Hadoop详细入门知识

Hadoop

第一章 大数据的概述

1.1 大数据的概念

最近几年，IT行业最火的名词中，少不了"大数据"、“人工智能”、“云计算”、“物联网”、"区块链"等等这些名词。针对于“大数据”这个名词，现在更是全国老百姓，老少皆知的一个词语。但是什么是大数据，除了IT行业的专业人士外，其他人乃至其他行业的人，除了能说出"数据量大"之外，好像真的不能再更深层次的解释了。那么我们来看看下面几个权威机构给出的解释。

**维基百科 **给出的定义：

数据规模巨大到无法通过人工在合理的时间内达到截取，管理，处理并整理成为人类所解读的信息。

**麦肯锡全球研究所 **给出的定义：

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面都大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

**研究机构 **高德纳(Gartner)给出的定义：

"大数据"是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产

概念总结：

海量数据，具有高增长率、数据类型多样化、一定时间内无法使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 

1.2 大数据的特征

早在1980年，著名未来学家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。最早应用“大数据”的是世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司，它看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研， 对“大数据”进行收集和分析的设想，在2011年6月发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注。 那么大数据到底有什么特征呢？我们怎么去理解大数据呢？有专业人士总结了4V说法，也有相关机构总结了5V说法，甚至6V说法。不管哪种说法，下面四个特征，是大家普遍认可的。

• Volume : 巨大的数据量
• Variety : 数据类型多样化 - 结构化的数据 : 即具有固定格式和有限长度的数据- 半结构化的数据 : 是一些xml或者html格式的数据- 非结构化的数据 : 现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页、语音、视频等
• Velocity : 数据增长速度快
• Value : 价值密度低，商业价值高

1.3 大数据的应用场景

有不了解大数据的人会问：大数据能做啥？问的好。

大数据本身是一个抽象的概念， 对当前无论是企业还是政府、或是高校等单位来说，是一个面临着数据无法存储、无法计算的状态的形容词。

那么大数据可以做什么呢？

在海量的各种各样类型的价值密度低的数据中，我们要进行的是:数据采集，数据存储，数据清洗，数据分析，数据可视化。

简单一句话，就是大数据让数据产生各种"价值"。可以说，大数据的核心作用就是"数据价值化"，这个过程就是大数据要做的主要事情。那么就可以概括成：

- 记录已经发生的一切
- 描述正在发生的一切
- 预测将要发生的一切

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

现在已经应用"大数据"的案例有：

- 预测犯罪
- 预测流感的爆发
- 预测选举
- 根据手机定位和交通数据，规划城市
- 根据库存和需求，实时调价
- 推动医疗信息化发展，远程医疗

1.4 大数据的发展前景

大数据技术目前正处在落地应用的初期，从大数据自身发展和行业发展的趋势来看，大数据未来的前景还是不错的，具体原因有以下几点：

- 大数据本身的价值体现，
    本身的数据价值化就会开辟出很大的市场空间。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。 大数据造就了新兴行业
    
- 大数据推动了科技领域的发展
    不仅体现在互联网领域，还体现在金融、教育、医疗等诸多领域，尤其是现在的人工智能。
    
- 大数据产业链的形成
    经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相
    关产业规模会进一步扩大。
    
- 国家大力扶持大数据行业的发展

第二章 Hadoop概述

2.1 为什么要用hadoop

现在的我们，生活在数据大爆炸的年代。2020年，全球的数据总量达到44ZB，经过单位换算后，至少在440亿TB以上，也就是说，全球每人一块1TB的硬盘都存储不下。

扩展: 数据大小单位，从小到大分别是: byte、kb、mb、Gb、Tb、PB、EB、ZB、DB、NB...
单位之间的转换都是满足1024

一些数据集的大小更远远超过了1TB，也就是说，数据的存储是一个要解决的问题。同时，硬盘技术也面临一个技术瓶颈，就是硬盘的传输速度(读数据的速度)的提升远远低于硬盘容量的提升。我们看下面这个表格:

可以看到，容量提升了将近1000倍，而传输速度才提升了20倍，读完一个硬盘的所需要的时间相对来说，更长更久了(已经违反了数据价值的即时性)。读数据都花了这么长时间，更不用说写数据了。

对于如何提高读取数据的效率，我们已经想到解决的方法了，那就是将一个数据集存储到多个硬盘里，然后并行读取。比如1T的数据，我们平均100份存储到100个1TB硬盘上，同时读取，那么读取完整个数据集的时间用不上两分钟。至于硬盘剩下的99%的容量，我们可以用来存储其他的数据集，这样就不会产生浪费。解决读取效率问题的同时，我们也解决了大数据的存储问题。

但是，我们同时对多个硬盘进行读/写操作时，又有了新的问题需要解决：

1、硬件故障问题。一旦使用多个硬件，相对来说，个别硬件产生故障的几率就高，为了避免数据丢失，最常见的做法就是复制(replication):文件系统保存数据的多个复本，一旦发生故障，就可以使用另外的复本。

2、读取数据的正确性问题。大数据时代的一个分析任务，就需要结合大部分数据来共同完成分析，因此从一个硬盘上读取的数据要与从其他99个硬盘上读取的数据结合起来使用。那么，在读取过程中，如何保证数据的正确性，就是一个很大的挑战。

针对于上述几个问题，Hadoop为我们提供了一个可靠的且可扩展的存储和分析平台，此外，由于Hadoop运行在商用硬件上且是开源的，因此Hadoop的使用成本是比较低了，在用户的承受范围内。

2.2 Hadoop的简要介绍

Hadoop是Apache基金会旗下一个开源的分布式存储和分析计算平台，使用java语言开发，具有很好的跨平台性，可以运行在商用(廉价)硬件上，用户无需了解分布式底层细节，就可以开发分布式程序，充分使用集群的高速计算和存储

Apache lucene是一个应用广泛的文本搜索系统库。该项目的创始人道格·卡丁在2002年带领团队开发该项目中的子项目Apache Nutch，想要从头打造一个网络搜索引擎系统，在开发的过程中，发现了两个问题，一个是硬件的高额资金投入，另一个是存储问题。

2003年和2004年Google先后发表的《GFS》和《MapReduce》论文，给这个团队提供了灵感，并进行了实现，于是NDFS(Nutch分布式文件系统)和MapReduce相继问世。2006年2月份，开发人员将NDFS和MapReduce移出Nutch形成一个独立的子项目，命名为Hadoop(该名字据Doug Cutting所说，是借用了他的孩子给毛绒玩具取得名字)。

2.3 谷歌的三篇论文

- 2003年发表的《GFS》
    基于硬盘不够大、数据存储单份的安全隐患问题，提出的分布式文件系统用于存储的理论思想。
    · 解决了如何存储大数据集的问题

- 2004年发表的《MapReduce》
     基于分布式文件系统的计算分析的编程框架模型。移动计算而非移动数据，分而治之。
    · 解决了如何快速分析大数据集的问题

- 2006年发表的《BigTable》
    针对于传统型关系数据库不适合存储非结构化数据的缺点，提出了另一种适合存储大数据集的解决方案

2.4 Hadoop的发展历史

2.5 Hadoop的组成部分

hadoop2.0以后的四个模块：
    - Hadoop Common:Hadoop模块的通用组件
    - Hadoop Distributed File System：分布式文件系统
    - Hadoop YARN：作业调度和资源管理框架
    - Hadoop MapReduce：基于YARN的大型数据集并行计算处理框架

hadoop3.0新扩展的两个模块：
    - Hadoop Ozone:Hadoop的对象存储机制 
    - Hadoop Submarine:Hadoop的机器学习引擎

