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大数据学习之路-Hadoop
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Hadoop
1. 大数据导论
1.1 大数据概念
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。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
数据存储最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte= 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M
1T = 1024G 1P = 1024T 1E = 1024P 1Z = 1024E
1Y = 1024Z 1B = 1024Y 1N = 1024B 1D = 1024N
1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量，而到了2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000倍。
而最近，由于移动互联网及物联网的出现，各种终端设备的接入，各种业务形式的普及，平均每40个月，全球的数据量就会翻倍！如果这样说还没有什么印象，可以再举个简单的例子，在2012年，每天会产生2.5EB的数据量。基于IDC的报告预测，从2013年到2020年，全球数据量会从4.4ZB猛增到44ZB！而到了2025年，全球会有163ZB的数据量！
由此可见，截至目前，全球的数据量已经大到爆了！而传统的关系型数据库根本处理不了如此海量的数据！
1.2 大数据特点
1）Volume（大量）：
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2）Velocity（高速）：
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
3）Variety（多样）：
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
4）Value（低价值密度）：
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
1.3 大数据应用场景
1）O2O：百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量。
2）零售：探索用户价值，提供个性化服务解决方案；贯穿网络与实体零售，携手创造极致体验。经典案例，子尿布+啤酒。
3）商品广告推荐：给用户推荐访问过的商品广告类型
4） 房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。
5）保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
6）金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
7）人工智能
1.4 大数据部门组织结构
2. Hadoop简介与大数据生态
2.1 Hadoop的介绍
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.
狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件，
- HDFS ：分布式文件系统
- MapReduce : 分布式计算系统
- Yarn：分布式样集群资源管理
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
2.2 Hadoop三大发行版本
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
Cloudera内部集成了很多大数据框架。对应产品CDH。
Hortonworks文档较好。对应产品HDP。
1）Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
2）Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。
3）Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（4）Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购。
2.3 Hadoop组成
2.3.1HDFS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。
2.3.2 YARN架构概述
2.3.3 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
2.4 大数据技术生态体系
1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySql）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2）Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；
4）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
5）Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
6）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
3. Hadoop运行环境搭建
3.1 模板虚拟机环境准备
1）准备一台模板虚拟机，虚拟机配置要求如下：
注：本文Linux系统环境以CentOS-7.5-x86-1804为例说明
Windows版本: Windows 10, 64-bit (Build 19043.1466) 10.0.19043
VMWare WorkStation 版本:VMware® Workstation 15 Pro
模板虚拟机：CentOS-7.5-x86-1804, 内存4G，硬盘50G，安装必要环境，为安装hadoop做准备(虚拟机内存大小设置根据自己电脑决定，建议学习大数据电脑内存16G及以上)
yum install -y epel-release
yum install -y psmisc nc net-tools rsync vim lrzsz ntp libzstd openssl-static tree iotop git
- 1
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使用yum安装需要虚拟机可以正常上网，yum安装前可以先测试下虚拟机联网情况
ping www.baidu.com
- 1
2）关闭防火墙，关闭防火墙开机自启
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
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3）创建wangxin用户，并修改wangxin用户的密码(用户名和密码可以自己指定，此处是为了举例)
useradd wangxin
passwd ******
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4）配置wangxin用户具有root权限，方便后期加sudo执行root权限的命令
[root@hadoop100 ~]$ vim /etc/sudoers
修改/etc/sudoers文件，找到下面一行（91行），在root下面添加一行，如下所示：
## Allow root to run any commands anywhere
root ALL=(ALL) ALL
wangxin ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
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5）在/opt目录下创建文件夹，并修改所属主和所属组
（1）在/opt目录下创建module、software文件夹
[root@hadoop100 ~]$ mkdir /opt/module
[root@hadoop100 ~]$ mkdir /opt/software
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（2）修改module、software文件夹的所有者和所属组均为wangxin用户
[root@hadoop100 ~]$ chown wangxin:wangxin /opt/module
[root@hadoop100 ~]$ chown wangxin:wangxin /opt/software
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（3）查看module、software文件夹的所有者和所属组
[root@hadoop100 ~]$ cd /opt/
[root@hadoop100 opt]$ ll
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6）卸载虚拟机自带的open JDK
[root@hadoop100 ~]$ rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps
- 1
7）重启虚拟机
[root@hadoop100 ~]$ reboot
- 1
3.2 克隆虚拟机
1）利用模板机hadoop100，克隆三台虚拟机：hadoop102 hadoop103 hadoop104
2）修改克隆机IP，以下以hadoop102举例说明
（1）修改克隆虚拟机的静态IP
[root@hadoop100 ~]$ vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
- 1
改成
DEVICE=ens33
TYPE=Ethernet
ONBOOT=yes
BOOTPROTO=static
NAME="ens33"
IPADDR=192.168.1.102
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.1.2
DNS1=192.168.1.2
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注意：以上配置只是举例说明，IP地址之类配置可自行设置其他
（2）查看Linux虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8
（3）查看Windows系统适配器VMware Network Adapter VMnet8的IP地址
（4）保证Linux系统ifcfg-ens33文件中IP地址、虚拟网络编辑器地址和Windows系统VM8网络IP地址相同。
3）修改克隆机主机名，以下以hadoop102举例说明
（1）修改主机名称，两种方法二选一
[root@hadoop100 ~]$ hostnamectl --static set-hostname hadoop102
- 1
或者修改/etc/hostname文件
[root@hadoop100 ~]$ vim /etc/hostname
hadoop102
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（2）配置linux克隆机主机名称映射hosts文件，打开/etc/hosts
[root@hadoop100 ~]$ vim /etc/hosts
- 1
添加如下内容
192.168.1.100 hadoop100
192.168.1.101 hadoop101
192.168.1.102 hadoop102
192.168.1.103 hadoop103
192.168.1.104 hadoop104
192.168.1.105 hadoop105
192.168.1.106 hadoop106
192.168.1.107 hadoop107
192.168.1.108 hadoop108
