Hadoop安装与配置精品PPT课件

格式：ppt
大小：1.24 MB
文档页数：22

下载文档原格式

/ 22

1-基于Ubuntu的hadoop集群安装与配置课件

基于Ubuntu的Hadoop集群安装与配置一、实验目的1、掌握Hadoop原理机制，熟悉Hadoop集群体系结构、核心技术。

2、安装和配置Hadoop集群。

二、实验原理Hadoop分布式计算平台是由Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算平台。

以Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 由一个管理结点 ( NameNode )和N个数据结点( DataNode )组成，每个结点均是一台普通的计算机。

在使用上同我们熟悉的单机上的文件系统非常类似，一样可以建目录，创建，复制，删除文件，查看文件内容等。

但其底层实现上是把文件切割成 Block，然后这些 Block 分散地存储于不同的 DataNode 上，每个 Block 还可以复制数份存储于不同的 DataNode 上，达到容错容灾之目的。

NameNode 则是整个HDFS 的核心，它通过维护一些数据结构，记录了每一个文件被切割成了多少个 Block，这些 Block 可以从哪些 DataNode 中获得，各个 DataNode 的状态等重要信息。

MapReduce 是 Google 公司的核心计算模型，它将复杂的运行于大规模集群上的并行计算过程高度的抽象到了两个函数，Map 和 Reduce, 这是一个令人惊讶的简单却又威力巨大的模型。

适合用 MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

基于它写出来的程序能够运行在由上千台商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理T级别的数据集，实现了Haddoop在集群上的数据和任务的并行计算与处理。

个人认为，从HDFS（分布式文件系统）观点分析，集群中的服务器各尽其责，通力合作，共同提供了整个文件系统的服务。

项目Hadoop环境的搭建与管理PPT课件

4）修改hdfs-site.xml，将文件中的<configuration></configuration>修改为如下内容。 <configuration>
<property> <name>node.secondary.http-address</name> <value>node1:9001</value>
12
2020/1/9
其中为了便于教学，第二个NameNode也使用 node1节点机，NameNode产生的数据存放在 /home/hadoop/dfs/name目录下，DataNode 产生的数据存放在/home/hadoop/dfs/data目录下，设置备份数量3份。
登录node1节点机，创建hadoop用户和设置密码。操作命令如下：
其他节点机的操作与此相同。
5
2020/1/9
步骤2：设置Master节点机ssh无密码登录Slave节点机。 1）在node1节点机上，以用户hadoop用户登录或者使用su –
hadoop切换到hadoop用户。操作命令如下：
8
2020/1/9
步骤4：解压文件，安装文件。操作命令如下：
步骤5：修改hadoop配置文件，Hadoop配置文件主要有： hadoop-env.sh、yarn-env.sh、slaves、core-site.xml、hdfssite.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml。配置文件在 /home/hadoop/etc/hadoop/目录下，进入该目录进行配置。操作命令如下：
1）修改hadoop-env.sh，将文件中的export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

Hadoop的安装.pptx

Host-Only 在Host-Only模式下，虚拟网络是一个全封闭的网络，它唯一能够访问的就是主机。其实Host-Only网络和NAT网络很相似，不同的地方就是Host-Only网络没有NAT服务，所以虚拟网络不能连接到Internet。主机和虚拟机之间的通信是通过VMware Network Adepter VMnet1虚拟网卡来实现的。
5.Hadoop的安装
成都信息工程大学并行计算实验室
安装前的准备软件
▪ VMware Workstation ▪ Cent OS 6.5 ▪ jdk-xxxx-linux-xxx.gz ▪ hadoop-2.7.2.tar.gz
常用linux命令
Hadoop的部署方式
▪ 单机模式 ▪ 伪分布模式 ▪ 集群模式（完全分布式）
伪分布式安装
三、格式化namenode
hadoop命令：hadoop namenode –format 为namenode 分配PID，hadoop启动时namenode的PID会与datanode绑定
四、启动Hadoop
start-dfs.sh
▪ 使用jps命令查看java进程
▪ 通过Web页面查看HDFS
单机安装
▪ 安装JDK、配置环境变量
▪ ~/.bashrc ▪ /etc/profile
▪ 解压hadoop包、配置hadoop环境变量
伪分布式安装
一、设置SSH免密码登录 SSH(Secure Shell)，由 IETF 的网络工作小组（Network Working Group）
所制定；SSH 为建立在应用层和传输层基础上的安全协议。SSH 是目前较可靠，专为远程登录会话和其他网络服务提供安全性的协议。