2.6. Hadoop的生态系统

第三章 Hadoop集群安装

3.1 集群规划

集群规划规划操作系统Mac、Windows虚拟软件Parallels Desktop(Mac)、VMWare(Windows)虚拟机主机名: qianfeng01, IP地址: 192.168.10.101
主机名: qianfeng02, IP地址: 192.168.10.102
主机名: qianfeng03, IP地址: 192.168.10.103软件包上传路径/root/softwares软件包安装路径/usr/localJDKJdk-8u221-linux-x64.tar.gzHadoophadoop-2.7.6.tar.gz用户root

3.1.1 服务器规划

因为搭建一个服务器集群需要至少一主两从，一共三台服务器，而且这三台服务器上很多配置和环境变量是重复的，所以我们可以配置好一些文件，省去我们后期的操作，主要包括下面的配置和环境：

• 安装对应的jdk和hadoop（hadoop有1x、2x、3x），并且分别配置jdk和hadoop的环境变量，并且使其环境变量生效
• 关闭防火墙，并关闭防火墙的自启动
• 确保/etc/hosts文件配置了IP和hosts的映射关系
• 确保三台机器的网络配置通畅（NAT模式、静态IP、主机名的配置），我们克隆服务器的时候，mac地址会重复，因此我们需要重新生成一下mac地址，这里要关闭DHCP（动态主机配置协议）
• 确保配置了三台机器的免密登录认证，生成自己的公钥和私钥
• 确保所有的机器时间同步，虚拟机关机的时候，时间会静止
• 新的centos虚拟机上只有vi，没有vim，介意的可以安装vim，vim用户体验更好一点。centos安装：yum -y install vim*；ubuntu安装：sudo apt-get install vim-gtk

3.1.2 安装三台虚拟机

使用VMware安装三台centos，其中第一台需要手动创建，二三台直接复制第一台即可（右键虚拟机- - -管理- - -克隆），然后需要更改网络配置，随机生成新的mac地址，使用桥接模式配置网络

• 需要保证可以相互ping通，在同一子网段下 使用ssh工具连接三台服务器，这里使用FinalShell

3.2 安装JDK

3.2.1 检查一下是否已经安装过或者系统内置JDK,如果有内置的，将其卸载

[root@qianfeng01 ~]# rpm -qa | grep jdk                     # 如果有,请卸载[root@qianfeng01 ~]# rpm -e xxxxxxxx --nodeps          # 将查询到的内置jdk强制卸载

3.2.2 上传jdk1.8和hadoop2.6.7

将jdk-8u221-linux-x64.tar.gz上传到/root目录中

3.2.3 解压jdk和hadoop到/usr/local/下

[root@qianfeng01 ~]# tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C /usr/local

3.2.4 更名jdk和hadoop

[root@qianfeng01 ~]# cd /usr/local[root@qianfeng01 local]# mv jdk1.8.0_221/  jdk

3.2.5 配置Jdk的环境变量：/etc/profile

[root@qianfeng01 local]# vi /etc/profile.........省略...........
#jdk environmentexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk
exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH

3.2.6 使当前窗口生效

[root@qianfeng01 local]# source /etc/profile

3.2.7 验证jdk环境

[root@qianfeng01 local]# java -version[root@qianfeng01 local]# javac    

3.3. 完全分布式环境需求及安装

1. 三台机器的防火墙必须是关闭的
2. 确保三台机器的网络配置通常（NAT模式、静态IP、主机名的配置）
3. 确保/etc/hosts文件配置了IP和hosts的映射关系
4. 确保配置了三台机器的免密登录认证
5. 确保所有的机器时间同步
6. JDK和Hadoop的环境变量配置

3.3.1 关闭防火墙

systemctl stop firewalld #关闭防火墙
systemctl disable firewalld
systemctl stop NetworkManager
systemctl disable NetworkManager
systemctl disable firewalld.service #关闭防火墙自启动#最好也把selinux关闭掉，这是linux系统的一个安全机制，进入文件中将SELINUX设置为disabled[root@qianfeng01 ~]# vi /etc/selinux/config.........
SELINUX=disabled            
.........

3.3.2 静态IP和主机名配置

--1. 配置静态IP（确保NAT模式）
[root@qianfeng01 ~]# vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33............BOOTPROTO=static                # 将dhcp改为static，固定主机ip和主机名的映射............ONBOOT=yes                                # 将no改为yesIPADDR=192.168.10.101            # 添加IPADDR属性和ip地址PREFIX=24# 添加NETMASK=255.255.255.0或者PREFIX=24    GATEWAY=192.168.10.2            # 添加网关GATEWAYDNS1=114.114.114.114            # 添加DNS1和备份DNSDNS2=8.8.8.8

--2. 重启网络服务
[root@qianfeng01 ~]# systemctl restart network
或者
[root@qianfeng01 ~]# service network restart

--3. 修改主机名(如果修改过，请略过这一步)[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname qianfeng01
或者
[root@localhost ~]# vi /etc/hostname
qianfeng01

3.3.3 配置/etc/hosts文件

[root@qianfeng01 ~]#  vi /etc/hosts127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.10.101 qianfeng01  #添加本机的静态IP和本机的主机名之间的映射关系 192.168.10.102 qianfeng02
192.168.10.103 qianfeng03

3.3.4 免密登录认证

-1. 使用rsa加密技术，生成公钥和私钥。一路回车即可
[root@qianfeng01 ~]# cd ~[root@qianfeng01 ~]# ssh-keygen -t rsa    

-2. 进入~/.ssh目录下，使用ssh-copy-id命令
[root@qianfeng01 ~]# cd ~/.ssh            [root@qianfeng01 .ssh]# ssh-copy-id  root@qianfeng01

-3. 进行验证    
[hadoop@qianfeng01 .ssh]# ssh qianfeng01#下面的第一次执行时输入yes后，不提示输入密码就对了[hadoop@qianfeng01 .ssh]# ssh localhost[hadoop@qianfeng01 .ssh]# ssh 0.0.0.0

注意：三台机器提前安装好的情况下，需要同步公钥文件。如果使用克隆技术。那么使用同一套密钥对就方便多了。

3.3.5 时间同步

# 1 选择集群中的某一台机器作为时间服务器，例如qianfeng01# 2 保证这台服务器安装了ntp.x86_64。# 3 保证ntpd 服务运行......[root@qianfeng01 ~]# sudo service ntpd start#     开机自启动:[root@qianfeng01 ~]# chkconfig ntpd on# 4 配置相应文件：[root@qianfeng01 ~]# vi /etc/ntp.conf# Hosts on local network are less restricted.# restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap# 添加集群中的网络段位
    restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

    # Use public servers from the pool.ntp.org project.# Please consider joining the pool (http://www.pool.ntp.org/join.html).# server 0.centos.pool.ntp.org iburst    注释掉# server 1.centos.pool.ntp.org iburst       注释掉# server 2.centos.pool.ntp.org iburst    注释掉# server 3.centos.pool.ntp.org iburst    注释掉
    server 127.127.1.0     -master作为服务器
# 5 其他机器要保证安装ntpdate.x86_64# 6 其他机器要使用root定义定时器
*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate -u qianfeng01 

3.3.6 Hadoop安装与环境变量配置

# 1. 上传和解压两个软件包[root@qianfeng01 ~]# tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/[root@qianfeng01 ~]# tar -zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz -C /usr/local/# 2. 进入local里，给两个软件更名[root@qianfeng01 ~]# cd /usr/local/[root@qianfeng01 local]# mv 1.8.0_221/  jdk[root@qianfeng01 local]# mv hadoop-2.7.6/ hadoop# 3. 配置环境变量[hadoop@qianfeng01 local]# vi /etc/profile.....省略...........

