探索Hadoop的三种运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式

前言

Hadoop作为一种强大的大数据处理框架，有多种运行模式，每种模式都适用于不同的使用场景。本文将介绍Hadoop的三种常见运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。

一、 单机模式

单机模式是Hadoop最简单的运行模式。在单机模式下，所有Hadoop组件都运行在单个机器上，包括HDFS、MapReduce等。由于只有一个节点参与计算，单机模式适用于开发和测试阶段，不适用于处理大规模数据。在单机模式下，Hadoop的所有组件运行在同一进程中，能够快速展示整个处理流程，方便开发人员进行调试和验证。

我们这里就拿官方的WordCount做一个简单的演示：

1. 在hadoop-3.2.4文件下面创建一个input文件夹
   [amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ mkdir input
2. 在input文件下创建一个word.txt文件
   [amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ cd input
3. 编辑word.txt文件
   [amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ vim word.txt

• 在文件中输入如下内容

hadoop hello
hdfs mapreduce yarn
amoxilin amoxilin
1
2
3

• 保存退出：:wq

4. 回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.2.4
5. 执行程序

[amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.4.jar wordcount input output
1

6. 查看结果

[amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ cat output/part-r-00000
看到如下结果：
amoxilin 2
hadoop  1
hello 1
hdfs 1
mapreduce 1
yarn  1
1
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二、 伪分布式模式

伪分布式模式是Hadoop的中级运行模式。在伪分布式模式下，Hadoop的各个组件运行在单台计算机上，但每个组件都是独立运行的。这意味着可以模拟一个小规模的分布式环境，包括一个主节点Namenode和多个工作节点Datanode。伪分布式模式适用于在本地环境中进行开发和测试，并且能够模拟数据分片和分布式计算的过程，从而更真实地了解Hadoop的工作原理。

以下是配置 Hadoop 伪分布式模式的一般步骤：

1. 安装 Hadoop：按照 Hadoop 的官方文档，下载并安装合适版本的 Hadoop。

2. 配置 HDFS：编辑 Hadoop 配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml ，设置适当的配置参数。例如，指定本地文件系统作为 HDFS 的存储路径，并设置副本数。

3. 配置 YARN：编辑 YARN 配置文件 yarn-site.xml ，设置适当的参数，如指定本地资源管理器地址和可用的计算资源。

4. 设置环境变量：将 Hadoop 的 bin 目录路径添加到系统的 PATH 环境变量中。

5. 配置 SSH：启用 SSH，并配置免密登录以设置 Hadoop 的分布式通信。

6. 启动 Hadoop：运行启动脚本，启动 HDFS 和 YARN。可以通过浏览器访问相应的管理控制台，如 NameNode 页面、ResourceManager 页面等。

7. 执行任务和作业：提交 MapReduce 任务或其他计算任务到 Hadoop 集群，并通过 Hadoop 提供的 API 或命令行工具进行操作。

需要注意的是，伪分布式模式仅适用于开发和测试目的，因为只有一个物理/虚拟机器负责运行所有的组件，所以它并不能提供真正的分布式性能和容错能力。

总之，Hadoop 伪分布式模式是用于在单台计算机上模拟分布式环境的配置方式，可用于本地开发、调试和验证大数据应用程序。这里只做简单的介绍，感兴趣的可以自己搭一下玩玩，重点是下面的完全分布式模式。

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三、 完全分布式模式（重点）

完全分布式模式是Hadoop的最常用运行模式。在完全分布式模式下，Hadoop集群由多台计算机组成，每个节点扮演着不同的角色。集群中包含一个主节点Namenode和多个工作节点Datanode，每个节点负责存储和处理数据。完全分布式模式可以处理大规模的数据集，并且具有高可靠性和容错性。Hadoop集群通过分布式存储和计算的方式，实现了大规模数据的快速处理和分析。

3.1 准备工作

1） 准备三台服务器，安装并配置jdk和hadoop

2）集群部署规划

注意：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

3）配置文件说明
Hadoop配置文件分为两类：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。

• 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 这个路径下面，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

  • core-site.xml：这个文件包含了Hadoop核心配置的相关属性，比如文件系统的默认URI (fs.defaultFS)、临时文件目录 (hadoop.tmp.dir)等。

