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1.hadoop入门

时间:2024-09-07 11:36:56浏览次数:1  
标签:文件 rsync 入门 Hadoop hadoop 集群 数据

Hadoop入门

一.概念

1.hadoop是什么

(1)Hadoop是一个由apache基金会所开发的分布式系统基础架构

(2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题

(3)广义上来说,hadoop通常是指一个更广泛的概念--hadoop生态圈

2.Hadoop发展历史

(1)创始人Doug Cutting,为了实现与Google类似的全文搜索功能,他在Lucene 框架基础上进行优化升级,查询引擎和索引引擎

(2)2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目

(3)对于海量数据的场景,Lucene框架面对与Google同样的困难,存储海量数据 困难,检索海量数据慢

(4)学习和模仿Google解决这些问题的方法:微型版Nutch

(5)可以说Google是Hadoop的思想之源(谷歌在大数据方面的三篇论文)

GFS -> HDFS

Map-Reduce -> MR

BigTable -> HBase

(6)2003-2004年,Google公开了部分GFS和MapReducee思想的细节,以此为基 础Doug Cutting等人用了两年业余时间实现了DFS和MapReduce机制,使Nutch 性能飙升

(7)2005年hadoop作为Lucence的子项目Nutch的一部分正式引入Apache基 金会

(8)2006年3月,Map-Reduce和Nutch Distributed File System(NDFS)分别被纳入到 Hadoop项目中,hadoop就此诞生,标志着大数据时代来临

(9)名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象

3.Hadoop的三大发行版本

Apache,Cloudera,Hortonworks

4.Hadoop的优势

(1)高可靠:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即hadoop某个计算元素或存储 出现故障,也不会导致数据的丢失

(2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点

(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

5.Hadoop的组成(面试重点)

(1)Hadoop1.x

MapReduce(计算+资源调度)

HDFS(数据存储)

Common(辅助工具)

(2)Hadoop2.x

Mapreduce(计算)

Yarn(资源调度)

HDFS(数据存储)

Common(辅助工具)

(3)Hadoop3.x

在组成上没有任何变化

5.1.HDFS架构概述

(1)namenode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,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

(2)datanode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和

(3)Secondary namenode(2nn):每隔一段时间对namenode元数据备份

5.2.yarn架构概述

(1)resourcemanager(rm):整个集群资源(内存,cpu等)的管理者

(2)nodemanager(nm):单个节点服务器资源的管理者

(3)applicationmaster(am):单个任务运行的老大

(4)container:容器,相当于一台独立的服务器,里面封装了任务运行所需要 的资源,如内存,cpu,磁盘,网络等

5.3.mapreduce架构概述

Mapreduce将计算过程分为两个阶段:map和reduce

(1)map阶段并行处理输入数据

(2)reduce阶段对map结果进行汇总

5.4.HDFS,yarn,mapreduce三者之间的关系

6.大数据技术生态体系

7.推荐系统案例

二.环境准备

1.模板虚拟机准备

2.克隆

3.安装jdk,hadoop

三.Hadoop生产集群搭建

1.本地模式

(1)在hadoop-3.1.1文件下创建一个wcinput文件夹

(2)在wcinput文件下创建一个word.txt文件并编辑

(3)输入以下内容保存并退出

(4)回到hadoop-3.1.1目录

(5)执行程序

(6)查看结果

cat wcoutput/part-r-00000

2.完全分布式集群(开发面试重点)

(1)准备三台虚拟机(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

2.1.虚拟机准备

2.2.编写集群分发脚本xsync

(1)scp(secure copy)安全拷贝

A.scp定义

Scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝(from serverl to server2)

B.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

(2)rsync远程同步工具

A.rsync定义

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把所有文件都复制过去

B.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

参数说明

-a:归档拷贝

-v:显示复制过程

(3)xsync集群分发脚本

A.需求:循环复制文件到所有结点的相同目录下

B.需求分析:

(a)rsync命令原始拷贝

(b)期望脚本

(c)期望脚本在任何路径都能使用(脚本放在声明了全局环境变量 的路径)

C.脚本实现

2.3.ssh无密登录配置

(1)配置ssh

(2)无秘钥配置

2.4.集群配置

2.5.群起集群

第一次启动需要格式化

2.6.配置历史服务器

2.7.配置日志的聚焦

2.8.集群启动/停止方式总结

(1)各个模块分开启动/停止(前提配置ssh)

A.整体启动/停止HDFS

start-dfs.sh/stop-dfs.sh

B.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

A.分别启动/停止HDFS组件

B.启动/停止yarn

2.9.编写hadoop集群常用脚本

2.10.常用端口号说明

2.11.集群时间同步

四.常见错误解决

标签:文件,rsync,入门,Hadoop,hadoop,集群,数据
From: https://www.cnblogs.com/swh666/p/18401483

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