#java environmentexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk
exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH#hadoop environmentexportHADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
exportPATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

3.4. Hadoop的配置文件

3.4.1. 概述

我们需要通过配置若干配置文件，来实现Hadoop集群的配置信息
（这里Hadoop2.x和3.x配置信息略有不同，本文主要以2.x为主）。需要配置的文件有:

hadoop-env.sh
yarn-env.sh
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml
yarn-site.xml

在Hadoop安装完成后，会在$HADOOP_HOME/share路径下，有若干个*-default.xml文件，
这些文件中记录了默认的配置信息。同时，在代码中，我们也可以设置Hadoop的配置信息。
这些位置配置的Hadoop，优先级为: 代码设置 > *-site.xml > *-default.xml

集群规划:
+--------------+---------------------+
|     Node     | Applications        |
+--------------+---------------------+
|  qianfeng01  | NameNode            |
|              | DataNode            |
|              | ResourceManager     |
|              | NodeManagere        |
+--------------+---------------------+
|  qianfeng02  | SecondaryNameNode   |
|              | DataNode            |
|              | NodeManager         |
+--------------+---------------------+
|  qianfeng03  | DataNode            |
|              | NodeManager         |
+--------------+---------------------+

3.4.2. core-site.xml

[root@qianfeng01 ~]# cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[root@qianfeng01 hadoop]# vi core-site.xml
<configuration><!-- hdfs的地址名称：schame,ip,port--><!-- 在Hadoop1.x的版本中，默认使用的端口是9000。
    在Hadoop2.x的版本中，默认使用端口是8020 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://qianfeng01:8020</value></property><!-- hdfs的基础路径，被其他属性所依赖的一个基础路径 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/hadoop/tmp</value></property></configuration>

3.4.3. hdfs-site.xml

[root@qianfeng01 hadoop]# vi hdfs-site.xml
<configuration><!-- namenode守护进程管理的元数据文件fsimage存储的位置--><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value></property><!-- 确定DFS数据节点应该将其块存储在本地文件系统的何处--><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value></property><!-- 块的副本数--><property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><!-- 块的大小(128M),下面的单位是字节--><property><name>dfs.blocksize</name><value>134217728</value></property><!-- secondarynamenode守护进程的http地址：主机名和端口号。参考守护进程布局--><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>qianfeng02:50090</value></property><!-- namenode守护进程的http地址：主机名和端口号。参考守护进程布局--><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>qianfeng01:50070</value></property></configuration>

3.4.4. mapred-site.xml

[root@qianfeng01 hadoop]# cp mapred-site.xml.template  mapred-site.xml
[root@qianfeng01 hadoop]# vi mapred-site.xml
<configuration><!-- 指定mapreduce使用yarn资源管理器--><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><!-- 配置作业历史服务器的地址--><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>qianfeng01:10020</value></property><!-- 配置作业历史服务器的http地址--><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>qianfeng01:19888</value></property></configuration>

3.4.5 yarn-site.xml

[root@qianfeng01 hadoop]# vi yarn-site.xml
<configuration><!-- 指定yarn的shuffle技术--><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定resourcemanager的主机名--><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>qianfeng01</value></property><!--下面的可选--><!--指定shuffle对应的类 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property><!--配置resourcemanager的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>qianfeng01:8032</value></property><!--配置resourcemanager的scheduler的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>qianfeng01:8030</value></property><!--配置resoucemanager的资源调度的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>qianfeng01:8031</value></property><!--配置resourcemanager的管理员的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>qianfeng01:8033</value></property><!--配置resourcemanager的web ui 的监控页面--><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>qianfeng01:8088</value></property></configuration>

3.4.6 hadoop-env.sh

[root@qianfeng01 hadoop]# vi hadoop-env.sh# The java implementation to use.exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk

3.4.7 yarn-env.sh

[root@qianfeng01 hadoop]# vi yarn-env.sh# some Java parametersexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk
if["$JAVA_HOME"!=""];then#echo "run java in $JAVA_HOME"JAVA_HOME=$JAVA_HOMEfi

3.4.8 slaves

此文件用于指定datanode守护进程所在的机器节点主机名 ，3.x中是workers，配置不一样

[root@qianfeng01 hadoop]# vi slaves
qianfeng01
qianfeng02
qianfeng03

3.4.9 分发到另外两台节点

# 同步Hadoop到另外两台节点[root@qianfeng01 ~]# cd /usr/local[root@qianfeng02 local]# scp -r hadoop qianfeng02:$PWD[root@qianfeng02 local]# scp -r hadoop qianfeng03:$PWD# 同步profile到另外两台节点[root@qianfeng01 ~]# scp /etc/profile qianfeng02:/etc[root@qianfeng01 ~]# scp /etc/profile qianfeng03:/etc# 检查slave节点上的jdk是否已安装# 检查是否同步了/etc/hosts文件

3.5 格式化与启动

3.5.1 格式化集群

1）在qianfeng01机器上运行命令

[root@qianfeng01 ~]# hdfs namenode -format

2）格式化的相关信息解读

--1. 生成一个集群唯一标识符:clusterid
--2. 生成一个块池唯一标识符:blockPoolId
--3. 生成namenode进程管理内容(fsimage)的存储路径：
    默认配置文件属性hadoop.tmp.dir指定的路径下生成dfs/name目录
--4. 生成镜像文件fsimage，记录分布式文件系统根路径的元数据

--5. 其他信息都可以查看一下，比如块的副本数，集群的fsOwner等。

参考图片：

3) 目录里的内容查看

3.5.2 启动集群

1) 启动脚本和关闭脚本介绍

1. 启动脚本
    -- start-dfs.sh            :用于启动hdfs集群的脚本
    -- start-yarn.sh        :用于启动yarn守护进程
    -- start-all.sh            :用于启动hdfs和yarn
2. 关闭脚本
    -- stop-dfs.sh            :用于关闭hdfs集群的脚本
    -- stop-yarn.sh            :用于关闭yarn守护进程
    -- stop-all.sh            :用于关闭hdfs和yarn
3. 单个守护进程脚本
    -- hadoop-daemons.sh    :用于单独启动或关闭hdfs的某一个守护进程的脚本
    -- hadoop-daemon.sh        :用于单独启动或关闭hdfs的某一个守护进程的脚本
    reg:
        hadoop-daemon.sh [start|stop][namenode|datanode|secondarynamenode]
    
    -- yarn-daemons.sh    :用于单独启动或关闭hdfs的某一个守护进程的脚本
    -- yarn-daemon.sh        :用于单独启动或关闭hdfs的某一个守护进程的脚本
    reg:
        yarn-daemon.sh [start|stop][resourcemanager|nodemanager]

**2) ** 启动HDFS

使用start-dfs.sh，启动 hdfs。参考图片

启动过程解析：

- 启动集群中的各个机器节点上的分布式文件系统的守护进程
  一个namenode和resourcemanager以及secondarynamenode
  多个datanode和nodemanager
- 在namenode守护进程管理内容的目录下生成edit日志文件
- 在每个datanode所在节点下生成${hadoop.tmp.dir}/dfs/data目录,参考下图：

注意！
如果哪台机器的相关守护进程没有开启，那么，就查看哪台机器上的守护进程对应的日志log文件,
注意，启动脚本运行时提醒的日志后缀是*.out，而我们查看的是*.log文件。
此文件的位置：${HADOOP_HOME}/logs/里

