一、理论部分知识

1、HDFS ：Hadoop DIstributed File System简写。

易于扩展的分布式文件系统

运行在大量普通廉价机器上（成本低） ，提供容错的机制（可靠性高）

2、HDFS优点：

高容错性

适合大数据批处理（移动计算不移动数据、数据位置暴露给计算框架、存储量大、百万规模以上的文件数量、10k节点规模）

流式文件访问（一次写入，多次读取，保证数据一致性）

构建成本低、安全可靠（构建在廉价机器上、通过多副本提高可靠性、提供容错和恢复机制）

3、HDFS缺点：

不适合低延迟数据访问（毫秒级不支持）

不适合大量小文件存储（占用NameNode大量内存空间：会导致Namenode不可用、磁盘寻道时间超过读取时间）

不适合并发写入（一个文件只能一个写入者：多线程同时写一个不行，只有一个能成功，其他都会报异常）

不提供文件随机修改（只支持追加）

4、HDFS设计需求

1)超大文件2)流式数据访问3)低成本4)数据一致性5)高吞吐率6)易扩展7)高容错

5、HDFS 架构图

hdfs架构图

若想有更高的容错，可以复制多个副本数。

6、HDFS核心概念：

Active NameNode

1）主Master(只有一个）

2）管理HDFS文件系统命名空间

3）管理副本策略（默认3个副本）

4）处理客户端读写请求

Standby NameNode: Active NameNode的热备节点

1）NameNode 元数据文件

    edits：编辑日志

    fsimage: 文件系统元数据检查点镜像文件，保存文件系统中所有目录和文件信息

2）NameNode 内存中保存一份最新的镜像信息

3）NameNode定期将edits+fsimage合并保存到磁盘

DataNode

1）slave工作节点，可以启动多个

2）存储数据库和数据校验和

3）执行客户端读写请求操作

4）通过心跳机制定期向NameNode 汇报运行状态和块列表信息

5）集群启动时向NameNode 提供存储的块列表信息

Block数据块

1）文件写入到HDFS会被切分成若干个Block块

2）数据块大小固定，默认大小128MB，可自定义修改

3）HDFS最小存储单元

4）若一个块的大小小于设置的数据块大小，则不会占用整个块的空间

5）默认情况下每个Block有三个副本

Client

1）文件切分

2）与NameNode交互获取元数据信息

3）与DataNode，读取/写入数据

4）管理HDFS

7、HDFS为什么不适合存储小文件？

元数据信息存储在NameNode内存中，内存大小有限

NameNode存储BLock数据有限

一个Block元数据消耗大约150byte内存

如果存储一亿个block，大约需要20G内存

如果一个文件为10K,则1亿个文件大小只有1TB，却消耗了20G内存

8、HDFS高可用原理

高可用原理

JournalNode一般部署奇数个，3台最多允许1台挂掉，否则集群不可用

对于ActiveNode，写请求时阻塞，元数据同时写入edit ,还同时写入所有的JournalNode ,都写入完成后，会在内存中写一个文件，更新内存中的目录数。元数据信息会定期的更新到fsimage ，fsimage相当于一个镜像文件

对于Standby Node，定期从JournalNode中同步元数据信息到内存中，然后定期的更新到fsimage。

9、YARN核心组件

ResourceManage：整个集群只有一个Master

NodeManage :每个节点只有一个，集群上会有多个，一般与DataNode一一对应，在相同的集群上部署。

ApplicationManage:每个应用程序只有一个，负责应用程序的管理，资源申请和任务调度。

Container：任务运行环境的抽象，只有在分配任务的时候才会抽象出一个Container。

二、Hadoop分布式安装

1、使用hadoop用户解压并安装到apps路径下

1.1使用hadoop用户进入到在/home/hadoop/apps目录下

      cd /home/hadoop/apps

注意：如果没有/home/hadoop/apps路径，自行在/home/hadoop路径下创建apps文件夹：

      mkdir /home/Hadoop/apps

1.2使用rz将本机的hadoop安装包上传到/home/hadoop/apps目录下

1.3解压安装文件

tar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz

1.4使用root用户创建软链接

ln -s /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.4 /usr/local/hadoop

1.5使用root用户修改软链接属主

chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

1.6使用root用户将hadoop相关内容添加到环境变量中

注意：Hadoop配置文件路径是/usr/local/hadoop/etc/hadoop

vim /etc/profile

添加内容如下：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export YARN_HOME=$HADOOP_HOME

export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export PATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

