Hadoop集群的部署与维护

大数据集群部署方案随着信息技术的不断发展和应用场景的不断扩大，大数据技术已经逐渐成为各个行业的热门话题。

大数据的处理需要强大的计算和存储能力，而搭建一个高效可靠的大数据集群是至关重要的。

为了满足这一需求，本文将介绍一个高可用的大数据集群部署方案。

第一部分：概述大数据集群通常由多台服务器组成，这些服务器通过网络连接在一起，共同完成数据的采集、处理和存储。

在部署一个大数据集群前，首先需要确定集群的规模和需求，包括数据处理的吞吐量、实时性、可靠性以及成本等因素。

第二部分：硬件选型在选择硬件设备时，需要综合考虑性能和成本。

主要硬件设备包括服务器、存储设备和网络设备。

针对大数据处理，通常会选用高性能的服务器，如多核、大内存和高速硬盘。

此外，在存储设备方面，可以选择分布式文件系统或网络存储设备，以满足大数据的高速读写要求。

第三部分：操作系统和中间件操作系统和中间件是构建大数据集群的关键组成部分。

常见的操作系统有Linux和Windows Server，而中间件可以选择Hadoop、Spark等开源软件。

这些软件提供了数据处理和分析的工具，具有良好的可扩展性和容错性。

第四部分：集群架构设计大数据集群的架构设计决定了集群的性能和扩展能力。

一种常见的集群架构是主从架构，其中一个节点作为主节点，负责协调任务分配和资源管理，而其他节点作为从节点，负责实际的数据处理。

此外，还可以采用分布式存储架构，将数据存储在多个节点上，以提高容错性和读写性能。

第五部分：故障恢复和备份策略故障恢复和备份策略是确保集群可用性和数据安全的重要手段。

一个健壮的大数据集群应该具备自动故障检测和恢复机制，能够在节点故障时自动重新分配任务。

此外，还应该定期对数据进行备份，以防止数据丢失。

第六部分：性能监控和优化为了充分利用集群的计算和存储资源，以及保持良好的性能表现，我们需要对集群进行性能监控和优化。

通过监控集群的吞吐量、延迟和资源利用率等指标，可以及时发现性能瓶颈和问题，并进行相应的优化调整。

目录一、hadoop服务启停 (2)各组件和对应的服务名 (2)一次完整的启动过程 (3)一次完整的关闭过程 (3)二、应用服务启停及说明 (3)系统说明： (3)启停说明： (4)三、常用的运维操作 (5)1、修改原有文件的备份数 (5)2、检查hadoop block健康状态 (5)3、更新调度器调度文件 (5)4、杀死正在运行的Job (5)5、离开safe mode (6)四、hdfs目录用途说明 (6)一、hadoop服务启停Hadoop服务启动：service <server_name> start,例：启动namenode为service hadoop-hdfs-namenode start说明：查看是否正常启动，首先看启动是的提示是否为[ok],其次jps查看是否有相应的进程名Hadoop服务停止：service <server_name> stop,例：停止namenode为service hadoop-hdfs-namenode stopzookeeper启动： zkServer.sh start说明：查看是否正常启动zkServer.sh status，查看状态，其中一台的状态为leader，其余均为followerzookeeper停止： zkServer.sh stop各组件和对应的服务名一次完整的启动过程1、启动所有zookeeper2、启动所有的JournalNode3、启动两台NameNode及zkfc，这里可以通过查看namenode的web页面，查看两台机器的状态，一台为active，另一台为standby4、启动所有的DataNode5、启动两台ResourceManager，这里可以通过查看resourceManager的web页面6、启动所有的NodeManager7、启动JobHistory一次完整的关闭过程1、停止JobHistory2、停止所有的NodeManager3、停止两台ResourceManager4、停止所有的DataNode5、停止两台NameNode及ZKFC6、停止所有的JournalNode7、停止所有的zookeeper二、应用服务启停及说明系统说明：应用系统均分为前台和后台，前台为tomcat服务器，后台为shell脚本，对应关系如下表格启停说明：各个应用系统启动类似，特做统一说明，注意：所有服务必须使用tools用户启动，即所有启动操作均需要切换成tools用户再操作前台启动:启动tomcat:cd /opt/app/apache-tomcat-6.0.35/bin./startup.sh停止tomcatcd /opt/app/apache-tomcat-6.0.35/bin./shutdown.sh后台启动：启动：启动上述表格中后台启动shell即可。

hadoop 原理Hadoop原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并且能够提供高可靠性、高可扩展性和高效率的计算能力。

