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【大数据存储与处理】1. hadoop单机伪分布安装和集群安装

news 2025/10/28 20:57:08

0. 写在前面

0.1 软件版本

hadoop2.10.2
ubuntu20.04
openjdk-8-jdk

0.2 hadoop介绍

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算 .—百度词条hadoop

1. 创建hadoop用户

lynn@lynn:~$ sudo useradd -m hduser -s /bin/bash	# 创建用户hduser 并指定使用bash终端作为shell
lynn@lynn:~$ cd /home
lynn@lynn:~$ ls
hduser lynn	# 代表用户创建成功
lynn@lynn:~$ sudo passwd hduser					# 设置密码
lynn@lynn:~$ sudo adduser hduser sudo				# 为hduser增加管理员权限
Adding user `hduser' to group `sudo' ...
Adding user hduser to group sudo
Done.
# 然后切换用户登录

在这里插入图片描述

2. 安装java

注意，已经切换到了hduser用户,lynn主机下

hduser@lynn:~$ sudo apt-get update		# 更新包
# The "unable to lock directory /var/lib/apt/lists/" error on Ubuntu typically occurs when the APT package management system is already running or has crashed.如果出现unable to lock,多数是因为APT包管理系统正在运行或崩溃，可尝试重启
# hduser@lynn:~$ ps aux | grep -i apt		# 可使用此命令查看哪些安装在使用apt，如果有则等待这些安装完成
# The error in Ubuntu may be displayed below: 
#       /var/lib/dpkg/lock
#       /var/lib/dpkg/lock-frontend
#       /var/lib/apt/lists/lock
#       /var/cache/apt/archives/lock
# These are lock files, which could prevent two instances of apt or dpkg from using the same files simultaneously. 
# This could occur if an installation is needed or did not finish. Just remove the lock files.
# To delete or erase the lock files, use the rm command:
#        sudo rm /var/lib/dpkg/lock
#        sudo rm /var/lib/apt/lists/lock
#        sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
hduser@lynn:~$ sudo apt search jdk		# 查找jdk包，也可以直接运行下一条命令

在这里插入图片描述

# 安装openjdk-8-jdk版本
hduser@lynn:~$ sudo apt install openjdk-8-jdk
# 安装完成之后查看一下版本号，确认安装成功
hduser@lynn:~$ java -version
hduser@lynn:~$ javac -version
hduser@lynn:~$ update-alternatives --display java	# 查看已安装的java版本列表

在这里插入图片描述

hduser@lynn:~$ sudo gedit .bashrc	# 设置环境变量
# 在弹出的窗口最后增加如下语句：
# export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/bin/java	# 设置Java的运行程序
# export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
# export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
# export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
hduser@lynn:~$ source .bashrc	# 使环境变量生效

3. 安装hadoop

从清华镜像源网站下载hadoop2.10.2版本

hduser@lynn:~$ sudo tar -zxvf hadoop-2.10.2.tar.gz
hduser@lynn:~$ sudo mv hadoop-2.10.2 /usr/local/hadoop
hduser@lynn:~$ sudo gedit ~/.bashrc	# 设置hadoop环境变量，如果gedit打开失败，试试重启终端
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export JAVA_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$JAVA_LIBRARY_PATH
hduser@lynn:~$ source ~/.bashrc	# 使环境变量生效

3.0 配置SSH

# 安装ssh
hduser@lynn:~$ sudo apt-get install ssh
hduser@lynn:~$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa 
# -t 指定要生成的密钥类型
# -P 表示密码，''表示不指定密码进行连接
# -f 是密钥生成之后保存的位置
hduser@lynn:~$ cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys	# 拷贝公钥到要进行免密登录的机器上
hduser@lynn:~$ ssh localhost	# 登录本机
hduser@lynn:~$ ll ~/.ssh		# 查看相关文件

在这里插入图片描述

3.1 单机伪分布模式

在一台运行linux的单机上，用伪分布方式，用不同的进程模拟分布运行下的NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等各类节点。

3.1.1 配置hadoop-env

hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

修改JAVA_HOME：
原来是：export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
修改为：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd65

3.1.2 配置core-site.xml

设置HDFS的默认名称

hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration><property><name>fs.default.name</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property>
</configuration>

在这里插入图片描述

3.1.3 设置yarn-site.xml

hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> 
</property> 
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
</property>
</configuration>

