内容简介：本篇博客主要是记录Hadoop环境配置包括单机伪分布环境搭建，分布式环境搭建和Hadoop相关组件的工作流程介绍，包括HDFS读写流程，YARN的资源调度流程，MapReduce工作流程。建议先理解各个组件的工作流程，再去配置环境会更容易理解。说明：Windows的上一台虚拟机VM,系统Centos6.5,系统用户zkpk,超级用户rootd.免秘钥登录(zkpk)
本篇博客主要是记录Hadoop环境配置包括单机伪分布环境搭建，分布式环境搭建和Hadoop相关组件的工作流程介绍，包括HDFS读写流程，YARN的资源调度流程，MapReduce工作流程。建议先理解各个组件的工作流程，再去配置环境会更容易理解。
2Hadoop单机伪分布配置
说明：Windows的上一台虚拟机VM,系统Centos6.5,系统用户zkpk,超级用户root
a.配置主机名(root)
命令：gedit /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes #启动网络
HOSTNAME=master #主机名
命令：hostname master
查看命令：hostname
b.配置网络(root)
这块主要是看虚拟机的网络配置设置可以选择桥接模式，NET模式。虚拟机网络连接区别 桥接、主机、Net
这里虚拟机的网络配置选择NET模式。
关闭防火墙：service iptables stop
c.配置hosts列表(root)
命令：gedit /etc/hosts
192.168.1.77 master
d.免秘钥登录(zkpk)
su zkpk
前提安装ssh： sudo apt-get install ssh 命令：ssh-keygen -t rsa 命令：cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 命令：chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
e.java环境准备(zkpk)软件 jdk-7u71-linux-x64.gz
命令：tar -xvf /usr/java/jdk-7u71-linux-x64.gz
命令：gedit /home/zkpk/.bash_profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_71/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
命令：source /home/zkpk/.bash_profile
验证：java -version
f.Hadoop安装(zkpk)软件 hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz
下载地址
命令：tar -xvf ~/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz
重命名命令：mv hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 hadoop
命令：cd hadoop
命令：gedit ~/.bash_profile
export HADOOP_HOME=/home/zkpk/app/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
命令：source ~/.bash_profile
g.Hadoop配置文件的设置(zkpk)
1)当前目录是hadoop.设置Hadoop的 java 运行环境,对应的文件etc/hadoop/hadoop-env.sh
命令：gedit etc/hadoop/hadoop-env.sh
# set to the root of your Java installation
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_71/
2)当前目录是hadoop.设置Hadoop中的HDFS：etc/hadoop/core-site.xml和etc/hadoop/hdfs-site.xml.
命令：gedit etc/hadoop/core-site.xml
#hadoop v2.0
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:8020</value>
</property>
<!-- Hadoop 文件缓存位置 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/zkpk/app/tmp</value>
</property>
</configuration>
命令：gedit etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<!-- # Hadoop 块副本信息 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
3.1).启动hdfs,当前目录hadoop
a.格式化文件系统(仅第一次执行即可，不可重复执行否则hdfs文件系统将重新清空，格式化了) 命令：hdfs namenode -format b.启动 NameNode daemon and DataNode daemon 命令：sbin/start-dfs.sh 验证启动成功：jps 浏览器验证：master:50070 c.关闭 NameNode daemon and DataNode daemon 命令：sbin/stop-dfs.sh
3.2)Hadoop中HDFS shell使用————操作分布式文件系统
描述：此时有两个文件系统——本机文件系统和部署在本机上的分布式文件系统HDFS
ls get mkdir rm put
方式一：hdfs dfs + commmond
方式二：hadoop fs + commmond
