hadoop~大数据
hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop带有用Java语言编写的框架。
10年积累的成都网站制作、做网站、外贸营销网站建设经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计制作后付款的网站建设流程，更有蒙山免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。
Hadoop的master节点包括名称节点、从属名称节点和 jobtracker 守护进程以及管理集群所用的实用程序和浏览器。slave节点包括 tasktracker 和数据节点.主节点包括提供 Hadoop 集群管理和协调的守护进程，而从节点包括实现Hadoop 文件系统（HDFS）存储功能和 MapReduce 功能（数据处理功能）的守护进程。
Namenode 是 Hadoop 中的主服务器，通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件，它管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。每个 Hadoop 集群中可以找到一个 namenode和一个secondary namenode。。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。
Datanode,hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交 换机将所有系统连接起来。DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。
JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。
TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上.
NameNode、Secondary ,NameNode、JobTracker运行在Master节点上，而在每个Slave节点上，部署一个DataNode和TaskTracker，以便 这个Slave服务器运行的数据处理程序能尽可能直接处理本机的数据。
server2.example.com 172.25.45.2 (master)
server3.example.com 172.25.45.3 (slave)
server4.example.com 172.25.45.4 (slave)
server5.example.com 172.25.45.5 (slave)
hadoop传统版的配置：
server2,server3，server4和server5添加hadoop用户：
useradd -u 900 hadoop
echo westos | passwd --stdin hadoop
server2:
sh jdk-6u32-linux-x64.bin ##安装JDK
mv jdk1.6.0_32/ /home/hadoop/java
mv hadoop-1.2.1.tar.gz /home/hadoop/
su - hadoop
vim .bash_profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/java export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin
source .bash_profile
tar zxf hadoop-1.1.2.tar.gz ##配置hadoop单节点
ln -s hadoop-1.1.2 hadoop
cd /home/hadoop/hadoop/conf
vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/java
cd ..
mkdir input
cp conf/*.xml input/
bin/hadoop jar hadoop-examples-1.1.2.jar
bin/hadoop jar hadoop-examples-1.1.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
cd output/
cat *
1 dfsadmin
设置master到slave端无密码登陆：
server2:
su - hadoop
ssh-keygen
ssh-copy-id localhost
ssh-copy-id 172.25.45.3
ssh-copy-id 172.25.45.4
cd /home/hadoop/hadoop/conf
vim core-site.xml ##指定 namenode
fs.default.name hdfs://172.25.45.2:9000
vim mapred-site.xml ##指定 jobtracker
mapred.job.tracker 172.25.45.2:9001
vim hdfs-site.xml ##指定文件保存的副本数
dfs.replication 1
cd ..
bin/hadoop namenode -format ##格式化成一个新的文件系统
ls /tmp
hadoop-hadoop hsperfdata_hadoop hsperfdata_root yum.log
bin/start-dfs.sh ##启动hadoop进程
jps
bin/start-mapred.sh
jps
在浏览器中打开：172.25.45.2：50030
打开172.25.45.2：50070
bin/hadoop fs -put input test ##给分布式文件系统考入新建的文件
bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount output
同时在网页中
查看网页中上传的文件：
bin/hadoop fs -get output test
cat test/*
rm -fr test/ ##删除下载的文件
2. server2:
共享文件系统：
su - root
yum install nfs-utils -y
/etc/init.d/rpcbind start
/etc/init.d/nfs start
vim /etc/exports
/home/hadoop *(rw,anonuid=900,anongid=900)
exportfs -rv
exportfs -v
server3和server4:
yum install nfs-utils -y
/etc/init.d/rpcbind start
showmount -e 172.25.45.2 ##
Export list for 172.25.45.2:
/home/hadoop *
mount 172.25.45.2:/home/hadoop /home/hadoop/
df
server2:
su - hadoop
cd hadoop/conf
vim hdfs-site.xml
dfs.replication 2
vim slaves ##slave端的ip
172.25.45.3 172.25.45.4
vim masters ##master端的ip
172.25.45.2
提示：##如果还有之前的进程开着，必须先关闭，才能再进行格式化，保证jps没有什么进程运行
关闭进程的步骤
bin/stop-all.sh ##执行完之后，有时tasktracker，datanode会开着，所以要关闭它们
bin/hadoop-daemon.sh stop tasktracker
bin/hadoop-daemon.sh stop datanode
以hadoop用户的身份删除/tmp里的文件，没有权限的文件就留着
su - hadoop
bin/hadoop namenode -format
bin/start-dfs.sh
bin/start-mapred.s
bin/hadoop fs -put input test ##
bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar grep test output 'dfs[a-z.]+' ##
一边上传一边在浏览器中打开172.25.45.2：50030中观察会发现有正在上传的文件
su - hadoop
bin/hadoop dfsadmin -report
dd if=/dev/zero of=bigfile bs=1M count=200
bin/hadoop fs -put bigfile test
在浏览器中打开172.25.45.2:50070
3.新加server5.example.com 172.25.45.5 作为新的slave端：
su - hadoop
yum install nfs-utils -y
/etc/init.d/rpcbind start
useradd -u 900 hadoop
echo westos | passwd --stdin hadoop
mount 172.25.45.2:/home/hadoop/ /home/hadoop/
su - hadoop
vim hadoop/conf/slaves
172.25.45.3 172.25.45.4 172.25.45.5
cd /home/hadoop/hadoop
bin/hadoop-daemon.sh start datanode
bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker
jps
删除一个slave端：
server2:
su - hadoop
cd /home/hadoop/hadoop/conf
vim mapred-site.xml
dfs.hosts.exclude /home/hadoop/hadoop/conf/datanode-excludes
vim /home/hadoop/hadoop/conf/datanode-excludes
172.25.45.3 ##删除172.25.45.3不作为slave端
cd /home/hadoop/hadoop
bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes ##刷新节点
bin/hadoop dfsadmin -report ##查看节点状态，会发现server3上的数据转移到serve5上
在server3上：
su - hadoop
bin/stop-all.sh
cd /home/hadoop/hadoop
bin/hadoop-daemon.sh stop tasktracker
bin/hadoop-daemon.sh stop datanode
server2:
vim /home/hadoop/hadoop/conf/slaves
172.25.45.4
172.25.45.5
4. 配置新版的hadoop:
server2:
su - hadoop
cd /home/hadoop
tar zxf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
ln -s jdk1.7.0_79/ java
tar zxf hadoop-2.6.4.tar.gz
ln -s hadoop-2.6.4 hadoop
cd /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/java export HADOOP PREFIX=/home/hadoop/hadoop
cd /home/hadoop/hadoop
mkdir inp
cp etc/hadoop/*.xml input
tar -tf hadoop-native-64-2.6.0.tar
tar -xf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C hadoop/lib/native/
cd /home/hadoop/hadoop
rm -fr output/
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
cd /hone/hadoop/hadoop/etc/hadoop/
vim slaves
172.25.45.3 172.25.45.4
vim core-site.xm
fs.defaultFS hdfs://172.25.45.2:9000
vim mapred-site.xml
mapred.job.tracker 172.25.45.2:9001
vim hdfs-site.xml
dfs.replication 2
cd /home/hadoop/hadoop
bin/hdfs namenode -format
sbin/start-dfs.sh
jps
bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop ##要上传的文件，必须在上传之前新建出其目录
bin/hdfs dfs -put input/ test
rm -fr input/
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep test output 'dfs[a-z.]+'
bin/hdfs dfs -cat output/*
1dfsadmin
在浏览器中打开172.25.45.2：50070
网页标题：hadoop~大数据
本文链接：http://shouzuofang.com/article/pgoiie.html