Hadoop_安装与部署_大数据导论hadoop的安装与部署

一、完全分布式运行模式（开发重点）

分析：

1）准备3台客户机（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

准备：

1）xsync集群分发脚本

（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下

（2）需求分析

①rsync命令原始拷贝：

rsync  -av     /opt/module    root@hadoop103:/opt/

②期望脚本：

xsync要同步的文件名称

③说明：在/home/muzili/bin这个目录下存放的脚本，muzili用户可以在系统任何地方直接执行。

（3）脚本实现

①在用的家目录/home/muzili下创建bin文件夹

[muzili@hadoop102 ~]$ mkdir bin

②在/home/muzili/bin目录下创建xsync文件，以便全局调用

[muzili@hadoop102 ~]$ cd /home/muzili/bin

[muzili@hadoop102 ~]$ vim xsync

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

[muzili@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync

④测试脚本

         [muzili@hadoop102 bin]$ xsync xsync

2）SSH无密登录配置

说明：这里面只配置了hadoop102、hadoop103到其他主机的无密登录；因为hadoop102配置的是NameNode，hadoop103配置的是ResourceManager，都要求对其他节点无密访问。

（1）hadoop102上生成公钥和私钥：

[muzili@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

（2）将hadoop102公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

[muzili@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102

[muzili@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103

[muzili@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

（3）hadoop103上生成公钥和私钥：

[muzili@hadoop103 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

（4）将hadoop103公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

[muzili@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102

[muzili@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103

[muzili@hadoop103 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

3）JDK准备

<1> 卸载现有JDK（3台节点）

[muzili@hadoop102 opt]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
 
[muzili@hadoop103 opt]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
 
[muzili@hadoop104 opt]# sudo rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps

（1）rpm -qa：表示查询所有已经安装的软件包

（2）grep -i：表示过滤时不区分大小写

（3）xargs -n1：表示一次获取上次执行结果的一个值

（4）rpm -e --nodeps：表示卸载软件

<2> 用XShell工具将JDK导入到hadoop102的/opt/software文件夹下面

<3> 在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功

[muzili@hadoop102 software]# ls /opt/software/

看到如下结果：

jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

<4> 解压JDK到/opt/module目录下

[muzili@hadoop102 software]# tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

<5> 配置JDK环境变量

（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件

[muzili@hadoop102 module]# sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

添加如下内容，然后保存（:wq）退出

#JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

（2）让环境变量生效

[muzili@hadoop102 software]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

<6> 测试JDK是否安装成功

[muzili@hadoop102 module]# java -version

如果能看到以下结果、则Java正常安装

java version "1.8.0_212"

<7> 分发JDK 

[muzili@hadoop102 module]$ xsync /opt/module/jdk1.8.0_212/

<8> 分发环境变量配置文件

[muzili@hadoop102 module]$ sudo /home/muzili/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

<9> 分别在hadoop103、hadoop104上执行source

[muzili@hadoop103 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

[muzili@hadoop104 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

4）环境变量配置说明

        Linux的环境变量可在多个文件中配置，如/etc/profile，/etc/profile.d/*.sh，~/.bashrc，~/.bash_profile等，下面说明上述几个文件之间的关系和区别。

          bash的运行模式可分为login shell和non-login shell。

          例如，我们通过终端，输入用户名、密码，登录系统之后，得到就是一个login shell。而当我们执行以下命令ssh hadoop103 command，在hadoop103执行command的就是一个non-login shell。

这两种shell的主要区别在于，它们启动时会加载不同的配置文件，login shell启动时会加载/etc/profile，~/.bash_profile，~/.bashrc。non-login shell启动时会加载~/.bashrc。