# a.将本机文件系统中的hello.txt放入到本机上的分布式文件系统HDFS中的/目录下 命令： hadoop fs -put /home/zkpk/app/demo/hello.txt / # b.查看本机上的分布式文件系统HDFS中的/目录下的hello.txt文件 命令： hadoop fs -text /hello.txt # c.在本机上的分布式文件系统HDFS中创建文件目录 命令： hadoop fs -mkdir /test/a/b # d.在本机上的分布式文件系统HDFS中查看文件 命令： hadoop fs -ls -R /test # e.将本机文件系统中的hello.txt放入到本机上的分布式文件系统HDFS中的 /test/a目录下 命令： hadoop fs -copyFromLocal /home/zkpk/app/demo/hello.txt /test/a # f.将本机上的分布式文件系统HDFS中的/test/a目录下的hello.txt 放置到本机文件系统下 命令： hadoop fs -copyToLocal/get /test/a/hello.txt /home/zkpk/app/demo/h.txt # g.删除本机上的分布式文件系统HDFS中的/test目录 命令： hadoop fs -rm -R /test
h.yarn资源调度器的设置(zkpk)
当前目录是hadoop
1)设置etc/hadoop/mapred-site.xml:
命令：gedit etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 设置MapReduce是运行在yarn上的 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
2)设置etc/hadoop/yarn-site.xml:
命令：gedit etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 设置yarn上的应用程序是MapReduce,启动的服务是MapReduce -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
3)启动yarn
a.启动ResourceManager daemon 和 NodeManager daemon 命令：sbin/start-yarn.sh 验证启动成功：jps 浏览器验证：master:8088 b.关闭ResourceManager daemon 和 NodeManager daemon 命令：sbin/stop-yarn.sh
4)提交MapReduce任务到yarn上运行
使用命令 hadoop jar + jar包名
3Hadoop分布式配置
说明,一台Windows上，开启了3个虚拟机VM1，VM2，VM3各个虚拟机在机器中充当的角色如下:
VM1 master：192.168.1.77，NameNode,DataNode,NodeManager,ResourceManager
VM1 slave1：192.168.1.105 DataNode,NodeManager
VM1 slave2：192.168.1.107 DataNode,NodeManager
a.配置主机名(root)
同单机伪分布配置，在3台机器上都需要配置，对应设置自己对应的主机名。
b.配置网络(root)
此处需要将虚拟机的网络配置设置为桥接模式。也需要关闭防火墙，命令同单机伪分布。
c.配置hosts列表(root)
命令：gedit /etc/hosts
192.168.1.77 master
192.168.1.105 slave1
192.168.1.107 slave2
d.免秘钥登录(zkpk)
1)在master,slave1,slave2 VM上运行: 前提安装ssh： sudo apt-get install ssh 命令：ssh-keygen -t rsa 2)在master运行: 命令：cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 命令：chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 最后将master上的authorized_keys拷贝到另外两台机器 命令：scp ~/.ssh/authorized_keys zkpk@slave1:~/.ssh/ 命令：scp ~/.ssh/authorized_keys zkpk@slave2:~/.ssh/
jdk-7u71-linux-x64.gz
f.Hadoop安装(zkpk) 软件
hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz
e.f两步设置同单机伪分布配置，都只在master VM上设置好。
g.HDFS配置和YARN配置
这些都只在master VM上设置，当前目录为hadoop。
1)设置Hadoop的java运行环境,对应的文件etc/hadoop/hadoop-env.sh
命令：gedit etc/hadoop/hadoop-env.sh
# set to the root of your Java installation
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_71/
2)设置HDFS相关配置。当前目录为hadoop
mkdir -p ../hadoop_tmp/dfs/data mkdir -p ../hadoop_tmp/dfs/name
设置etc/hadoop/core-site.xml
命令：gedit etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<!-- 设置HDFS对应的URI -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/zkpk/app/hadoop_tmp</value>
</property>
</configuration>
设置etc/hadoop/hdfs-site.xml.
