先容
1. Hadoop 的起源与发展
- 起源：Hadoop 起源于 Apache Nutch 项目，最初由 Doug Cutting 开发，旨在构建一个开源的网络搜索引擎。受到 Google 关于 GFS 和 MapReduce 的论文开导，Hadoop 逐渐发展成为一个独立的分布式计算平台。
- 发展历程：Hadoop 1.x 版本主要依赖于 HDFS 和 MapReduce，而 Hadoop 2.x 引入了 YARN（Yet Another Resource Negotiator），实现了资源管理与计算框架的分离，提升了系统的灵活性和可扩展性。
2. Hadoop 的核心组件
Hadoop 的架构由多个核心组件组成，每个组件在处置惩罚大数据时饰演偏重要脚色：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：
- HDFS 是一个分布式文件系统，筹划用于在集群中存储大量数据。它将数据分割成多个块，并分布在集群中的差别节点上。每个块通常有多个副本，以提高数据的可靠性和容错本事。
- HDFS 的架构包括 NameNode（管理元数据和文件操作）和 DataNode（存储数据块）两部分。
- MapReduce：
- MapReduce 是一个编程模型和计算框架，用于并行处置惩罚大规模数据集。它分为 Map 和 Reduce 两个阶段，Map 阶段处置惩罚输入数据，Reduce 阶段汇总处置惩罚结果。
- MapReduce 框架允许用户在不关心底层细节的环境下编写并行处置惩罚步伐。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：
- YARN 是 Hadoop 的资源管理和任务调度框架，负责管理和分配集群资源。它允许多个应用步伐和计算框架（如 MapReduce、Spark）在同一个集群中运行。
3. Hadoop 的特点与上风
- 高可靠性：Hadoop 通过数据冗余和主动任务重试机制确保数据的高可靠性。即使某个节点发生故障，系统也能从其他副本中恢复数据。
- 高扩展性：Hadoop 可以大概在集群中添加更多节点以扩展存储和计算本事，支持从单节点到数千节点的扩展。
- 高效性：通过并行处置惩罚和动态数据移动，Hadoop 可以大概高效地处置惩罚大规模数据集。
- 高容错性：Hadoop 的分布式架构和主动任务重试机制使其具有很高的容错性。
- 低成本：Hadoop 是开源的，可以在便宜的商用硬件上运行，降低了利用成本。
4. Hadoop 的应用场景
Hadoop 在多个领域有广泛的应用，包括：
- 互联网公司：用于用户行为分析、日记分析等。
- 金融行业：用于风险管理、及时数据处置惩罚等。
- 医疗健康：用于基因组学研究、病历数据分析等。
- 电信行业：用于网络监控、客户分析等。
5. Hadoop 的生态系统
Hadoop 的生态系统包括多个工具和框架，如 Hive（数据堆栈工具）、HBase（分布式数据库）、Pig（数据流语言）、Sqoop（数据迁移工具）等。这些工具和框架共同构建了一个完备的大数据处置惩罚平台。
总结
Hadoop 是一个功能强大且广泛应用的分布式计算平台，适用于处置惩罚和分析大规模数据集。其核心组件 HDFS、MapReduce 和 YARN 提供了高效的数据存储和计算本事，同时其生态系统支持多种数据处置惩罚需求。Hadoop 的高可靠性、可扩展性和低成本使其成为大数据处置惩罚领域的首选技术之一。
进行Hadoop完全分布式安装
一、完全分布式安装
生产环境中，Hadoop都是采用完全分布式安装，也就是集群摆设。
二、Hadoop集群规划
Hadoop是典型的主从架构。HDFS的NameNode是主，DataNode是从，YARN的ResourceManager是主，NodeManager是从。在正式集群摆设之前，先要做规划，规划好每个主机/节点分别运行Hadoop的哪些历程。这样做，至少有两个长处：1、引导摆设，没有规划图，很可能摆设过程中就容易迷失，一个小小的细节没处置惩罚好，可能导致集群启动失败；2、方便日后查询。比方查询哪些历程在哪些节点上运行等。
此次摆设的规划如下：（说明：要根据实际假造机修改下表的IP地点，每个人的假造机的IP网段可能都不一样。我的是192.168.159.xxx，而你们的可能是192.168.100.xxx）
Hadoop集群规划
| 主机IP
| 主机的主机名（自定义）
| HDFS
| YARN
| | 192.168.159.100
| master
| NameNode
DataNode
| ResourceManager
NodeManager
| | 192.168.159.101
| slave1
| SecondaryNameNode
DataNode
| NodeManager
| | 192.168.159.102
| slave2
| DataNode
| NodeManager
|
三、准备三台假造机
