Hadoop环境

万有斥力  金牌会员 | 2024-11-5 20:46:24 | 显示全部楼层 | 阅读模式
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主题 877|帖子 877|积分 2631

一、连接比赛节点

1.通过工具连接到ip主机

用户hadoop
暗码qweQWE123!@#
使用root登录，或者切换到root
1.1固定IP

①检察网络设置

  1. cd /etc/sysconfig/network-scripts/
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②编辑

  1. vi ifcfg-ens33
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③修改及新增

  1. BOOTPROTO=static
  2. ONBOOT="yes"
  3. IPADDR="192.168.200.131"
  4. NETMASK="255.255.255.0"
  5. GATEWAY="192.168.200.2"
  6. DNS1="192.168.200.2"
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④重启网卡

  1. systemctl restart network
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2.修改hosts

2.1检察本机名

  1. cat /etc/hosts
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2.2修改域名和IP地址的映射文件

  1. vi /etc/hosts
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2.3内容


2.4修改主机名

  1. hostnamectl set-hostname Hadoop
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3.重启

  1. reboot
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4.检察


5.ping比赛节点

  1. ping hadoop
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二、关闭防火墙

1.使用systemctl关闭(暂时)

  1. sudo systemctl stop filewalld
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2.检察防火墙状态

  1. sudo systemctl status filewalld
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3.使用service关闭(永世)

  1. sudo service filewalld stop
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三、设置时间同步

1.检察时间

  1. date
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2.安装ntpdate


  1. sudo yum -y install ntpdate
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3.更新yum源

3.1备份

  1. sudo mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup 3.3.2
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3.2下载

  1. sudo curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
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3.3清空并天生缓存

  1. sudo yum clean all
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  1. sudo yum makecache
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4.安装utpdate


  1. sudo yum -y install ntpdate
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5.同步时间

  1. sudo ntpdate
  2. -u pool.ntp.org
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四、安装软件

1.切入/usr/local

  1. #删除文件夹下文件
  2. sudo rm -rf  /usr/local
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2.安装jdk

2.1卸载原有的环境

①检察体系自带的OpenJDK相关文件

  1. rpm -qa | grep java
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②删除文件

  1. cd /usr/lib/jvm
  2. rm -rf /usr/lib/jvm
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③卸载

  1. yum -y remove java-1.7.0-openjdk*
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  1. yum -y remove java-1.8.0-openjdk*
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2.2安装jdk

①解压缩

  1. tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
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②设置环境变量

  1. sudo vi /etc/profile
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③内容

  1. #JAVA_HOME
  2. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171
  6. export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
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④让修改后的文件生效

  1. source /etc/profile
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⑤检察版本

  1. java -version
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3.安装hadoop

3.1解压缩

  1. tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz
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3.2hadoop环境变量

  1. sudo vi /etc/profile
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3.3内容

  1. ##HADOOP_HOME
  2. export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.2
  3. export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
  4. export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
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3.4将修改后的文件生效

  1. source /etc/profile
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3.5检察版本

  1. hadoop version
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4.设置Hadoop集群

  1. #切换到hadoop配置目录下的hadoop
  2. cd /usr/local/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/
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4.1编辑hadoop-env.sh

  1. vi hadoop-env.sh
复制代码
修改JAVA_HOME 路径
  1. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171
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4.2设置core-site.xml

  1. vi core-site.xml
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  ----在configuration里----
  1. <property>
  2.   <name>fs.defaultFS</name>
  3.   <value>hdfs://hadoop:9000</value>
  4. </property>
  5. <property>
  6.   <name>hadoop.tmp.dir</name>
  7.   <value>/usr/local/hadoop-2.9.2/data/tmp</value>
  8. </property>
  9. <property>
  10.   <name>dfs.http.address</name>
  11.   <value>0.0.0.0:50070</value>
  12. </property>
复制代码
4.3设置hdfs-site.xml

  1. vi hdfs-site.xml
复制代码
  ----在configuration里----
  1. <property>
  2.   <name>dfs.replication</name>
  3.   <value>1</value>
  4. </property>
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4.4格式化NameNode

  1. /usr/local/hadoop-2.9.2/bin/hdfs namenode -format
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4.5设置yarn-env.sh

  1. vi yarn-env.sh
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  1. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171
复制代码
4.6设置yarn-site.xml

  1. vi yarn-site.xml
复制代码
  ----在configuration里----
  1. <property>
  2.   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  3.   <value>mapreduce_shuffle</value>
  4. </property>
  5. <property>
  6.   <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  7.   <value>hadoop</value>
  8. </property>
  9. <property>
  10.   <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
  11.   <value>0.0.0.0:8088</value>
  12. </property>
复制代码
4.7设置mapred-env.sh

