Hadoop2.7完全分布式搭建文档
Hadoop2.7 完全分布式搭建文档
要想深入的学习hadoop数据分析技术，首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来，本文主要讲述如何搭建一套hadoop完全分布式集群环境。
环境配置：2台64位的redhat6.5 + 1台64位centos6.9 + Hadoop + java7
一、先配置服务器的主机名
Namenode节点对应的主机名为master
Datanode节点对应的主机名分别为node1、node2
1、在每一台服务器上执行vim /etc/hosts，先删除hosts里面的内容，然后追加以下
内容：
[html]view plaincopyprint?
1.19
2.168.15.135 master
2.172.30.25.165 node1
3.172.30.25.166 node2
2、在每一台服务器上执行vim /etc/sysconfig/network，修改红色部分的内容，对应
上面所说的hostname，对于master节点那么hostname就为master
[cpp]view plaincopyprint?
https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,WORKING=yes
2.HOSTNAME= master
https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,WORKING_IPV6=yes
4.IPV6_AUTOCONF=no
类似的，在node1服务器节点上应该为：
[cpp]view plaincopyprint?
https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,WORKING=yes
2.HOSTNAME= node1
https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,WORKING_IPV6=yes
4.IPV6_AUTOCONF=no
类似的，在node2服务器节点上应该为：
[cpp]view plaincopyprint?
https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,WORKING=yes
2.HOSTNAME= node2
https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,WORKING_IPV6=yes
4.IPV6_AUTOCONF=no
这两步的作用很关键，如果配置不成功，进行分布式计算的时候有可能找不到主机名
二、安装SSH，并让master免验证登陆自身服务器、节点服务器
1、执行下面命令，让master节点能够免验证登陆自身服务器
[cpp]view plaincopyprint?
1.ssh-keygen -t dsa -P'' -f ~/.ssh/id_dsa
2.cat ~/.ssh/id_dsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys
3.exportHADOOP\_PREFIX=/usr/local/hadoop
HADOOP_PREFIX表示自己安装的hadoop路径
2、让主结点(master)能通过SSH免密码登录两个子结点（slave）
为了实现这个功能，两个slave结点的公钥文件中必须要包含主结点的公钥信息，这样当master就可以顺利安全地访问这两个slave结点了。操作过程如下：
在node1上执行
[cpp]view plaincopyprint?
1.scp root@master:~/.ssh/id_dsa.pub ~/.ssh/master_dsa.pub
2.cat~/.ssh/master_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
在node2上执行
[cpp]view plaincopyprint?
1.scp root@master:~/.ssh/id_dsa.pub ~/.ssh/master_dsa.pub
2.cat~/.ssh/master_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
如上过程显示了node1结点通过scp命令远程登录master结点，并复制master的公钥文件到当前的目录下，这一过程需要密码验证。接着，将master结点的公
钥文件追加至authorized_keys文件中，通过这步操作，如果不出问题，master结点就可以通过ssh远程免密码连接node1结点了。在master结点中操作如:
当然值得注意的是：首次登陆是需要确认的，node1结点首次连接时需要，“YES”
确认连接，这意味着master结点连接node1结点时需要人工询问，无法自动连接，输入yes后成功接入，紧接着注销退出至master结点。要实现ssh免密码连接至其它结点，还差一步，只需要再执行一遍ssh node1，如果没有要求你输入”yes”，就算成功了。
三、下载并解压hadoop安装包，配置hadoop
1、关于安装包的下载就不多说了，不过可以提一下目前我使用的版本为hadoop-2.7.1
2、配置namenode,修改site文件
下面开始修改hadoop的配置文件了，即各种site文件，文件存放在etc/Hadoop/下，主要配置core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml这三个文件。这里我只把我的实例贴出来，经供参考，更多详细配置请参照官方文档
core-site.xml：
[html]view plaincopyprint?
1.
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hdfs-site.xml：
[html]view plaincopyprint?
1.
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mapred-site.xml：
[html]view plaincopyprint?
1.
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yarn-site.xml：
[html]view plaincopyprint?
1.