3.1.4 编辑mapred-site.xml

hduser@lynn:~$ sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>
<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value> 
</property>
</configuration>

3.1.5 设置hdfs-site.xml

hdfs-site.xml 用于设置HDFS分布式文件系统的相关配置。Single Node Cluster中只有一台服务器，所以需要身兼NameNode和DataNode.

hduser@lynn:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration><property><!--设置备份数量为3--><name>dfs.replication</name><value>3</value> </property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode</value></property>
</configuration>

3.1.6 创建hdfs目录并格式化HDFS文件系统

# 创建NameNode数据存储目录
hduser@lynn:~$ sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode
# 创建DataNode数据存储目录
hduser@lynn:~$ sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode
# 将hadoop目录的所有者更改为hduser
hduser@lynn:~$ sudo chown hduser:hduser -R /usr/local/hadoop
# 格式化namenode-将HDFS格式化
hduser@lynn:~$ hadoop namenode -format

在这里插入图片描述

3.1.7 启动HDFS

# 启动hdfs
hduser@lynn:~$ start-dfs.sh
# 启动YARN
hduser@lynn:~$ start-yarn.sh

在这里插入图片描述

# jps可以列出运行的所有java虚拟机进程
hduser@lynn:~$ jps

在这里插入图片描述

3.1.8 查看集群状态

http://localhost:8088
在这里插入图片描述http://localhost:50070
在这里插入图片描述

3.2 集群分布方式

在真实的集群环境下安装运行hadoop系统，集群的每个节点可以运行linux.
在这里插入图片描述

多节点hadoop
将在VMware上创建4台虚拟机，分别是master,data1,data2,data3

将在每一台虚拟机设置两张网卡：

  1. 网卡1：设置为NAT网卡，可以通过host主机连接到外部网络internet
  2. 网卡2：设置为“仅主机模式”，用于创建内部网络，内部网络连接4台虚拟主机与Host主机
  3. IP地址：master 192.168.56.100
    data1 192.168.56.101
    data2 192.168.56.102
    data3 192.168.56.103

3.2.1 创建data1节点

从刚才创建的Single node clutch节点克隆出data1节点。选择创建完整克隆，命名为data1.
克隆新的虚拟机
添加网卡
添加网卡

3.2.1.1 设置固定IP
# 查看data1中的网卡
hduser@lynn:/$ ifconfig
# 显示分别是ens33,ens37 
# ens33是ubuntu默认的NAT的网卡
# 对应我们集群使用的网卡为ens37
# 配置静态IP
hduser@lynn:/$ sudo gedit /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml 
network:ethernets:ens37:addresses: [192.168.56.101/24]	# 注意冒号后面需要有空格dhcp4: nooptional: truegateway4: 192.168.56.1nameservers:addresses: [192.168.56.1,114.114.114.114]	# 114.114.114.114是电信的version: 2renderer: NetworkManager
hduser@lynn:/$ sudo netplan apply
hduser@lynn:/$ ifconfig

在这里插入图片描述

3.2.1.2 编辑主机名和hosts文件
# 编辑hostname主机名 设置data1
hduser@lynn:/$ sudo gedit /etc/hostname
data1
# 编辑hosts文件
hduser@lynn:/$ sudo gedit /etc/hosts
192.168.56.100 master
192.168.56.101 data1
192.168.56.102 data2
192.168.56.103 data3
3.2.1.3 编辑core-site.xml,yarn-site.xml,mapred-site.xml,hdfs-site.xml
hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml<configuration><property><name>fs.default.name</name><value>hdfs://master:9000</value></property>
</configuration>

hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml <configuration>
<!--设置ResouceManager主机与NodeManager的连接地址，NodeManager通过这个地址向ResourceManager汇报运行情况-->
<property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>master:8025</value></property><!--设置ResourceManager与ApplicationMaster的连接地址，ApplicationMaster通过这个地址向ResourceManager申请资源、释放资源等--><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>master:8030</value></property>
<!--设置ResourceManager与客户端的连接地址，客户端通过该地址ResourceManger注册应用程序、删除程序等--><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>master:8050</value></property>
</configuration>

hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
# mapred-site.xml用于设置监控Map与Reduce程序的JobTracker任务分配情况，以及TaskTracker任务运行状况
# 修改设置mapreduce.job.tracker的连接地址为master:54311<configuration>
<property><name>mapred.job.tracker</name><value>master:54311</value> 
</property>
</configuration>

hduser@lynn:/$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 
<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>3</value> </property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode</value></property>
</configuration>

