【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨大数据超神之路(五)：Hadooop基础篇前言1.编译源码2.从Hadoop框架讨论大数据生态3. Hadoop运行环境搭建

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我是靠谱客的博主野性花生，最近开发中收集的这篇文章主要介绍【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨大数据超神之路(五)：Hadooop基础篇前言1.编译源码2.从Hadoop框架讨论大数据生态3. Hadoop运行环境搭建，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

文章目录

前言
1.编译源码
- 1.1 官网下载编译后的包
- 1.2 手动编译
- - 1.2.1 安装编译相关的依赖
  - 1.2.2 手动安装cmake3.13.5
  - 1.2.3 手动安装snappy1.1.3
  - 1.2.4 安装JDK8（已安装可忽略）
  - 1.2.5 安装配置Maven
  - 1.2.6 安装ProtocolBuffer 2.5.0/ProtocolBuffer 3.7.0
  - 1.2.7 编译hadoop
  - 1.2.8 报错
2.从Hadoop框架讨论大数据生态
- 2.1 hadoop三大发行版本（了解）
- 2.2 Hadoop组成
- - 2.2.1 HDFS架构
  - 2.2.1 YARN架构
  - 2.2.1 MapReduce架构
3. Hadoop运行环境搭建
- 3.1 常见问题解答
- 3.2 在node1服务器上配置hadoop
- 3.3 格式化namenode并启动集群
- 3.4 编写查看Hadoop集群状态脚本
- 3.4 编写查看Hadoop集群启停脚本

前言

Hadoop集群简介
Hadoop适合一次写入，多次读取，且不支持文件的修改场景，适合用来做数据分析，不适合用来做网盘。
优点：容错性高适合海量数据的存储和管理
缺点：仅支持数据的追加，不支持直接修改，hdfs对小文件比较敏感（重点

Hadoop集群通常包括两个集群：HDFS集群、YARN集群
两个集群逻辑上分离、通常物理上在一起。
两个集群是标准得主从架构集群

逻辑上分离指的是两个集群之间没有依赖、互不影响，物理上在一起值得是某些角色往往部署在同一台物理服务器上。而MapReduce是计算框架、代码层面的组件，没有集群之说。
Hadoop部署模式
Standalone（单机模式）
1个机器运行1个java进程，所有角色在一个进程中运行，主要用于调试
Pseudo-Distributed mode（伪分布式）
一个机器运行多个进程，每个角色一个进程，主要用于调试
Cluster mode（集群模式）
集群模式主要用于生产环境部署，会使用N太主机组成一个Hadoop集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上
HA mode（高可用模式）
在集群模式的基础上为单点故障部署备份角色，形成主备架构，实现容错

1.编译源码

匹配不同操作系统的本地库环境，Hadoop某些操作比如压缩、IO需要调用本地库（.so丨.dll），注：Centos本地库文件格式是so，Windows本地库dll。

1.1 官网下载编译后的包

Hadoop官网更新了编译后的Hadoop包，跟着晨哥找到对应的版本
第一步：找到Hadoop版本列表

https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/

推荐hadoop-3.1.4、hadoop-3.2.3、hadoop-3.3.3（需要ProtocolBuffer 3.7.1）
第二步：以3.2.3版本为例，下载编译后的包。
在这里插入图片描述

为什么要重新编译源码？
有兄弟就要问了，既然官方提供了编译后的源码包，为什么还要手动编译呢？
对于Hadoop乃至其他大数据软件来说，编译源码要从以下几个角度考虑
官方编译后的安装包，是一个最大公约数的安装包，能够在所有的平台上运行，但是呢对于某些平台的本地库兼容性不太友好。

我们在Hadoop中的压缩，解压，IO操作，需要调用系统本地库，Java语言对一些功能实现不了，这些压缩，IO，都是通过C,C++来实现的，因此Hadoopp通过JNDI调用一些动态库，在不同的平台运行可能就要针对不同的平台进行不同本地库编译，操作系统之间的差异很大，32位和64位也不一样，作为linux也有不同的发行版本。
修改源码，重构源码再编译

1.2 手动编译

理解了了为什么要编译，下面是编译的具体操作流程
源码包根目录下文件：BULIDING.txt
各个环境版本最好保持一致，大版本一致就行比如jdk只要是java8就行。为了节省读者时间，晨哥已经把hadoop3.1.4、hadoop3.2.3、hadoop3.3.3编译好了，直接点击编译成品包里，有编译好的三个版本供大家下载。感兴趣的同学可以自行下载各个版本的搭建包自行编译。Hadoop3各个版本下载链接

