1.核心
HDFS 分布式文件系统
主从结构，一个namenoe和多个datanode， 分别对应独立的物理机器
1) NameNode是主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作。NameNode执行文件系统的命名空间操作，比如打开关闭重命名文件或者目录等，它也负责数据块到具体DataNode的映射
2)集群中的DataNode管理存储的数据。负责处理文件系统客户端的文件读写请求，并在NameNode的统一调度下进行数据块的创建删除和复制工作。
3)NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode
MapReduce 并行计算框架
主从结构，一个JobTracker和多个TaskTracker
1) MapReduce是由一个单独运行在主节点上的JobTacker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成的。JobTacker负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。总结点监控他们的执行情况，
并且重新执行之前失败的任务；从节点仅负责由主节点指派的任务
2) MapReduce模型原理是利用一个输入的key/value对集合来产生一个输出的key/value队集合，使用Map和Reduce函数来计算
3) MapReduce将大数据分解为成百上千小数据集，每个数据集分别由集群中的一个节点（一般是一台计算机）并行处理生成中间结果，后然这些中间结果又由大量的节点合并，形成最终结果
2. 基础概念
1）hadoop集群三种模式：本地模式（单机模式），伪分布模式，全分布式模式
单机模式：没有守护进程，所有东西运行在jvm上，使用的是本地文件系统， 没有dfs，使用开发过程中运行mapreduce程序，是使用最少的一种模式
伪分布模式：在一台服务器上模拟集群安装环境， 即多个进程运行在一个服务器上；使用与开发和测试环境，所有 守护进程在同一台机子上
全分布式模式：N台主机组成一个Hadoop集群，Hadoop守护进程运行在每一台主机上；分布式模式中，主节点和从节点会分开
2) 网络连接方式
host-only：宿主机（windows）与客户机（虚拟机中的客户机）单独组网，与主机当前的网络是隔离的
bridge：宿主机和客户机网络是连接的，在同一个局域网中，可以相互访问
NAT(network address translation): 虚拟机不占用主机所在局域网ip，通过使用主机的NAT功能访问区域网和互联网，此种方式虚拟机不用设置静态ip，只需要使用DHCP功能自动获取ip即可(绝大多数上网使用此种方式)
3）SSH 使用ssh进行免密码登陆
产生秘钥： ssh-keygen -t rsa
目录：~/.ssh
公钥拷贝：cp id_rsa.pub authorized_keys
3. 伪分布式安装
准备： ----关闭防火墙（内网中，安全性问题较小）
查看状态：service iptables status
关闭： service iptables stop
关闭防火墙的自动启动： chkconfig -list | grep iptables(查看)
chkconfig iptables off（关闭）
----修改ip （修改后 让其生效：server network restart， 然后使用ifconfig查看）
----修改hostname(/etc/sysconfig/network 更改主机名； etc/hosts 将主机名与ip地址绑定； )
----设置ssh自动登录（查看上面章节）
ssh-keygen -t rsa
cp id_rsa.pub authorized_keys
验证 ssh localhost
1. 安装jdk -----配置环境变量（/etc/profile java_home和path）----生效（source /etc/profile）---验证（java -version）
2. 安装hadoop(tar -zxvf hadoop-1.1.2.tar.gz)---重名名（mv hadoop-1.1.2 hadoop）----配置环境变量（hadoop_home和path）----生效（source /etc/profile）
3. 伪分布式集群：
修改hadoop_home/conf下配置文件 hadoop-env.sh core-site.cml hdfs-site.xml mapred-site.xml
1.hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/usr/local/jdk/2.core-site.xmlfs.default.namehdfs://hadoop:9000hadoop.tmp.dir/usr/local/hadoop/tmp 3.hdfs-site.xmldfs.replication1dfs.permissionsfalse4.mapred-site.xmlmapred.job.trackerhadoop:9001
复制代码
4. 启动
hadoop namenode -format(格式化)
start-all.sh
使用jps查看进程
JobTracker、DateNode、TaskTracker、SecondaryNameNode、NameNode
网址栏中输入 hostname:50070 查看namenode信息
输入 hostname:50030 产看mapreduce信息
关闭： stop-all.sh
4. 分布式安装
1.规划集群各节点的功能
两台主机 主机1 hadoop0 namenode ; 主机2 hadoop1 datanode
2. 检查如下配置（同伪分布式安装）：1）防火墙是否关闭 2）ip是否设置 3）主机名是否设置 4）/etc/hosts是否配置 5）自己主机的ssh免密码登录是否设置
3. 集群间ssh免密码登录配置
在hadoop0上执行：ssh-copy-id -l ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop1 (当本机已经产生rsa authorization时, 通过ssh-copy-id 可以将认证传送到宿端主机)
在hadoop1上执行：ssh-copy-id -l ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop0
使用ssh hadoop1验证
4. 配置/etc/hosts文件
例如在hadoop0的/etc/hosts文件中添加： 192.168.1.169 hadoop0
192.168.1.21 hadoop1
5. 其他节点上jdk和hadoop的安装
在hadoop0上执行：
scp -rq /usr/local/jdk hadoop1:/usr/local (-r递归复制整个目录， -q不显示进度条)
scp -rq /usr/local/hadoop hadoop1:/usr/local
scp -rq /etc/profile hadoop1:/etc
scp -rq /etc/hosts hadoop1:/etc
source /etc/profile
6. 配置集群
hadoop0下修改hadoop_home/conf/slaves(存储datanode和tasktracker节点名称)，将localhost改为hadoop1
7. 启动集群
在hadoop0中执行hadoop namenode -format
start-all.sh
(关闭： stop-all.sh)
8. jps查看进程
hadoop0上 NameNode 、SecondarayNameNode、JobTracker进程
hadoop1上 DataNode、TaskTracker
9. 常见启动错误
unknownHostException ：设置主机名错误(查看/etc/sysconfig/network)
BindException：ip设置错误（查看/etc/hosts）
Name Node is in safe mode 文件系统在安全模式（分布式文件系统启动时，开始会有 安全模式，出于安全模式时文件系统中的内容不允许修改和删除，直至安全模式结束，安全模式是系统启动时检查各个datanode上数据块的有效性，可以等待一会或者关闭安全模式 hadoop dfsadmin -safemode leave）
转载自大数据巴士：http://www.bdtbus.com
网友评论