之前我们用vmware创建了一台假造机并在该假造机上进行了Hadoop的伪分布式安装。为制止重复工作，后续的Hadoop集群都是在此基础上进行。
1.找到之前安装hadoop的假造机的路径
2.创建三个文件夹，然后复制步骤1中找到的假造机文件，并分别粘贴一份到这三个文件夹中
3.用vmware打开master、slave1、slave2文件夹下的假造机，并重命名
以打开master为例。首先Player -> 文件 -> 打开... 弹出一个对话框，然后在对话框中，选中要打开的假造机，最后将假造机进行重命名。
四、修改master、slave1、slave2的ip
因为master、slave1、slave2这三台假造机是从原有的假造机拷贝过来的，以是所有东西都是一样的，包括环境变量、已安装的步伐（jdk、hadoop等）、ip、主机名。
而差别的主机，ip肯定不能一样，以是要修改这三台假造机的ip和主机名。下面以修改master的ip和主机名为例进行讲解，slave1、slave2修改过程一样，请自行修改。
1、IP修改后，重启网卡：
systemctl restart network
2、输入：ping www.baidu.com确认访问外网没有问题
3、实行hostnamectl set-hostname master,将主机名改为master
4、退出root,再重新登岸，下令行提示符看到最新的主机名
五、修改master、slave1、slave2的主机名和IP的映射
master、slave1、slave2三个主机的/etc/hosts新增的映射记载一样。下图是master的/etc/hosts文件的内容：
提示：为了制止手写错误，master的hosts映射配置好后，可以通过scp下令，将master修改好的/etc/hosts文件，同步到slave1、slave2主机上。
1.设置主机名
2.设置主机名和IP的映射
计算机网络中，都是通过IP来通信的，假如想要通过主机名通信，则还需设置主机名和IP的映射，雷同于域名要绑定IP，这样步伐通过主机名给对方发送数据时，就知道这个主机名对应的IP是什么。
编辑/etc/hosts这个文件，然后追加记载，如下图所示：
六、设置免密登录
想要在机器1上，远程控制机器2，常用的方案就是在机器1安装ssh客户端，机器2安装ssh服务端，ssh客户端和ssh服务端之间的通信协议是ssh协议。
在linux系统中ssh下令，就是一个ssh客户端步伐，sshd历程，就是一个ssh服务端。给大家提供的mobaxterm是一个图形化界面的ssh客户端。
ssh是一个安全的通信协议，数据传输过程中会进行加密。
1.通过用户名、密码的方式远程登录
下图演示了通过用户名、密码的方式远程登录。
2.ssh免密登录配置
为什么要配置ssh免密登录？----为了方便，以是假如不嫌麻烦，可以不配置免密登录。Hadoop的启动脚本start-all.sh内部会涉及到很多远程登岸或远程实行下令。
详细配置ssh免密登录如下：
首先生成公钥/私钥密码对：
将公钥发送到目的机器上（比方，机器1要远程登录到机器2，机器2就是目的机器）：
3.免密登录工作原理
七、关闭防火墙
1.查看防火墙状态
2.关闭防火墙
3.查看防火墙是否开机自启
4.禁止防火墙开机自启
八、修改master主机上的hadoop配置文件
1.Hadoop-env.sh配置文件的内容
2.core-site.xml配置文件的内容：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
</configuration>
3.hdfs-site.xml配置文件的内容：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.secondary.http.address</name>
<value>slave1:50090</value>
</property>
</configuration>
4.yarn-site.xml配置文件的内容：
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>4.5</value>
</property>
</configuration>
5.yarn-site.xml配置文件的内容：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
</configuration>
6.workers配置文件的内容：
master
slave1
slave2
九、
- 将master主机上的hadoop配置文件，同步到其他两个主机上
下图演示了如何将master主机上的hadoop配置文件同步到slave1上，请自行完成slave2的同步。
上图scp下令说明：
至此Hadoop集群完全分布式安装竣事
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