《hadoop培训》PPT课件

Blocksize指数据尾加上数据尾部之后补齐的长度，多用于64M边界处的数据段,大于或等于 Datasize
Data/Tails
Garbage data
垃圾数据，用于补齐数据到64M边界用。以保证每一个分块被 map读取时都能读到完整的data。在非 64M边界处，该段长度为0，否则为恰好补齐64M的长度
Page 13
Streaming编程框架
自定义Streaming支持的文件内数据结构
Datasize 指本数据的数据尾总长度，(不包括头部)
One data One data One data One … data … … … … … … … … … … … … One data
16bit uuid/date Key/Head 4bit Datasize Sdata 4bit Blocksize Sblock 231bit the rest of head data
Page 16
Байду номын сангаас
Streaming编程框架
子程序的调试方法
数据的准备，可使用fetchdata_hdp.jar工具从hdfs上下载到文件中的一块作为调试程序的输入文件分块调试环境的准备，将提交任务时的命令行作为调试命令行，提交任务时上传的文件作为资源文件放在执行目录下 IDE的选择： linux下使用gdb或者codelite windows下使用visual studio，调试过程和普通的C++/C程序一致
提交任务过程：用户与JobTracker交互，提交任务资源和配置运行任务过程：JobTracker将队列中的tasks按调度算法分配给各 tasktracker的空闲槽，tasktracker随后就运行之并监视汇报tasks 的运行情况。

Hadoop的安装与配置

Hadoop的安装与配置建立一个三台电脑的群组，操作系统均为Ubuntu，三个主机名分别为wjs1、wjs2、wjs3。

1、环境准备：所需要的软件及我使用的版本分别为：Hadoop版本为0.19.2，JDK版本为jdk-6u13-linux-i586.bin。

由于Hadoop要求所有机器上hadoop的部署目录结构要相同，并且都有一个相同的用户名的帐户。

所以在三台主机上都设置一个用户名为“wjs”的账户，主目录为/home/wjs。

a、配置三台机器的网络文件分别在三台机器上执行：sudo gedit /etc/network/interfaceswjs1机器上执行：在文件尾添加：auto eth0iface eth0 inet staticaddress 192.168.137.2gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0wjs2和wjs3机器上分别执行：在文件尾添加：auto eth1iface eth1 inet staticaddress 192.168.137.3（wjs3上是address 192.168.137.4）gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0b、重启网络：sudo /etc/init.d/networking restart查看ip是否配置成功：ifconfig{注：为了便于“wjs”用户能够修改系统设置访问系统文件，最好把“wjs”用户设为sudoers（有root权限的用户），具体做法：用已有的sudoer登录系统，执行sudo visudo -f /etc/sudoers,并在此文件中添加以下一行：wjsALL=(ALL)ALL,保存并退出。

}c、修改三台机器的/etc/hosts,让彼此的主机名称和ip都能顺利解析，在/etc/hosts中添加：192.168.137.2 wjs1192.168.137.3 wjs2192.168.137.4 wjs3d、由于Hadoop需要通过ssh服务在各个节点之间登陆并运行服务，因此必须确保安装Hadoop的各个节点之间网络的畅通，网络畅通的标准是每台机器的主机名和IP地址能够被所有机器正确解析（包括它自己）。

《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置

19
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
20
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
21
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
22
Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
23
Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
24
Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
25
Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称节点和数据节点位于不同机器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>

《hadoop培训》课件

Hadoop的数据类型和处理模型
总结词
介绍Hadoop支持的数据类型和处理模型，如 MapReduce、Hive、Pig等。
详细描述
Hadoop支持多种数据类型和处理模型，其中最核心的是MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集。它可以将数据集拆分成多个小数据集，并在多个节点上并行处理，最后将结果汇总得到最终结果。除了MapReduce外，Hadoop还支持其他数据处理工具，如Hive、Pig等。这些工具提供了更高级别的抽象，使得用户可以更加方便地进行数据分析和处理。
案例三：推荐系统实现
数据来源
用户行为数据、物品属性数据等。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架对数据进行处理，提取用户和物品的特征，生成分析所需的数据集。
分析方法
利用机器学习、深度学习等技术，构建推荐算法模型，如协同过滤、基于内容的推荐等。
总结词
通过Hadoop处理大规模用户数据和物品数据，构建推荐算法模型，实现个性化推荐。
应用场景
根据分析结果，优化系统性能、加强安全防护、提高系统的可用性和安全性。
数据来源
各类服务器、网络设备、应用系统的日志数据。
分析方法
利用日志分析技术，监控系统的性能指标、安全事件等，及时发现和解决潜在的问题。
数据处理
使用Hadoop的MapReduce框架对日志数据进行处理，提取关键信息，生成分析所需的数据集。
置等。
Hadoop文件系统（HDFS）
要分布式文件系统（HDFS）的特点、架构和操作方式。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它为Hadoop提供了大容量数据的存储和处理能力。HDFS采用主从架构，由一个NameNode和多个 DataNode组成。NameNode负责管理文件系统的元数据，而DataNode负责存储实际的数据。在操作方式上， HDFS提供了基于命令行的接口和编程接口（如Java API），方便用户进行数据存储、访问和管理。