3) jps查看进程

--1. 在qianfeng01上运行jps指令，会有如下进程
    namenode
    datanode
--2. 在qianfeng02上运行jps指令，会有如下进程
    secondarynamenode
    datanode
--3. 在qianfeng03上运行jps指令，会有如下进程
    datanode   

**4) **启动yarn

使用start-yarn.sh脚本，参考图片

jps查看

--1. 在qianfeng01上运行jps指令，会多出有如下进程
    resoucemanager
    nodemanager
--2. 在qianfeng02上运行jps指令，会多出有如下进程
    nodemanager
--3. 在qianfeng03上运行jps指令，会多出有如下进程
    nodemanager 

5) webui查看

HDFS: http://192.168.10.101:50070
YARN: http://192.168.10.101:8088

第四章 HDFS的Shell命令

HDFS其实就是一个分布式的文件系统，我们可以使用一些命令来操作这个分布式文件系统上的文件。
- 访问HDFS的命令:
  hadoop dfs --- 已过时
  hdfs dfs
  
- 小技巧
  1. 在命令行中输入hdfs，回车后，就会提示hdfs后可以使用哪些命令，其中有一个是dfs。
  2. 在命令行中输入hdfs dfs，回车后，就会提示dfs后可以添加的一些常用shell命令。
  
- 注意事项
  分布式文件系统的路径在命令行中，要从/开始写，即绝对路径。

4.1 创建目录

[-mkdir [-p]<path>...]#在分布式文件系统上创建目录  -p,多层级创建

调用格式: hdfs dfs -mkdir (-p)  /目录
例如: 
    - hdfs dfs -mkdir /data
    - hdfs dfs -mkdir -p /data/a/b/c

4.2 上传指令

[-put [-f][-p][-l]<localsrc>... <dst>]#将本地文件系统的文件上传到分布式文件系统

调用格式:hdfs dfs -put /本地文件  /分布式文件系统路径
注意: 直接写/是省略了文件系统的名称hdfs://ip:port。
例如:
    - hdfs dfs -put /root/a.txt /data/
    - hdfs dfs -put /root/logs/* /data/

其他指令:
    [-moveFromLocal <localsrc>... <dst>]#将本地文件系统的文件上传到分布式文件系统[-copyFromLocal [-f][-p][-l]<localsrc>... <dst>]

4.3 创建空文件

hdfs dfs [generic options] -touchz <path> ...   
调用格式:hdfs dfs touchz  /hadooptest.txt

4.4 向分布式文件系统中的文件里追加内容

[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
调用格式:hdfs dfs -appendToFile  本地文件     hdfs上的文件
注意:不支持在中间随意增删改操作

4.5 查看指令

[-ls [-d] [-h] [-R] [<path> ...]]        #查看分布式文件系统的目录里内容
调用格式:hdfs dfs -ls /

[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]            #查看分布式文件系统的文件内容    
调用格式:hdfs dfs -cat /xxx.txt

[-tail [-f] <file>]                        #查看分布式文件系统的文件内容    
调用格式:hdfs dfs -tail /xxx.txt
注意:默认最多查看1000行

4.6 下载指令

[-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
注意:本地路径的文件夹可以不存在

[-moveToLocal <src> <localdst>]
注意:从hdfs的某个路径将数据剪切到本地,已经被遗弃了

[-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]    
调用格式:同copyToLocal

4.7 合并下载

hdfs dfs [generic options] -getmerge [-nl] <src> <localdst>
调用格式:hdfs dfs -getmerge  hdfs上面的路径   本地的路径    
实例:hdfs dfs -getmerge /hadoopdata/*.xml /root/test.test

4.8 移动hdfs中的文件（更名）

hdfs dfds [generic options] -mv <src> ... <dst>   
调用格式:hdfs dfs -mv /hdfs的路径1  /hdfs的另一个路径2    
实例:hfds dfs -mv /aaa   /bbb  这里是将aaa整体移动到bbb中

4.9 复制hdfs中的文件到hdfs的另一个目录

hdfs dfs [generic options] -cp [-f] [-p | -p[topax]] <src> ... <dst>
调用格式:hdfs dfs -cp /hdfs路径_1  /hdfs路径_2

4.10 删除命令

[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] <src> ...]
注意:如果删除文件夹需要加-r

[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
注意:必须是空文件夹,如果非空必须使用rm删除

4.11 查看磁盘利用率和文件大小

[-df [-h] [<path> ...]] 查看分布式系统的磁盘使用情况
[-du [-s] [-h] <path> ...]    #查看分布式系统上当前路径下文件的情况    -h：human 以人类可读的方式显示

4.12 修改权限的

跟本地的操作一致,-R是让子目录或文件也进行相应的修改
[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]

4.13 修改文件的副本数

[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
调用格式:hadoop fs -setrep  3 /   将hdfs根目录及子目录下的内容设置成3个副本
注意:当设置的副本数量与初始化时默认的副本数量不一致时,集群会作出反应,比原来多了会自动进行复制.

4.14 查看文件的状态

hdfs dfs [generic options] -stat [format] <path> ...
命令的作用:当向hdfs上写文件时，可以通过dfs.blocksize配置项来设置文件的block的大小。这就导致了hdfs上的不同的文件block的大小是不相同的。有时候想知道hdfs上某个文件的block大小，可以预先估算一下计算的task的个数。stat的意义：可以查看文件的一些属性。
调用格式:hdfs dfs -stat [format] 文件路径
format的形式：
%b：打印文件的大小（目录大小为0）
%n：打印文件名
%o：打印block的size
%r：打印副本数
%y：utc时间 yyyy-MM-dd HH:mm:ss
%Y：打印自1970年1月1日以来的utc的微秒数
%F：目录打印directory，文件打印regular file

注意:
1)当使用-stat命令但不指定format时，只打印创建时间，相当于%y
2)-stat 后面只跟目录,%r,%o等打印的都是0,只有文件才有副本和大小

4.15 测试

hdfs dfs [generic options] -test -[defsz] <path>    
参数说明: -e:文件是否存在  存在返回0    -z:文件是否为空  为空返回0   -d:是否是路径(目录) ,是返回0
调用格式:hdfs dfs -test -d 文件 
实例:hdfs dfs -test -d /shelldata/111.txt  && echo "OK"  || echo "no"
解释:测试当前的内容是否是文件夹 ,如果是返回ok,如果不是返回no

第五章 HDFS的块的概念

5.1 传统型分布式文件系统的缺点

现在想象一下这种情况：有四个文件 0.5TB的file1，1.2TB的file2，50GB的file3，100GB的file4；有7个服务器，每个服务器上有10个1TB的硬盘。

在存储方式上，我们可以将这四个文件存储在同一个服务器上（当然大于1TB的文件需要切分）。那么缺点也就暴露了出来：

第一、负载不均衡。

因为文件大小不一致，势必会导致有的节点磁盘的利用率高，有的节点磁盘利用率低。

第二、网络瓶颈问题。

一个过大的文件存储在一个节点磁盘上，当有并行处理时，每个线程都需要从这个节点磁盘上读取这个文件的内容，那么就会出现网络瓶颈，不利于分布式的数据处理。

5.2 HDFS的块

HDFS与其他普通文件系统一样，同样引入了块(Block)的概念，并且块的大小是固定的。但是不像普通文件系统那样小，而是根据实际需求可以自定义的。块是HDFS系统当中的最小存储单位，在hadoop2.0中默认大小为128MB（hadoop1.x中的块大小为64M）。在HDFS上的文件会被拆分成多个块，每个块作为独立的单元进行存储。多个块存放在不同的DataNode上，整个过程中 HDFS系统会保证一个块存储在一个数据节点上 。但值得注意的是，如果某文件大小或者文件的最后一个块没有到达128M，则不会占据整个块空间 。

我们来看看HDFS的设计思想：以下图为例，来进行解释。

5.3 HDFS的块大小

HDFS上的块大小为什么会远远大于传统文件?