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3、配置namenode,修改env环境变量文件
配置之前要说的话：你必须确保你已经安装了java6或者java7，并且java的环境变量已经配置好，由于本文的重点不在此，故不详细说明，我系统java的环境变量为/usr/java/jdk1.7.0_71
所以讲hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh这几个文件中的JAVA_HOME改为/usr/java/jdk1.7.0_71，如下图所示：
文件中的其他一些配置项，请参考官方文档
4、slaves文件配置,增加如下两行内容：
[cpp]view plaincopyprint?
1.node1
2.node2
四、向节点服务器node1、node2复制我们刚刚在master服务器上配置好的hadoop [cpp]view plaincopyprint?
1.scp–r hadoop root@node1:/usr/local/hadoop
2.scp–r hadoop root@node2:/usr/local/hadoop
五、格式化namenode，在master节点上执行如下命令：
[cpp]view plaincopyprint?
1.bin/hdfs namenode-format
只要出现“successfully formatted”就表示成功了。
六、启动hadoop
这一步也在主结点master上进行操作：
七、用jps检验各后台进程是否成功启动master
node1
node2
八、向hadoop集群系统提交第一个mapreduce任务
到这里为止我们已经完成了一个真正意义上的hadoop完全分布式环境搭建，下面我们要像这个集群系统提交第一个mapreduce任务
1、bin/hdfs dfs -mkdir /tmp 在虚拟分布式文件系统上创建一个测试目录tmp
2、bin/hdfs dfs -copyFromLocal ./ LICENSE.txt /tmp 将当前目录下的LICENSE文件复制到虚拟分布式文件系统中
3、bin/hdfs dfs-ls /tmp查看文件系统中是否存在我们所复制的文件
下面这张图显示了一系列的操作过程
3、运行如下命令向hadoop提交单词统计任务
bin/hadoop jar./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount/tmp/LICENSE.txt /tmp-output
最后会显示一个运算结果：
到这里为止，你已经完成了第一个任务的分布式计算
注意：在你重新格式化分布式文件系统之前，需要将文件系统中的数据先清除，否则，datanode将创建不成功，这一点很重要
关于一些常见的端口
master:8088能显示你的集群状态
master: 50070能进行一些节点的管理
除此之外，还有很多有用的端口，当然这也是和你的配置文件相关的，最后，贴上两张图片：
Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS
Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS 本教程讲述如何配置Hadoop 集群，默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。 本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。 为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。但其他Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境，但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。 环境 本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境，基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。 本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点，局域网IP 为192.168.1.121；另一个作为Slave 节点，局域网IP 为192.168.1.122。 准备工作 Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程: 1.选定一台机器作为Master 2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 3.在Master 节点上安装Hadoop，并完成配置 4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上 6.在Master 节点上开启Hadoop 配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。 继续下一步配置前，请先完成上述流程的前 4 个步骤。 网络配置 假设集群所用的节点都位于同一个局域网。 如果使用的是虚拟机安装的系统，那么需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点互连，例如在VirturalBox 中的设置如下图。此外，如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的，要确保各个节点的Mac 地址不同（可以点右边的按钮随机生成MAC 地址，否则IP 会冲突）：
分布式文件存储方案