命令：gedit etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<!-- 设置HDFS对应Block副本数 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!-- 设置HDFS的DataNode和NameNode对应的存放目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/zkpk/app/hadoop_tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/zkpk/app/hadoop_tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
3)设置yarn配置
设置etc/hadoop/mapred-site.xml:
命令：cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
命令：gedit etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 设置MapReduce是运行在yarn上的 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
设置etc/hadoop/yarn-site.xml:
命令：gedit etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 设置yarn上的应用程序是MapReduce,启动的服务是MapReduce -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 设置yarn的resourcemanager是运行在主机master上 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
</configuration>
h设置分布式集群的从节点关系
设置etc/hadoop/slaves文件。
通常情况下，选择集群中的一台机器充当NameNode，并选择一台机器充当ResourceManager。 其余的机器同时充当DataNode和NodeManager，并被称为从机。然后将从机的主机名写入gedit etc/hadoop/slaves文件中。
命令：gedit etc/hadoop/slaves master slave1 slave2
说明：因为master上运行了NodeManager和DataNode，所以需要将master添加到这上面。
i将上述Hadoop的相关文件复制到其他节点机器
主要包括java环境的设置，Hadoop安装环境,只在master上复制操作。
1）先拷贝java相关的 命令：sudo scp -r /usr/java/jdk1.7.0_71 root@slave1:/usr/java/jdk1.7.0_71/ 命令：sudo scp -r /usr/java/jdk1.7.0_71 root@slave2:/usr/java/jdk1.7.0_71/ 2）拷贝Hadoop相关的 slave1和slave2需要有NameNode和DataNode对应的存储文件夹/home/zkpk/app/hadoop_tmp/dfs/node和/home/zkpk/app/hadoop_tmp/dfs/name,没有需要先创建 命令：sudo -r /home/zkpk/app/hadoop zkpk@slave1:/home/zkpk/app/hadoop 命令：sudo -r /home/zkpk/app/hadoop zkpk@slave2:/home/zkpk/app/hadoop 3）拷贝配置文件/home/zkpk/.bash_profile 命令：sudo -r /home/zkpk/.bash_profile zkpk@slave1:/home/zkpk/ 命令：sudo -r /home/zkpk/.bash_profile zkpk@slave2:/home/zkpk/ 4)slave1和slave2下分别运行 命令：source /home/zkpk/.bash_profile
j启动整个分布式集群
启动命令：./sbin/start-all.sh 验证命令：jps 终止命令：./sbin/stop-all.sh
4HDFS读写流程
4.1写数据
Client：发起写请求,获取到block的大小信息，副本个数信息。然后切分文件成多个block
NameNode:全局协调所有的请求，对于每个block，计算出block存储的DataNode的位置
DataNode：pipline数据存储
4.2读数据
Client：发送NameNode出文件名。从DataNode读取出数据
NameNode:回送文件包含的块列表，每个块对应的DataNode信息。
DataNode：数据存储
1.写过程
Client发送写请求，并指定block的大小信息，副本个数信息，然后Client将大文件切分为多个block，并将要存储的block信息发送到NameNode，待NameNode计算好block存储的位置后，一个一个将block和该block副本位置发送到NameNode指定的DataNode位置。
NameNode，接收写请求和block的信息，副本个数信息。根据各个DataNode的存储资源情况计算出block存储的DataNode的位置。
DataNode，接收Client发送过来的block块和该block副本位置，并将该block复制到另外一个DataNode作为一个副本。存储完成后需要通知NameNode。
2.读过程