在这里插入图片描述

Build instructions for Hadoop

----------------------------------------------------------------------------------
Requirements:

* Unix System
* JDK 1.8 （必需要安装的）
* Maven 3.3 or later （必需要安装的，）
* ProtocolBuffer 2.5.0（hadoop-3.3.0以前必须且必须是这个版本，之后的版本ProtocolBuffer 用ProtocolBuffer 3.7.1）
* CMake 3.1 or newer (if compiling native code) （必需是手动安装的）
* Zlib devel (if compiling native code) （Hadoop3.1.x f不用，但是Hadoop3.2.x必装，否则报错）
* Cyrus SASL devel (if compiling native code)
* One of the compilers that support thread_local storage: GCC 4.8.1 or later, Visual Studio,
  Clang (community version), Clang (version for iOS 9 and later) (if compiling native code)
* openssl devel (if compiling native hadoop-pipes and to get the best HDFS encryption performance) （需要，直接使用yum源安装即可）
* Linux FUSE (Filesystem in Userspace) version 2.6 or above (if compiling fuse_dfs) （以下都不需要管）
* Doxygen ( if compiling libhdfspp and generating the documents )
* Internet connection for first build (to fetch all Maven and Hadoop dependencies)
* python (for releasedocs)
* bats (for shell code testing)
* Node.js / bower / Ember-cli (for YARN UI v2 building)

jar包准备(hadoop源码、JDK8、maven、ant 、protobuf)

1.2.1 安装编译相关的依赖

1、yum install gcc gcc-c++

2、yum install autoconf automake libtool curl

3、yum install lzo-devel zlib-devel openssl openssl-devel ncurses-devel

4、yum install snappy snappy-devel bzip2 bzip2-devel lzo lzo-devel lzop libXtst

1.2.2 手动安装cmake3.13.5

#yum卸载已安装cmake 版本低
yum erase cmake

#解压
tar zxvf cmake-3.13.5.tar.gz

#编译安装
cd /opt/cmake-3.13.5
#编译时间很长，请耐心等待
./configure
#安装
make && make install

#验证
[root@node4 ~]# cmake -version      
cmake version 3.13.5
# 卸载cmake
xargs rm < install_manifest.txt

1.2.3 手动安装snappy1.1.3

#卸载已经安装的
cd /usr/local/lib

rm -rf libsnappy*

#上传解压
tar zxvf snappy-1.1.3.tar.gz 

#编译安装
cd /opt/snappy-1.1.3
./configure
make && make install
#让动态链接库为系统所共享（添加完后需要调用下ldconfig，不然添加的library会找不到）
ldconfig
#验证是否安装
[root@node4 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy
-rw-r--r-- 1 root root 511K Nov  4 17:13 libsnappy.a
-rwxr-xr-x 1 root root  955 Nov  4 17:13 libsnappy.la
lrwxrwxrwx 1 root root   18 Nov  4 17:13 libsnappy.so -> libsnappy.so.1.3.0
lrwxrwxrwx 1 root root   18 Nov  4 17:13 libsnappy.so.1 -> libsnappy.so.1.3.0
-rwxr-xr-x 1 root root 253K Nov  4 17:13 libsnappy.so.1.3.0

1.2.4 安装JDK8（已安装可忽略）

1.2.5 安装配置Maven

#解压安装包
tar zxvf apache-maven-3.5.4-bin.tar.gz

#配置环境变量
vim /etc/profile.d/my_eny.sh

export MAVEN_HOME=//opt/apache-maven-3.6.3
export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"
export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile

#验证是否安装成功
[root@node4 ~]# mvn -v
Apache Maven 3.5.4

#添加maven 阿里云仓库地址 加快国内编译速度
vim  /opt/apache-maven-3.6.3/conf/settings.xml
	<mirrors>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>central</mirrorOf>
        <name>阿里云公共仓库</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url>
    </mirror>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>*</mirrorOf>
        <name>阿里云谷歌仓库</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/google</url>
    </mirror>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>*</mirrorOf>
        <name>阿里云阿帕奇仓库</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/apache-snapshots</url>
    </mirror>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>*</mirrorOf>
        <name>阿里云spring仓库</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/spring</url>
    </mirror>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>*</mirrorOf>
        <name>阿里云spring插件仓库</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/spring-plugin</url>
    </mirror>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>*</mirrorOf>
        <name>阿里云grails-core</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/grails-core</url>
    </mirror>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>*</mirrorOf>
        <name>阿里云gradle-plugin</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/gradle-plugin</url>
    </mirror>
    <mirror>
        <id>aliyunmaven</id>
        <mirrorOf>*</mirrorOf>
        <name>阿里云mapr-public</name>
        <url>https://maven.aliyun.com/repository/mapr-public</url>
    </mirror>
</mirrors>