  • hdfs-site.xml：这个文件包含了HDFS（Hadoop分布式文件系统）的相关配置属性，比如副本数 (dfs.replication)、数据块大小 (dfs.blocksize)等。

  • mapred-site.xml：这个文件包含了MapReduce框架的相关配置属性，比如MapReduce作业历史服务器地址 (mapreduce.jobhistory.address)、任务并行度 (mapreduce.job.running.map.limit)等。在较新的Hadoop版本中，这个文件被废弃，相关配置已经移动到yarn-site.xml中。

  • yarn-site.xml：这个文件包含了YARN（Yet Another Resource Negotiator）的相关配置属性，比如NodeManager的内存限制 (yarn.nodemanager.resource.memory-mb)、ApplicationMaster的内存限制 (yarn.app.mapreduce.am.resource.mb)等。

3.2 配置集群

3.2.1 配置core-site.xml 文件

<configuration>
    <!-- 指定NameNode的地址-->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
    </property>
    <!-- 指定Hadoop数据的存储目录-->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-3.2.4/data</value>
    </property>
    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为amo-->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>amo</value>
    </property>
</configuration>
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3.2.2 配置hdfs-site.xml 文件

<configuration>
    <!-- nn web端访问地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>
    <!-- 2nn web端访问地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop104:9868</value>
    </property>
</configuration>
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3.2.3 配置yarn-site.xml 文件

<configuration>
    <!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- 指定ResourceManager的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>
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3.2.4 配置mapred-site.xml 文件

<configuration>
    <!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上-->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>
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配置完成之后，在集群上分发配置好的Hadoop配置文件，然后去hadoop103和hadoop104查看配置文件分发情况

3.3 启动集群

3.3.1 配置workers

vim /opt/module/hadoop-3.2.4/etc/hadoop/workers

hadoop102
hadoop103
hadoop104
1
2
3

注意：该文件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xsync /opt/module/hadoop-3.2.4/etc/hadoop/workers

前提是你已经为每个节点进行了hostname的命名。而且每个节点的hosts文件你修改了本地dns的指向，让这些主机指向约定好的IP。然后每个节点的hosts文件保持同步。

3.3.2 启动集群

# 格式化NameNode  如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode
[amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ hdfs namenode -format
# 启动hdfs
[amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ sbin/start-dfs.sh
# 启动yarn 在配置了resourceManager的节点（hadoop103）启动yarn
[amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ sbin/start-yarn.sh
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（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，集群找不到以往数据。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，并且删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化）

jps可以查看各个节点的配置是否和我们的集群规划避暑一致

Web端查看hdfs的NameNode

• 浏览器中输入hadoop102:9870
• 查看hdfs上的存储信息
  

Web查看yarn的ResourceManager

• 浏览器输入：hadoop103:8088
• 查看yarn上运行的Job信息
  

3.3.3 集群测试

1. 上传文件到集群

[amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ hadoop fs -mkdir /wcinput                # 创建文件夹 
[amo@hadoop102 hadoop-3.2.4]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt /wcinput # 将word.txt文件上传到集群
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上传成功之后，查看hdfs上的存储信息就可以看到文件上传到集群了，如下图所示：

想查看文件的具体内容，点击文件名称，再点 Tail the file (last 32K) 就可查看啦，当然左边的 Download 也是支持下载的。

那么，文件上传到集群了，这里只是做一个展示而已，并不是文件存储的位置，文件具体存储的位置是在hdfs里面
$HADOOP_HOME/data/dfs/data/current/BP-1831339301-192.168.1.4-1709219313284/current/finalized/subdir0/subdir0

这里的 $HADOOP_HOME 其实就是你hadoop在服务器安装的位置，然后可以通过cat 文件名查看文件内容和上面做一个对比，确认文件上传以及存储的位置是没问题就好了。

=== 到这里完全分布式模式就初步搭好了===

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总结

总结起来，Hadoop的三种运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式，分别适用于不同的场景和需求。单机模式适用于开发和测试，伪分布式模式适用于模拟小规模分布式环境，而完全分布式模式则是处理大规模数据的最佳选择。根据具体的需求，选择合适的运行模式，可以充分发挥Hadoop的强大功能和性能。