Client发送读请求，并指定文件名，将该请求和文件名发送给NameNode。
NameNode接收Client请求和文件名，计算出文件的元信息(文件的block存储位置，block信息，副本信息)，并将文件的元信息反馈回Client。
Client接收到文件的元信息后，将从对应的DataNode上的下载block，最后将所有的block组合成文件。
5YARN资源调度流程
5.1YARN架构中包含的重要概念
YARN:多个不同的计算框架可以共享同一个HDFS集群上的数据，享受整体的资源调度。
XXX on YARN 的好处：与其他计算框架共享集群资源，按资源需要分配，进而提高集群资源的利用率
XXX：Spark、MapReduce、Storm、Flink
1）ResourceManager: RM
整个集群同一时间提供服务的RM只有一个，负责集群资源的统一管理和调度
处理客户端的请求： 提交一个作业、杀死一个作业
监控我们的NM，一旦某个NM挂了，那么该NM上运行的任务需要告诉我们的AM来如何进行处理
ResourceManager包含一个ApplicationManager和Resource Scheduler.其中ApplicationManager负责分配ApplicationMaster运行的Container资源，并与Container对应的NodeManager通信。ApplicationManager也负责与ApplicationMaster通信了解Job的运行状态。Resource Scheduler负责Job中的任务资源分配。
2) NodeManager: NM
整个集群中有多个，负责自己本身节点资源管理和使用
定时向RM汇报本节点的资源使用情况
接收并处理来自RM的各种命令：启动Container
处理来自AM的命令
单个节点的资源管理
3) ApplicationMaster: AM
每个应用程序对应一个：MR、Spark，负责应用程序的管理
为应用程序向RM申请资源（core、memory），分配给内部task
需要与NM通信：启动/停止task，task是运行在container里面，AM也是运行在container里面
4) Container
封装了CPU、Memory等资源的一个容器
是一个任务运行环境的抽象
5) Client
提交作业、查询作业的运行进度、杀死作业
5.2YARN执行过程
执行过程
1.Client向Yarn中的RM提交一个Job(MP/Spark作业)，RM为该Job分配第一个Container资源，并与Container对应的NodeManager通信
2.RM与NodeManager通信，请求启动分配的Container(AM),当Job是MP的job时，对应的是MP的AM。
3.AM容器启动后向RM注册，以便用户可以通过RM查看Job的运行状态。并且AM(MP)将为Job中的各个任务如(Map任务、Reduce任务)向RM申请资源(采用轮询的方式向RM申请和领取资源)。
4.当AM申请到资源后，AM将则与资源对应的NodeManager通信，要求NM启动Container来运行任务。
5.各个任务需要需要向AM汇报运行状态和进度。
6MapReduce的工作过程
6.1MapReduce2.x运行过程
此处的MapReduce是运行在YARN上的，作为YARN上的一个应用程序，也就是 5.2YARN执行过程 中的Client，MapReduce向YARN中提交的是一个Job。
6.2MapReduce编程模型过程
1)编程模型图说明(从左往右说明)
首先，从HDFS中读取出file,使用InputFormat接口将file进行切片处理得到多个Split，然后InputFormat将Split转换为对应的<k1, v1>作为Mapper的输入。一个Split对应一个<k1, v1>对应一个Mapper。
其次，经过Mapper Task处理后输出<k2, v2>，经由Shuffle进行一定程度的组合得到<k2, {v2,…}>，作为Reduce的输入，Reduce进行K的合并操作，输出 <k3, v3>。后面会详细叙述Shuffle的过程。
最后，，在得到 <k3, v3>后经OutputFormat转换为HDFS的文件存储到相应的HDFS目录下。
2)Map和Reduce的输入输出数据格式
(input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output)
其中的K,V必须实现Writable可序列化接口,其中K还必须实现WriteableComparable接口。
3)核心概念
Split：MapReduce中最小的计算单元
Block：HDFS中的最小存储单元,默认情况下，Split和Block是一一对应关系。
InputFormat:将输入文件进行分片处理，并转化为键值对形式。
OutputFormat：将键值对转化为文件输出
Combiner:本地的Reduce，先将Mapper找你的相同的Key先做一部分处理，减少了MapTask输出的数量量。使用场景求和，次数 ,不能用平均数。
Partitioner:决定MapTask输出的数据交由那个ReduceTask处理，默认的情况下分发的key的hash值对Reduce Task个数取模。
6.2.1MapReduce中的Shuffle过程详解
借助参考链接中的说明：
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程.
Spill过程
说明：1.每个Map任务不断地以<key, value>对的形式把数据输出到在内存中构造的一个环形数据结构中kvbuffer。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据.
