Hadoop大数据平台构建与应用 第11章 HADOOP集群(完全分布式)环境搭建
《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲
《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。
三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。
了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。
掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop介绍教案第一章：Hadoop概述1.1 课程目标了解Hadoop的定义、发展历程及应用场景掌握Hadoop的核心组件及其作用理解Hadoop在大数据领域的优势1.2 教学内容Hadoop的定义与发展历程Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、YARN Hadoop的应用场景与优势1.3 教学方法讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点1.4 课后作业简述Hadoop的发展历程及其在大数据领域的优势。
第二章：HDFS（分布式文件系统）2.1 课程目标掌握HDFS的架构与工作原理了解HDFS的优势与局限性掌握HDFS的常用操作命令2.2 教学内容HDFS的架构与工作原理HDFS的优势与局限性HDFS的常用操作命令：hdfs dfs, hdfs dfsadmin2.3 教学方法讲解与实践操作相结合案例分析，理解HDFS的工作原理2.4 课后作业利用HDFS命令练习文件的与。
第三章：MapReduce编程模型3.1 课程目标掌握MapReduce的基本概念与编程模型理解MapReduce的运行原理与执行过程学会使用MapReduce解决大数据问题3.2 教学内容MapReduce的基本概念：Mapper、Reducer、Shuffle与Sort MapReduce的编程模型：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段MapReduce的运行原理与执行过程3.3 教学方法讲解与编程实践相结合剖析经典MapReduce案例，理解编程模型3.4 课后作业编写一个简单的MapReduce程序，实现单词计数功能。
第四章：YARN（资源管理器）4.1 课程目标掌握YARN的基本概念与架构了解YARN的工作原理与调度策略掌握YARN的资源管理与优化方法4.2 教学内容YARN的基本概念与架构YARN的工作原理与调度策略YARN的资源管理与优化方法4.3 教学方法讲解与案例分析相结合实操演练，掌握YARN的资源管理方法4.4 课后作业分析一个YARN集群的资源使用情况，提出优化方案。
hadoop核心组件概述及hadoop集群的搭建
hadoop核⼼组件概述及hadoop集群的搭建什么是hadoop？ Hadoop 是 Apache 旗下的⼀个⽤ java 语⾔实现开源软件框架，是⼀个开发和运⾏处理⼤规模数据的软件平台。
允许使⽤简单的编程模型在⼤量计算机集群上对⼤型数据集进⾏分布式处理。
hadoop提供的功能：利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理。
狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架，它的核⼼组件有：1. hdfs（分布式⽂件系统）（负责⽂件读写）2. yarn（运算资源调度系统）(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)3. MapReduce（分布式运算编程框架）扩展：关于hdfs集群： hdfs集群有⼀个name node(名称节点)，类似zookeeper的leader(领导者)，namenode记录了⽤户上传的⼀些⽂件分别在哪些DataNode上，记录了⽂件的源信息(就是记录了⽂件的名称和实际对应的物理地址)，name node有⼀个公共端⼝默认是9000，这个端⼝是针对客户端访问的时候的，其他的⼩弟(跟随者)叫data node，namenode和datanode会通过rpc进⾏远程通讯。
Yarn集群： yarn集群⾥的⼩弟叫做node manager，MapReduce程序发给node manager来启动，MapReduce读数据的时候去找hdfs(datanode)去读。
(注：hdfs集群和yarn集群最好放在同⼀台机器⾥)，yarn集群的⽼⼤主节点resource manager负责资源调度，应(最好)单独放在⼀台机器。
⼴义上来说，hadoop通常指更⼴泛的概念--------hadoop⽣态圈。
当下的 Hadoop 已经成长为⼀个庞⼤的体系，随着⽣态系统的成长，新出现的项⽬越来越多，其中不乏⼀些⾮ Apache 主管的项⽬，这些项⽬对 HADOOP 是很好的补充或者更⾼层的抽象。
搭建hadoop集群的步骤
搭建hadoop集群的步骤Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模的数据集。
在大数据时代，Hadoop已经成为了处理海量数据的标准工具之一。
在本文中，我们将介绍如何搭建一个Hadoop集群。