本文将详细介绍Hadoop的原理。

一、Hadoop的概述1.1 Hadoop的定义Hadoop是一个基于Java语言编写的分布式计算框架，它由Apache 基金会开发和维护。

1.2 Hadoop的特点- 可以处理大规模数据集- 具有高可靠性、高可扩展性和高效率- 支持多种数据存储方式- 支持多种计算模型和编程语言- 易于部署和管理1.3 Hadoop的组件Hadoop由以下几个组件组成：- HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储大规模数据集。

- MapReduce：分布式计算框架，用于对大规模数据进行并行处理。

- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，用于协调整个集群中各个应用程序之间的资源使用。

二、HDFS原理2.1 HDFS概述HDFS是一个分布式文件系统，它可以在集群中存储大规模数据集。

它采用了主从架构，其中NameNode作为主节点，负责管理整个文件系统的元数据，而DataNode作为从节点，负责存储数据块。

2.2 HDFS文件存储原理HDFS将一个文件分成多个数据块进行存储。

每个数据块的大小默认为128MB，可以通过配置进行修改。

当一个文件被上传到HDFS中时，它会被分成多个数据块，并且这些数据块会被复制到不同的DataNode上进行备份。

2.3 HDFS读写原理当客户端需要读取一个文件时，它会向NameNode发送请求。

NameNode返回包含该文件所在DataNode信息的列表给客户端。

客户端根据这些信息直接与DataNode通信获取所需的数据。

当客户端需要上传一个文件时，它会向NameNode发送请求，并且将该文件分成多个数据块进行上传。

实训项目名称：搭建Hadoop集群项目目标：通过实际操作，学生将能够搭建一个基本的Hadoop集群，理解分布式计算的概念和Hadoop生态系统的基本组件。

项目步骤：1. 准备工作介绍Hadoop和分布式计算的基本概念。

确保学生已经安装了虚拟机或者物理机器，并了解基本的Linux命令。

下载Hadoop二进制文件和相关依赖。

2. 单节点Hadoop安装在一台机器上安装Hadoop，并配置单节点伪分布式模式。

创建Hadoop用户，设置环境变量，编辑Hadoop配置文件。

启动Hadoop服务，检查运行状态。

3. Hadoop集群搭建选择另外两台或更多机器作为集群节点，确保网络互通。

在每个节点上安装Hadoop，并配置集群节点。

编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。

配置SSH无密码登录，以便节点之间能够相互通信。

4. Hadoop集群启动启动Hadoop集群的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。

检查集群状态，确保所有节点都正常运行。

5. Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作使用Hadoop命令行工具上传、下载、删除文件。

查看HDFS文件系统状态和报告。

理解HDFS的数据分布和容错机制。

6. Hadoop MapReduce任务运行编写一个简单的MapReduce程序，用于分析示例数据集。

提交MapReduce作业，观察作业的执行过程和结果。

了解MapReduce的工作原理和任务分配。

7. 数据备份和故障恢复模拟某一节点的故障，观察Hadoop集群如何自动进行数据备份和故障恢复。

8. 性能调优（可选）介绍Hadoop性能调优的基本概念，如调整副本数、调整块大小等。

尝试调整一些性能参数，观察性能改善情况。

9. 报告撰写撰写实训报告，包括项目的目标、步骤、问题解决方法、实验结果和总结。

组建hadoop集群实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过组建Hadoop 集群，熟悉和掌握Hadoop 的部署过程和相关技术，加深对分布式计算的理解并掌握其应用。

二、实验环境- 操作系统：Ubuntu 20.04- Hadoop 版本：3.3.0- Java 版本：OpenJDK 11.0.11三、实验步骤1. 下载和安装Hadoop在官方网站下载Hadoop 的二进制文件，并解压到本地的文件夹中。