1. 目的是为了最小化寻址开销时间。
     在I/O开销中，机械硬盘的寻址时间是最耗时的部分，一旦找到第一条记录，剩下的顺序读取效率是非常高的，因此以块为单位读写数据，可以尽量减少总的磁盘寻道时间。  
     HDFS寻址开销不仅包括磁盘寻道开销，还包括数据块的定位开销，当客户端需要访问一个文件时，首先从名称节点获取组成这个文件的数据块的位置列表，然后根据位置列表获取实际存储各个数据块的数据节点的位置，最后，数据节点根据数据块信息在本地Linux文件系统中找到对应的文件，并把数据返回给客户端，设计成一个比较大的块，可以减少每个块儿中数据的总的寻址开销，相对降低了单位数据的寻址开销
     磁盘的寻址时间为大约在5~15ms之间，平均值为10ms,而最小化寻址开销时间普遍认为占1秒的百分之一是最优的，那么块大小的选择就参考1秒钟的传输速度，比如2010年硬盘的传输速率是100M/s，那么就选择块大小为128M。

2. 为了节省内存的使用率
     一个块的元数据大约150个字节。1亿个块，不论大小，都会占用20G左右的内存。因此块越大，集群相对存储的数据就越多。所以暴漏了HDFS的一个缺点，不适合存储小文件。

不适合存储小文件解释:
1. 从存储能力出发（固定内存）
   因为HDFS的文件是以块为单位存储的，且如果文件大小不到128M的时候，是不会占用整个块的空间的。但是，这个块依然会在内存中占用150个字节的元数据。因此，同样的内存占用的情况下，大量的小文件会导致集群的存储能力不足。
   例如: 同样是128G的内存，最多可存储9.2亿个块。如果都是小文件，例如1M，则集群存储的数据大小为9.2亿*1M = 877TB的数据。但是如果存储的都是128M的文件，则集群存储的数据大小为109.6PB的数据。存储能力大不相同。
   
2. 从内存占用出发（固定存储能力）
   同样假设存储1M和128M的文件对比，同样存储1PB的数据，如果是1M的小文件存储，占用的内存空间为1PB/1Mb*150Byte = 150G的内存。如果存储的是128M的文件存储，占用的内存空间为1PB/128M*150Byte = 1.17G的内存占用。可以看到，同样存储1PB的数据，小文件的存储比起大文件占用更多的内存。

5.4 块的相关参数设置

当然块大小在默认配置文件hdfs-default.xml中有相关配置，我们可以在hdfs-site.xml中进行重置
<property><name>dfs.blocksize</name><value>134217728</value><description>默认块大小，以字节为单位。可以使用以下后缀(不区分大小写):k，m，g，t，p，e以重新指定大小(例如128k, 512m, 1g等)</description></property><property><name>dfs.namenode.fs-limits.min-block-size</name><value>1048576</value><description>以字节为单位的最小块大小，由Namenode在创建时强制执行时间。这可以防止意外创建带有小块的文件降低性能。</description></property><property><name>dfs.namenode.fs-limits.max-blocks-per-file</name><value>1048576</value><description>每个文件的最大块数，由写入时的Namenode执行。这可以防止创建降低性能的超大文件</description></property>

5.5 块的存储位置

在

hdfs-site.xml

中我们配置过下面这个属性，这个属性的值就是块在linux系统上的存储位置

<!-- 确定DFS数据节点应该将其块存储在本地文件系统的何处--><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value></property>

5.6 HDFS的优点

1. 高容错性（硬件故障是常态）：数据自动保存多个副本，副本丢失后，会自动恢复
2. 适合大数据集：GB、TB、甚至PB级数据、千万规模以上的文件数量，1000以上节点规模。
3. 数据访问： 一次性写入，多次读取；保证数据一致性,安全性
4. 构建成本低：可以构建在廉价机器上。
5. 多种软硬件平台中的可移植性 
6. 高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
7. 高可靠性：Hadoop的存储和处理数据的能力值得人们信赖.

5.7 HDFS的缺点

1. 不适合做低延迟数据访问：
     HDFS的设计目标有一点是：处理大型数据集，高吞吐率。这一点势必要以高延迟为代价的。因此HDFS不适合处理用户要求的毫秒级的低延迟应用请求
2. 不适合小文件存取：
     一个是大量小文件需要消耗大量的寻址时间，违反了HDFS的尽可能减少寻址时间比例的设计目标。第二个是内存有限，一个block元数据大内存消耗大约为150个字节，存储一亿个block和存储一亿个小文件都会消耗20G内存。因此相对来说，大文件更省内存。
3. 不适合并发写入，文件随机修改：
     HDFS上的文件只能拥有一个写者，仅仅支持append操作。不支持多用户对同一个文件的写操作，以及在文件任意位置进行修改

第六章 HDFS的体系结构

6.1 体系结构解析

HDFS采用的是master/slaves这种主从的结构模型来管理数据，这种结构模型主要由四个部分组成，分别是Client(客户端)、Namenode(名称节点)、Datanode(数据节点)和SecondaryNameNode。

真正的一个HDFS集群包括一个Namenode和若干数目的Datanode。

Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的命名空间 (Namespace),它在内存中维护着命名空间的最新状态，同时并持久性文件（fsimage和edit）进行备份，防止宕机后，数据丢失。namenode还负责管理客户端对文件的访问，比如权限验证等。

集群中的Datanode一般是一个节点运行一个Datanode进程，真正负责管理客户端的读写请求，在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。数据块实际上都是保存在Datanode本地的Linux文件系统中的。每个Datanode会定期的向Namenode发送数据，报告自己的状态(我们称之为心跳机制)。没有按时发送心跳信息的Datanode会被Namenode标记为“宕机”，不会再给他分配任何I/O请求。 

用户在使用Client进行I/O操作时,仍然可以像使用普通文件系统那样，使用文件名去存储和访问文件，只不过，在HDFS内部，一个文件会被切分成若干个数据块，然后被分布存储在若干个Datanode上。

比如，用户在Client上需要访问一个文件时，HDFS的实际工作流程如此：客户端先把文件名发送给Namenode，Namenode根据文件名找到对应的数据块信息及其每个数据块所在的Datanode位置，然后把这些信息发送给客户端。之后，客户端就直接与这些Datanode进行通信，来获取数据（这个过程，Namenode并不参与数据块的传输）。这种设计方式，实现了并发访问，大大提高了数据的访问速度。

HDFS集群中只有唯一的一个Namenode,负责所有元数据的管理工作。这种方式保证了Datanode不会脱离Namenode的控制，同时，用户数据也永远不会经过Namenode，大大减轻了Namenode的工作负担，使之更方便管理工作。通常在部署集群中，我们要选择一台性能较好的机器来作为Namenode。当然，一台机器上也可以运行多个Datanode，甚至Namenode和Datanode也可以在一台机器上，只不过实际部署中，通常不会这么做的

6.2 开机启动HDFS的过程

6.2.1 非第一次启动集群

我们应该知道，在启动namenode之前，内存里是没有任何有关于元数据的信息的。那么启动集群的过程是怎样的呢？下面来叙述一下：

第一步：
Namenode在启动时，会先加载name目录下最近的fsimage文件.
将fsimage里保存的元数据加载到内存当中，这样内存里就有了之前检查点里存储的所有元数据。但是还少了从最近一次检查时间点到关闭系统时的部分数据，也就是edit日志文件里存储的数据。

第二步：
加载剩下的edit日志文件
将从最近一次检查点到目前为止的所有的日志文件加载到内存里，重演一次客户端的操作，这样，内存里就是最新的文件系统的所有元数据了。

第三步：
进行检查点设置（满足条件会进行）
namenode会终止之前正在使用的edit文件,创建一个空的edit日志文件。然后将所有的未合并过的edit日志文件和fsimage文件进行合并，产生一个新的fsimage.