1DFS系统 (DFS) 是AFS的一个版本，作为开放软件基金会(OSF)的分布 分布式文件系统 式计算环境(DCE)中的文件系统部分。 如果文件的访问仅限于一个用户，那么分布式文件系统就很容易实现。可惜的是，在许多网络环境中这种限制是不现实的，必须采取并发控制来实现文件的多用户访问，表现为如下几个形式： 只读共享任何客户机只能访问文件，而不能修改它，这实现起来很简单。 受控写操作采用这种方法，可有多个用户打开一个文件，但只有一个用户进行写修改。而该用户所作的修改并不一定出现在其它已打开此文件的用户的屏幕上。 并发写操作这种方法允许多个用户同时读写一个文件。但这需要操作系统作大量的监控工作以防止文件重写，并保证用户能够看到最新信息。这种方法即使实现得很好，许多环境中的处理要求和网络通信量也可能使它变得不可接受。 NFS和AFS的区别 NFS和AFS的区别在于对并发写操作的处理方法上。当一个客户机向服务器请求一个文件(或数据库记录)，文件被放在客户工作站的高速缓存中，若另一个用户也请求同一文件，则它也会被放入那个客户工作站的高速缓存中。当两个客户都对文件进行修改时，从技术上而言就存在着该文件的三个版本(每个客户机一个，再加上服务器上的一个)。有两种方法可以在这些版本之间保持同步： 无状态系统在这个系统中，服务器并不保存其客户机正在缓存的文件的信息。因此，客户机必须协同服务器定期检查是否有其他客户改变了自己正在缓存的文件。这种方法在大的环境中会产生额外的LAN通信开销，但对小型LAN来说，这是一种令人满意的方法。NFS 就是个无状态系统。 回呼(Callback)系统在这种方法中，服务器记录它的那些客户机的所作所为，并保留它们正在缓存的文件信息。服务器在一个客户机改变了一个文件时使用一种叫回叫应答(callbackpromise)的技术通知其它客户机。这种方法减少了大量网络通信。AFS(及OSFDCE的DFS)就是回叫系统。客户机改变文件时，持有这些文件拷贝的其它客户机就被回叫并通知这些改变。 无状态操作在运行性能上有其长处，但AFS通过保证不会被回叫应答充斥也达到了这一点。方法是在一定时间后取消回叫。客户机检查回叫应答中的时间期限以保证回叫应答是当前有效的。回叫应答的另一个有趣的特征是向用户保证了文件的当前有效性。换句话说，若
hadoop2.7.2 伪分布式安装
hadoop：建立一个单节点集群伪分布式操作 安装路径为：/opt/hadoop-2.7.2.tar.gz 解压hadoop: tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz 配置文件 1. etc/hadoop/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8 2. etc/hadoop/core-site.xml
hadoop伪分布式搭建2.0
1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1. 2. virtualbox安装出错情况 1. 2.1. 安装时直接报发生严重错误 1. 2.2. 安装好后，打开Vitualbox报创建COM对象失败，错误情况1 1. 2.3. 安装好后，打开Vitualbox报创建COM对象失败，错误情况2 1. 2.4. 安装将要成功，进度条回滚，报“setup wizard ended prematurely”错误 2. 新建虚拟机 2. 1. 创建虚拟机出错情况 2. 1.1. 配制好虚拟光盘后不能点击OK按钮 3. 安装Ubuntu系统 3. 1. 安装Ubuntu出错情况 3. 1.1. 提示VT-x/AMD-V硬件加速在系统中不可用 4. 安装增强功能 4. 1. 安装增强功能出错情况 4. 1.1. 报未能加载虚拟光盘错误 5. 复制文件到虚拟机 5. 1. 复制出错情况 5. 1.1. 不能把文件从本地拖到虚拟机 6. 配置无秘登录ssh 7. Java环境安装 7. 1. 安装Java出错情况 7. 1.1. 提示不能连接 8. hadoop安装 8. 1. 安装hadoop的时候出错情况 8. 1.1. DataNode进程没启动 9. 开机自启动hadoop 10. 关闭服务器（需要时才关） 1. virtualbox安装 1. 1. 安装步骤 1.选择hadoop安装软件中的VirtualBox-6.0.8-130520-Win
2.双击后进入安装界面，然后直接点击下一步 3.如果不想把VirtualBox安装在C盘，那么点击浏览
Hadoop分布式文件系统方案
Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 Hadoop分布式文件系统：架构和设计要点 原文：https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和设计目标 1、硬件错误是常态，而非异常情况，HDFS可能是有成百上千的server组成，任何一个组件都有可能一直失效，因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS的核心架构目标。 2、跑在HDFS上的应用与一般的应用不同，它们主要是以流式读为主，做批量处理；比之关注数据访问的低延迟问题，更关键的在于数据访问的高吞吐量。 3、HDFS以支持大数据集合为目标，一个存储在上面的典型文件大小一般都在千兆至T字节，一个单一HDFS实例应该能支撑数以千万计的文件。 4、 HDFS应用对文件要求的是write-one-read-many访问模型。一个文件经过创建、写，关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，使高吞吐量的数据访问成为可能。典型的如MapReduce框架，或者一个web crawler应用都很适合这个模型。 