhu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

[gzhu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

文件内容如下：

    
    
        fs.defaultFS
        hdfs://hadoop102:8020
    

    
    
        hadoop.tmp.dir
        /opt/module/hadoop-3.1.3/data
    

    
    
        hadoop.http.staticuser.user
        gzhu
    

HDFS配置文件

[gzhu@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
    

YARN配置文件

[gzhu@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
    

MapReduce配置文件

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

文件内容如下：

	
    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    

在集群上分发配置好的Hadoop配置文件（如果权限不够用sudo，见上文）

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

去103和104上查看文件分发情况

[gzhu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[gzhu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

1.4 群起集群

配置workers

cd /opt/module/hadoop-3.1.3

cd etc/hadoop/

vim workers

配置三台主机名称

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

分发：xsync workers

启动集群

启动HDFS
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）

[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

初始化完成后hadoop目录下会多一个data和logs文件
在sbin目录下有个start-dfs.sh命令


jps查看当前进程

浏览器输入http://hadoop102:9870/可以登录到hdfs页面

启动RM

要在hadoop103启动，RM因为安装在hadoop103服务器上

浏览器输入http://192.168.10.103:8088/登录yarn管理界面

集群基本测试

①在HDFS目录下创建一个test目录

[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /test

②上传文件到该目录下

[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt /test

文件实际存储在data目录下

测试

[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /test /result

/result为输出目录，可以看到执行成功

1.5 集群故障处理

①杀死相关组件，比如stop-dfs.sh

②删除各个服务器上的data和logs文件

[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/

[gzhu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/

[gzhu@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ rm -rf data/ logs/

③格式化

[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

④启动相关组件，成功

2.配置历史服务器

在hadoop102的etc/hadoop下的mapred-site.xml配置历史服务器

    mapreduce.jobhistory.address
    hadoop102:10020




    mapreduce.jobhistory.webapp.address
    hadoop102:19888

然后分发到其他服务器

在hadoop102启动历史服务器

mapred --daemon start historyserver

浏览器输入http://192.168.10.102:19888/jobhistory进入历史界面

3.配置日志聚集

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在hadoop目录下的yarn-site.xml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

xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

③关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

[gzhu@hadoop103 sbin]$ stop-yarn.sh

[gzhu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon stop historyserver

④重启NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer

[gzhu@hadoop103 sbin]$ start-yarn.sh

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

⑤重新执行任务

[gzhu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /test /result

⑥查看日志

4.一键启动集群

①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

②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

一键启动脚本

[gzhu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh

输入如下内容

#!/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

保存退出

加权限

chmod +x myhadoop.sh

测试

[gzhu@hadoop102 bin]$ myhadoop.sh stop

[gzhu@hadoop102 bin]$ myhadoop.sh start