大数据介绍、集群环境搭建、Hadoop介绍、HDFS入门介绍

文章目录

大数据介绍、集群环境搭建、Hadoop介绍、HDFS入门介绍
1.课前资料
2.课程整体介绍
3.大数据介绍
4.集群环境准备
5.Hadoop介绍
6.hadoop集群初体验
- 6.1、HDFS 使用初体验
- 6.2、mapreduce程序初体验
7 HDFS入门介绍

1.课前资料

2.课程整体介绍

请添加图片描述

3.大数据介绍

3.1 什么是大数据？

简单来说大数据就是海量数据及其处理。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产（资源）。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。——摘自百度百科

3.2 为什么要学习大数据?

拓宽发展面

大数据已经成为基础技术，现在最火的人工智能，物联网等就建立在大数据的基础上。

面向面试，提高认知深度，拓宽知识广度，增加面试筹码，提高薪资。

3.3 大数据相关技术

海量数据获取
爬虫（分析别人家的事）：Python，java…

日志（分析自己的事）：log4j、flume（数据的收集聚集加载）

历史数据（分析以前的事）：mysql、oracle、ETL（数据的提取转化加载）hdfs、

实时数据（分析现在的事）:hbase、spark、flink

3.4 海量数据存储

HDFS（Hive、Hbase、Spark依赖存储都是HDFS）Hadoop distributed file system

S3（亚马逊）

NFS(sun公司)

3.5 海量数据清洗

数据清洗没有我们想的那么复杂，方式有很多：

过程中可以用代码直接清洗，flume可以清洗，Hive可以清洗，flink可以清洗。整个流程中几乎每个步骤都可以做到数据的清洗。

3.6 海量数据处理

离线数据处理：MapReduce（hadoop的一部分）、Hive（底层是MR，业界主流）、SparkSQL、FlinkDataSet

流式数据处理：Flink（全面高效）、Storm（速度快，亚秒级）、SparkStreaming（速度没有Storm快，但是吞吐量高）

4.集群环境准备

4.1准备虚拟机

克隆三个虚拟机hadoop01、hadoop02、hadoop03均为NAT模式，其中hadoop01内存设置为1G（16G内存以上建议设置为2G），hadoop02和hadoop03为512M。

注：虚拟机登录的用户名和密码都是root

请添加图片描述

4.2修改为静态IP

修改IP地址，将：

第一台hadoop01的虚拟机ip地址改为：192.168.65.101

第二台hadoop02的虚拟机ip地址改为：192.168.65.102

第三台hadoop03的虚拟机ip地址改为：192.168.65.103

4.2.1配置文件

cd /etc/sysconfig/network-scripts   #进入网络配置目录
 
dir ifcfg*                         #找到网卡配置文件
 
ifcfg-ens33                         #找到版本最新的文件并修改
 
vim ifcfg-ens33
 
或者
 
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

4.2.2配置文件内容

注意不要写注释部分

TYPE=Ethernet
 
BOOTPROTO=static                              #改成static，针对NAT
 
NAME=eno16777736
 
UUID=4cc9c89b-cf9e-4847-b9ea-ac713baf4cc8
 
DEVICE=eno16777736
 
DNS1=114.114.114.114     #和网关相同
 
ONBOOT=yes               #开机启动此网卡
 
IPADDR=192.168.65.101    #固定IP地址
 
NETMASK=255.255.255.0    #子网掩码
 
GATEWAY=192.168.65.2     #网关和NAT自动配置的相同，不同则无法登录

4.2.3重启网络

以下两种方式任选其一

service network restart   #重启网络
 
systemctl restart network.service   #重启网络centos7

4.2.4查看IP

ip addr                  #查看IP地址 ip add

4.3mobaxTerm的使用

登录成功后，弹出对话框点yes 保存密码。

补充：mobaxTerm远程连接慢的问题

在使用shell连接虚拟机时连接等待时间太长，ssh的服务端在连接时会自动检测dns环境是否一致导致的，修改为不检测即可。

1、打开sshd服务的配置文件
vim /etc/ssh/sshd_config
把UseDNS yes改为UseDNS no（如果没有，自行编写在文件末尾加入）
2、重启sshd服务
systemctl restart sshd.service 或者 /etc/init.d/sshd restart