大数据技术基础第二章：Hadoop平台的安装与配置

2.3 Hadoop开发平台的安装
• Hadoop的核心是HDFS和MapReduce。其中，HDFS提供了数据分布式存储的解决方案，MapReduce提供了分布式存储的数据的并行处理框架。Hadoop虽然是用 Java语言实现的，但是开放的。目前，Hadoop的集成开发工具IDE常用的有Eclipse、MyEclipse、Hadoop Studio等，支持开发语言有Java、Python、Perl、C++ 等。本节将以Eclipse为例，介绍搭建Hadoop开发平台的操作方法。
• Hadoop有以下三种运行模式。 • 1. Local (Standalone) Mode（即本地模式，Hadoop 的默认运行模式）：在该模式下，所有程序都运行在同一个JVM里，无需任何守护进程。MapReduce直接使用 Linux的本地文件系统存储数据，而不使用HDFS文件系统。该模式主要用于测试和调试MapReduce程序，因此比较适合开发阶段使用。
2.2.6 Hadoop的测试
详细配置过程见教材第2.2.6小节。
• • • • • • • 1.传送Hadoop到各从节点 2. 格式化文件系统 3工作状况 6. 用Web UI查看Hadoop集群的工作状态 7. 关闭Hadoop集群
2.2.4 Hadoop的安装
详细配置过程见教材第2.2.4小节。
• • • • 1. 下载Hadoop2.7.2 2. 解压安装 3. 为运行Hadoop创建目录 4. 设置环境变量
2.2.5 Hadoop的配置
详细配置过程见教材第2.2.5小节。
• • • • 1. 配置Hadoop守护进程的运行环境 2. 配置Hadoop守护进程的运行参数 3. 设置从节点 4. 配置Hadoop的日志

大数据技术与应用基础项目教程PPT课件Hadoop集群部署

主编：李俊杰谢志明副主编：肖政宏石慧谢高辉杨泽强出版社：人民邮电出版社
项目三 Hadoop集群部署
*任务1 构建集群系统 *任务2 SSH证书登录 *任务3 Hadoop部署与使用
【任务概述】
集群Hadoop系统需要硬件和操作系统的支撑，本任务要求设计一个集群系统，要进行集群节点规划、操作系统安装、网络配置，集群节点之间还要进行时间同步。
（2）添加用户hadoop到用户组sudo sw@master:~$ sudo gpasswd -a hadoop sudo （3）设置用户hadoop密码 sw@master:~$ sudo passwd hadoop Enter new UNIX password: Retype new UNIX password: passwd: password updated successfully
（2）HDFS架构 HDFS采用Master/Slave架构，如下图所示。
（2）HDFS架构
①、Namespace和Namenode
Namenode负责维护文件系统的名字空间（Namespace），任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被Namenode记录
下来。
②、Secondary Namenode
【任务概述】
集群Hadoop系统中Hadoop需要对Linux系统进行脚本控制，需要使用SSH免密码登录。为了区分Hadoop和本机上的其他服务，最好单独创建用户hadoop。本任务主要完成用户hadoop 的创建和SSH证书登录设置。
【支撑知识】一、SSH简介
二、证书登录
【任务实施】一、创建用户二、证书操作
*NTP在Linux下有两种时钟同步方式:

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

Thank you for coming and listening,you can ask questions according to this section and this courseware can be downloaded and edited freely
Hadoop安装与配置
Hadoop安装与配置
Hadoop安装与配置
建立节点间无密码访问
建立节点间无密码访问
建立节点间无密码访问
建立节点间无密码访问
建立节点间无密码访问
建立节点间无密码访问
启动Hadoop
启动Hadoop
启动Hadoop
感谢聆听
课件下载后可自由编辑，使用上如有不理解之处可根据本节内容进行提问
基于CentOS平台的 hadoop集群与配置
--1203 顾静
用户名: root 密码: admin123
目录
1 Java JDK安装 2 Hadoop安装与配置 3 建立节点间无密码访问 4 装与配置
Hadoop安装与配置
Hadoop安装与配置