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三大模式：

完全分布式搭建：

分析：

编写集群分发脚本xsync：

1.scp（secure copy）安全拷贝：

2.rsync远程同步工具：

3.xsync集群分发脚本：

SSH无密登录配置：

配置SSH：

1.基本语法：

2.ssh连接时出现Host key verification failed的解决办法：

无密钥配置：

1.免密钥登录原理：

2.生成公钥和私钥：

3.将公钥拷贝到需要免密码登录的目标机器：

集群配置：

集群部署规划：

注意：

配置文件说明：

默认配置文件：

自定义配置文件：

配置集群：

核心配置文件：

HDFS配置文件：

YARN配置文件：

Mapreduce配置文件：

在集群上分发配置好的Hadoop配置文件：

查看分发配置好的Hadoop文件：

群起集群：

配置workers

启动集群：

测试集群：

上传文件到集群：

上传文件后查看文件放在什么位置：

拼接：

下载：

执行：

集群启动/停止方式总结：

重新格式化集群操作：

配置历史服务器：

配置maPRed-sITe.XMl：

在hadoop02启动历史服务器：

配置日志的聚集：

配置yarn-site.xML

集群时间同步：

集群启动/停止脚本：

问题解决：

查看三台服务器Java进程：jpsall脚本

常用端口说明：

---

官网：apache Hadoop

三大模式：

• 本地模式：数据存储在Linux服务器本地
• 伪分布式：数据存储在HDFS

• 完全分布式：数据存储在HDFS/多态服务器工作

---

完全分布式搭建：

分析：

• 准备三台客户机（关闭防火墙、静态IP、主机名称）
• 安装JDK

• 配置环境变量
• 配置集群

• 单点启动
• 配置SSH

• 群起并测试集群

编写集群分发脚本xsync：

1.scp（secure copy）安全拷贝：

scp定义：

scp可以实现服务器和服务器之间恶的数据拷贝（From server1 to server2）

scp基本语法：

scp -r $pdir/$fname $user@host:$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

scp -r jdk1.8.0_212/ root@192.168.10.102:/opt/module/

scp -r root@192.168.10.101:/opt/module/hadoop-3.1.3 ./

scp -r root@hadoop02:/opt/module/* root@hadoop04:/opt/module/

2.rsync远程同步工具：

• rsync主要用于备份和镜像。速度快、避免赋值相同内容和支持符号连接
• rsync和scp主要区别：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。

基本语法：

rsync -av $pdir/$fname $user@host:$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

选项	功能
-a	递归拷贝
-v	显示复制过程

3.xsync集群分发脚本：

• 循环复制文件到所有节点的相同目录下
• 脚本命令：xsunc 要同步的文件名

• 脚本要在任何路径下都可以使用（脚本放在声明了全局变量的路径）

进入/root/bin目录：

在/root/bin目录下创建脚本

脚本实现：

#!/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 hadoop02 hadoop03 hadoop04
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

赋予脚本可执行权限：

chmod 777 xsync

分发脚本文件：

xsync bin/

分发配置文件：（同步环境变量）

xsync /etc/profile.d/my_env.sh：

sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

source /etc/profile：刷新资源

---

SSH无密登录配置：

配置SSH：

1.基本语法：

ssh 另外一台电脑的ip地址

2.ssh连接时出现Host key verification failed的解决办法：

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)? 