  1. vi mapred-env.sh
复制代码
  1. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_171
复制代码
4.8重定名

  1. mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
复制代码
①设置mapred-site.xml

  1. vi mapred-site.xml
复制代码
  1. <property>
  2.   <name>mapreduce.framework.name</name>
  3.   <value>yarn</value>
  4. </property>
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4.9启动

  1. /usr/local/hadoop-2.9.2/sbin/start-all.sh
复制代码
输入yes及暗码

4.10检察是否运行

  1. jps
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访问 NameNode 的 Web 界面
http://192.168.200.131:50070

访问 ResourceManager 的 Web 界面
http://192.168.200.131:8088

五、ssh免密设置

1.天生密钥

   **回车四次，**所有主机都要实行
  1. ssh-keygen
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2.将本机公钥文件复制到其它虚拟机上

   **吸收方开机，**所有主机都要实行
  格式，分发时先输入yes后输对应主机的暗码
  1. ssh-copy-id 主机名称
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3.检察是否乐成免密登录

  1. ssh 主机名称
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4.启动Hadoop集群

  1. /usr/local/hadoop-2.9.2/sbin/start-all.sh
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六、代码

1.Windows环境变量

变量名HADOOP_HOME，值为安装目次D:\JavaSoftware\hadoop-2.9.2
2.Path变量

%HADOOP_HOME%\bin
3.创建Maven项目


4.导⼊hadoop依赖

  1. <dependencies>
  2.         <dependency>
  3.             <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
  4.             <artifactId>log4j-core</artifactId>
  5.             <version>2.8.2</version>
  6.         </dependency>
  7.         <dependency>
  8.             <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  9.             <artifactId>hadoop-common</artifactId>
  10.             <version>2.9.2</version>
  11.         </dependency>
  12.         <dependency>
  13.             <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  14.             <artifactId>hadoop-client</artifactId>
  15.             <version>2.9.2</version>
  16.         </dependency>
  17.         <dependency>
  18.             <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  19.             <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
  20.             <version>2.9.2</version>
  21.         </dependency>
  22.     </dependencies>
  23.     <!--maven打包插件 -->
  24.     <build>
  25.         <plugins>
  26.             <plugin>
  27.                 <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
  28.                 <version>2.3.2</version>
  29.                 <configuration>
  30.                     <source>1.8</source>
  31.                     <target>1.8</target>
  32.                 </configuration>
  33.             </plugin>
  34.             <plugin>
  35.                 <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
  36.                 <configuration>
  37.                     <descriptorRefs>
  38.                         <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
  39.                     </descriptorRefs>
  41.                 </configuration>
  42.                 <executions>
  43.                     <execution>
  44.                         <id>make-assembly</id>
  45.                         <phase>package</phase>
  46.                         <goals>
  47.                             <goal>single</goal>
  48.                         </goals>
  49.                     </execution>
  50.                 </executions>
  51.             </plugin>
  52.         </plugins>
  53.     </build>
复制代码
5.添加log4j.properties

  1. log4j.rootLogger=info, stdout
  2. log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
  3. log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
  4. log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
  5. log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
  6. log4j.appender.logfile.File=target/spring.log
  7. log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
  8. log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
复制代码
6.团体思绪梳理

Map阶段：

  • map()⽅法中把传⼊的数据转为String类型
  • 根据空格切分出单词
  • 输出<单词，1>
Reduce阶段：

  • 汇总各个key(单词)的个数，遍历value数据进⾏累加
  • 输出key的总数
Driver

  • 获取设置⽂件对象，获取job对象实例
  • 指定步伐jar的当地路径
  • 指定Mapper/Reducer类
  • 指定Mapper输出的kv数据类型
  • 指定终极输出的kv数据类型
  • 指定job处理的原始数据路径
  • 指定job输出效果路径
  • 提交作业
  • 编写Mapper类
7.示例一

7.1Map阶段

  1. package cn.bdqn;
  3. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  4. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
  5. import org.apache.hadoop.io.Text;
  6. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
  8. import java.io.IOException;
  10. public class WordcountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
  12.     Text k = new Text();
  13.     IntWritable v = new IntWritable(1);
  15.     @Override
  16.     protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws
  17.             IOException, InterruptedException {
  19.         // 1 获取一行
  20.         String line = value.toString();
  22.         // 2 切割
  23.         String[] words = line.split(" ");
  25.         // 3 输出
  26.         for (String word : words) {
  28.             k.set(word);
  29.             context.write(k, v);
  30.         }
  31.     }
  32. }
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7.2Reducer阶段