1.7使用root用户重新编译环境变量使配置生效

source /etc/profile

2. 配置HDFS

2.1使用hadoop用户进入到Hadoop配置文件路径

cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop

2.2修改hadoo-env.sh

修改JDK路径export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

2.3 配置core-site.xml

2.4 配置hdfs-site.xml

3. 配置YARN

3.1 修改yarn-site.xml

3.2 修改mapred-site.xml

3.3 在/usr/local/hadoop路径下创建hdpdata文件夹

cd /usr/local/hadoop

mkdir hdpdata

4. 修改slaves文件，设置datanode和nodemanager启动节点主机名称

在slaves文件中添加节点的主机名称

node03

node04

node05

注意：node03，node04，node05是我的虚拟机主机名称，在这三台机器上启动datanode和nodemanager，同学根据自己集群主机名称情况自行修改。

5. 配置hadoop用户免密码登陆

配置node01到node01、node02、node03、node04、node05的免密码登陆

在node01上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

将公钥拷贝到其他节点，包括自己本机

ssh-copy-id -i node01

ssh-copy-id -i node02

ssh-copy-id -i node03

ssh-copy-id -i node04

ssh-copy-id -i node05

注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆

6. 将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r hadoop-2.7.4 hadoop@node02:/home/hadoop/apps

scp -r hadoop-2.7.4 hadoop@node03:/home/hadoop/apps

scp -r hadoop-2.7.4 hadoop@node04:/home/hadoop/apps

scp -r hadoop-2.7.4 hadoop@node05:/home/hadoop/apps

在每个节点分别执行如下四步操作

第一步：使用root用户创建软链接

ln -s /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.4 /usr/local/hadoop

第二步：使用root用户修改软链接属主

chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

第三步：使用root用户添加环境变量

vim /etc/profile

添加内容：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export YARN_HOME=$HADOOP_HOME

export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export PATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

第四步：使用root用户重新编译环境变量使配置生效

source /etc/profile

集群启动步骤（注意使用hadoop用户启动，严格按照顺序启动）

su hadoop

1. 启动journalnode（分别在node03、node04、node05上执行启动）

/usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

运行jps命令检验，node03、node04、node05上多了JournalNode进程

2. 格式化HDFS

在node01上执行命令:

hdfs namenode -format

格式化成功之后会在core-site.xml中的hadoop.tmp.dir指定的路径下生成dfs文件夹，将该文件夹拷贝到node02的相同路径下

scp -r hdpdata hadoop@node02:/usr/local/hadoop

3. 在node01上执行格式化ZKFC操作

hdfs zkfc -formatZK

执行成功，日志输出如下信息

INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/ns in ZK

4. 在node01上启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

5. 在node02上启动YARN

sbin/start-yarn.sh

在node01单独启动一个ResourceManger作为备份节点

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

6. 在node02上启动JobHistoryServer

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

启动完成node02会增加一个JobHistoryServer进程

7. hadoop安装启动完成

HDFS HTTP访问地址

NameNode (active)：http://192.168.183.100:50070

NameNode (standby)：http://192.168.183.101:50070

ResourceManager HTTP访问地址

ResourceManager ：http://192.168.183.101:8088

历史日志HTTP访问地址

JobHistoryServer：http://192.168.183.101:19888

三、hadoop集群验证

1. 验证HDFS 是否正常工作及HA高可用

首先向hdfs上传一个文件

hadoop fs -put /usr/local/hadoop/README.txt /

在active节点手动关闭active的namenode

sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

通过HTTP 50070端口查看standby namenode的状态是否转换为active

手动启动上一步关闭的namenode

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

2.验证YARN是否正常工作及ResourceManager HA高可用

运行测试hadoop提供的demo中的WordCount程序：

hadoop fs -mkdir /wordcount

hadoop fs -mkdir /wordcount/input

hadoop fs -mv /README.txt /wordcount/input

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar wordcount /wordcount/input  /wordcount/output

验证ResourceManager HA

手动关闭node02的ResourceManager

sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

通过HTTP 8088端口访问node01的ResourceManager查看状态

手动启动node02 的ResourceManager

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

四、Hadoop集群搭建常见问题记录

问题1 : 启动hadoop集群后访问node02的resouremanage 无激活的Nodes 如下图所示?

解决方法，是虚拟机内存不够，需要修改yarn-site.xml配置文件

修改yarn-site.xml配置文件添加如下内容：

把这两项配置添加到yarn-site.xml里，所有机器都要改，保持配置文件一直然后关闭yarn  ：sbin/stop-yarn.sh

关闭之后启动:  sbin/start-yarn.sh

课上老师答疑记录

问题1：假如说datanode挂了 硬件没有问题的情况下能恢复么？

答：可以恢复，DataNode挂了，会通过NameNode副本恢复，然后DataNode重启后，数据块就删除了。

问题2：JN里面写的是操作日志还是数据文件？

答:JN里面写的是操作日志

问题3：zookeeper、yarn、hdfs、hadoop 关系？

答：hadoop包括hdfs、yarn; zookeeper是充当nadenode ，resoursemanage选主过程，老师绘制草图如下:

当nn1挂掉，临时节点就会被删除，nn2变为active、

同理rm1挂掉，临时节点被删除，rm2再去请求，变为active