hadoop/hdfs的示例分析
这篇文章给大家分享的是有关hadoop/hdfs的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
hadoop/hdfs
首先hadoop是apache基金会用java语言实现的开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
hadoop/hdfs和mfs都是分布式文件系统，二者的比较如下
1、hdfs和mfs都是类似goolefs的实现方式，即一个master+多个chunkserver构成的集群
2、都存在master单点故障问题
3、都支持在线扩容
4、都是处理海量数据的，但对海量小文件处理乏力
差异：
1、hadoop基于java实现，mfs基于c++实现
2、mfs提供的快照功能
3、
所以，首先要保证java平台能够正常运行，下载安装jdk原码薄，一般情况下将其解压放至/usr/local然后创建软连接。
hadoop单机模式：
[root@server1 local]# ln -s jdk1.7.0_79/ java
进入/etc/profile下修改java路径(java_home,classpath,path)。
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
source使配置文件生效。
[root@server1 java]# source /etc/profile
查看配置是否正确
[root@server1 java]# echo $JAVA_HOME
/usr/local/java
[root@server1 java]# echo $CLASSPATH
.:/usr/local/java/lib:/usr/local/java/jre/lib
[root@server1 java]# echo $PATH
/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/usr/local/java/bin:/usr/local/java/bin
***如果是配置文件错误导致无法使用系统命令，那么需要使用绝对路径来调用命令
编写一个java小程序，测试java环境的正确性：
[root@server1 java]# cat test.java
class test
{
public static void main (String args[]){
System.out.println("hello world ");
}
}
[root@server1 java]# !jav
javac test.java
[root@server1 java]# java test
hello world
至此，java环境配置完成。
hadoop/hdfs安装。
[root@server1 hadoop]# tar -xf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local/
创建软连接：
[root@server1 local]# ln -s hadoop-2.7.3/ hadoop
默认情况下hadoop是运行在非分布式模式，在这种情况下，可以进行debug。
尝试使用hdfs对数据进行统计：
[root@server1 hadoop]# pwd
/usr/local/hadoop
$mkdir input
$ cp etc/hadoop/*.xml input
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*
[root@server1 hadoop]# cat output/*
1dfsadmin
1dfs.replication
hdfs伪分布模式
很多hadoop配置的模版在share/doc中都有，所以将其移到/var/www/html下，使用网页查看，以便修改配置文件：
[root@server1 doc]# cp hadoop/ /var/www/html/ -r
[root@server1 hadoop]# pwd
/usr/local/hadoop/etc/hadoop
[root@server1 hadoop]# vim core-site.xml
namenode IP也可以使用主机名，但最好要有解析。
[root@server1 hadoop]# vim hdfs-site.xml
[root@server1 hadoop]# vim hadoop-env.sh
24 # The java implementation to use.
25 export JAVA_HOME=/usr/local/java
在启动hdfs时会使用ssh进行多次登陆，所以，设置ssh输入密码登陆。
[root@server1 hadoop]# ssh-keygen //一路回车
[root@server1 hadoop]# ssh-copy-id 172.25.33.1//将密钥分发给172.25.33.1,即刚才在core-site中设置的IP
使用ssh 172.25.33.1可以无密码访问即为成功
格式化namenode 节点
[root@server1 hadoop]# bin/hdfs namenode -format
启动hdfs
[root@server1 hadoop]# sbin/start-dfs.sh
使用jps查看本节点的资源信息
[root@server1 hadoop]# jps
2918 NameNode
3011 DataNode
3293 Jps
3184 SecondaryNameNode
此时可以通过网页的50070访问到关于hdfs的信息
***如果发现无法访问，并提示not found，检查本地的50070是否打开，然后清理/tmp/下的所有临时文件，再清空浏览器的缓存，再次访问。
创建hdfs目录，以便于执行mapreduce工作。
bin/hdfs dfs -mkdir /user
bin/hdfs dfs -mkdir /user/root
***如果在这里没有创建hdfs目录，那么可能会出现没有这个目录的报错。
项分布式系统中放一些东西
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/ input
运行mapreduce的一些测试方法：
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
检测输出的结果，
[root@server1 hadoop]# bin/hdfs dfs -get output output
[root@server1 hadoop]# cat output/*
6dfs.audit.logger
4dfs.class
3dfs.server.namenode.