1.2.6 安装ProtocolBuffer 2.5.0/ProtocolBuffer 3.7.0

#解压
tar zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz

#编译安装
cd /opt/protobuf-2.5.0
./configure
make && make install
#让动态链接库为系统所共享（添加完后需要调用下ldconfig，不然添加的library会找不到）
ldconfig
#验证是否安装成功
[root@node4 protobuf-2.5.0]# protoc --version
libprotoc 2.5.0
#卸载
#查看执行文件路径
which protoc
sudo rm /usr/local/bin/protoc  //执行文件
sudo rm -rf /usr/local/include/google //头文件
sudo rm -rf /usr/local/lib/libproto* //库文件
sudo rm -rf /usr/lib/protoc

1.2.7 编译hadoop

#上传解压源码包
tar zxvf hadoop-3.2.3-src.tar.gz

#编译
cd /opt/hadoop-3.2.3-src

mvn clean package -Pdist,native -DskipTests -Dtar -Dbundle.snappy -Dsnappy.lib=/usr/local/lib

#参数说明：

Pdist,native ：把重新编译生成的hadoop动态库；
DskipTests ：跳过测试
Dtar ：最后把文件以tar打包
Dbundle.snappy ：添加snappy压缩支持【默认官网下载的是不支持的】
Dsnappy.lib=/usr/local/lib ：指snappy在编译机器上安装后的库路径

编译之后的安装包路径

/opt/hadoop-3.2.1-src/hadoop-dist/target

1.2.8 报错

[ERROR] Failed to execute goal org.apache.hadoop:hadoop-maven-plugins:3.2.1:cmake-compile (cmake-compile) on project hadoop-hdfs-native-client: CMake failed with error code 1 -> [Help 1]
[ERROR] 
[ERROR] To see the full stack trace of the errors, re-run Maven with the -e switch.
[ERROR] Re-run Maven using the -X switch to enable full debug logging.
[ERROR] 
[ERROR] For more information about the errors and possible solutions, please read the following articles:
[ERROR] [Help 1] http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/MojoExecutionException
[ERROR] 
[ERROR] After correcting the problems, you can resume the build with the command
[ERROR]   mvn <args> -rf :hadoop-hdfs-native-client

解决办法：更换Hadoop源码包版本，推荐Hadoop3.1.4、Hadoop3.2.3、Hadoop3.3.3

2.从Hadoop框架讨论大数据生态

2.1 hadoop三大发行版本（了解）

Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
Cloudera内部集成了很多大数据框架。对应产品CDH。
Hortonworks文档较好。对应产品HDP。

Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。
Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（4）Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购。

2.2 Hadoop组成

2.2.1 HDFS架构

在这里插入图片描述

2.2.1 YARN架构

2.2.1 MapReduce架构

3. Hadoop运行环境搭建

3.1 常见问题解答

node1	node2	node3
nn	rm	2nn
dn	dn	dn
nm	nm	nm

问题一：nn为什么有两个端口？
nn在工作的时候，一个需要和集群内部进行通信（8020），我们称之为RPC工作端口，一个给外界看，我们称之为http端口。
问题二：Hadoop 格式化失败 STARTUP_MSG: host = localhost/127.0.0.1
在这里插入图片描述
原因： hosts文件配置错误，当配置了本机IP映射 192.35.35.220 node1，第一行和第二行就不能添加 node1，否则格式化无法获取真实ip
问题三：Doris与Hadoop yarn混合部署 yarn 无法启动？
8030和8040端口冲突

在这里插入图片描述

3.2 在node1服务器上配置hadoop

第一步：上传编译好的hadooop文件并解压到 /opt目录
第二步：配置hadoop环境变量

#hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

刷新并验证环境变量

[root@node1 hadoop-3.3.0]# source /etc/profile
[root@node1 hadoop-3.3.0]# hadoop version
Hadoop 3.3.0
Source code repository Unknown -r Unknown
Compiled by root on 2021-07-15T07:35Z
Compiled with protoc 3.7.1
From source with checksum 5dc29b802d6ccd77b262ef9d04d19c4
This command was run using /opt/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.0.jar

第二步：cd /opt/hadoop-3.3.0/etc/hadoop，修改以下文件

hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_333

#文件最后添加
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

core-site.xml

<configuration>
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://node1:8020</value>
</property>

<!-- 指定HDFS数据的存放目录 -->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/data/hadoop-3.3.0</value>
</property>