然后进行一些配置，如设置环境变量等，以确保Hadoop 可以正常运行。

2. 配置Hadoop 集群a) 修改核心配置文件在Hadoop 的配置目录中找到`core-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs:localhost:9000</value></property></configuration>b) 修改HDFS 配置文件在配置目录中找到`hdfs-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>c) 修改YARN 配置文件在配置目录中找到`yarn-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</nam e><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>3. 启动Hadoop 集群在终端中执行以下命令来启动Hadoop 集群：bashstart-all.sh这将启动Hadoop 中的所有守护进程，包括NameNode、DataNode、ResourceManager 和NodeManager。

Hadoop详细安装过程一、本文思路1、安装虚拟化PC工具VMware，用于支撑Linux系统。

2、在VMware上安装Ubuntu系统。

3、安装Hadoop前的准备工作：安装JDK和SSH服务。

4、配置Hadoop。

5、为了方便开发过程，需安装eclipse。

6、运行一个简单的Hadoop程序：WordCount.java注：在win7系统上，利用虚拟工具VMware建立若干个Linux系统，每个系统为一个节点，构建Hadoop集群。

先在一个虚拟机上将所有需要配置的东西全部完成，然后再利用VMware 的克隆功能，直接生成其他虚拟机，这样做的目的是简单。

二、所需软件1、VMware：VMware Workstation，直接百度下载（在百度软件中心下载即可）。

2、Ubuntu系统：ubuntu-15.04-desktop-amd64.iso，百度网盘：/s/1qWxfxso注：使用15.04版本的Ubuntu（其他版本也可以），是64位系统。

3、jdk：jdk-8u60-linux-x64.tar.gz，网址：/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html注：下载64位的Linux版本的jdk。

4、Hadoop：hadoop-1.2.1-bin.tar.gz，网址：/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/注：选择1.2.1版本的Hadoop。

5、eclipse：eclipse-java-mars-1-linux-gtk-x86_64.tar.gz，网址：/downloads/?osType=linux注：要选择Linux版本的，64位，如下：6、hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar，这是eclipse的一个插件，用于Hadoop的开发，直接百度下载即可。

三、安装过程1、安装VMware。

hadoop安装以及配置启动命令本次安装使⽤的Hadoop⽂件是badou学院的Hadoop1.2.1.tar.gz，以下步骤都是在此版本上进⾏。

1、安装，通过下载tar.gz⽂件安装到指定⽬录2、安装好后需要配置Hadoop集群配置信息： 在hadoop的conf路径中的masters中添加master(集群机器主的hostname)在slaves中添加集群的slave的hostname名称名称对应的是各⾃机器的hostname这样通过hosts⽂件中配置的域名地址映射可以直接找到对应的机器 a、core-site.xml 在xml⽂件中添加<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/src/hadoop.1.2.1/tmp</value></property> <property><name></name><value>hdfs://192.168.79.10:9000</value></property> c、hdfs-site.xml 在⽂件中添加<property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><!-- 复制节点数 --> d、hadoop-env.xml 在⽂件中添加export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.6.0_45 步骤2配置好后将当前hadoop⽂件夹复制到集群中其他机器上，只需要在对应机器上修改其对应的ip、port、jdk路径等信息即可搭建集群3、配置好Hadoop环境后需要测试环境是否可⽤： a、⾸先进⼊Hadoop的安装⽬录，进⼊bin⽬录下，先将Hadoop环境初始化，命令：./hadoop namenode -format b、初始化之后启动Hadoop,命令:./start_all.sh c、查看Hadoop根⽬录下的⽂件，命令:./hadoop fs -ls/ d、上传⽂件，命令:./hadoop fs -put ⽂件路径 e、查看⽂件内容，命令：./hadoopo fs -cat hadoop⽂件地址注意：在安装Hadoop环境时先安装好机器集群，使得⾄少3台以上（含3台）机器之间可以免密互相登录（可以查看上⼀篇的linux的ssh免密登录）执⾏Python⽂件时的部分配置/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar。

1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。

-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。

点击完成。

-->点击确定。

3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。

这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。

4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。

可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。

同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。

可以参照下图的/dev/sda1。

下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。

sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。

mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。

hadoop的基本操作命令Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，其强大的数据处理能力和可扩展性使其成为企业级应用的首选。