  1. package cn.bdqn;
  3. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  4. import org.apache.hadoop.io.Text;
  5. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
  7. import java.io.IOException;
  9. public class WordcountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
  11.     int sum;
  12.     IntWritable v = new IntWritable();
  14.     @Override
  15.     protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context
  16.             context) throws IOException, InterruptedException {
  18.         // 1 累加求和
  19.         sum = 0;
  20.         for (IntWritable count : values) {
  21.             sum += count.get();
  22.         }
  23.         System.out.println();
  24.         // 2 输出
  25.         v.set(sum);
  26.         context.write(key, v);
  27.     }
  28. }
复制代码
7.3Driver阶段

  1. package cn.bdqn;
  4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  5. import org.apache.hadoop.fs.Path;
  6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  7. import org.apache.hadoop.io.Text;
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat;
  10. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
  11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
  13. import java.io.IOException;
  15. public class WordcountDriver {
  16.     public static void main(String[] args) throws IOException,
  17.             ClassNotFoundException, InterruptedException {
  18.         // 1 获取配置信息以及封装任务
  19.         Configuration configuration = new Configuration();
  20.         Job job = Job.getInstance(configuration);
  21.         // 2 设置jar加载路径
  22.         job.setJarByClass(WordcountDriver.class);
  23.         // 3 设置map和reduce类
  24.         job.setMapperClass(WordcountMapper.class);
  25.         job.setReducerClass(WordcountReducer.class);
  27.         job.setCombinerClass(WordcountReducer.class);
  28.         // 4 设置map输出
  29.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
  30.         job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
  31.         // 5 设置最终输出kv类型
  32.         job.setOutputKeyClass(Text.class);
  33.         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  34.         job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
  35.         // 6 设置输入和输出路径
  36.         FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
  37.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
  38.         // 7 提交
  39.         boolean result = job.waitForCompletion(true);
  40.         System.exit(result ? 0 : 1);
  41.     }
  42. }
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8.示例二

8.1序列化

  1. package cn.bdqn.demo1;
  3. import org.apache.hadoop.io.Writable;
  5. import java.io.DataInput;
  6. import java.io.DataOutput;
  7. import java.io.IOException;
  9. // 1 实现writable接口
  10. public class SpeakBean implements Writable {
  11.     private long selfDuration;
  12.     private long thirdPartDuration;
  13.     private long sumDuration;
  15.     //2 反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有
  16.     public SpeakBean() {
  17.     }
  19.     public SpeakBean(long selfDuration, long thirdPartDuration) {
  20.         this.selfDuration = selfDuration;
  21.         this.thirdPartDuration = thirdPartDuration;
  22.         this.sumDuration = this.selfDuration + this.thirdPartDuration;
  23.     }
  25.     //3 写序列化方法
  26.     public void write(DataOutput out) throws IOException {
  27.         out.writeLong(selfDuration);
  28.         out.writeLong(thirdPartDuration);
  29.         out.writeLong(sumDuration);
  30.     }
  32.     //4 反序列化方法
  33.     //5 反序列化方法读顺序必须和写序列化方法的写顺序必须一致
  34.     public void readFields(DataInput in) throws IOException {
  35.         this.selfDuration = in.readLong();
  36.         this.thirdPartDuration = in.readLong();
  37.         this.sumDuration = in.readLong();
  38.     }
  40.     // 6 编写toString方法，方便后续打印到文本
  41.     @Override
  42.     public String toString() {
  43.         return selfDuration +
  44.                 "\t" + thirdPartDuration +
  45.                 "\t" + sumDuration;
  46.     }
  48.     public long getSelfDuration() {
  49.         return selfDuration;
  50.     }
  52.     public void setSelfDuration(long selfDuration) {
  53.         this.selfDuration = selfDuration;
  54.     }
  56.     public long getThirdPartDuration() {
  57.         return thirdPartDuration;
  58.     }
  60.     public void setThirdPartDuration(long thirdPartDuration) {
  61.         this.thirdPartDuration = thirdPartDuration;
  62.     }
  64.     public long getSumDuration() {
  65.         return sumDuration;
  66.     }
  68.     public void setSumDuration(long sumDuration) {
  69.         this.sumDuration = sumDuration;
  70.     }
  72.     public void set(long selfDuration, long thirdPartDuration) {
  73.         this.selfDuration = selfDuration;
  74.         this.thirdPartDuration = thirdPartDuration;
  75.         this.sumDuration = this.selfDuration + this.thirdPartDuration;
  76.     }
  77. }
复制代码
8.1Map阶段