<!-- 设置HDFS web UI用户身份 -->
<property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>root</value>
</property>

<!-- 整合hive -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>
<!-- 配置该root用户允许通过代理的用户-->
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.users</name>
    <value>*</value>
  </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<!-- 指定secondarynamenode运行位置 -->
<property>
 	<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
  	<value>node2:50090</value>
</property>

mapred-site.xml

<!--MapReduce执行时由Yarn来进行资源调度-->
<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

<!--给MapReduce指定Hadoop的安装位置-->
<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>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>node1:19888</value>
  </property>

yarn-site.xml

<!-- 指定YARN的主角色（ResourceManager）的地址 -->
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<!-- 指定YARN的主角色（ResourceManager）的地址 -->
<property>
	<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
	<value>node2</value>
</property>
<property>  
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
        <value>node2:8035</value>  
</property>
<property>  
        <name>yarn.nodemanager.localizer.address</name>  
        <value>0.0.0.0:8036</value>  
</property>  	
<!-- NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序默认值："" -->
<property>
	<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
	<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

<!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>
<!-- 开启日志聚集 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
  <value>true</value>
</property>

<!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<!-- 保存的时间7天,单位是秒 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
  <value>604800</value>
</property>

</configuration>

3.3 格式化namenode并启动集群

由于namenode我们安装在node1服务器上，所以在node1服务器上执行命令

hdfs namenode -format

在这里插入图片描述

3.4 编写查看Hadoop集群状态脚本

#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
        echo =============== $host ===============
        ssh $host jps $@ | grep -v Jps
done

3.4 编写查看Hadoop集群启停脚本

#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi
case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh node1 "/opt/hadoop-3.3.0/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh node2 "//opt/hadoop-3.3.0/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh node1 "/opt/hadoop-3.3.0/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh node1 "/opt/hadoop-3.3.0/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh node2 "//opt/hadoop-3.3.0/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh node1 "//opt/hadoop-3.3.0/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

最后

以上就是野性花生为你收集整理的【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨大数据超神之路(五)：Hadooop基础篇前言1.编译源码2.从Hadoop框架讨论大数据生态3. Hadoop运行环境搭建的全部内容，希望文章能够帮你解决【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨大数据超神之路(五)：Hadooop基础篇前言1.编译源码2.从Hadoop框架讨论大数据生态3. Hadoop运行环境搭建所遇到的程序开发问题。

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本文分类：大数据
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发布日期：2023-08-03 02:05:04
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【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨大数据超神之路(五)：Hadooop基础篇前言1.编译源码2.从Hadoop框架讨论大数据生态3. Hadoop运行环境搭建

概述

文章目录

前言

1.编译源码

1.1 官网下载编译后的包

1.2 手动编译

1.2.1 安装编译相关的依赖

1.2.2 手动安装cmake3.13.5

1.2.3 手动安装snappy1.1.3

1.2.4 安装JDK8（已安装可忽略）

1.2.5 安装配置Maven

1.2.6 安装ProtocolBuffer 2.5.0/ProtocolBuffer 3.7.0

1.2.7 编译hadoop

1.2.8 报错

2.从Hadoop框架讨论大数据生态

2.1 hadoop三大发行版本（了解）

2.2 Hadoop组成

2.2.1 HDFS架构

2.2.1 YARN架构

2.2.1 MapReduce架构

3. Hadoop运行环境搭建

3.1 常见问题解答

3.2 在node1服务器上配置hadoop

3.3 格式化namenode并启动集群

3.4 编写查看Hadoop集群状态脚本

3.4 编写查看Hadoop集群启停脚本

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概述

文章目录

前言

1.编译源码

1.1 官网下载编译后的包

1.2 手动编译

1.2.1 安装编译相关的依赖

1.2.2 手动安装cmake3.13.5

1.2.3 手动安装snappy1.1.3

1.2.4 安装JDK8（已安装可忽略）

1.2.5 安装配置Maven

1.2.6 安装ProtocolBuffer 2.5.0/ProtocolBuffer 3.7.0

1.2.7 编译hadoop

1.2.8 报错

2.从Hadoop框架讨论大数据生态

2.1 hadoop三大发行版本（了解）

2.2 Hadoop组成

2.2.1 HDFS架构

2.2.1 YARN架构

2.2.1 MapReduce架构

3. Hadoop运行环境搭建

3.1 常见问题解答

3.2 在node1服务器上配置hadoop

3.3 格式化namenode并启动集群

3.4 编写查看Hadoop集群状态脚本

3.4 编写查看Hadoop集群启停脚本

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