大数据(1)：Hadoop 搭建

2020-05-08  本文已影响0人  小道萧兮

一、什么是 Hadoop

Hadoop 起源于 Apache Nutch 项目，始于 2002 年。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 年发表 GFS 相关论文，用于处理海量网页的存储。

2004 年，Google 在 Operating System Design and Implementation (OSDI) 会议上公开发表了题为 MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters 的论文之后，受到启发的 Doug Cutting 等人开始尝试实现 MapReduce 计算框架，并将它与 NDFS (Nutch Distributed File System) 结合，用以支持 Nutch 引擎的主要算法。

由于 NDFS 和 MapReduce 在 Nutch 引擎中有着良好的应用，所以它们于 2006 年 2 月被分离出来，成为一套完整而独立的软件，并被命名为 Hadoop。

那今天的 Hadoop 到底是什么呢？

官方语言：

Hadoop 是 Apache 旗下一款 reliable、scalable 的分布式计算开源软件。用 Java 语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。

它允许使用简单的编程模型，跨计算机集群分布式处理大型数据集。它被设计成从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。

说人话：

把一个人干不动的活，分给多个人。就像打仗，1 个人肯定打不下某个国家，所以就召集很多人，组成军队，再来进攻。

对应到 Hadoop 中，也就是，最终集群 (军队) 的能力，还是依赖于每台主机 (士兵) 的计算能力和存储能力。军队的强大要落实到每个士兵。

Hadoop 本身不依赖硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用程序层的故障，因此在计算机集群上提供高可用性服务，每个集群都可能容易出现故障。

Hadoop 主要由以下模块组成：

  1. Hadoop Common: The common utilities that support the other Hadoop modules.
  2. Hadoop Distributed File System (HDFS): A distributed file system that provides high-throughput access to application data.
  3. Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management.
  4. Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets.

Hadoop 介绍就不多说，先用起来，在使用的过程中再去详细了解。

二、安装 Hadoop

使用的操作系统是 Centos 7。使用普通用户登录操作。由于 Hadoop 是用 Java 开发的，所以首先应该安装 JDK，由于 Hadoop 3.x 只支持 JDK 1.8+，所以我们安装 JDK 1.8。可以在 Oracle 官网 下载 JDK，下载后，解压，在 /etc/profile 中配置环境变量就可以了，如下：

export JAVA_HOME=/soft/jdk
exprot PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

然后安装 Hadoop，与 JDK 安装方法类似，在 Apache 官网 下载 Hadoop。下载后，解压，在 /etc/profile 中配置环境变量就可以了：

export HADOOP_HOME=/soft/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

使用 hadoop version 查看版本信息。

$ hadoop version
Hadoop 3.2.1
Source code repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r b3cbbb467e22ea829b3808f4b7b01d07e0bf3842
Compiled by rohithsharmaks on 2019-09-10T15:56Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 776eaf9eee9c0ffc370bcbc1888737
This command was run using /soft/hadoop-3.2.1/share/hadoop/common/hadoop-common-3.2.1.jar

至此为止，Hadoop 已经安装完毕。够简单吧。现在我们可以选择以下 3 种模式之一启动集群。

  1. Local (Standalone) Mode：本地 (独立) 模式
  2. Pseudo-Distributed Mode：伪分布模式
  3. Fully-Distributed Mode：完全分布式

三、 Local (Standalone) Mode

进入 ${HADOOP}/bin 目录，其中有 hdfs 脚本，直接输入 hdfs 命令，即可查看该脚本的帮助。由于配置了环境变量，所以不用进入该目录，直接输入命令也可以。我们先列出当前文件系统的根目录：

$ hdfs dfs -ls /

打印结果会是当前操作系统的根目录，也就是说本地模式使用的是当前的操作系统。也就是说本地模式下，不需要启动 Hadoop 进程。

四、Pseudo-Distributed Mode

伪分布模式下，Hadoop 的所有进程都在本机上运行。并且还需要在
${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下，配置以下文件。

在 core-site.xml 文件中加入以下配置：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <!-- 配置默认文件系统为本机localhost -->
        <name>fs.defaultFS</name> 
        <value>hdfs://localhost</value>
    </property>
</configuration>

在 hdfs-site.xml 文件中配置：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <!-- 配置副本数量为1 -->
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

在 mapred-site.xml 文件中配置：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <!-- 配置MapReduce的框架为yarn -->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
</configuration>

在 yarn-site.xml 文件中配置：

<configuration>
    <property>
        <!-- 配置yarn资源管理节点为本机localhost -->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>localhost</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

在 hadoop-env.sh 文件中配置：

export JAVA_HOME=/soft/jdk

在这几个文件配置完成后，还需要进行 SSH 配置。

这是由于伪分布模式的工作原理与完全分布式是相同的，只是伪分布式下，Hadoop 的所有进程运行在同一台主机上；而完全分布式时，运行在不同主机上。

若我们使用的是完全分布式，需要启动远程主机上的进程，需要通过 SSH 登录到远程主机启动进程，在集群规模较大时，不可能通过手动输入密码登录，因此需要配置 SSH 无密登录。

