hadoop组件(Hadoop组件环境配置)
本篇文章给大家谈谈hadoop组件,以及Hadoop组件环境配置对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
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hadoop三大组件不包括
hadoop三大组件不包括所有分布式结构。广义上的Hadoop是指Hadoop的整个技术生态圈但不包括所有分布式。狭义上的Hadoop指的是其核心三大组件,包括HDFS、YARN及MapReduce.Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的宽芦情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力,解决海量数据的存慎宴带储及海祥稿量数据的分析计算问题。
[img]Hadoop集群及组件
1、重启云主机 hadoop1,node-0001,node-0002,node-0003
2、在 hadoop1 上安装配置 zookeeper,并同步给其他主机
使用zookeeper-3.4.13.tar.gz
所有节点手工启动服务
当所有节点启动完成以后使用命令验证:
/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status
手册地址
1、安装配置 kafka,并同步给其他主机
拷贝云盘 public/hadoop/kafka_2.12-2.1.0.tgz 到 hadoop1
2、修改 node-0001,node-0002,node-0003 配置文件并启动服务
3、验证(在不同机器上执行)
购买云主机
hadoop1 上执行
hadoop2 上执行
在 hadoop1 上码消羡完成以下文件的配置
1、配置 hadoop-env.sh
2、配置 slaves
3、配置 core-site.xml
4、配置 hdfs-site.xml
5、配置 mapred-site.xml
6、配置 yarn-site.xml
1、重启机器、在 node-0001,node-0002,node-0003 启动 zookeeper
2、清空实验数桥昌据并同步配置文件(hadoop1 上执行)
3、在 node-0001,node-0002,node-0003 启动 journalnode 服务
4、初始迟拍化(hadoop1 上执行)
5、停止在 node-0001,node-0002,node-0003 上的 journalnode 服务
6、启动集群
hadoop及其组件安装
操作系统集群配置
搭建3节点完全分布式集群,即1个nameNode,2个dataNode,分别如下:
1、创建虚拟机CentOS7并安装配置JDK,克隆两台
2、修改主机名:master、slave1、slave2
3、设置静态:10.221.101.1、10.221.101.2、10.221.101.3
4、关闭防火墙
5、免密设置
每台皮羡笑节点生成公钥:
master中将公钥id_dsa.pub添加进keys,实现master免密:
将master中公钥分别添加到slave1及slave2的keys中,实现master对slave1及slave2节点免密:
master执行 如下命令,进行验证
6、组件所用版本
安装路径:mkdir /usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/bin/
1、解压hadoop
2、 执行命令检查hadoop是否可用
查看是否显示hadoop版本信息Hadoop 2.7.3 显示即正常
3、创建所需目录
4、设置hadoop环境变量
任意目录输入 hado,然后按Tab,如果自动补全为hadoop,则说明环境变量配正确
同步到其他节点上
5、修改hadoop配置文件
—hadoop-env.sh
—core-site.xml
—hdfs-site.xml
—mapred-site.xml
—yarn-env.sh
—燃含yarn-site.xml
— slaves
将localhost删掉,加入如下内容,即dataNode节点的hostname
6、 以上配置同步到slave1,slave2中
7、启动hadoop
— 首次启动需要先在 master 节点进行 NameNode 的格式化:
— 在master机器上,进入hadoop的sbin目录
8、查看是否启动成功
—jps 查看当前java的进程
输入jps 查看当前java的进程,列出当前java进程的PID和Java主类名,nameNode节点除了JPS,有3个进程
在slave1和slave2节点上分别输入派敏 jps 查看进程如下,说明配置成功
— 查看运行状况
在浏览器访问nameNode节点的8088端口和50070端口可以查看hadoop的运行状况
192.168.1.110:50070
192.168.1.110:8088
zookeeper集群搭建要至少3个节点(master,slave1, slave2),所以三台服务器都要部署zookeeper
1、解压到安装目录
2、添加环境变量
同步到其他节点上
3、 修改配置文件
/usr/local/hadoop/zookeeper-3.4.10/conf
删除原有内容
4 、根据以上配置 创建zookeeper的数据文件和日志存放目录
同步到其它节点
5 、在三台zookeeper的/usr/local/storage/zookeeper/data目录下分别创建并编辑myid
—创建
—编辑
6 、将以上配置同步到其他hadoop节点
7、启动zookeeper
如果zookeeper集群还没有启动的话, 首先把各个zookeeper起来。最好三个节点上同时启动
(1个leader,2个follower)
输入jps,会显示启动进程:QuorumPeerMain
前提安装mysql
1、解压到安装目录
2、 添加环境变量
同步到其他节点上
3 、配置文件修改
—hive-env.sh
—hive-site.xml
4、 hive lib中添加所需jar包
—添加mysql驱动
【以下可不配置】
—从hbase/lib下复制必要jar包
—同步hive和hadoop的jline版本
查看版本
若有低版本则删除
例如:jline 0.9 rm jline-0.9.94.jar
—复制jdk的tools.jar
5 、在配置的mysql中创建hive库
【需外界可连接上】
6 、hdfs创建存储数据的目录
7、 启动hive
hive 远程服务 (端口号10000) 启动方式[metastore和hiveserver2在同一台上启动即可]
hive 命令行模式
或者输入
查看进程为:2个RunJar
注意:可以在任意一台服务器上启动hive,都可以。
8 、查看启动进程
通过命令 jps 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话,在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode进程
Master上:
在 Slave 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程
Slave上:
程序启动成功后可以在任意一台启动hive
可以在启动MR-JobHistory服务,
Hadoop2 MR-JobHistory服务介绍
1)MR-JobHistory服务目标
主要是向用户提供历史的mapred Job 查询
详细解释:
a)在运行MR Job时,MR 的 ApplicationMaster会根据mapred-site.xml配置文件中的配置,将MR Job的job history信息保存到指定的hdfs路径(首先保存到临时目录,然后mv到最终目录)
b)如果在yarn-site.xml中,没有配置nodemanage的LogAggregation功能,则historyserver无法提供mr日志明细查询的功能(在提交mr job时,yarn和mapred的配置都是必须的)
c)historyserver向外提供两个接口,web接口可以提供jobhistory和明细日志查询的功能,而restApi只提供jobhistory查询的功能
1、 解压到安装目录
2、添加环境变量
同步到其他节点上
3、配置文件修改
/usr/local/hadoop/hbase-1.3.1/conf
—regionservers 文件
—hbase-env.sh
—hbase-site.xml
4、创建hbase-site.xml配置文件中的hbase目录
同步软件到其他节点
5、同步上述配置到其他节点
6、启动Hbase
—启动
—验证安装成功
—查看进程为:HMaster,HRegionServer
主节点:HMaster,HRegionServer
从节点:HRegionServer
—通过web UI访问hbase状态
hadoop三大组件是什么?
目前开源局源hadoop只包含hdfs,mr,和yarn,yarn是hadoop2新增组件。
hdfs是hadoop分布式文件系统,主要采用多备份方式存储文件,可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据。
mapreduce是大数据处理并行框架,用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据,在调用过程中可以调整m和r的数目。不过总的来说编程相对复杂,因此诞生了hive。
yarn作为新生控件,主要管理hadoop各个模块运行过程中的任务调度,目前主前兆要有公平调度与容量调度两种模型。如果需要其他组件,需要单独下载安装。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。
充分利用集群的威力进雹悔让行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统( Distributed File System),其中一个组件是HDFS(Hadoop Distributed File System)。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。
关于hadoop组件和Hadoop组件环境配置的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。