Hadoop3.1.3 伪分布式安装_opt/module/hadoop-3.1.3/libexec/hadoop-functions.s

前言：

Hadoop集群有三种运行模式，单机模式，伪分布模式、完全分布式模式。

单机模式：只有一个JVM进程数，只运行在一台机器上；

伪分布模式：有多个JVM进程数，运行在同一台机器上；

完全分布式模式：多个JVM进程数，运行在三台或三台以上的机器上。
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说明：

此安装教程是在root用户下进行，搭载单机模式 =====> 搭载伪分布式
如果在普通用户下，要注意权限、环境变量等，使用sudo命令。

Hadoop单机模式

一、网络配置、修改主机名、修改网络映射、Ping外网、连接xshell

具体配置请查看： CentOS 7 linux网络配置、修改主机名、修改网络映射、Ping外网、连接xshell

二、vim编辑器的安装使用

具体配置请查看： vim详解 以CentOs 7系统为例

三、安装jdk

1.使用xshell文件传输工具上传JDK
上传jdk-8u361-linux-x64.tar.gz到/opt目录下
2 查看Linux是否安装java jdk

rpm -qa | grep java

如果查询有其他java版本，则需要卸载

rpm -e --nodeps 查询的包名

3.cd至上传目录
tar 指令解压:

tar -zxvf jdk-8u361-linux-x64.tar.gz

4.重命名为jdk（方便配置环境变量）

mv jdk1.8.0_361/ jdk

5.配置环境变量

vim /etc/profile

在这个文件最后换行添加如下三行：

# JDK
export JAVA_HOME=/opt/jdk
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
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6 使这个配置文件生效

source /etc/profile

7 验证（查看java版本）

java -version

四、安装hadoop

1.使用xshell文件传输工具上传hadoop
上传hadoop-3.1.3.tar到/opt目录下>
2.cd 至上传opt目录
解压安装包到/opt目录

tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz

3.重命名为hadoop（方便配置环境变量）

4.配置环境变量

vim /etc/profile

在这个文件最后换行添加如下三行：

#HADOOP
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
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6 使这个配置文件生效

source /etc/profile

7 验证（查看hadoop版本）

hadoop version

现在我们已经初步安装了jdk和hadoop环境
接下来进一步配置hadoop分布式

Hadoop集群伪分布模式

一、配置免密登录

进行免密登录需要安装ssh

安装ssh服务:

1.查看是否安装ssh

rpm -qa | grep ssh

如果有openssh-clients、openssh-server，则不需要安装
如果没有，则需要安装，安装命令如下：

yum install -y openssh-clients openssh-server

2.启动ssh服务

service sshd start|stop|restart|status

start：开启、restart：重启、stop：关闭、status：状态，根据自己需要选择

配置免密登录
作用举例：启动yarn服务需要输入系统密码（节省时间）

1.本机生成公钥、私钥和验证文件

ssh-keygen -t rsa

回车三次即可

2.将登录信息复制到验证文件

ssh-copy-id hadoop

hadoop为主机名
注意：输入该指令后需要自行输入登录密码
输入时系统输入栏密码不显示（正常输入回车即可）

这样就配置好免密登录了
可以尝试ssh登录命令查看是否配置成功：

ssh hadoop

exit登出

二、HDFS的配置

1.进入Hadoop配置目录：

cd /opt/hadoop/etc/hadoop/

（1）配置hadoop-env.sh

vim hadoop-env.sh

在这个配置文件最后换行添加

export JAVA_HOME=/opt/jdk

（2）配置core-site.xml

vi core-site.xml

将这个配置文件最后的标签内容修改为

<configuration>
<!--配置hdfs文件系统的命名空间-->
<property>
   <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<!-- 配置临时数据存储目录 -->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/hadoop/tmp/</value>
</property>
</configuration>
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fs.defaultFS：这里fs表示文件系统和default.name表示名称节点
其值为hdfs://localhost:9000，9000为端口号

hadoop.tmp.dir : hadoop文件系统依赖的基本配置，很多配置路径都依赖它,默认路径设置在/tmp下很不安全，Linux在重新启动时，很可能就删除这个路径下的文件。因此在安全分布式集群下，我们都会在etc/hadoop/core-site.xml重新设置这个路径。