4.4关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service        #关闭防火墙服务
 
systemctl disable firewalld.service     #禁止防火墙开启启动
 
 
systemctl restart firewalld.service      #重启防火墙使配置生效

systemctl enable firewalld.service       #设置防火墙开机启动

检查防火墙状态

[root@hadoop01 ~]# firewall-cmd --state		#检查防火墙状态
false							#返回值，未运行

4.5修改主机名

vi /etc/hostname

4.6修改hosts文件

vi /etc/hosts

在配置文件中增加ip地址映射

192.168.65.101 hadoop01
 
192.168.65.102 hadoop02
 
192.168.65.103 hadoop03

4.7三台机器重启

reboot

4.8设置免密登录

4.8.1三台机器生成公钥与私钥

ssh-keygen

执行该命令之后，按下三个回车即可

请添加图片描述

4.8.2拷贝公钥到同一台机器

三台机器执行命令：

ssh-copy-id hadoop01

4.8.3复制第一台机器的认证到其他机器

将第一台机器的公钥拷贝到其他机器上

在第一台机器上面执行以下命令

scp /root/.ssh/authorized_keys hadoop02:/root/.ssh
scp /root/.ssh/authorized_keys hadoop03:/root/.ssh

4.8.4测试

在hadoop01上进行远程登录测试

ssh hadoop02

不需要输入密码直接进入说明成功，exit退出

4.9三台机器时钟同步

通过网络进行时钟同步
通过网络连接外网进行时钟同步,必须保证虚拟机连上外网

ntpdate us.pool.ntp.org;

阿里云时钟同步服务器

ntpdate ntp4.aliyun.com

三台机器定时任务

crontab  -e   

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate us.pool.ntp.org;

或者直接与阿里云服务器进行时钟同步

crontab -e

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate ntp4.aliyun.com;

4.10三台机器安装jdk

查看自带的openjdk

rpm -qa | grep java

如果有，请卸载系统自带的openjdk，方式如下（注：目前系统已经卸载）

rpm -e java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41-1.13.13.1.el6_8.x86_64 tzdata-java-2016j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131-2.6.9.0.el6_8.x86_64 --nodeps

三台机器创建目录

所有软件的安装路径

mkdir -p /opt/servers

所有软件压缩包的存放路径

mkdir -p /opt/softwares

上传jdk到/export/softwares路径下去，并解压

 tar -xvzf jdk-8u65-linux-x64.tar.gz -C ../servers/

配置环境变量cd

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/opt/servers/jdk1.8.0_65

export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH

修改完成之后记得 source /etc/profile生效

source /etc/profile

发送文件到hadoop02和hadoop03

scp -r /opt/servers/jdk1.8.0_65/ hadoop02:/opt/servers/
scp -r /opt/servers/jdk1.8.0_65/ hadoop03:/opt/servers/

注意：发送完成后要配置环境变量并生效。

测试

java -version

出现JDK版本号即为成功。

4.11修改windows中的hosts文件

在windows中的hosts文件里添加如下映射

192.168.65.101 hadoop01

5.Hadoop介绍

hadoop的定义：hadoop是一个分布式存储和分布式计算的框架。

5.1 hadoop的核心组件

HDFS、MapReduce、Yarn

5.2 hadoop的介绍及发展历史

Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。
——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储
——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。
Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目(同年，cloudera公司成立)，迎来了它的快速发展期。
狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件，
广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件。

5.3 hadoop的历史版本介绍

0.x系列版本：hadoop当中最早的一个开源版本，在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本

1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等

2.x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性

3.x版本系列：基于2.x的版本进行多层优化（新特性），主要的是改变MapReduce的数据计算方式。
请添加图片描述

5.4 hadoop2.x架构模型

请添加图片描述

文件系统核心模块：

NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种元数据

secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理

DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

数据计算核心模块：

ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配

NodeManager：负责执行主节点APPmaster分配的任务

5.5 Hadoop 的安装有三种方式

单机模式：直接解压，只支持MapReduce的测试，不支持HDFS，一般不用。

伪分布式模式：单机通过多进程模拟集群方式安装，支持Hadoop所有功能。

优点：功能完整。

缺点：性能低下。学习测试用。

完全分布式模式：集群方式安装，生产级别。

HA：高可用。

5.4.1 伪分布式部署

需要环境：

JDK，JAVA_HOME，配置hosts，关闭防火墙，配置免密登录等。

注意：我们只将其安装在hadoop01节点上。

进入目录

cd /opt/servers

上传安装包并解压

tar -xvzf hadoop-2.7.7.tar.gz -C ../servers/

修改配置文件

位置：/opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop

1.修改hadoop-env.sh

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hadoop-env.sh

修改

export JAVA_HOME=/opt/servers/jdk1.8.0_65
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop

2.修改 core-site.xml

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml

增加namenode配置、文件存储位置配置：粘贴代码部分到标签内

<property>
 
<!--用来指定hdfs的老大，namenode的地址-->
 
<name>fs.default.name</name>
 
<value>hdfs://hadoop01:8020</value>
 
</property> 
 
<property>
 
<!--用来指定hadoop运行时产生文件的存放目录-->  
 
<name>hadoop.tmp.dir</name>
 
<value>/opt/servers/hadoop-2.7.7/tmp</value>
 
</property>

3.修改 hdfs-site.xml

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml

配置包括自身在内的备份副本数量到标签内

<property>
 
<!--指定hdfs保存数据副本的数量，包括自己，默认为3-->
 
<!--伪分布式模式，此值必须为1-->
 
<name>dfs.replication</name>
 
<value>1</value>
 
</property>
 
<!--设置hdfs操作权限，false表示任何用户都可以在hdfs上操作文件-->
 
<property>
 
<name>dfs.permissions</name>
 
<value>false</value>
 
</property>

4.修改 mapred-site.xml

说明：在/opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop的目录下，只有一个mapred-site.xml.template文件，复制一个。

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/mapred-site.xml

配置mapreduce运行在yarn上：粘贴高亮部分到标签内

<property> 
 
<!--指定mapreduce运行在yarn上-->
 
<name>mapreduce.framework.name</name>
 
<value>yarn</value>
 
</property>

5.修改 yarn-site.xml

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/yarn-site.xml

配置：粘贴高亮部分到标签内

<property>
 
<!--指定yarn的老大resourcemanager的地址-->
 
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
 
<value>hadoop01</value>
 
</property>
 
<property>
 
<!--NodeManager获取数据的方式-->
 
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 
<value>mapreduce_shuffle</value>
 
</property>

6.修改slaves

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/slaves

修改

hadoop01

7.配置hadoop的环境变量

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/servers/hadoop-2.7.7
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

配置完成之后生效

source /etc/profile

环境变量配置完成，测试环境变量是否生效

echo $HADOOP_HOME

启动

1.初始化

hdfs namenode -format

2.启动

start-all.sh

3.停止

stop-all.sh

4.测试

jps

5.停止服务

stop-all.sh

6.访问浏览器

windows的浏览器中访问hadoop01:50070

安装成功！

7.如果没有安装成功

如果没有成功（进程数不够）

1.stop-all.sh 停掉hadoop所有进程

2.删掉hadoop2.7.7下的tmp文件

3.hdfs namenode -format 重新初始化（出现successfully证明成功），如果配置文件报错，安装报错信息修改相应位置后重新执行第二步。

4.start-all.sh 启动hadoop

5.4.2 完全分布式部署

安装环境服务部署规划

服务器IP	192.168.65.101	192.168.65.102	192.168.65.103
	NameNode
HDFS	Secondary NameNode
	DataNode	DataNode	DataNode
YARN	ResourceManager
	NodeManager	NodeManager	NodeManager
MapReduce	JobHistoryServer

先在第一台机器hadoop01进行部署

注意：如果已安装伪分布模式，先删除格式化后生成的数据文件，其他请略过。

rm -rf /opt/servers/hadoop-2.7.7/tmp

进入目录

cd /opt/servers

上传安装包并解压

tar -xvzf hadoop-2.7.7.tar.gz -C ../servers/

修改配置文件

位置：/opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop

1.修改hadoop-env.sh

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hadoop-env.sh

修改

export JAVA_HOME=/opt/servers/jdk1.8.0_65
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop

2.修改 core-site.xml

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml

增加namenode配置、文件存储位置配置：粘贴代码部分到标签内

<property>
 
<!--用来指定hdfs的老大，namenode的地址-->
 
<name>fs.default.name</name>
 
<value>hdfs://hadoop01:8020</value>
 
</property> 
 
<property>
 
<!--用来指定hadoop运行时产生文件的存放目录-->  
 
<name>hadoop.tmp.dir</name>
 
<value>/opt/servers/hadoop-2.7.7/tmp</value>
 
</property>

3.修改 hdfs-site.xml(伪分布式+)

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml

配置包括自身在内的备份副本数量到标签内

<property>
 
<!--指定hdfs保存数据副本的数量，包括自己，默认为3工作中使用默认-->
 
<!--伪分布式模式，此值必须为1-->
 
<name>dfs.replication</name>
 
<value>2</value>
 
</property>
 
<!--设置hdfs操作权限，false表示任何用户都可以在hdfs上操作文件-->
 
<property>
 
<name>dfs.permissions</name>
 
<value>false</value>
 
</property>

4.修改 mapred-site.xml

说明：在/opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop的目录下，只有一个mapred-site.xml.template文件，复制一个。