步骤一：准备工作在开始搭建Hadoop集群之前，需要进行一些准备工作。
首先，需要选择适合的机器作为集群节点。
通常情况下，需要至少三台机器来搭建一个Hadoop集群。
其次，需要安装Java环境和SSH服务。
最后，需要下载Hadoop的二进制安装包。
步骤二：配置Hadoop环境在准备工作完成之后，需要对Hadoop环境进行配置。
首先，需要编辑Hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。
其中，core-site.xml用于配置Hadoop的核心参数，hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统的参数，mapred-site.xml用于配置Hadoop的MapReduce参数，yarn-site.xml用于配置Hadoop的资源管理器参数。
其次，需要在每个节点上创建一个hadoop用户，并设置其密码。
最后，需要在每个节点上配置SSH免密码登录，以便于节点之间的通信。
步骤三：启动Hadoop集群在完成Hadoop环境的配置之后，可以启动Hadoop集群。
首先，需要启动Hadoop的NameNode和DataNode服务。
NameNode是Hadoop分布式文件系统的管理节点，负责管理文件系统的元数据。
DataNode是Hadoop分布式文件系统的存储节点，负责实际存储数据。
其次，需要启动Hadoop的ResourceManager和NodeManager服务。
ResourceManager 是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的资源。
NodeManager是Hadoop的节点管理器，负责管理每个节点的资源。
Hadoop集群部署有几种模式？Hadoop集群部署方法介绍
Hadoop集群的部署分为三种，分别独立模式（Standalonemode）、伪分布式模式（Pseudo-Distributedmode）、完全分布式模式（Clustermode），具体介绍如下。
（1）独立模式：又称为单机模式，在该模式下，无需运行任何守护进程，所有的
程序都在单个JVM上执行。
独立模式下调试Hadoop集群的MapReduce程序非常
方便，所以一般情况下，该模式在学习或者发阶段调试使用。
（2）伪分布式模式：Hadoop程序的守护进程运行在一台节上，通常使用伪分布
式模式用来调试Hadoop分布式程序的代码，以及程序执行否正确，伪分布式模式完全分布式模式的一个特例。
（3）完全分布式模式：Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机搭建的集群上，不同节担任不同的角色，在实际工作应用发中，通常使用该模式构建级Hadoop系统。
在Hadoop环境中，所有器节仅划分为两种角色，分别master（主节，1个）和slave（从节，多个）。
因此，伪分布模式集群模式的特例，只将主节和从节合二
为一罢了。
接下来，本书将以前面的三台虚拟机为例，阐述完全分布模式Hadoop集群的与配置方法，具体集群规划如图1所示。
图1Hadoop集群规划
从图1可以看出，当前规划的Hadoop集群包含一台master节和两台slave节。
这里，将前面的Hadoop01作为Master节，Hadoop02和Hadoop03作为Slave
节。
1。
Hadoop集群的搭建方法与步骤
Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。
搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。
本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。
一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。
Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。
每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。
二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。
这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。
安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。
三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。
下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。
确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。
四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。
2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。
然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。
接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。