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4）重启克隆机hadoop102
[root@hadoop100 ~]$ reboot
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5）修改windows的主机映射文件（hosts文件）
（1）如果操作系统是window7，可以直接修改
（a）进入C:\Windows\System32\drivers\etc路径
（b）打开hosts文件并添加如下内容，然后保存
192.168.1.100 hadoop100
192.168.1.101 hadoop101
192.168.1.102 hadoop102
192.168.1.103 hadoop103
192.168.1.104 hadoop104
192.168.1.105 hadoop105
192.168.1.106 hadoop106
192.168.1.107 hadoop107
192.168.1.108 hadoop108
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（2）如果操作系统是window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可
（a）进入C:\Windows\System32\drivers\etc路径
（b）拷贝hosts文件到桌面
（c）打开桌面hosts文件并添加如下内容
192.168.1.100 hadoop100
192.168.1.101 hadoop101
192.168.1.102 hadoop102
192.168.1.103 hadoop103
192.168.1.104 hadoop104
192.168.1.105 hadoop105
192.168.1.106 hadoop106
192.168.1.107 hadoop107
192.168.1.108 hadoop108
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（d）将桌面hosts文件覆盖C:\Windows\System32\drivers\etc路径hosts文件
3.3 安装JDK
在虚拟机hadoop102下操作
1）卸载现有JDK
[wangxin@hadoop102 ~]$ rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
- 1
2）用XShell工具将JDK导入到opt目录下面的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
[wangxin@hadoop102 ~]$ ls /opt/software/
- 1
看到如下结果：
hadoop-3.1.3.tar.gz jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
- 1
4）解压JDK到/opt/module目录下
[wangxin@hadoop102 software]$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
- 1
5）配置JDK环境变量
（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件
[wangxin@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
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添加如下内容
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
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（2）保存后退出
:wq
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（3）source一下/etc/profile文件，让新的环境变量PATH生效
[wangxin@hadoop102 ~]$ source /etc/profile
- 1
6）测试JDK是否安装成功
[wangxin@hadoop102 ~]$ java -version
- 1
如果能看到以下结果，则代表Java安装成功。
java version “1.8.0_212”
注意：重启（如果java -version可以用就不用重启）
[wangxin@hadoop102 ~]$ sudo reboot
- 1
3.4 安装Hadoop
在虚拟机hadoop102下进行操作
Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
1）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
2）进入到Hadoop安装包路径下
[wangxin@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/
- 1
3）解压安装文件到/opt/module下面
[wangxin@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
- 1
4）查看是否解压成功
[wangxin@hadoop102 software]$ ls /opt/module/
hadoop-3.1.3
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5）将Hadoop添加到环境变量
（1）获取Hadoop安装路径
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3
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（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
- 1
在my_env.sh文件末尾添加如下内容：（shift+g）
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
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（3）保存后退出
:wq
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（4）让修改后的文件生效
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile
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6）测试是否安装成功
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop version
Hadoop 3.1.3
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7）重启(如果Hadoop命令不能用再重启)
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sync
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo reboot
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3.5 Hadoop目录结构
1）查看Hadoop目录结构
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
总用量 52
drwxr-xr-x. 2 wangxin wangxin 4096 5月 22 2017 bin
drwxr-xr-x. 3 wangxin wangxin 4096 5月 22 2017 etc
drwxr-xr-x. 2 wangxin wangxin 4096 5月 22 2017 include
drwxr-xr-x. 3 wangxin wangxin 4096 5月 22 2017 lib
drwxr-xr-x. 2 wangxin wangxin 4096 5月 22 2017 libexec
-rw-r--r--. 1 wangxin wangxin 15429 5月 22 2017 LICENSE.txt
-rw-r--r--. 1 wangxin wangxin 101 5月 22 2017 NOTICE.txt
-rw-r--r--. 1 wangxin wangxin 1366 5月 22 2017 README.txt
drwxr-xr-x. 2 wangxin wangxin 4096 5月 22 2017 sbin
drwxr-xr-x. 4 wangxin wangxin 4096 5月 22 2017 share
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2）重要目录
（1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本
（2）etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
（3）lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
（4）sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
（5）share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例
4. Hadoop运行模式
Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。
Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/
4.1 本地运行模式（官方wordcount）
1）创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput
- 1
2）在wcinput文件下创建一个word.txt文件
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput
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3）编辑word.txt文件
[wangxin@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt
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在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
wangxin
wangxin
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保存退出：：wq
4）回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3
5）执行程序
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput
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6）查看结果
[wangxin@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000
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看到如下结果：
wangxin 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
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4.2 完全分布式运行模式
4.2.1 虚拟机准备
详见3.1,3.2两章。
4.2.2 编写集群分发脚本xsync
1）scp（secure copy）安全拷贝
（1）scp定义：
scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）
（2）基本语法
scp -r $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称
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（3）案例实操
前提：在 hadoop102 hadoop103 hadoop104 都已经创建好的 /opt/module
/opt/software 两个目录， 并且已经把这两个目录修改为wangxin:wangxin
sudo chown wangxin:wangxin -R /opt/module
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（a）在hadoop102上，将hadoop102中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop103上。
[wangxin@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 wangxin@hadoop103:/opt/module
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（b）在hadoop103上，将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。
[wangxin@hadoop103 ~]$ scp -r wangxin@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/
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（c）在hadoop103上操作，将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。
[wangxin@hadoop103 opt]$ scp -r wangxin@hadoop102:/opt/module/* wangxin@hadoop104:/opt/module
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2）rsync远程同步工具
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是把所有文件都复制过去。
（1）基本语法
rsync -av $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称
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选项参数说明
选项 功能
-a 归档拷贝
-v 显示复制过程
（2）案例实操
（a）把hadoop102机器上的/opt/software目录同步到hadoop103服务器的/opt/software目录下
[wangxin@hadoop102 opt]$ rsync -av /opt/software/* wangxin@hadoop103:/opt/software
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3）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：
（a）rsync命令原始拷贝：
rsync -av /opt/module root@hadoop103:/opt/
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（b）期望脚本：
xsync要同步的文件名称
（c）说明：在/home/wangxin/bin这个目录下存放的脚本，wangxin用户可以在系统任何地方直接执行。
（3）脚本实现
（a）在/home/wangxin/bin目录下创建xsync文件
[wangxin@hadoop102 opt]$ cd /home/wangxin
[wangxin@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[wangxin@hadoop102 ~]$ cd bin
[wangxin@hadoop102 bin]$ vim xsync
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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 $file does not exists! fi done done
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（b）修改脚本 xsync 具有执行权限
[wangxin@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
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（c）将脚本复制到/bin中，以便全局调用
[wangxin@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/
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（d）测试脚本
[wangxin@hadoop102 ~]$ xsync /home/wangxin/bin
[wangxin@hadoop102 bin]$ sudo xsync /bin/xsync
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4.2.3 SSH无密登录配置
1）配置ssh
（1）基本语法
ssh另一台电脑的ip地址
（2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法
[wangxin@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103
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出现：
The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)' can't be established.
RSA key fingerprint is cf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
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（3）解决方案如下：直接输入yes
2）无密钥配置
（1）免密登录原理
（2）生成公钥和私钥：
[wangxin@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
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然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[wangxin@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[wangxin@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[wangxin@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
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注意：
还需要在hadoop103上采用wangxin账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
还需要在hadoop104上采用wangxin账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104；
3）.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释
known_hosts 记录ssh访问过计算机的公钥(public key)
id_rsa 生成的私钥
id_rsa.pub 生成的公钥
authorized_keys 存放授权过的无密登录服务器公钥
4.2.4 集群配置
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）配置文件说明
Hadoop配置文件分两类：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。
（1）默认配置文件：
要获取的默认文件 文件存放在Hadoop的jar包中的位置
（2）自定义配置文件：
core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
（3）常用端口号说明
3）配置集群
（1）核心配置文件
配置core-site.xml
[wangxin@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[wangxin@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
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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://hadoop102:9820</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wangxin --> <property> <name>hadoop.http.staticuser.user</name> <value>wangxin</value> </property> <!-- 配置该wangxin(superUser)允许通过代理访问的主机节点 --> <property> <name>hadoop.proxyuser.wangxin.hosts</name> <value>*</value> </property> <!-- 配置该wangxin(superUser)允许通过代理用户所属组 --> <property> <name>hadoop.proxyuser.wangxin.groups</name> <value>*</value> </property> <!-- 配置该wangxin(superUser)允许通过代理的用户--> <property> <name>hadoop.proxyuser.wangxin.groups</name> <value>*</value> </property> </configuration>
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（2）HDFS配置文件
配置hdfs-site.xml
[wangxin@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
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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>
</configuration>
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（3）YARN配置文件
配置yarn-site.xml
[wangxin@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
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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><
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