而在加载~/.bashrc（实际是~/.bashrc中加载的/etc/bashrc）或/etc/profile时，都会执行如下代码片段，

因此不管是login shell还是non-login shell，启动时都会加载/etc/profile.d/*.sh中的环境变量。 

1.1 Hadoop部署

1）集群部署规划

注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器

注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

2）用XShell工具将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面

使用rz命令或将文件拖进该目录

3）进入到Hadoop安装包路径下

[muzili@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/

4）解压安装文件到/opt/module下面

[muzili@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/

5）查看是否解压成功

[muzili@hadoop102 software]$ ls /opt/module/

hadoop-3.1.3

6）将Hadoop添加到环境变量

（1）获取Hadoop安装路径

[muzili@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd

/opt/module/hadoop-3.1.3

（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件

[muzili@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

在profile文件末尾添加JDK路径：（shitf + g）

##HADOOP_HOME

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

（3）保存后退出

:wq

（4）分发环境变量文件

[muzili@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo /home/muzili/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

（5）source一下，使之生效（3台节点）

[muzili@hadoop102 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

[muzili@hadoop103 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

[muzili@hadoop104 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

1.2 配置集群

1）核心配置文件

配置core-site.xml

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

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

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
 
<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-3.1.3/data</value>
</property>
 
<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为muzili -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>muzili</value>
</property>
 
<!-- 配置该muzili(superUser)允许通过代理访问的主机节点 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.muzili.hosts</name>
        <value>*</value>
</property>
<!-- 配置该muzili(superUser)允许通过代理用户所属组 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.muzili.groups</name>
        <value>*</value>
</property>
<!-- 配置该muzili(superUser)允许通过代理的用户-->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.muzili.users</name>
        <value>*</value>
</property>
</configuration>

2）HDFS配置文件

配置hdfs-site.xml

[muzili@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
 
<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>
    
    <!-- 测试环境指定HDFS副本的数量1 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

3）YARN配置文件

配置yarn-site.xml

[muzili@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
 
<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>
    
    <!-- yarn容器允许分配的最大最小内存 -->
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    
    <!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    
    <!-- 关闭yarn对虚拟内存的限制检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

4）MapReduce配置文件

配置mapred-site.xml

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

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
 
<configuration>
	<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

5）配置workers

[muzili@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

在该文件中增加如下内容：

hadoop102
hadoop103
hadoop104

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。

1.3 配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1）配置mapred-site.xml

[muzili@hadoop102 hadoop]$vi mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置：

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
</property>
 
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
</property>

1.4 配置日志的聚集

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HistoryManager。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

配置yarn-site.xml

[muzili@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置：

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
 
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>  
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
 
<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

1.5 分发Hadoop

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

1.6 群起集群

1）启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）

[muzili@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode -format

（2）启动HDFS

[muzili@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

（3）在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN

[muzili@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

（4）Web端查看HDFS的Web页面：http://hadoop102:9870/

 1.7 Hadoop群起脚本

（1）来到/home/muzili/bin目录下

[muzili@hadoop102 bin]$ pwd

/home/muzili/bin

（2）编辑脚本

[muzili@hadoop102 bin]$ vim hdp.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

（3）修改脚本执行权限

[muzili@hadoop102 bin]$ chmod 777 hdp.sh

二、项目经验之Hadoop参数调优

1）HDFS参数调优hdfs-site.xml

The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes.

NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。

对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。

<property>

    <name>dfs.namenode.handler.count</name>

    <value>10</value>

</property>

dfs.namenode.handler.count=，比如集群规模为8台时，此参数设置为41。可通过简单的python代码计算该值，代码如下。

[muzili@hadoop102 ~]$ python
Python 2.7.5 (default, Apr 11 2018, 07:36:10)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-28)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import math
>>> print int(20*math.log(8))
41
>>> quit()

2）YARN参数调优yarn-site.xml

（1）情景描述：总共7台机器，每天几亿条数据，数据源->Flume->Kafka->HDFS->Hive

面临问题：数据统计主要用HiveSQL，没有数据倾斜，小文件已经做了合并处理，开启的JVM重用，而且IO没有阻塞，内存用了不到50%。但是还是跑的非常慢，而且数据量洪峰过来时，整个集群都会宕掉。基于这种情况有没有优化方案。

（2）解决办法：

NodeManager内存和服务器实际内存配置尽量接近，如服务器有128g内存，但是NodeManager默认内存8G，不修改该参数最多只能用8G内存。NodeManager使用的CPU核数和服务器CPU核数尽量接近。

①yarn.nodemanager.resource.memory-mb NodeManager使用内存数

②yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores NodeManager使用CPU核数