最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。
hadoop集群工作原理
hadoop集群工作原理Hadoop是目前主流的大数据处理框架之一，它具备强大的分布式计算能力和存储能力，在处理大规模数据集时表现优秀。
Hadoop集群由多个节点组成，每个节点都可以独立进行数据处理，通过节点间的协作和数据的分割，实现了高效的数据处理和分析。
本文将详细介绍Hadoop集群的工作原理。
一、Hadoop集群的架构Hadoop集群的基础架构由主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）组成。
主节点负责整个集群的管理和协调工作，而从节点则负责存储和处理数据。
主节点和从节点之间通过心跳机制进行通信，以实现数据的分片和任务的调度。
在Hadoop集群中，数据被分割成多个块，并分布在从节点上。
每个块都有多个副本，以保证数据的容错性和可靠性。
主节点维护着所有数据块和副本的信息，并根据需要将任务调度给从节点进行处理。
从节点完成任务后将结果返回给主节点。
二、数据的存储和处理Hadoop采用了分布式文件系统（HDFS）来存储数据。
HDFS将文件切分成多个块，并将这些块分布在不同的从节点上。
每个块都有多个副本，这些副本被存储在不同的从节点上，以提高数据的容错性。
当用户需要读取或写入文件时，主节点会将请求转发给最近的一个从节点。
从节点负责读取或写入其所拥有的块。
如果某个从节点失效，主节点会将任务重新分配给其他正常工作的从节点，以确保数据的可靠性和高可用性。
Hadoop采用了MapReduce编程模型来实现数据的处理和分析。
MapReduce将任务拆分成多个子任务，并将这些子任务分配给从节点并行执行。
每个从节点将通过Map阶段和Reduce阶段对数据进行处理。
Map阶段用于数据的筛选和转换，而Reduce阶段用于数据的归约和汇总。
三、任务的调度和监控Hadoop集群中的任务调度和监控由主节点负责。
主节点根据各个从节点的状态和负载情况，将任务分配给相应的从节点执行。
调度算法通常会考虑节点的性能和网络延迟等因素，以实现任务的均衡和高效执行。
Hadoop应用开发与案例实战课后习题参考答案1-10章全书章节练习题答案题库
习题一、选择题1．下列有关Hadoop的说法正确的是（ABCD ）。
A．Hadoop最早起源于NutchB．Hadoop中HDFS的理念来源于谷歌发表的分布式文件系统（GFS）的论文C．Hadoop中MapReduce的思想来源于谷歌分布式计算框架MapReduce的论文D．Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一个开源的软件框架2．使用Hadoop的原因是（ABCD ）。
A．方便：Hadoop运行在由一般商用机器构成的大型集群上或者云计算服务上B．稳健：Hadoop致力于在一般商用硬件上运行，其架构假设硬件会频繁失效，Hadoop 可以从容地处理大多数此类故障C．可扩展：Hadoop通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据集D．简单：Hadoop允许用户快速编写高效的并行代码3．Hadoop的作者是（B ）。
A．Martin Fowler B．Doug Cutting C．Kent Beck D．Grace Hopper 4．以下关于大数据特点的描述中，不正确的是（ABC ）。
A．巨大的数据量B．多结构化数据C．增长速度快D．价值密度高二、简答题1．Hadoop是一个什么样的框架？答：Hadoop是一款由Apache基金会开发的可靠的、可伸缩的分布式计算的开源软件。
它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群中对大规模数据集进行分布式处理。
2．Hadoop的核心组件有哪些？简单介绍每一个组件的作用。
答：核心组件有HDFS、MapReduce、YARN。
HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。
它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，可在低成本的通用硬件上运行。
MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，也是一种大规模数据集并行运算的编程模型，主要用于处理海量数据的运算。
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11.3 VMware Workstation桥接网络配置
11.3.2 设置网络桥接模式
启动Ubuntu之后或选中启动虚拟机系统而未启动之时，这 两种情况下，进行桥接模设置均可。按教程的设置在集群 的三台机器上都要进行，小组同学各负其责完成各自机器 的设置任务，并验证成功。
组件之前完成，且主机名与用户名一致。三台机器均执行 以下相应操作。
1、修改主机名 2、建立地址映射 3、重启计算机（虚拟机）使设置生效 hostname和hosts两个文件一旦修改完毕，之后就不要中途
再行修改虚拟机的名称，因为虚拟机的名称还与 HADOOP_PID_DIR、YARN_PID_DIR和HBASE_PID_DIR等路 径的配置定义有关联，内部关系极为复杂微妙。
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11.4 大数据集群环境配置与搭建