直接输入yes

无密钥配置：

1.免密钥登录原理：

2.生成公钥和私钥：

进入root家目录：cd /root

查看所有文件（包括隐藏文件）：ll -a

进入cd .ssh目录

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）

3.将公钥拷贝到需要免密码登录的目标机器：

ssh-copy-id hadoop02

ssh-copy-id hadoop03

ssh-copy-id hadoop04

注意：使用root账户（不同的账户）需要重新配置免密码登录

配置完成后，执行xsync命令时，不需要再次输入密码：

---

集群配置：

集群部署规划：

注意：

• NameNode和SecondaryNode不要安装在一台服务器，这两个占用内存资源较大。
• ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode和SecondaryNode配置在同一台机器上。

	Hadoop02	Hadoop03	Hadoop04
HDFS	NameNode、DataNode	DataNode	SecondaryNameNode、DataNode
YARN	NodeManager	ResourceManager、NodeManager	NodeManager

配置文件说明：

Hadoop配置文件分为两大类：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，更改响应的属性。

默认配置文件：

文件名	文件存放在Hadoop的jar包中位置
【core-default.xml】	hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml
【hdfs-default.xml】	hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-defalut.xml
【yarn-default,xml】	hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml
【mapred-default.xml】	hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

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。

配置集群：

核心配置文件：

配置core-site.xml

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

vim core-site.xml

<?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://hadoop02:8020</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>

    <property>
        <name>hadoop.Proxyuser.atguigu.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>atguigu</value>
    </property>
  
</configuration>

HDFS配置文件：

配置hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml

<?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.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop02:9870</value>
    </property>
  
  	<!--2nn web端访问地址-->
  	<property>
    		<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop04:9868</value>
  	</property>
  
</configuration>

YARN配置文件：

配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

<?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>hadoop03</value>
    </property>
  
    <!--环境变量的继承（3.1.3的Bug后续版本中可以不用进行配置）-->
    <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>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

MapReduce配置文件：

配置Mapred-site.xml

vim mapred-site.xml

<?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>

    <!-- 历史服务器端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop02:10020</value>
    </property>

    <!-- 历史服务器web端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop02:19888</value>
    </property>

</configuration>

在集群上分发配置好的Hadoop配置文件：

/opt/module/hadoop-3.1.3/etc：进入hadoop配置文件目录

xsync hadoop/：分发文件

查看分发配置好的Hadoop文件：

cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

群起集群：

配置workers

vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

注意：在编写配置这个配置文件时，不能有空格，或者空行！！！

hadoop02
hadoop03
hadoop04

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

xsync workers：分发配置文件，同步所有节点的配置文件

启动集群：

如果集群是第一次启动，需要在hadoop02节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到以往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止nameNode和dataNode进程，并且要删除所有机器的data和LOGs目录，然后再进行格式化）

/opt/module/hadoop-3.1.3：进入hadoop目录

hdfs namenode -format：格式化操作

格式化完成后会多出data、logs目录：

/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin

sbin/star-dfs.sh：启动HDFS

问题解决：

启动出现以下问题

[root@localhost sbin]# start-all.sh
Starting namenodes on [hadoop]
ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [hadoop]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.
2018-07-16 05:45:04,628 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting resourcemanager
ERROR: Attempting to operate on yarn resourcemanager as root
ERROR: but there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined. Aborting operation.
Starting nodemanagers
ERROR: Attempting to operate on yarn nodemanager as root
ERROR: but there is no YARN_NODEMANAGER_USER defined. Aborting operation.

vim /etc/profile：进入配置文件

加入以下内容：

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

source /etc/profile：刷新配置文件

jps：查看运行

程序启动后，通过web浏览器访问：

http://192.168.10.101:9870/dfshealth.html#tab-overview

注意：

如果web浏览器不能访问页面，注意以下操作：

• 防火墙是否打开，端口号是否开发
• 主机地址是否配置正确

在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN

sbin/start-yarn.sh

问题解决：

ERROR: Attempting to operate on yarn resourcemanager as root
ERROR: but there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined. Aborting operation.