第四步：
处于安全模式下，等待datanode节点的心跳反馈，当收到99.9%的块的至少一个副本后，退出安全模式，开始转为正常状态。

6.2.2 第一次启动集群

6.3 SecondaryNameNode的工作机制

SecondaryNamenode，是HDFS集群中的重要组成部分，它可以辅助Namenode进行fsimage和editlog的合并工作，减小editlog文件大小，以便缩短下次Namenode的重启时间，能尽快退出安全模式。

两个文件的合并周期，称之为检查点机制（checkpoint），是可以通过hdfs-default.xml配置文件进行修改的：

<property><name>dfs.namenode.checkpoint.period</name><value>3600</value><description>两次检查点间隔的秒数，默认是1个小时</description></property><property><name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name><value>1000000</value><description>txid执行的次数达到100w次，也执行checkpoint</description></property><property><name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name><value>60</value><description>60秒一检查txid的执行次数</description></property>

通过上图，可以总结如下:

1. SecondaryNamenode请求Namenode停止使用正在编辑的editlog文件，Namenode会创建新的editlog文件(小了吧)，同时更新seed_txid文件。
2. SecondaryNamenode通过HTTP协议获取Namenode上的fsimage和editlog文件。
3. SecondaryNamenode将fsimage读进内存当中，并逐步分析editlog文件里的数据，进行合并操作，然后写入新文件fsimage_x.ckpt文件中。
4. SecondaryNamenode将新文件fsimage_x.ckpt通过HTTP协议发送回Namenode。
5. Namenode再进行更名操作。

第七章 HDFS的读写流程

7.1 读流程详解

读操作：  
    - hdfs dfs -get /file02 ./file02
    - hdfs  dfs -copyToLocal  /file02 ./file02
    - FSDataInputStream fsis = fs.open("/input/a.txt");
    - fsis.read(byte[] a)
    - fs.copyToLocal(path1,path2)    

1. 客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开希望读取的文件，对于HDFS来说，这个对象是DistributedFileSystem，它通过使用远程过程调用(RPC)来调用namenode,以确定文件起始块的位置

2. 对于每一个块,NameNode返回存有该块副本的DataNode地址,并根据距离客户端的远近来排序。

3. DistributedFileSystem实例会返回一个FSDataInputStream对象（支持文件定位功能）给客户端以便读取数据，接着客户端对这个输入流调用read()方法

4. FSDataInputStream随即连接距离最近的文件中第一个块所在的DataNode,通过对数据流反复调用read()方法，可以将数据从DataNode传输到客户端

5. 当读取到块的末端时，FSInputStream关闭与该DataNode的连接，然后寻找下一个块的最佳DataNode

6. 客户端从流中读取数据时，块是按照打开FSInputStream与DataNode的新建连接的顺序读取的。它也会根据需要询问NameNode来检索下一批数据块的DataNode的位置。一旦客户端完成读取，就对FSInputStream调用close方法

注意：在读取数据的时候，如果FSInputStream与DataNode通信时遇到错误，会尝试从这个块的最近的DataNode读取数据，并且记住那个故障的DataNode,保证后续不会反复读取该节点上后续的块。FInputStream也会通过校验和确认从DataNode发来的数据是否完整。如果发现有损坏的块，FSInputStream会从其他的块读取副本，并且将损坏的块通知给NameNode

7.2 写流程的详解

写操作： 
    - hdfs dfs -put ./file02 /file02
    - hdfs  dfs -copyFromLocal  ./file02 /file02
    - FSDataOutputStream fsout = fs.create(path)；fsout.write(byte[])
    - fs.copyFromLocal(path1,path2)

1. 客户端通过对DistributedFileSystem对象调用create()方法来新建文件

2. DistributedFileSystem对namenode创建一个RPC调用，在文件系统的命名空间中新建一个文件，此时该文件中还没有相应的数据块

3. namenode执行各种不同的检查，以确保这个文件不存在以及客户端有新建该文件的权限。如果检查通过，namenode就会为创建新文件记录一条事务记录(否则，文件创建失败并向客户端抛出一个IOException异常)。DistributedFileSystem向客户端返回一个FSDataOuputStream对象，由此客户端可以开始写入数据，

4. 在客户端写入数据时，FSOutputStream将它分成一个个的数据包(packet)，并写入一个内部队列，这个队列称为“数据队列”（data queue）。DataStreamer线程负责处理数据队列，它的责任是挑选出合适存储数据复本的一组datanode，并以此来要求namenode分配新的数据块。这一组datanode将构成一个管道，以默认复本3个为例，所以该管道中有3个节点.DataStreamer将数据包流式传输到管道中第一个datanode，该datanode存储数据包并将它发送到管道中的第2个datanode，同样，第2个datanode存储该数据包并且发送给管道中的第三个datanode。DataStreamer在将一个个packet流式传输到第一个Datanode节点后，还会将此packet从数据队列移动到另一个队列确认队列(ack queue)中。

5. datanode写入数据成功之后，会为ResponseProcessor线程发送一个写入成功的信息回执，当收到管道中所有的datanode确认信息后，ResponseProcessoer线程会将该数据包从确认队列中删除。

如果任何datanode在写入数据期间发生故障，则执行以下操作：

1. 首先关闭管道，把确认队列中的所有数据包都添加回数据队列的最前端，以确保故障节点下游的datanode不会漏掉任何一个数据包
2. 为存储在另一正常datanode的当前数据块制定一个新标识，并将该标识传送给namenode，以便故障datanode在恢复后可以删除存储的部分数据块
3. 从管道中删除故障datanode，基于两个正常datanode构建一条新管道，余下数据块写入管道中正常的datanode
4. namenode注意到块复本不足时，会在一个新的Datanode节点上创建一个新的复本。

注意：在一个块被写入期间可能会有多个datanode同时发生故障，但概率非常低。只要写入了dfs.namenode.replication.min的复本数（默认1），写操作就会成功，并且这个块可以在集群中异步复制，直到达到其目标复本数dfs.replication的数量（默认3）

第八章 Zookeeper的概述

8.1 Zookeeper是什么

1. zookeeper是一个为分布式应用程序提供的一个分布式开源协调服务框架。是Google的Chubby的一个开源实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。主要用于解决分布式集群中应用系统的一致性问题。
2. 提供了基于类似Unix系统的目录节点树方式的数据存储。
3. 可用于维护和监控存储的数据的状态的变化，通过监控这些数据状态的变化，从而达到基于数据的集群管理
4. 提供了一组原语(机器指令)，提供了java和c语言的接口

8.2 Zookeeper的特点

1. 也是一个分布式集群，一个领导者(leader),多个跟随者(follower).
2. 集群中只要有半数以上的节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。
3. 全局数据一致性：每个server保存一份相同的数据副本，client无论连接到哪个server,数据都是一致的。
4. 更新请求按顺序进行：来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行
5. 数据更新的原子性：一次数据的更新要么成功，要么失败
6. 数据的实时性：在一定时间范围内，client能读到最新数据。