11.4.2 集群SSH免密登录
1、SSH SSH 为 Secure Shell 的缩写。SSH是一种加密网络协议，用 于在不安全的网络上安全地运行网络服务,利用SSH可以实 现加密并安全地远程登录计算机系统。Ubuntu安装后默认 有SSH客户端。 2、ssh-keygen ssh-keygen是SSH服务下的一个生成、管理和转换认证密钥 的命令工具， 3、生成秘钥操作过程
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第11章 HADOOP集群（完全分 布式）环境搭建
·克隆LINUX虚拟机 ·桥接模式与NAT模式 ·大数据集群环境配置与搭建
·VMWARE WORKSTATION 桥接网络配置
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11.1 克隆LINUX虚拟机 11.2 桥接模式与NAT模式 11.2.1 桥接（bridged networking）模式 11.2.2 NAT（network address translation）模式 11.3 VMWARE WORKSTATION桥接网络配置 11.3.1 集群网络配置实现的目标 11.3.2 设置网络桥接模 11.3.3 验证 11.4 大数据集群环境配置与搭建 11.4.1 修改主机名并将主机名与IP地址建立映射 11.4.2 集群SSH免密登录 11.4.3 时间同步
显然，桥接模式是处于同一局域网中的虚拟机之间能够相 互联网的最方便组织方式，但不利方面是，如果你的物理 机（宿主机）网络IP发生变化，虚拟机的IP也应相应的改变 。
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11.2 桥接模式与NAT模式
11.2.2 NAT（network address translation）模式
使用NAT模式，就是让虚拟机借助NAT(网络地址转换)功能 ，通过物理机来访问网络。NAT模式IP地址配置示意见图 11-8所示。此模式下，如果物理机可以访问互联网，那么 虚拟机也可以。NAT模式下的虚拟系统的TCP/IP配置信息是 由VMnet8(NAT)虚拟网络的DHCP服务器提供的，无法进行
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11.4 大数据集群环境配置与搭建
11.4.3 时间同步
集群时间不同步，有可能造成诸如启动HBase集群的时候出
现错误等各种现象的发生。为了顺利的完成实验，应进行 时间同步操作。
1、安装ntpdate工具 2、设置系统时间与网络时间同步 3、将系统时间写入硬件时间 4、与时间查看有关的两个命令： 5、常见问题 建议：集群在做HBase和hive实验之前，小组成员应约定在 各自节点上做一次时间同步，再做其他功能的集群启动。
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11.1 克隆Linux虚拟机
本集群为三人一组，每台单机为一个节点，分别命名为 master、slave1和slave2。也就是，要搭建三个节点，包括 一个主节点master，和两个从节点slave1和slave2。克隆分
别在三台计算机完成，我们也将克隆的虚拟机名称分别命 名为master、slave1和slave2。
手工修改，默认情况下，和物理机同一网络中的其它机器 不能访问虚拟机，但虚拟机可以访问其它物理机。
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11.3 VMware Workstation桥接网络配置
11.3.1 集群网络配置实现的目标
本集群在如下三台机器（宿主机）上完成，各自的IP地址设 置分别是192.168.141.4、192.168.141.5、192.168.141.7，将 分别对应虚拟机slave1、slave2和master，并将这三台虚拟 机的IP地址分别设置为192.168.141.104、192.168.141.105、 192.168.141.107。 我们可以查看一台宿主机的IP设置，其中虚拟机slave1对应 宿主机的IP如图 11-9，这是机房之前已经设置好的IP地址
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11.2 桥接模式与NAT模式
11.2.1 桥接（bridged networking）模式
在桥接模式下，VMWare虚拟出来的操作系统就像是局域网 中的一台独立的主机，它可以访问网内任何一台机器。在 桥接模式下，需要手工为虚拟系统配置IP地址、子网掩码， 而且还要和宿主机器处于同一网段，这样虚拟系统才能和 宿主机器进行通信。
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11.3 VMwaBiblioteka e Workstation桥接网络配置
11.3.3 验证
（1）ifconfig查看静态IP。 （2）集群内三台虚拟机ping验证 （3）ping外网
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11.4 大数据集群环境配置与搭建
11.4.1 修改主机名并将主机名与IP地址建立映射 修改主机名的工作必须在配置Hadoop集群环境和安装集群