5、移动计算的代价比之移动数据的代价低。一个应用请求的计算，离它操作的数据越近就越高效，这在数据达到海量级别的时候更是如此。将计算移动到数据附近，比之将数据移动到应用所在显然更好，HDFS提供给应用这样的接口。 6、在异构的软硬件平台间的可移植性。 二、Namenode和Datanode HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是有一个Namenode和一定数目的Datanode 组成。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的namespace和客户端对文件的访问。Datanode在集群中一般是一个节点一个，负责管理节点上它们附带的存储。在部，一个文件其实分成一个或多个block，这些block存储在Datanode集合里。Namenode执行文件系统的namespace操作，例如打开、关闭、重命名文件和目录，同时决定block到具体Datanode节点的映射。Datanode在Namenode的指挥下进行block的创建、删除和复制。Namenode和Datanode 都是设计成可以跑在普通的廉价的运行linux的机器上。HDFS采用java语言开发，因此可以部署在很大围的机器上。一个典型的部署场景是一台机器跑一个单独的Namenode节点，集群中的其他机器各跑一个Datanode实例。这个架构并不排除一台机器上跑多个Datanode，不过这比较少见。
Hadoop试题题库
1.以下哪一项不属于 A. 单机（本地）模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 Hadoop 可以运行的模式 2. Hado op 的作者是下面哪一位 A. Marti n Fowler B. Doug cutt ing C. Kent Beck D. Grace Hopper A. TaskTracker B. DataNode C. Secon daryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认Block Size 的大小是 A. 32MB B. 64MB C. 128MB D. 256M 5.下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 A. CPU 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、 高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是 _D ______ o 3.下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动 B. C. D. 网络 磁盘IO 内存 6. F 列关于 A. Map Reduce B. Map Reduce C. Map Reduce D. Map Reduce Map Reduce 说法不正确的是 _ 是一种计算框架 来源于google 的学术论文 程序只能用 java 语言编写 隐藏了并行计算的细节，方便使用
A.—次写入， B.多次写入， C.多次写入， D.—次写入，少次读少次读
7. HBase依靠 A ________ 存储底层数据。 A. HDFS B.Hadoop C.Memory D. Map Reduce 8. HBase依赖 D 提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B.Chubby C.RPC D. Map Reduce 9. HBase依赖 A 提供消息通信机制 A.Zookeeper B.Chubby C. RPC D. Socket 10.下面与 HDFS类似的框架是 A. NTFS B. FAT32 C. GFS D. EXT3 11.关于 SecondaryNameNode 下面哪项是正确的 A.它是NameNode的热备 B.它对内存没有要求 C.它的目的是帮助 NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间 D.SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点 12.大数据的特点不包括下面哪一项巨大 的数据量多结构化数据 A. B. C. D. 增长速度快价值密度高
Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)
Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位版本:
并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二． Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： ——master，namenode，jobtracker——master（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名） 实验环境搭建平台如图七所示：
Hadoop集群搭建(二)HDFS_2017