2dfs.period
2dfs.audit.log.maxfilesize
2dfs.audit.log.maxbackupindex
1dfsmetrics.log
1dfsadmin
1dfs.servers
1dfs.replication
1dfs.file
或直接执行：
[root@server1 hadoop]# bin/hdfs dfs -cat output/*
同时也可以在浏览器中查看结果是否成功
使用bin/hdfs dfs 回车，会发现好多可以执行的命令。
分布式hdfs
停掉bin/stop-dfs.sh
启动三台虚拟机：
为三台虚拟机创建hadoop用户，uid=1000
mv hadoop-2.7.3/ /home/hadoop/
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/java
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
source /etc/profile
改变/home/hadoop/下的所有文件的所属主和所属组均为hadoop
在2，3，4上均安装nfs-utils 实现/home/hadoop目录共享
修改配置文件，将/home/hadoop共享出去
vim /etc/exports
/home/hadoop 172.25.33.0/24(rw,anonuid=1000,anongid=1000)
为server1添加slaves
[root@server1 hadoop]# pwd
/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
编辑slaves文件，添加要共享的主机IP
172.25.33.3
172.25.33.4
启动nfs
service nfs start
并检查rpcbind and rpcidmapd 的状态
如果二者的状态不在运行，那么，nfs可能无法启动
将二者体起来
在server1上执行showmount -e来查看自己的共享
使用exports -v 输出自己的共享
exportfs -v
/shared 172.25.33.2/24(rw,wdelay,root_squash,no_subtree_check)
/var/www/html/upload
172.25.33.2/24(rw,wdelay,root_squash,no_subtree_check)
/home/hadoop 172.25.33.0/24(rw,wdelay,root_squash,no_subtree_check,anonuid=1000,anongid=1000)
在server2,3,4上挂在/home/hadoop /home/hadoop
为2,3,4的hadoop用户设置免密码登陆
为每个hadoop设置密码
切换到hadoop用户，生成密钥：
ssh-keygen
然后将其分发出去：
ssh-copy-id 172.25.33.2/3/4
为每台机器添加java环境变量
vim /etc/profile
source /etc/profile
将/home/hadoop目录中文件的属主属组改为hadoop
编辑[root@server1 hadoop]# vim hdfs-site.xml
将value 值改为2.
使用hadoop格式化，启动hdfs
使用jps查看发现
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
17846 Jps
17737 SecondaryNameNode
17545 NameNode
在本地没有了datanode，在3，4上看，发现数据节点已经传过来了。
jps
[hadoop@server3 ~]$ jps
3005 DataNode
3110 Jps
此时可能有各种各样的原因导致各种错误，因此，如果出现某个节点无法启动，可以在hadoop/对应目录下有log/下边有各种日志，方便派错哦。
此次错误主要是namenode无法启动，经过派错发现，50070端口被java已经占用，所以，果断一个killall - 9 java,弄死他，然后在从新格式化，启动，即OK ~
创建hdfs执行目录：
bin/hdfs dfs -mkdir /user
bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/ input
bin/hdfs dfs -cat input/*
在浏览器中同样可以看到
使用bin/hdfs dfsadmin -report可以查看资源输出和占用情况。
启动资源管理器：
yarn
yarn是hadoop的资源管理器，他的设计思想时将jobTracker拆分成了两个独立的服务，一个是全剧的资源管理器，ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster
ResourceManager负责整个系统的资源分配和管理，而AM负责单个应用程序的管理
其总体上仍然是M/S结构。
hdfs资源迁移：
对新机器做根目录共享和挂在，启动datanode节点
[hadoop@server5 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
在5上同样要有hosts解析，同时要有sshkey免密码钥匙
在server1上执行bin/hdfs dfsadmin -report可以看到server5在节点中。
在server1上，添加datanode控制文件：
vim hdfs.site.xml
添加控制资源信息
[hadoop@server1 hadoop]$ vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/exludes
172.25.33.3//对server3的资源进行操作。
刷新资源节点：
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin -refreshNodes
它会提示成功，但是，实际进行的资源转移正在进行。
使用[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfsadmin -report
查看资源变化状态。
当资源进行后，使用
[hadoop@server3 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
停掉该节点的资源。
使用bin/hdfs dfsadmin -report就会发现，资源3已经停止了。
使用jps已经没有资源信息了。
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