  1. package cn.bdqn.demo1;
  3. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
  4. import org.apache.hadoop.io.Text;
  5. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
  7. import java.io.IOException;
  9. public class SpeakDurationMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text,SpeakBean> {
  10.     SpeakBean v = new SpeakBean();
  11.     Text k = new Text();
  13.     @Override
  14.     protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
  15.             throws IOException, InterruptedException {
  16.         // 1 获取一行
  17.         String line = value.toString();
  18.         // 2 切割字段
  19.         String[] fields = line.split("\t");
  20.         // 3 封装对象
  21.         // 取出设备id
  22.         String deviceId = fields[1];
  23.         // 取出自有和第三方时长数据
  24.         long selfDuration = Long.parseLong(fields[fields.length - 3]);
  25.         long thirdPartDuration = Long.parseLong(fields[fields.length - 2]);
  26.         k.set(deviceId);
  27.         v.set(selfDuration, thirdPartDuration);
  28.         // 4 写出
  29.         context.write(k, v);
  30.     }
  31. }
复制代码
8.2Reducer阶段

  1. package cn.bdqn.demo1;
  3. import org.apache.hadoop.io.Text;
  4. import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
  6. import java.io.IOException;
  8. public class SpeakDurationReducer extends Reducer<Text, SpeakBean, Text, SpeakBean> {
  9.     @Override
  10.     protected void reduce(Text key, Iterable<SpeakBean> values, Context
  11.             context) throws IOException, InterruptedException {
  12.         long self_Duration = 0;
  13.         long thirdPart_Duration = 0;// 1 遍历所用bean，将其中的自有，第三方时长分别累加
  14.         for (SpeakBean sb : values) {
  15.             self_Duration += sb.getSelfDuration();
  16.             thirdPart_Duration += sb.getThirdPartDuration();
  17.         }
  18.         // 2 封装对象
  19.         SpeakBean resultBean = new SpeakBean(self_Duration,
  20.                 thirdPart_Duration);
  21.         // 3 写出
  22.         context.write(key, resultBean);
  23.     }
  24. }
复制代码
8.3Driver阶段

  1. package cn.bdqn.demo1;
  3. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
  4. import org.apache.hadoop.fs.Path;
  5. import org.apache.hadoop.io.Text;
  6. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
  10. import java.io.IOException;
  12. public class SpeakerDriver {
  13.     public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException,
  14.             IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
  15.         // 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置
  16.         //args = new String[]{"d:/input/input/speak.data", "d:/output222"};
  17.         // 1 获取配置信息，或者job对象实例
  18.         Configuration configuration = new Configuration();
  19.         Job job = Job.getInstance(configuration);
  20.         // 6 指定本程序的jar包所在的本地路径
  21.         job.setJarByClass(SpeakerDriver.class);
  22.         // 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
  23.         job.setMapperClass(SpeakDurationMapper.class);
  24.         job.setReducerClass(SpeakDurationReducer.class);
  25.         // 3 指定mapper输出数据的kv类型
  26.         job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
  27.         job.setMapOutputValueClass(SpeakBean.class);
  28.         // 4 指定最终输出的数据的kv类型
  29.         job.setOutputKeyClass(Text.class);
  30.         job.setOutputValueClass(SpeakBean.class);
  31.         // 5 指定job的输入原始文件所在目录
  32.         FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
  33.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
  34.         // 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
  35.         boolean result = job.waitForCompletion(true);
  36.         System.exit(result ? 0 : 1);
  37.     }
  38. }
复制代码
七、打包上传

1.打包


2.效果


3.在Linux创建文件

4.hdfs命令

4.1帮助

  1. hadoop fs -help
复制代码
4.2创建目标目次

  1. hadoop fs -mkdir -p /user/root
复制代码
4.3上传

  1. hadoop fs -put a.txt /
复制代码

4.4删除空目次

  1. hadoop fs -rmdir /user/root
复制代码
4.5删除文件

  1. hadoop fs -rm -f /user/root/a.txt
复制代码

4.6实行代码

  1. hadoop jar jar文件 启动类 读取文件位置 输出文件位置
复制代码
示例
  1. hadoop jar Hadoop_Demo-1.0-SNAPSHOT.jar cn.bdqn.demo.WordcountDriver  /b.txt /out1
复制代码

  1. hadoop jar Hadoop_Demo-1.0-SNAPSHOT.jar cn.bdqn.demo1.SpeakerDriver  /a.txt /out
复制代码
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