8.3 Zookeeper的数据模型

Zookeeper的数据模型采用的与Unix文件系统类似的层次化的树形结构。我们可以将其理解为一个具有高可用特征的文件系统。这个文件系统中没有文件和目录，而是统一使用"节点"(node)的概念，称之为znode。znode既可以作为保存数据的容器(如同文件),也可以作为保存其他znode的容器(如同目录)。所有的znode构成了一个层次化的命名空间。

- Zookeeper 被设计用来实现协调服务（这类服务通常使用小数据文件)，而不是用于大容量数据存储，因此一个znode能存储的数据被限制在1MB以内，
- 每个znode都可以通过其路径唯一标识。

8.4 Zookeeper的应用场景

1. 统一配置管理
2. 统一集群管理
3. 服务器节点动态上下线感知
4. 软负载均衡等
5. 分布式锁
6. 分布式队列

第九章 Zookeeper的安装

9.1. 安装与环境变量的配置

1. 将zookeeper-3.4.10.tar.gz上传到/root中
2. 解压
   [root@qianfeng01 ~]# tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/apps/
3. 更名zookeeper
   [root@qianfeng01 ~]# cd /opt/apps/
   [root@qianfeng01 local]# mv zookeeper-3.4.10 zookeeper
4. 配置环境变量
   [root@qianfeng01 local]# vi  /etc/profile
   .........省略......
   export ZOOKEEPER_HOME=/opt/apps/zookeeper
   export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
5. 使当前会话生效
   [root@qianfeng01 local]# source /etc/profile
6. 检查如下：
如果只检查环境变量是否配置成功，只需要使用tab键进行补全zk，是否zookeeper的相关脚本提示即可。

9.2. 集群模式的配置

9.2.1 Zookeeper的服务进程布局

qianfeng01        QuorumPeerMain
qianfeng02        QuorumPeerMain
qianfeng03        QuorumPeerMain

9.2.2 修改zoo.cfg文件

[root@qianfeng01 local]# cd ./zookeeper/conf/               [root@qianfeng01 conf]# cp  zoo_sample.cfg  zoo.cfg   #复制出zoo.cfg文件[root@qianfeng01 conf]# vi zoo.cfgtickTime=2000# 定义的时间单元(单位毫秒)，下面的两个值都是tickTime的倍数。initLimit=10# follower连接并同步leader的初始化连接时间。syncLimit=5# 心跳机制的时间(正常情况下的请求和应答的时间)dataDir=/usr/local/zookeeper/zkData       # 修改zookeeper的存储路径，zkData目录一会要创建出来clientPort=2181# 客户端连接服务器的port
server.1=qianfeng01:2888:3888                         # 添加三个服务器节点
server.2=qianfeng02:2888:3888
server.3=qianfeng03:2888:3888

解析Server.id=ip:port1:port2
id:        服务器的id号，对应zkData/myid文件内的数字
ip:     服务器的ip地址
port1:    follower与leader交互的port
port2:    选举期间使用的port

注意：此配置文件中，不支持汉字注释

9.2.3 添加myid

# 在$ZOOKEEPER_HOME/zkData目录下添加myid文件，内容为server的id号[root@qianfeng01 conf]# cd ..[root@qianfeng01 zookeeper]# mkdir zkData[root@qianfeng01 zookeeper]# cd zkData[root@qianfeng01 zkData]# echo "1" >> myid

9.2.4 搭建其他两个server节点的环境

1）使用scp命令将zookeeper环境 复制到qianfeng02和qianfeng03中

[root@qianfeng01 zkData]# cd /usr/local
[root@qianfeng01 apps]# scp -r zookeeper qianfeng02:/usr/local
[root@qianfeng01 apps# scp -r zookeeper qianfeng03:/usr/local

2） 使用scp命令拷贝/etc/profile到两台机器上(别忘记source一下)

[root@qianfeng01 apps]# scp /etc/profile qianfeng02:/etc/     
[root@qianfeng01 apps]# scp /etc/profile qianfeng03:/etc/

3） 修改qianfeng02的myid文件的内容为2

[root@qianfeng01 ~]# ssh qianfeng02
[root@qianfeng02 ~]# echo "2" > /opt/apps/zookeeper/zkData/myid

4） 修改qianfeng03的myid文件的内容为3

[root@qianfeng02 ~]# ssh qianfeng03
[root@qianfeng03 ~]# echo "3" > /opt/apps/zookeeper/zkData/myid

9.2.5 启动zookeeper

1）三台机器上都启动zookeeper的服务 (注意保证防火墙是关闭的)

[root@qianfeng01 ~]# zkServer.sh start
再查看一下状态
[root@qianfeng01 ~]# zkServer.sh status

2） 启动客户端的操作：

zkCli.sh [-server] [ ip:port]

reg:
[root@qianfeng01 ~]# zkCli.sh                                #启动客户端，连接本地服务进程 
[root@qianfeng01 ~]# zkCli.sh -server qianfeng02:2181            #启动客户端，连接qianfeng02上的服务进程 

第十章 Zookeeper的Shell操作

命令描述示例ls查看某个目录包含的所有文件ls /ls2查看某个目录包含的所有文件，与ls不同的是它查看到time、version等信息ls2 /create创建znode，并需要设置初始内容create /test “test”
create -e /test “test”get获取znode的数据get /testset修改znode的内容set /test “test2”delete删除znodedelete /testquit退出客户端help帮助命令

第十一章 YARN的概述

为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的，针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持方面的不足，提出了全新的资源管理框架YARN.

Apache YARN（Yet another Resource Negotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等计算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

yarn被引入Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有足够的通用性，同样可以支持其他的分布式计算模式，比如Spark，Tez等计算框架。

第十二章 YARN的架构及组件

12.1. MapReduce 1.x的简介

第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成，对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.X，0.22.x。

1) MapReduce1的角色

-1.Client    ：作业提交发起者。
-2.JobTracker    ：初始化作业，分配作业，与TaskTracker通信，协调整个作业。
-3.TaskTracker ：保持JobTracker通信，在分配的数据片段上执行MapReduce任务。

2) MapReduce执行流程

步骤1）提交作业

编写MapReduce程序代码,创建job对象，并进行配置，比如输入和输出路径，压缩格式等，然后通过JobClinet来提交作业。

步骤2）作业的初始化

客户端提交完成后，JobTracker会将作业加入队列，然后进行调度，默认的调度方法是FIFO调试方式。

步骤3）任务的分配

TaskTracker和JobTracker之间的通信与任务的分配是通过心跳机制完成的。

TaskTracker会主动向JobTracker询问是否有作业要做，如果自己可以做，那么就会申请到作业任务，这个任务可以是MapTask也可能是ReduceTask。

步骤4）任务的执行

申请到任务后，TaskTracker会做如下事情：

-1. 拷贝代码到本地
-2. 拷贝任务的信息到本地
-3. 启动JVM运行任务

步骤5）状态与任务的更新

任务在运行过程中，首先会将自己的状态汇报给TaskTracker，然后由TaskTracker汇总告之JobTracker。任务进度是通过计数器来实现的。

步骤6） 作业的完成

JobTracker是在接受到最后一个任务运行完成后，才会将任务标记为成功。此时会做删除中间结果等善后处理工作。

12.2. YARN的设计思想

yarn的基本思想是将资源管理和作业调度/监视功能划分为单独的守护进程。其思想是拥有一个全局ResourceManager (RM)，以及每个应用程序拥有一个ApplicationMaster (AM)。应用程序可以是单个作业，也可以是一组作业