Hadoop集群搭建(二)HDFS HDFS只是Hadoop最基本的一个服务，很多其他服务，都是基于HDFS 展开的。所以部署一个HDFS集群，是很核心的一个动作，也是大数据平台的开始。 安装Hadoop集群，首先需要有Zookeeper才可以完成安装。如果没有Zookeeper，请先部署一套Zookeeper。另外，JDK以及物理主机的一些设置等。都请参考下文： Hadoop集群搭建(一) Zookeeper 下面开始HDFS的安装 HDFS主机分配 1.19 2.168.67.101 c6701 --Namenode+datanode 2.192.168.67.102 c6702 --datanode 3.192.168.67.103 c6703 --datanode 1. 安装HDFS，解压hadoop- 2.6.0-EDH-0u2.tar.gz 我同时下载2.6和2.7版本的软件，先安装2.6，然后在执行2.6到2.7的升级步骤 https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,eradd hdfs 2.echo "hdfs:hdfs"| chpasswd 3.su - hdfs
4.cd /tmp/software 5.tar -zxvf hadoop-2. 6.0-EDH-0u2.tar.gz -C /home/hdfs/ 6.mkdir -p /data/hadoop/temp 7.mkdir -p /data/hadoop/journal 8.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/name 9.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/data 10.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop 11.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/temp 12.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/journal 13.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/name 14.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/data 15.$ pwd 16./home/hdfs/hadoop-2.6.0-EDH-0u2/etc/hadoop 2. 修改core-site.xml对应的参数 1.$ cat core-site.xml 2.<configuration> 3.<!--指定hdfs的nameservice为ns --> 4.<property> 5.<name>fs.defaultFS</name> 6.<value>hdfs://ns</value> 7.</property> 8.<!--指定hadoop数据临时存放目录-->
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1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。 A. 单机（本地）模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop 的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认Block Size 的大小是___B___。 A.32MB B.64MB C.128MB D.256M 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络 C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce 是一种计算框架 B. MapReduce 来源于google 的学术论文 C. MapReduce 程序只能用java 语言编写 D. MapReduce 隐藏了并行计算的细节，方便使用 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是__D____。 A．一次写入，少次读 B．多次写入，少次读 C．多次写入，多次读 D．一次写入，多次读
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分布式文件系统设计方案
分布式文件系统（DFS）解决方案 一“分布式文件系统（DFS）”概述 DFS并不是一种文件系统，它是Windows Server System上的一种客户/服务器模式的网络服务。它可以让把局域网中不同计算机上的不同的文件共享按照其功能组织成一个逻辑的分级目录结构。系统管理员可以利用分布式文件系统(DFS)，使用户访问和管理那些物理上跨网络分布的文件更加容易。通过DFS，可以使分布在多个服务器或者不同网络位置的文件在用户面前显示时，就如同位于网络上的一个位置。用户在访问文件时不再需要知道和指定它们的实际物理位置。 例如，如果您的销售资料分散在某个域中的多个存储设备上，您可以利用DFS 使其显示时就好像所有的资料都位于同一网络共享下，这样用户就不必到网络上的多个位置去查找他们需要的信息。 二部署使用“分布式文件系统（DFS）”的原因 ●访问共享文件夹的用户分布在一个站点的多个位置或多个站点上； ●大多数用户都需要访问多个共享文件夹； ●通过重新分布共享文件夹可以改善服务器的负载平衡状况； ●用户需要对共享文件夹的不间断访问；
●您的组织中有供内部或外部使用的Web 站点； ●用户访问共享文件需要权限。 三“分布式文件系统（DFS）”类型 可以按下面两种方式中的任何一种来实施分布式文件系统： 1．作为独立的分布式文件系统。 ●不使用Active Directory。 ●至多只能有一个根目录级别的目标。 ●使用文件复制服务不能支持自动文件复制。 ●通过服务器群集支持容错。 2．作为基于域的分布式文件系统。 ●必须宿主在域成员服务器上。 ●使它的DFS 名称空间自动发布到Active Directory 中。 ●可以有多个根目录级别的目标。 ●通过FRS 支持自动文件复制。 ●通过FRS 支持容错。 四分布式文件系统特性 除了Windows Server System 中基于服务器的DFS 组件外，还有基于客户的DFS 组件。DFS 客户程序可以将对DFS 根目录或DFS 链接的引用缓存一段时间，该时间由管理员指定。此存储和读取过程对于