（3）配置hdfs-site.xml

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
　　<!--指定HDFS副本的数量-->
　　<property>
　　　　<name>dfs.replication</name>
　　　　<value>1</value>
　　</property>
　　<!--设置默认端口，如果不加上会导致启动hadoop-3.1.0后无法访问50070端口查看HDFS管理界面，hadoop-2.7.7可以不加-->
　　<property> 
　　　　<name>dfs.http.address</name> 
　　　　<value>hadoop:50070</value> 
　　</property>
</configuration>
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（4）格式化HDFS

配置好HDFS文件系统后首次启动需要进行格式化
注意：不可随意格式化namenode，格式化会删除namenode image和edits文件
再创建新的 image 和 edits，数据将会丢失，需要谨慎使用！！

格式化命令：

hdfs namenode -format

格式化成功！
格式化成功后，会在hadoop.tmp.dir配置的/opt/hadoop/tmp目录生成目录dfs/name/current/，里面包含几个文件如下：

fsimage_*:
元数据永久性检查点,包含hadoop文件系统中的所有目录和文件inode的序列化信息。

fsimage_*.md5文件:
md5校验文件，用于确保fsimage文件的正确性，可以作用于磁盘异常导致文件损坏的情况。

seen_txid文件
这个文件中保存了一个事务id

VERSION文件
VERSION是java属性文件，内容大致如下：

 namespaceID=578053814
 clusterID=CID-90f1e4c5-54d1-42f9-b7eb-6bb8f3783f7f
 cTime=1686995205902
 storageType=NAME_NODE
 blockpoolID=BP-1828331363-192.168.233.210-1686995205902
 layoutVersion=-64
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namespaceID是文件系统唯一标识符，在文件系统首次格式化之后生成，在引入Federation特性后，可能会有多个namespace。

clusterID是系统生成或手动指定的集群ID，在-clusterID选项中可以使用它。

cTime表示Namenode存储的创建时间。

storageType表示这个文件存储的是什么进程的数据结构信息（如果是Datanode，则为DATA_NODE）。

blockpoolID表示每一个Namespace对应的块池id，这个id包括了其对应的Namenode节点的ip地址。

layoutVersion表示HDFS永久性数据结构的版本信息，只要数据结构变更，版本号也要递减，此时的HDFS也需要升级，否则磁盘仍旧使用旧版本的数据结构，这会导致新版本的Namenode无法使用。
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二、YARN的配置

1.进入Hadoop配置目录：

cd /opt/hadoop/etc/hadoop/

（1）配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

<configuration>
<!--RM的hostname-->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostsname</name>
   <value>hadoop</value>
</property>
<!--NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序-->
<property>
   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
   <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
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（2）配置mapred-site.xml

vim mapred-site.xml

<configuration>
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>
</configuration>
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yarn 是一种资源管理和作业调度技术，作为Hadoop 的核心组件之一，负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务，其基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能分解为单独的 daemon，

三、启动服务用户定义

方法一：

vim /etc/profile

# HADOOP_USER
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

方法二：

vim /etc/
进入hadoop sbin目录

cd $HADOOP_HOME/sbin

vim start-dfs.sh
vim stop-dfs.sh
头部添加以下内容

#!/usr/bin/env bash
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
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vim start-yarn.sh
vim stop-yarn.sh
头部添加以下内容

#!/usr/bin/env bash
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root
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启动hdfs或yarn服务

启动hdfs服务:

start-dfs.sh

三大服务节点：

NameNode:
NameNode 是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。Namenode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。

Secondary NameNode:
Secondary NameNode 并不是 NameNode 的热备机，而是定期从 NameNode 拉取 fsimage和editlog文件，并对两个文件进行合并，形成新的 fsimage 文件并传回 NameNode，这样做的目的是减轻 NameNode 的工作压力，本质上 SNN 是一个提供检查点功能服务的服务点。

DataNode:
DataNode 负责数据块的实际存储和读写工作，Block 默认是128MB，当客户端上传一个大文件时，HDFS 会自动将其切割成固定大小的 Block，为了保证数据可用性，每个 Block 会以多备份的形式存储，默认是3份。

启动yarn服务

start-yarn.sh

ResourceManager:
ResourceManager 通常在独立的机器上以后台进程的形式运行，它是整个集群资源的主要协调者和管理者。

NodeManager
NodeManager 是 YARN 集群中的每个具体节点的管理者。主要负责该节点内所有容器的生命周期的管理，监视资源和跟踪节点健康。

同时启动或停止所有服务

启动命令：

start-all.sh

查看结果：

jps
如果没有缺少节点则配置成功
缺少节点则查验节点的配置文件

停止命令：

stop-all.sh