3.2.2 创建data2,data3,master节点

克隆data1到data2,data3,master

3.2.2.1 分别设置每个主机的固定IP
hduser@data1:/$ sudo gedit /etc/netplan/01-network-manager-all.yamlens37:# 只需要更改此处的IP地址,data2为192.168.56.102# data3为192.168.56.103# master为192.168.56.100addresses: [192.168.56.102/24]dhcp4: nooptional: true
# 使设置生效
hduser@data1:/$ sudo netplan apply
# 查看网卡信息，确认ip地址无误
hduser@data1:/$ ifconfig
3.2.2.2 设置每个主机的主机名
# data2设置为data2;data3设置为data3,master设置为master
hduser@data1:/$ sudo gedit /etc/hostname

3.2.3 设置master服务器

3.2.3.1 设置hdfs-site.xml

因为master现在只是单纯的NameNode,删除DataNode的HDFS设置

hduser@master:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>3</value> </property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode</value></property>
</configuration>
3.2.3.2 编辑masters文件和slaves文件

masters文件主要是告诉hadoop系统哪一台服务器是NameNode.

slaves文件主要是告诉hadoop系统哪些服务器是DataNode.

hduser@master:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters
master
hduser@master:~$ sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves
data1
data2
data3

3.2.4 测试

  1. 启动master,data1,data2,data3四个节点
  2. 从master主机连接到data1
hduser@master:~$ ssh data1

master主机连接到data1

  1. 创建HDFS目录datanode,对data2及data3重复此操作.
hduser@data1:~$ sudo rm -rf /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/
[sudo] password for hduser: 
hduser@data1:~$ mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/datanode
hduser@data1:~$ sudo chown -R hduser:hduser /usr/local/hadoop
hduser@data1:~$ exit
logout
Connection to data1 closed.
  1. 重新创建并格式化NameNode HDFS目录
# 创建NameNode目录
hduser@master:~$ sudo rm -rf /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs
[sudo] password for hduser: 
hduser@master:~$ mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode
hduser@master:~$ sudo chown -R hduser:hduser /usr/local/hadoop
# 格式化
hduser@master:~$ hdfs namenode -format
  1. 启动hadoop multinode cluster
hduser@master:~$ start-dfs.sh
hduser@master:~$ start-yarn.sh
hduser@master:~$ jps
  1. 可以看见master服务器的状态：
    HDFS功能：Namenode,SecondaryNameNode
    MapReduce2(YARN): ResourceManager
    启动Hadoop
  2. 查看数据服务器节点data1(DataNode)进程的状态
    在data1的终端上输入jps
    HDFS:DataNode
    MapReduce2(YARN
    : NodeManager
    data1
  3. 打开Hadoop ResouceManager Web界面 http://master:8088
    在这里插入图片描述
  4. 打开NameNode Web界面 http://master:50070/

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iOS 应用的发布流程一直是开发链路中最“苹果味”的环节&#xff1a;强依赖 Xcode、必须使用 macOS、各种证书和描述文件配置……对很多跨平台开发者来说&#xff0c;这一套流程并不友好。 特别是当你的项目主要在 Windows 或 Linux 下开发&#xff08;例如 Flutter、React Na…...

编程新知 2025/10/19 19:07:12

JDK 17 序列化是怎么回事

如何序列化&#xff1f;其实很简单&#xff0c;就是根据每个类型&#xff0c;用工厂类调用。逐个完成。 没什么漂亮的代码&#xff0c;只有有效、稳定的代码。 代码中调用toJson toJson 代码 mapper.writeValueAsString ObjectMapper DefaultSerializerProvider 一堆实…...

编程新知 2025/10/26 17:07:51

字符串哈希+KMP

P10468 兔子与兔子 #include<bits/stdc.h> using namespace std; typedef unsigned long long ull; const int N 1000010; ull a[N], pw[N]; int n; ull gethash(int l, int r){return a[r] - a[l - 1] * pw[r - l 1]; } signed main(){ios::sync_with_stdio(false), …...

编程新知 2025/10/16 19:06:37