出现以上报错信息需要到 sbin 目录下 更改 start-yarn.sh 和 stop-yarn.sh 信息，在两个配置文件的第一行添加：

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

最后再输入命令 /sbin/start-yarn.sh 启动 yarn

使用web浏览器访问：http://192.168.10.102:8088/cluster

hadoop fs -mkdir /wcinput：创建目录

测试集群：

上传文件到集群：

hadoop fs -mkdir /wcinput（Hadoop目录）：创建一个文件目录

hadoop fs -put wcinput/demo.txt（文件） /wcinput（Hadoop目录）：上传文件到Hadoop

上传文件后查看文件放在什么位置：

1.查看HDFS文件储存位置：

/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-433336804-192.168.10.101-1628733575726/current/finalized/subdir0/subdir0

2.使用cat命令可以查看文件内容

拼接：

cat 文件名 >> 映射文件.jar

tar -zxvf 文件名.jar

下载：

/opt/module/hadoop-3.1.3：进入hadoop主目录

bin/hadoop fs -get 文件名 存放路径

执行：

/opt/module/hadoop-3.1.3：进入hadoop主目录

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /wcinput /wcoutput

集群启动/停止方式总结：

jps：查看当前hadoop进程

cd /opt/module/hadoop-3.1.3：进入hadoop主目录

sbin/star-dfs.sh：启动hdfs（在hdfs启动的那台服务器上执行）

sbin/start-yarn.sh：启动yarn（在yarn启动的那台服务器上执行）

cd /opt/module/hadoop-3.1.3：进入hadoop主目录

sbin/stop-yarn.sh：停止yarn（在yarn启动的那台服务器上执行）

sbin/stop-dfs.sh：停止hdfs（在hdfs启动的那台服务器上执行）

重新格式化的时候必须删除每一台服务器上的data和logs再进行格式化

/opt/module/hadoop-3.1.3：进入hadoop目录

hdfs namenode -format：格式化操作

重新格式化集群操作：

1.删除所有节点的data和logs：

rm -rf 文件夹名称：递归删除

2.停止所有节点上的服务：

3.重新格式化服务器：

4.重新启动服务：

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！

配置mapred-site.xml：

cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop：进入目录

vim mapred-site.xml

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop02:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop02:19888</value>
</property>

xsync mapred-site.xml：分发配置好的文件到各个节点服务器上

重新启动yarn：

sbin/stop-yarn.sh

sbin/start-yarn.sh

在hadoop02启动历史服务器：

cd /opt/module/hadoop-3.1.3：进入hadoop主目录

bin/mapred --daemon start historyserver：启动历史服务器

mapred --daemon stop historyserver：停止历史服务器

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情况，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重启NodeManager、ResourceManager、HistoryManager

配置yarn-site.xml

<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>  
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://${yarn.timeline-service.webapp.address}/applicationhistory/logs</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.timeline-service.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.timeline-service.hostname</name>
    <value>${yarn.resourcemanager.hostname}</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.timeline-service.http-cross-origin.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.System-metrics-publisher.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

分发到各个节点上，重启服务！！！

集群时间同步：

如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期和公网时间进行校准；

如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，导致集群执行任务时间不同步。

找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用1分钟同步一次。

集群启动/停止脚本：

cd root/bin：进入bin目录

vim myhadoop.sh：创建脚本文件

#!/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 hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop03 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop03 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

chmod 777 myhadoop.sh：赋予脚本执行权限

问题解决：

[root@hadloop2 hadoop-3.3.0]# sbin/start-dfs.sh 
Starting namenodes on [hadoop2]
ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [hadoop1]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.

cd $HADOOP_HOME：进入Hadoop主目录

• 对于start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件，添加下列参数：

HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root  

• 对于start-yarn.sh和stop-yarn.sh文件，添加下列参数：

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

查看三台服务器Java进程：jpsall脚本

#!/bin/bash

for host in hadoop02 hadoop03 hadoop04
do
        echo =============== $host ===============
        ssh $host jps 
done

---

常用端口说明：

端口名称	Hadoop2.X	HadooP3.X
NameNode内部通信端口	8020/9000	8020/9000/9820
NameNode HTTP UI（对用户的查询端口）	50070	9870
MapReduce查看执行任务端口	8088	8088
历史服务器通信端口	19888	19888