Hadoop入门—Linux下伪分布式计算的安装与wordcount的实例展示
开始研究一下开源项目hadoop，因为根据本人和业界的一些分析，海量数据的分布式并行处理是趋势，咱不能太落后，虽然开始有点晚，呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解，这个恐怕是我们搞软件开发的，最常见也最有效率地入门一个新鲜玩意的方式了，废话不多说开始吧。 本人是在ubuntu下进行实验的，java和ssh安装就不在这里讲了，这两个是必须要安装的，好了我们进入主题安装hadoop： 1.下载hadoop-0.20.1.tar.gz： https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 解压：$ tar –zvxf hadoop-0.20.1.tar.gz 把Hadoop 的安装路径添加到环/etc/profile 中: export HADOOP_HOME=/home/hexianghui/hadoop-0.20.1 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 2.配置hadoop hadoop 的主要配置都在hadoop-0.20.1/conf 下。 (1)在conf/hadoop-env.sh 中配置Java 环境(namenode 与datanode 的配置相同)： $ gedit hadoop-env.sh $ export JAVA_HOME=/home/hexianghui/jdk1.6.0_14 3.3)配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml 及conf/mapred-site.xml(简单配置，datanode 的配置相同) core-site.xml:
Hadoop集群部署方案
Hadoop集群部署方案
目录 1.网络拓扑 (1) 2.软件安装 (1) 2.1.修改主机名 (1) 2.2.修改host文件 (1) 2.3.创建Hadoop 用户 (2) 2.4.禁用防火墙 (2) 2.5.设置ssh登录免密码 (2) 2.6.安装hadoop (4) 3.集群配置 (5) 3.1.修改脚本 (5) 3.1.1................................................ hadoop-env.sh 5 3.1.2................................................... y arn-env.sh 5 3.2.配置文件 (5) 3.2.1................................................ core-site.xml 5 3.2.2................................................ hdfs-site.xml 7 3.2.3.............................................. mapred-site.xml 10 3.2. 4................................................ yarn-site.xml 11 3.2.5.配置datanode 14 3.3.创建目录 (14)
4.启动zk集群 (14) 5.启动hadoop (14) 5.1.启动所有节点journalnode (14) 5.2.格式化h1 namenode (15) 5.3.在h1上格式化ZK (15) 5.4.启动h1的namenode，zkfc (16) 5.5.启动h2上namenode (16) 5.6.同步h1上的格式化数据到h2 (16) 5.7.启动 HDFS (17) 5.8.启动 YARN (18) 5.9.启动h2 ResourceManager (18) 5.10........................................ h4上启动 JobHistoryServer 19 5.11.......................................... 查看ResourceManager状态19 6.浏览器访问 (19) https://www.360docs.net/doc/9b5121771.html,node管理界面 (19) 6.1.1............................... http://192.168.121.167:50070 19 6.1.2............................... http://192.168.121.168:50070 20 6.2.ResourceManager管理界面 (20) 6.2.1............................... http://192.168.121.167:8088/ 21 6.2.2............................... http://192.168.121.168:8088/ 21 6.3.JournalNode HTTP 服务 (21) 6.3.1............................... http://192.168.121.167:8480/ 21 6.4.Datanode HTTP服务 (22)
3种分布式文件系统