在使用Hadoop时，熟悉一些基本操作命令是必不可少的。

以下是Hadoop的基本操作命令：1. 文件系统命令Hadoop的文件系统命令与Linux系统类似，可以用于管理Hadoop的文件系统。

以下是一些常用的文件系统命令：- hdfs dfs -ls：列出文件系统中的文件和目录。

- hdfs dfs -mkdir：创建一个新目录。

- hdfs dfs -put：将本地文件上传到Hadoop文件系统中。

- hdfs dfs -get：将Hadoop文件系统中的文件下载到本地。

- hdfs dfs -rm：删除文件系统中的文件或目录。

- hdfs dfs -du：显示文件或目录的大小。

- hdfs dfs -chmod：更改文件或目录的权限。

2. MapReduce命令MapReduce是Hadoop的核心计算框架，用于处理大规模数据集。

以下是一些常用的MapReduce命令：- hadoop jar：运行MapReduce作业。

- hadoop job -list：列出所有正在运行的作业。

- hadoop job -kill：终止正在运行的作业。

- hadoop fs -copyFromLocal：将本地文件复制到Hadoop文件系统中。

- hadoop fs -copyToLocal：将Hadoop文件系统中的文件复制到本地。

- hadoop fs -rmr：删除指定目录及其所有子目录和文件。

3. YARN命令YARN是Hadoop的资源管理器，用于管理Hadoop集群中的资源。

以下是一些常用的YARN命令：- yarn node -list：列出所有节点的状态。

- yarn application -list：列出所有正在运行的应用程序。

- yarn application -kill：终止正在运行的应用程序。

Hadoop安装、配置指南一、环境1、软件版本Hadoop：hadoop-0.20.2.Hive：hive-0.5.0JDK：jdk1.6以上版本2、配置的机器：主机[服务器master]：192.168.10.121 hadoop13从机[服务器slaves]：192.168.10.68 hadoop4在本文中，在命令或二、先决条件1、配置host:打开/etc/host文件，添加如下映射192.168.10.121 hadoop13 hadoop13192.168.10.68 hadoop4 hadoop42、配置SSH自动登陆1)以ROOT用户，登陆到[服务器master]上执行,如下操作：ssh-keygen -t rsa //一路回车cd ~/.sshcat id_rsa.pub >> authorized_keysscp -r ~/.ssh [服务器slaves]:~/2）以ROOT用户，登陆到[服务器slaves]上执行,如下操作：scp -r ~/.ssh [服务器master]:~/3）测试SSH是否配置成功在主服务器中执行如下命令：ssh [服务器master]ssh 192.168.10.68成功显示结果：Last login: Thu Aug 26 14:11:27 2010 from 在从服务器中执行如下命令：ssh [服务器slaves]ssh 192.168.10.121成功显示结果Last login: Thu Aug 26 18:23:58 2010 from 三、安装hadoop1、JDK安装,解压到/usr/local/jdk1.6.0_17,并配置/etc/profile环境export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.7.0export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre:$PATHexport CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jarJDK路径:/usr/local/jdk/jdk1.7.0export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.7.0export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre:$PATHexport CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar/usr/local/jdk/jdk1.7.02、下载Hadoop 并解压到[服务器master]的/root/zwmhadoop目录下tar zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz四、配置hadoop1.配置主机[服务器master]到zwm hadoop/hadoop-0.20.2/ hadoop 目录下，修改以下文件：1）配置conf/hadoop-env.sh文件，在文件中添加环境变量，增加以下内容：export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_17export HADOOP_HOME=/root/zwmhadoop/hadoop-0.20.2/2）配置conf/core-site.xml文件，增加以下内容<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration><property><name></name><value>hdfs://192.168.10.121:9000</value>//你的namenode的配置，机器名加端口<description>The nam e of the default file system. Either the literal string "local" o r a host:port for DFS.</description></property></configuration>3）配置conf/hdfs-site.xml文件，增加以下内容<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!-- Put site-specific property overrides in this file. --><configuration><property><name>hadoop.t m p.dir</name><value>/root/zwmhadoop/t m p</value>//Hadoop的默认临时路径，这个最好配置，然后在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了，就删除此文件中的t mp目录即可。