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/mapred-site.xml

配置mapreduce运行在yarn上：粘贴高亮部分到标签内

<property> 
 
<!--指定mapreduce运行在yarn上-->
 
<name>mapreduce.framework.name</name>
 
<value>yarn</value>
 
</property>

5.修改 yarn-site.xml

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/yarn-site.xml

配置：粘贴高亮部分到标签内

<property>
 
<!--指定yarn的老大resourcemanager的地址-->
 
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
 
<value>hadoop01</value>
 
</property>
 
<property>
 
<!--NodeManager获取数据的方式-->
 
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 
<value>mapreduce_shuffle</value>
 
</property>

6.修改slaves(伪分布式+)

vim /opt/servers/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/slaves

修改

hadoop01
hadoop02
hadoop03

7.配置hadoop的环境变量

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/servers/hadoop-2.7.7
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

配置完成之后生效

source /etc/profile

环境变量配置完成，测试环境变量是否生效

echo $HADOOP_HOME

8.分发文件到hadoop02、hadoop03服务器(伪分布式+)

cd /opt/servers/
scp -r hadoop-2.7.7/ hadoop02:$PWD
scp -r hadoop-2.7.7/ hadoop03:$PWD

9.hadoop02、hadoop03服务器配置hadoop的环境变量(伪分布式+)

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/servers/hadoop-2.7.7
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

配置完成之后生效

source /etc/profile

环境变量配置完成，测试环境变量是否生效

echo $HADOOP_HOME

启动

1.初始化

hdfs namenode -format

2.启动

start-all.sh

3.停止

stop-all.sh

4.测试

jps

5.停止服务

stop-all.sh

6.访问浏览器

windows的浏览器中访问

hdfs集群访问地址

http://hadoop01:50070/

yarn集群访问地址

http://hadoop01:8088/

安装成功！

补充：可以按照组件启动服务

start-dfs.sh
start-yarn.sh

也可以单独启动一个服务

在主节点上使用以下命令启动 HDFS NameNode：
hadoop-daemon.sh start namenode 
在每个从节点上使用以下命令启动 HDFS DataNode： 
hadoop-daemon.sh start datanode 
在主节点上使用以下命令启动 YARN ResourceManager： 
yarn-daemon.sh  start resourcemanager 
在每个从节点上使用以下命令启动 YARN nodemanager： 
yarn-daemon.sh start nodemanager

6.hadoop集群初体验

6.1、HDFS 使用初体验

从Linux 本地上传一个文本文件到 hdfs 的/test/input 目录下

hadoop fs -mkdir -p /test/input

hadoop fs -put /root/install.log /test/input

6.2、mapreduce程序初体验

在 Hadoop 安装包的

hadoop2.7.7/share/hadoop/mapreduce 下有官方自带的mapreduce 程序。我们可以使用如下的命令进行运行测试。

示例程序jar:

 hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar

计算圆周率:

hadoop jar /opt/servers/hadoop-2.7.7/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar pi 2 5

关于圆周率的估算，感兴趣的可以查询资料 Monte Carlo 方法来计算 Pi 值。

7 HDFS入门介绍

7.1 HDFS 介绍

HDFS 是 Hadoop Distribute File System 的简称，意为：Hadoop 分布式文件系统。是 Hadoop 核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。

分布式文件系统解决的问题就是大数据存储。它们是横跨在多台计算机上的存储系统。分布式文件系统在大数据时代有着广泛的应用前景，它们为存储和处理超大规模数据提供所需的扩展能力。

7.2 HDFS的特性

首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；

其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

7.2.1 master/slave 架构

HDFS 采用 master/slave 架构。一般一个 HDFS 集群是有一个 Namenode 和一定数目的Datanode 组成。Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。

7.2.2 分块存储

HDFS 中的文件在物理上是分块存储（block）的，块的大小可以通过配置参数来规定，默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M。

7.2.3 名字空间（NameSpace）

HDFS 支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似：用户可以创建、删除、移动或重命名文件。

Namenode 负责维护文件系统的名字空间，任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被Namenode 记录下来。

HDFS 会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data。

7.2.4 namenode 元数据管理

我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。Namenode 负责维护整个hdfs文件系统的目录树结构，以及每一个文件所对应的 block 块信息（block 的id，及所在的datanode 服务器）。

7.2.5 Datanode 数据存储

文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。每一个 block 都可以在多个datanode 上。Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block信息。存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3）。

7.2.6 副本机制

为了容错，文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。

7.2.7 一次写入，多次读出

HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。

正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做.网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。