一个ResourceManager和多个NodeManager构成了yarn资源管理框架。他们是yarn启动后长期运行的守护进程，来提供核心服务。

ResourceManager，是在系统中的所有应用程序之间仲裁资源的最终权威，即管理整个集群上的所有资源分配,内部含有一个Scheduler(资源调度器)

NodeManager，是每台机器的资源管理器，也就是单个节点的管理者，负责启动和监视容器(container)资源使用情况，并向ResourceManager及其 Scheduler报告使用情况

container:即集群上的可使用资源，包含cpu、内存、磁盘、网络等

ApplicationMaster（简称AM）实际上是框架的特定的库，每启动一个应用程序，都会启动一个AM，它的任务是与ResourceManager协商资源，并与NodeManager一起执行和监视任务

扩展）YARN与MapReduce1的比较

12.3. YARN的配置

yarn属于hadoop的一个组件，不需要再单独安装程序，hadoop中已经存在配置文件的设置，本身就是一个集群，有主节点和从节点。

注意<value></value>之间的值不能有空格

在mapred-site.xml中的配置如下：

<!--用于执行MapReduce作业的运行时框架--><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><!--历史任务的内部通讯地址--><property><name>MapReduce.jobhistory.address</name><value>qianfeng01:10020</value></property><!--历史任务的外部监听页面--><property><name>MapReduce.jobhistory.webapp.address</name><value>qianfeng01:19888</value></property>

在yarn-site.xml中的配置如下:

<!--配置resourcemanager的主机--><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>qianfeng01</value></property><!--配置yarn的shuffle服务--><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!--指定shuffle对应的类 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.MapReduce_shuffle.class</name><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property><!--配置resourcemanager的scheduler的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>qianfeng01:8030</value></property><!--配置resoucemanager的资源调度的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>qianfeng01:8031</value></property><!--配置resourcemanager的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>qianfeng01:8032</value></property><!--配置resourcemanager的管理员的内部通讯地址--><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>qianfeng01:8033</value></property><!--配置resourcemanager的web ui 的监控页面--><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>qianfeng01:8088</value></property>

1) 日志位置

jps:当启动进程时出错了解决步骤:可以查看日志

如果是hdfs上的问题,则查看对应的日志
less 或 tail -1000 $HADOOP_HOME/logs/hadoop-{user.name}-{jobname}-{hostname}.log
如果是yarn,则查看
less 或 tail -1000 $HADOOP_HOME/logs/yarn-{user.name}-{jobname}-{hostname}.log

2) 历史服务

如果需要查看YARN的作业历史，需要打开历史服务:

1. 停止当前的YARN进程
stop-yarn.sh

2. 在yarn-site.xml中添加配置
<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<!-- 日志信息保存在文件系统上的最长时间,单位为秒-->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>640800</value>
</property>

3. 分发到其他节点

4. 启动YARN进程
start-yarn.sh

5. 开启历史服务
mr-jobhistory-server.sh start historyserver

第十三章 YARN的执行原理

在MR程序运行时，有五个独立的进程：

-  YarnRunner:用于提交作业的客户端程序
-  ResourceManager:yarn资源管理器，负责协调集群上计算机资源的分配
-  NodeManager:yarn节点管理器，负责启动和监视集群中机器上的计算容器（container）
-  Application Master:负责协调运行MapReduce作业的任务，他和任务都在容器中运行，这些容器由资源管理器分配并由节点管理器进行管理。
-  HDFS:用于共享作业所需文件。

整个过程如下图描述:

1. 调用waitForCompletion方法每秒轮询作业的进度，内部封装了submit()方法，用于创建JobCommiter实例，并且调用其的submitJobInternal方法。提交成功后，如果有状态改变，就会把进度报告到控制台。错误也会报告到
控制台
2. JobCommiter实例会向ResourceManager申请一个新应用ID，用于MapReduce作业ID。这期间JobCommiter也会进行检查输出路径的情况，以及计算输入分片。
3. 如果成功申请到ID,就会将运行作业所需要的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片元数据文件）上传到一个用ID命名的目录下的HDFS上。此时副本个数默认是10.
4. 准备工作已经做好，再通知ResourceManager调用submitApplication方法提交作业。
5. ResourceManager调用submitApplication方法后，会通知Yarn调度器（Scheduler），调度器分配一个容器，在节点管理器的管理下在容器中启动 application master进程。
6. application master的主类是MRAppMaster，其主要作用是初始化任务，并接受来自任务的进度和完成报告。
7. 然后从HDFS上接受资源，主要是split。然后为每一个split创建MapTask以及参数指定的ReduceTask，任务ID在此时分配
8. 然后Application Master会向资源管理器请求容器，首先为MapTask申请容器，然后再为ReduceTask申请容器。（5%）
9. 一旦ResourceManager中的调度器（Scheduler），为Task分配了一个特定节点上的容器，Application Master就会与NodeManager进行通信来启动容器。
10. 运行任务是由YarnChild来执行的，运行任务前，先将资源本地化（jar文件，配置文件，缓存文件）
11. 然后开始运行MapTask或ReduceTask。
12. 当收到最后一个任务已经完成的通知后，application master会把作业状态设置为success。然后Job轮询时，知道成功完成，就会通知客户端，并把统计信息输出到控制台

第十四章 YARN的案例测试

MapReduce:

[root@qianfeng01 mapreduce]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar wordcount /input /output

INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at qianfeng01/192.168.10.101:8032
INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1617775349214_0003
INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1617775349214_0003
INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://qianfeng01:8088/proxy/application_1617775349214_0003/
INFO mapreduce.Job: Running job: job_1617775349214_0003
INFO mapreduce.Job: Job job_1617775349214_0003 running in uber mode : false
INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
INFO mapreduce.Job: Job job_1617775349214_0003 completed successfully
INFO mapreduce.Job: Counters: 49
    File System Counters
        FILE: Number of bytes read=111
        FILE: Number of bytes written=245331
        FILE: Number of read operations=0
        FILE: Number of large read operations=0
        FILE: Number of write operations=0
        HDFS: Number of bytes read=218
        HDFS: Number of bytes written=69
        HDFS: Number of read operations=6
        HDFS: Number of large read operations=0
        HDFS: Number of write operations=2
    Job Counters 
        Launched map tasks=1
        Launched reduce tasks=1
        Data-local map tasks=1
        Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=3359
        Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=3347
        Total time spent by all map tasks (ms)=3359
        Total time spent by all reduce tasks (ms)=3347
        Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=3359
        Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=3347
        Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=3439616
        Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=3427328
    Map-Reduce Framework
        Map input records=3
        Map output records=21
        Map output bytes=203
        Map output materialized bytes=111
        Input split bytes=99
        Combine input records=21
        Combine output records=9
        Reduce input groups=9
        Reduce shuffle bytes=111
        Reduce input records=9
        Reduce output records=9
        Spilled Records=18
        Shuffled Maps =1
        Failed Shuffles=0
        Merged Map outputs=1
        GC time elapsed (ms)=126
        CPU time spent (ms)=1250
        Physical memory (bytes) snapshot=451137536
        Virtual memory (bytes) snapshot=4204822528
        Total committed heap usage (bytes)=282591232
    Shuffle Errors
        BAD_ID=0
        CONNECTION=0
        IO_ERROR=0
        WRONG_LENGTH=0
        WRONG_MAP=0
        WRONG_REDUCE=0
    File Input Format Counters 
        Bytes Read=119
    File Output Format Counters 
        Bytes Written=69

第十五章 YARN的Web UI查看

使用8088端口，可以查看YARN任务的WebUI