通过非对称加密，生成公、私秘钥对，将公钥发给需要登录的节点，这样就做到无密登录。

首先，生成公、私秘钥对，使用 ssh-keygen 命令，通过 rsa 加密算法，将公私秘钥保存在 ~/.ssh/id_rsa 中：

$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

可以看到目录 ~/.ssh 里面有 id_rsa (私钥) 和 id_rsa.pub (公钥)。

当前处于伪分布模式下，也就是需要登录本机，所以应该把公钥追加到本机的 ~/.ssh/authorized_keys 文件中：

$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

修改 authorized_keys 文件权限

$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

终于，激动人心的时刻到了，可以启动集群了：

$ start-all.sh

启动完成后，打开 http://localhost:9870，如果出现下图界面，恭喜，说明 HDFS 启动成功了。

再打开 http://localhost:8088，如果出现下图界面，说明 YARN 启动成功。

五、Fully-Distributed Mode

完全分布式与伪分布式的工作原理完全相同，只是在完全分布式时，Hadoop 的不同的进程分配至不同主机，每台主机各司其职。

为了让伪分布式和完全分布式模式共存，我们可以复制
${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 文件夹分别为 pseudo 和 full，然后再创建 hadoop 符号链接。当我们需要伪分布式时，将符号链接指向 pseudo，当需要完全分布式时，将符号链接指向 full。

$ cd /soft/hadoop/etc
$ cp -r hadoop pseudo
$ cp -r hadoop full
$ rm -rf hadoop
$ ln -s full hadoop
$ ll
drwxr-xr-x 3 user user 4096 May  7 17:48 full
lrwxrwxrwx 1 user user    4 May  7 17:49 hadoop -> full
drwxr-xr-x 3 user user 4096 May  7 17:48 pseudo

完全分布式下，需要多台服务器，这里使用 4 台虚拟机，分别命名为 s201 ~ s204，其中 s201 是我们主要操作的主机，通过 s201 去操作 s202 ~ s204。就是说把 s201 作为 master 节点，s202 ~ s204 作为 worker 节点。具体操作如下：

  1. 修改 /etc/hostname 文件为当前主机名。例如当前主机是 s201 则编辑 /etc/hostname 中的内容为 s201。
  2. 配置 IP，配置 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ethxxxx 中的 IPADDR 为静态 IP。
  3. 修改 /etc/hosts 如下，：
127.0.0.1 localhost
192.168.xxx.201 s201
192.168.xxx.202 s202
192.168.xxx.203 s203
192.168.xxx.204 s204
  1. 重启网络服务：$ sudo service network restart。

注意：以上 4 步操作需要在每台服务器上都执行。

为了能让 s201 免密登录到 s202 ~ s204，应将 s201 的公钥文件 id_rsa.pub 内容复制到 s201 ~ s204 主机的 authorized_keys 文件中。

$ scp id_rsa.pub user@s201:/home/user/.ssh/authorized_keys
$ scp id_rsa.pub user@s202:/home/user/.ssh/authorized_keys
$ scp id_rsa.pub user@s203:/home/user/.ssh/authorized_keys
$ scp id_rsa.pub user@s204:/home/user/.ssh/authorized_keys

接下来，修改 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下的文件。
编辑 core-site.xml 文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://s201</value>
    </property>
    <!--- 配置数据存放目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/data/hadoop</value>
    </property>
</configuration>

编辑 hdfs-site.xml 文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

编辑 yarn-site.xml 文件：

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>s201</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

编辑 workers 文件：

s202
s203
s204

配置完成之后，将整个 ${HADOOP_HOME} 目录复制到 s202 ~ s204，然后在 s201 上格式化文件系统，重启 Hadoop 进程即可：

$ hadoop namenode -format
$ start-all.sh

如果在 http://s201:9870 中，出现了 3 个数据节点，说明 HDFS 启动成功：

如果在 http://s201:8088 中，也出现了 3 个节点，说明 YARN 启动成功：

六、啥？启动失败了？

至此，Hadoop 的两大主要模块 HDFS 和 YARN 已经启动完成。不过理想是美好的，现实是残酷的，在实际过程中可能遇到各种各样的问题，比如防火墙阻拦，端口被占用等等，不可能一一列举，所以我们需要分析是哪些进程启动失败了。

使用 jps 查看当前有哪些进程是正常运行的。

$ jps
35138 NameNode
35574 ResourceManager
35670 NodeManager
35239 DataNode
35740 Jps
35374 SecondaryNameNode

其中，HDFS 相关的进程有 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode，YARN 相关进程有 NodeManager、ResourceManager。

如果搭建的是完全分布式，那么不同的进程将在不同的主机上，在 master 节点有 NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager 进程，在每个 worker 节点运行 DataNode、NodeManager 进程。

现在，需要查看日志了，日志在 ${HADOOP_HOME}/logs 目录下。

如果 NameNode 启动失败，那么应该查看 hadoop-xxx-namenode-xxx.log 文件，如果 NodeManager 启动失败，那么应该查看 hadoop-xxx-nodemanager-xxx.log 文件。每个进程都有与之对应的日志文件，通过查看日志文件就能知道为什么启动失败，发现问题，解决问题。

在下一篇《大数据(2)：Hadoop 启动进程》中将详细分析 Hadoop 具体启动方式。

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