第一部分CEPH 1.1 特点 Ceph最大的特点是分布式的元数据服务器通过CRUSH，一种拟算法来分配文件的locaiton，其核心是 RADOS（resilient automatic distributed object storage)，一个对象集群存储，本身提供对象的高可用，错误检测和修复功能。 1.2 组成 CEPH文件系统有三个主要模块： a)Client：每个Client实例向主机或进程提供一组类似于POSIX的接口。 b)OSD簇：用于存储所有的数据和元数据。 c)元数据服务簇：协调安全性、一致性与耦合性时，管理命名空间（文件名和 目录名） 1.3 架构原理 Client：用户 I/O：输入/输出 MDS：Metadata Cluster Server 元数据簇服务器 OSD：Object Storage Device 对象存储设备
Client通过与OSD的直接通讯实现I/O操作。这一过程有两种操作方式： 1. 直接通过Client实例连接到Client； 2. 通过一个文件系统连接到Client。 当一个进行打开一个文件时，Client向MDS簇发送一个请求。MDS通过文件系统层级结构把文件名翻译成文件节点（inode），并获得节点号、模式（mode）、大小与其他文件元数据。注意文件节点号与文件意义对应。如果文件存在并可以获得操作权，则MDS通过结构体返回节点号、文件长度与其他文件信息。MDS同时赋予Client操作权（如果该Client还没有的话）。目前操作权有四种，分别通过一个bit表示：读（read）、缓冲读（cache read）、写（write）、缓冲写（buffer write）。在未来，操作权会增加安全关键字，用于client向OSD证明它们可以对数据进行读写（目前的策略是全部client 都允许）。之后，包含在文件I/O中的MDS被用于限制管理能力，以保证文件的一致性与语义的合理性。 CEPH产生一组条目来进行文件数据到一系列对象的映射。为了避免任何为文件分配元数据的需要。对象名简单的把文件节点需要与条目号对应起来。对象复制品通过CRUSH（著名的映射函数）分配给OSD。例如，如果一个或多个Client打开同一个文件进行读操作，一个MDS会赋予他们读与缓存文件内容的能力。通过文件节点号、层级与文件大小，Client可以命名或分配所有包含该文件数据的对象，并直接从OSD簇中读取。任何不存在的对象或字节序列被定义为文件洞或0。同样的，如果Client打开文件进行写操作。它获得使用缓冲写的能力。任何位置上的数据都被写到合适的OSD上的合适的对象中。Client 关闭文件时，会自动放弃这种能力，并向MDS提供新的文件大小（写入时的最大偏移）。它重新定义了那些存在的并包含文件数据的对象的集合。 CEPH的设计思想有一些创新点主要有以下两个方面： 第一，数据的定位是通过CRUSH算法来实现的。
实验3 Hadoop安装与配置2-伪分布式
实验报告封面 课程名称： Hadoop大数据处理课程代码： JY1124 任课老师：宁穗实验指导老师: 宁穗 实验报告名称：实验3 Hadoop安装与配置2 学生： 学号： 教学班： 递交日期： 签收人： 我申明，本报告的实验已按要求完成，报告完全是由我个人完成，并没有抄袭行为。我已经保留了这份实验报告的副本。 申明人(签名): 实验报告评语与评分： 评阅老师签名：
一、实验名称：Hadoop安装与配置 二、实验日期：2015年9 月25 日 三、实验目的： Hadoop安装与配置。 四、实验用的仪器和材料： 安装环境:以下两个组合之一 1.硬件环境：存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境：windows 、linux或者mac os x 软件环境：运行vmware或者virtualbox (2) 存ddr 1g及以上的主机两部及以上 五、实验的步骤和方法： 本次实验重点在ubuntu中安装jdk以及hadoop。 一、关闭防火墙 sudo ufw disable iptables -F 二、jdk的安装 1、普通用户下添加grid用户
2、准备jdk压缩包，把jdk压缩包放到以上目录（此目录可自行设置） 3、将jdk压缩包解压改名 改名为jdk：mv jdk1.7.0_45 jdk 移动到/usr目录下：mv jdk /usr（此目录也可自行设置，但需与配置文件一致）4、设置jdk环境变量 此采用全局设置方法，更改/etc/profile文件 sudo gedit /etc/profile 添加（根据情况自行设置） export JA VA_HOME=/usr/jdk export JRE_HOME=/usr/ jdk/jre export CLASSPATH=.:$JA V A_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PA TH=$JA V A_HOME/bin: $JRE_HOME/ bin: $PATH 然后保存。 5、检验是否安装成功 java -version 二、ssh免密码 1、退出root用户，su grid 生成密钥 ssh-keygen –t rsa
如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群
如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群 Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。 我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on Docker项目以及其存在的问题。 我的项目参考了alvinhenrick/hadoop-mutinode项目，不过我做了大量的优化和重构。alvinhenrick/hadoop-mutinode项目的GitHub主页以及作者所写的博客地址如下： GitHub：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker
Hadoop集群安装详细步骤
Hadoop集群安装详细步骤|Hadoop安装配置 文章分类:综合技术 Hadoop集群安装 首先我们统一一下定义，在这里所提到的Hadoop是指Hadoop Common，主要提供DFS（分布式文件存储）与Map/Reduce的核心功能。 Hadoop在windows下还未经过很好的测试，所以笔者推荐大家在linux（cent os 5.X）下安装使用。 准备安装Hadoop集群之前我们得先检验系统是否安装了如下的必备软件：ssh、rsync和Jdk1.6（因为Hadoop需要使用到Jdk中的编译工具，所以一般不直接使用Jre）。可以使用yum install rsync来安装rsync。一般来说ssh是默认安装到系统中的。Jdk1.6的安装方法这里就不多介绍了。 确保以上准备工作完了之后我们就开始安装Hadoop软件，假设我们用三台机器做Hadoop集群，分别是：192.168.1.111、192.168.1.112和192.168.1.113（下文简称111，112和113），且都使用root用户。 下面是在linux平台下安装Hadoop的过程： 在所有服务器的同一路径下都进行这几步，就完成了集群Hadoop软件的安装，是不是很简单？没错安装是很简单的，下面就是比较困难的工作了。 集群配置
根据Hadoop文档的描述“The Hadoop daemons are N ameNode/DataNode and JobTracker/TaskTracker.”可以看出Hadoop核心守护程序就是由 NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker这几个角色构成。 Hadoop的DFS需要确立NameNode与DataNode角色，一般NameNode会部署到一台单独的服务器上而不与DataNode共同同一机器。另外Map/Reduce服务也需要确立JobTracker和TaskTracker的角色，一般JobTracker与NameNode共用一台机器作为master，而TaskTracker与DataNode同属于slave。至于NameNode/DataNode和JobTracker/TaskTracker的概念这里就不多讲了，需要了解的可以参看相关文档。 在这里我们使用111作为NameNode与JobTracker，其它两台机器作为DataNode和TaskTracker，具体的配置如下： 环境的配置 在$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh中定义了Hadoop启动时需要的环境变量设置，其中我们至少需要配置JAVA_HOME（Jdk的路径）变量；另外我们一般还需要更改HADOOP_LOG_DIR（Hadoop的日志路径）这个变量，默认的设置是“export HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logs”，一般需要将其配置到一个磁盘空间比较大的目录下。 Hadoop核心程序配置 Hadoop 包括一组默认配置文件（$HADOOP_HOME/src目录下的 core/core-default.xml, hdfs/hdfs-default.xml 和 mapred/mapred-default.xml），大家可以先好好看看并理解默认配置文件中的那些属性。虽然默认配置文件能让Hadoop核心程序顺利启动，但对于开发人员来说一般需要自己的来设置一些常规配置以满足开发和业务的需求，所以我们需要对默认配置文件的值进行覆盖，具体方法如下。 $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，对应并覆盖core-default.xml中的配置项。我们一般在这个文件中增加如下配置： Core-site.xml代码 1.
7种分布式文件系统介绍
FastDFS (7) Fastdfs简介 (7) Fastdfs系统结构图 (7) FastDFS和mogileFS的对比 (8) MogileFS (10) Mogilefs简介 (10) Mogilefs组成部分 (10) 0）数据库（MySQL）部分 (10) 1）存储节点 (11) 2）trackers（跟踪器） (11) 3）工具 (11) 4）Client (11) Mogilefs的特点 (12) 1. 应用层——没有特殊的组件要求 (12) 2. 无单点失败 (12) 3. 自动的文件复制 (12) 4. “比RAID好多了” (12) 5. 传输中立，无特殊协议 (13) 6.简单的命名空间 (13) 7.不用共享任何东西 (13) 8.不需要RAID (13)
9.不会碰到文件系统本身的不可知情况 (13) HDFS (14) HDFS简介 (14) 特点和目标 (14) 1. 硬件故障 (14) 2. 流式的数据访问 (14) 3. 简单一致性模型 (15) 4. 通信协议 (15) 基本概念 (15) 1. 数据块(block) (15) 2. 元数据节点(Namenode)和数据节点(datanode) . 16 2.1这些结点的用途 (16) 2.2元数据节点文件夹结构 (17) 2.3文件系统命名空间映像文件及修改日志 (18) 2.4从元数据节点的目录结构 (21) 2.5数据节点的目录结构 (21) 文件读写 (22) 1.读取文件 (22) 1.1 读取文件示意图 (22) 1.2 文件读取的过程 (23) 2.写入文件 (24) 2.1 写入文件示意图 (24)