Hadoop伪分布式部署配置及测试示范_hadoop伪分布式搭建检验是否成功

伪分布式是一种在单个节点上模拟分布式环境的配置方式.

在伪分布式模式下，Hadoop的各个组件（如HDFS、YARN和MapReduce）在同一台机器上运行，但它们的配置和功能与真实的分布式环境相似.

由此, 在之前的配置好的本地模式下,我们需要进入${HADOOP_HOME}所在目录下的 etc/hadoop 查看一些相关的配置文件.

Hadoop的配置文件使用XML格式进行编写，主要由<property>、<name>和<value>等元素组成，具体格式如下：

<configuration>
  <property>
    <name>属性名称</name>
    <value>属性值</value>
  </property>
  ...
</configuration>

• <configuration>：配置文件的根元素，包含了所有的配置项.
• <property>：配置项的元素，表示一个具体的配置项.
• <name>：属性的名称，用于标识配置项.
• <value>：属性的值，用于指定配置项的具体取值.

Hadoop的核心文件包括以下几个：

1.  core-site.xml ：这个文件包含了Hadoop的核心配置信息，如HDFS的默认文件系统URL、数据节点的临时目录等.

2.  hdfs-site.xml ：这个文件包含了HDFS的配置信息，如数据块的大小、副本数量、名称节点和数据节点的地址等. 

3.  mapred-site.xml ：这个文件包含了MapReduce的配置信息，如任务跟踪器和任务运行器的地址、任务重试次数等.  

4.  yarn-site.xml ：这个文件包含了YARN的配置信息，如资源管理器和节点管理器的地址、任务分配策略等.

对于伪分布式配置，MapReduce和YARN通常会使用默认配置，因此不需要单独配置

mapred-site.xml和yarn-site.xml文件.

默认配置将会使用本地模式运行MapReduce作业，并将YARN资源管理器和节点管理器配置为本地主机.

因此本次部署伪分布式需要配置的文件是 core-site.xml和 hdfs-site.xml.

 core-site.xml 文件配置内容如下:

<configuration>
 
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop-virtual-machine:9820</value>
        <!--将Hadoop的默认文件系统设置为HDFS，并连接到主机名为hadoop-virtual-machine，端口号为9820的节点上
          注意：Hadoop的版本不同，默认端口也有变化不同
                对于Hadoop 1.x，默认文件系统的端口是9000. 对于Hadoop 2.x，默认文件系统的端口是8020. 对于Hadoop 3.x，默认文件系统的端口是9820.-->
    </property>
 
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-3.3.6/tmp</value>
        <!--指定Hadoop的临时目录（Temporary Directory）的基本路径.
        注意：如果没有指定临时文件的目录，Hadoop可能会将临时文件存储在默认的临时目录中，并在启动时删除这些文件.-->
    </property>
 
</configuration>

 hdfs-site.xml 文件配置内容如下:

<configuration>
 
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
        <!--指定文件在HDFS中的副本数.
        注意：在伪分布式配置中，只有一个节点可以存储数据，因此将副本数设置为1即可.-->
    </property>
 
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-3.3.6/tmp/dfs/name</value>
        <!--指定HDFS名称节点的存储目录-->
    </property>
 
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-3.3.6/tmp/dfs/data</value>
        <!--指定HDFS数据节点的存储目录-->
    </property>
 
</configuration>

此外,还需对 hadoop-env.sh 进行配置.

查找 export JAVA_HOEM,将其注释删除并指定环境变量具体路径.

如果不进行环境变量配置,可能在下面的后续操作中出现如下错误提示:

JAVA_HOME is not set and could not be found. 

接着,执行 hdfs namenode -format 命令进行格式化操作.

hdfs namenode -format 命令用于格式化Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的名称节点.

格式化名称节点是在首次启动HDFS之前的必要步骤.

该命令的作用包括：

1. 创建名称节点的文件系统目录： -format 命令会在配置文件中指定的HDFS名称节点的 dfs.namenode.name.dir 目录中创建名称节点的文件系统目录. 这些目录将用于存储HDFS的元数据信息，例如文件和目录的命名空间、块的位置和副本信息等.

2. 初始化名称节点的元数据： -format 命令会初始化名称节点的元数据，包括创建命名空间目录、写入初始版本和时间戳等信息.

3. 清除旧的名称节点数据：在格式化名称节点之前， -format 命令会清除旧的名称节点数据.这将删除之前存在的命名空间和元数据信息，因此在运行该命令之前需要确保不再需要之前的HDFS数据.