2.把Kvbuffer中的数据按照partition值和key两个关键字升序排序，移动的只是索引数据，排序结果是Kvmeta中数据按照partition为单位聚集在一起，同一partition内的按照key有序。
3.当每个Map任务不断地以<key, value>加入到内存的kvbuffer中时，并进行 排序 后，当kvbuffer中的内存使用空间达到一定程度时，将kvmate的数据写到 磁盘上 。
4.最后把所有的数据都输出到磁盘上，最后merge成一个文件。
Map端的Shuffle过程到此结束。
Copy过程
Reduce任务通过HTTP向各个Map任务拖取它所需要的数据。如果map中的partition值设置了，将会把Map最后的输出，输送到指定的Reduce上供Reduce拖取(复制到内存)。
Sort
Map的输出数据已经是有序的，Merge进行一次合并排序，所谓Reduce端的sort过程就是这个合并的过程。
Reduce端的Shuffle过程至此结束。
上面只是根据自己的理解记录的，如果不是很清楚可以查看参考链接。
kvbuffer数据结构介绍：
1.kvmeta,存放<K,V>数据.
2.kvindex,牵引数据，四元组(value的起始位置、key的起始位置、partition值、value的长度),大小4个int.
6.3MapReduce中的Jobhistory配置记录
1.需要设置etc/hadoop/mapred-site.xml:
命令：gedit etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 设置MapReduce的Jobhistory服务 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<!-- 设置MapReduce的Jobhistory web服务 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>master:19988</value>
</property>
<!-- 设置MapReduce的Jobhistory 历史存放目录 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/home/zkpk/app/history/done</value>
</property>
<!-- 设置MapReduce的Jobhistory 正在执行的job历史目录 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>master:19988</value>
</property>
</configuration>
启动：./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
此时YARN的聚合日志功能也需要开启：
命令：gedit etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 设置yarn的日志聚合 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
问题集
Hadoop中HDFS javaAPI测试问题记录
编程环境：两台电脑(同一个局域网),一台Windows里装了3个VM Centos虚拟机，VM网络模式NET模式,并将上面3台VM进行了上面的 分布式集群配置
Windows：192.168.1.108
VM1 master：192.168.1.77
VM1 slave1：192.168.1.105
VM1 slave2：192.168.1.107
一台Mac: 192.168.1.115
在MAC的IDEA中使用HDFS API来操作VM中的HDFS。
VM网络连接设置的区别 桥接、主机、Net
ping相连的结果：
1)VM网络模式NET模式
问题1：mac 能ping通Windows。Mac ping不通VM1，VM2，VM3。
Windows，VM1，VM2，VM3能ping通mac.
方法：将VM网络模式设置为桥接模式
2)VM网络模式桥接模式
此时需要先设置VM的静态IP地址，子网掩码等信息。
修改命令：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
如果虚拟机是克隆的需要更改mac地址，把mac地址修改为当前VM网卡的mac地址
BOOTPROTO=static #启用静态IP地址
ONBOOT=yes #开启自动启用网络连接
IPADDR=192.168.21.129 #设置IP地址
NETMASK=255.255.255.0 #设置子网掩码
GATEWAY=192.168.21.2 #设置网关
DNS1=8.8.8.8 #设置主DNS
DNS2=8.8.4.4 #设置备DNS
IPV6INIT=no #禁止IPV6
注意 虚拟机克隆etho网络恢复 的问题
问题2：VMware ping 不通主机和主机ping不通虚拟机解决，此时VM网络连接模式是桥接模式。
方法：桥接模式，需要到性能网络编辑器中指定桥接模式桥接到当前的网卡上，不用自动模式。
主机的网络中心设在禁用VMnet8 和VMnet1
问题3：Mac中IDEA 调用HDFS API”hdfs://192.168.1.77:8020”连接不上VM中的HDFS
方法：HDFS的寄托的VM上需要关闭防火墙
(root模式下)service iptables stop
永久关闭：chkconfig iptables off
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