此过程进行操作的内容输出会较多.

最终末尾输出的内容如下:

接着,执行 start-dfs.sh 开启 NameNode 和 DataNode 守护进程

start-dfs.sh是一个脚本文件，用于启动Hadoop分布式文件系统（HDFS）的各个组件.

具体来说，start-dfs.sh脚本会启动以下组件：

1. NameNode：HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间和元数据.
2. SecondaryNameNode(可选)：辅助NameNode，定期合并编辑日志并创建检查点.
3. DataNode：HDFS的数据节点，存储实际的数据块.
4. JournalNode(可选)：用于提供高可用性的Journal节点，用于记录NameNode的编辑日志.
5. ZKFC（ZooKeeper Failover Controller）(可选)：用于监控NameNode的健康状态，并在主节点故障时进行故障转移.

可选是要在Hadoop配置文件中明确配置该组件.

通过运行start-dfs.sh脚本，可以启动HDFS集群的各个组件，使其能够正常工作，提供分布式存储和访问文件的功能.

  并使用 jps 命令查看进程.

jps命令是Java Virtual Machine Process Status Tool的缩写，用于查看当前系统中所有正在运行的Java进程的信息.  

jps命令可以列出当前系统中所有正在运行的Java进程的进程ID（PID）和主类名. 通过查看主类名，可以确定Java进程是哪个应用程序的一部分.

jps命令的常用选项包括：

-l：显示主类的完整包名和类名.
-m：显示主类的完整包名和类名，以及传递给主类main()方法的参数.
-v：显示主类的完整包名和类名，以及传递给主类main()方法的参数和JVM参数.

如果,使用 jps 查看进程没有完全输出以上进程信息.

那么可以按照以下方法来排查错误:

1.DataNode或NameNode无法启动,检查 hdfs-site.xml 中的配置信息是否正确.

2.若DataNode还是无法启动,可以 使用以下指令:

stop-dfs.sh
cd ${HADOOP_HOME}
rm -r tmp/ logs/
dfs name -format

通过停止进程、删除临时文件夹和日志文件，以及重新格式化NameNode，可以清除可能导致问题的错误状态和冲突.重新初始化NameNode可以确保集群在干净的状态下启动，并且之前的数据被清除.

3.SecondaryNameNode无法启动,可以 使用 stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动.

虽然在伪分布式模式下没有显式配置SecondaryNameNode，但Hadoop仍然会启动一个SecondaryNameNode进程. 这个进程会在后台运行，并执行与检查点相关的任务.

接下来进行伪分布的测试, 与之前的本地模式测试文件的不同, 伪分布式的所需文件要存储在HDFS(Hadoop分布式文件系统)中的.

这里使用 hdfs dfs -put input/ /  指令将本地文件系统中的input/目录下的所有文件和子目录上传到HDFS的根目录(/)中

在进行测试之前我们先浏览器中输入 https://hadoop-virtual-machine:9870

 用于打开Hadoop集群中的NameNode的Web界面.

在NameNode的Web界面中， 我们可以查看集群的整体状态、文件系统的摘要信息、数据块的分布情况、节点的健康状况等.

点击Utilities,选择 Browse the file system(浏览文件系统).

这样我们就可以查看上传的 input/目录.

但是这里出现了一个错误提示:

通过ChatGPT的建议并经过我多方面验证,发现并不是由ChatGPT所提到的这些错误所引起的.

后来通过多方面查询有关的博客文章,最终确定是因为与 JDK 的版本不兼容导致的错误.

可以看到之前下载的 JDK 版本过高, Hadoop并不支持.

所以我们还需重新下载一个较低版本的 JDK , 这里下载 JDK 11 版本的(JDK 17 版本的也不支持,通过我的验证).

然后,我们只需在 hadoop-env.sh 文件中,将 JAVA_HOME 指定的路径改为 JDK 11 的路径即可.

此前系统中的 JAVA_HOME 环境变量不需要改动, 这是因为Hadoop启动时所使用的JDK版本是在hadoop-env.sh文件中配置的 JAVA_HOME 环境变量所指定的版本，而不是系统中的环境变量配置的版本.

接着,我们进行测试使用如下指令:

hadoop jar ${HADOOP_HOME}/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /input/ /output

提示:在这个命令中, / 指的是Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的根目录 

我们可以在Web界面中查看执行的最终结果.

 或者在终端中使用如下指令查看: