day 06Hadoop

更换虚拟机以后操作的步奏
1.到每一台机器上修改ip地址 ，然后修改hosts
1.5  给每台机器配置免密码登录 
2.修改hadoop 的配置文件，发送到每台机器上
3.启动dfs  start-dfs.sh

PS:Netty现在已经成为大数据的主角了
PS:安装时hadoop格式化错误的解决方案， 说明 yarn没有起来

http://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/74094989

安装Hadoop可能遇到的问题

1/运行mr程序出错， yarn没有启动
connecting to resoucemanager
retrying ....
retrying .....

原因是没有启动yarn或者启动失败

2/初始化工作目录结构
hdfs namenode -format 只是初始化了namenode的工作目录
而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的

3/datanode不被namenode识别的问题
namenode在format初始化的时候会形成两个标识：
blockPoolId：
clusterId：

新的datanode加入时，会获取这两个标识作为自己工作目录中的标识

一旦namenode重新format后，namenode的身份标识已变，而datanode如果依然
持有原来的id，就不会被namenode识别

4/datanode下线后多久看到效果
datanode不是一下线就会被namenode认定为下线的，有一个超时时间

5/关于副本数量的问题
副本数由客户端的参数dfs.replication决定（优先级： conf.set >  自定义配置文件 > jar包中的hdfs-default.xml）

-------------------------------------------------离线计算系统-----------------------

0.Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

1.Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
2.

Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS（对于本文）的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。[4] 

HDFS

对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的（参见图 1），这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS 的一个缺点（单点失败）。

存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（通常为 64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。

NameNode

NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。注意，这里需要您了解集群架构。

实际的 I/O事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 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。

NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是 EditLog）将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode 系统丢失。

NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100% uptime可用时间。

DataNode

DataNode 也是一个通常在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。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。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

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。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。

1.1 什么是HADOOP

1. HADOOP是apache旗下的一套开源软件平台-------也可以说是中间件
2. 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
3. HADOOP的核心组件有
   1. HDFS（分布式文件系统）          要统计数据在一台机器上存不下，那么就要分块，还要记住文件在哪台机器上
   2. YARN（运算资源调度系统）       需要一种制度来管理硬件资源    resource manager、node manager
   3. MAPREDUCE（分布式运算编程框架）      任务的执行分为两个阶段，一个是maptask阶段，reducetask阶段。逻辑就写在  Mapreduce框架中。
4. 广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈
5. 

   PS: hadoop的生态圈      1.  Hive是查询数据库的一个框架，（HDFS+MapReduce）的一个替代，用sql执行操作。

6. 2. Workflow就是做工作流的问题，  用阿斯卡板，不用 乌贼（因为比较框架太重）
7. 3. 右上角就是机器学习。

PS:传统的机器算法，和现在都差不多。都是在样本基础的上，分析样本的距离。
但是，hadoop出来以后，可以把所有的传统的计算算法进行实现，那么，速度执行效率有很大的提升，因为机器学习本身就是非常耗费机器资源的，   因为数据量的计算问题。

4.flume主要解决大数据的日志问题，因为大数据项目，日志必然很多，所以使用这个框架日志

5.左下角 sqoop解决的是数据的迁移问题，我们可以把传统的数据转移到关系型数据库，也可以把数据转移到hadoop数据库

1. 

   PS:hadoop的框架引出， 比如说客户端有个任务统计字符，然后把人物分别打成jar包，放在每个服务器上。最后把做好数据返回给服务器。
   但是比如说中间某台集群的机器挂了，就急需一个框架来解决问题。hadoop来了，我们只需关心业务逻辑，无需关心其他的复杂的问题。

PS:hadoop是一种框架，但是与传统的框架有不太一样。 因为传统 的框架需要导包，但是hadoop不一样，他需要多态服务器集群然后才可以利用相应的api。
像一个中间件，做离线的数据分析处理。

1.3 HADOOP在大数据、云计算中的位置和关系

1. 云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、多核计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和互联网技术融合发展的产物。借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS（软件即服务）等业务模式，把强大的计算能力提供给终端用户。

1. 现阶段，云计算的两大底层支撑技术为“虚拟化”和“大数据技术”

1. 而HADOOP则是云计算的PaaS层的解决方案之一，并不等同于PaaS，更不等同于云计算本身。

--------------------------分布式系统----------------------------------

PS:我的理解就是把一个大的 问题  分解为 多个小的问题  然后再汇总回来 ，完成并行计算。

----------------------------------------------------------------------------------------

3.1.2 案例需求描述

“Web点击流日志”包含着网站运营很重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值，广告转化率、访客的来源信息，访客的终端信息等。

3.1.3 数据来源

本案例的数据主要由用户的点击行为记录

获取方式：在页面预埋一段js程序，为页面上想要监听的标签绑定事件，只要用户点击或移动到标签，即可触发ajax请求到后台servlet程序，用log4j记录下事件信息，从而在web服务器（nginx、tomcat等）上形成不断增长的日志文件。

形如：

58.215.204.118 - - [18/Sep/2013:06:51:35 +0000] "GET /wp-includes/js/jquery/jquery.js?ver=1.10.2 HTTP/1.1" 304 0 "http://blog.fens.me/nodejs-socketio-chat/" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0"

3.2 数据处理流程

3.2.1 流程图解析

本案例跟典型的BI系统极其类似，整体流程如下：

但是，由于本案例的前提是处理海量数据，因而，流程中各环节所使用的技术则跟传统BI完全不同，后续课程都会一一讲解：

1)         数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME

2)         数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群

3)         数据仓库技术：基于hadoop之上的Hive

4)         数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具

5)         数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品

6)         整个过程的流程调度：hadoop生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品

PS：首先在 web系统的图片上预埋链接，记录到各个系统的分布式框架中的日志文件中。 如果是直接离线处理的话，就在HDFS系统中接着处理，后面使用mapreduce都数据进行分析，
在这里可以直接保存到Hive数据库中，也可以通过mahout对数据处理，最后导入mysql数据库中，进行数据可视化； 如果是实时对数据处理的话，使用kafka和spark直接汇入mysql，
到推荐界面（比如锤子手机说科大讯飞，使得科大讯飞用户猛增）
    在推荐界面，还有自己的service进行干预，进行数据推荐（比如天冷就卖手套，情人节卖巧克力）

--------------------------------Hadoop集群安装-------------------------------------------------------

PS：Hadoop集群的  其实就是  hdfs的集群（name node）和yarn的集群（resource manager和 nodenanager）

PS:Hadoop的api非常多，但是我们只用常用的那几个就行了。在视频中都会讲解到。

4. 集群搭建

4.1 HADOOP集群搭建

4.1.1集群简介

HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起

HDFS集群：

负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode

YARN集群：

负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager

(那mapreduce是什么呢？它其实是一个应用程序开发包)

 

本集群搭建案例，以5节点为例进行搭建，角色分配如下：

hdp-node-01    NameNode  SecondaryNameNode

hdp-node-02    ResourceManager

hdp-node-03              DataNode    NodeManager

hdp-node-04              DataNode    NodeManager

hdp-node-05              DataNode    NodeManager

部署图如下：

--------------------------------Hadoop 安装----------------------------

1.准备Linux环境
1.0先将虚拟机的网络模式选为NAT

1.1修改主机名
vi /etc/sysconfig/network

NETWORKING=yes
HOSTNAME=itcast ###

1.2修改IP
两种方式：
第一种：通过Linux图形界面进行修改（强烈推荐）
进入Linux图形界面 -> 右键点击右上方的两个小电脑 -> 点击Edit connections -> 选中当前网络System eth0 -> 点击edit按钮 -> 选择IPv4 -> method选择为manual -> 点击add按钮 -> 添加IP：192.168.1.101 子网掩码：255.255.255.0 网关：192.168.1.1 -> apply

第二种：修改配置文件方式（屌丝程序猿专用）
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

DEVICE="eth0"
BOOTPROTO="static" ###
HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7"
IPV6INIT="yes"
NM_CONTROLLED="yes"
ONBOOT="yes"
TYPE="Ethernet"
UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c"
IPADDR="192.168.1.101" ###
NETMASK="255.255.255.0" ###
GATEWAY="192.168.1.1" ###

1.3修改主机名和IP的映射关系
vim /etc/hosts

192.168.1.101 itcast

1.4关闭防火墙
#查看防火墙状态
service iptables status
#关闭防火墙
service iptables stop
#查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list
#关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off
1.5 修改sudo
su root
vim /etc/sudoers
给hadoop用户添加执行的权限

关闭linux服务器的图形界面：
vi /etc/inittab

1.5重启Linux
reboot

2.安装JDK
2.1上传alt+p 后出现sftp窗口，然后put d:\xxx\yy\ll\jdk-7u_65-i585.tar.gz

2.2解压jdk
#创建文件夹
mkdir /home/hadoop/app
#解压
tar -zxvf jdk-7u55-linux-i586.tar.gz -C /home/hadoop/app

2.3将java添加到环境变量中
vim /etc/profile
#在文件最后添加
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk-7u_65-i585
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

#刷新配置
source /etc/profile
-----------------------------------------------------------------------------------------------

1.cd /home/

2. D:/Study/Java/chuanzhiboke大数据/视频/day06Hadoop/day06/软件/cenos-6.5-hadoop-2.6.4.tar.gz

mv /home/cenos-6.5-hadoop-2.6.4.tar.gz /root/cenos-6.5-hadoop-2.6.4.tar.gz

3.tar -zxvf cenos-6.5-hadoop-2.6.4.tar.gz -C apps/

PS:Hadoop虽然是用java 写的（跨平台），但是使用的时候还是要编译一下（需要安装很多的配置环境）。本人学习使用的是上面的tar包，centos6.5， 6.7也能用

3.安装hadoop2.4.1
先上传hadoop的安装包到服务器上去/home/hadoop/
注意：hadoop2.x的配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop

伪分布式需要修改5个配置文件

3.1配置hadoop
第一个：hadoop-env.sh
vim hadoop-env.sh
#第27行
export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.7.0_45

第二个：core-site.xml

<!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema（URI），HDFS的老大（NameNode）的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bee1:9000</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/hdpdata</value>
</property>

第三个：hdfs-site.xml
<!-- 指定HDFS副本的数量,其实是可以不用配置 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>

<property>
<name>dfs.secondary.http.address</name>
<value>192.168.1.152:50090</value>
</property>

第四个：mapred-site.xml (mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml)
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml        //因为不编辑模板是空的
vim mapred-site.xml
<!-- 指定mr运行在yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

第五个：yarn-site.xml
<!-- 指定YARN的老大（ResourceManager）的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>bee1</value>
</property>
<!-- reducer获取数据的方式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

PS:配置好以后给每个机器传一份   scp -r apps bee3:/root

-------------------------------------------------------------------------------------

3.2将hadoop添加到环境变量

vim /etc/proflie
export JAVA_HOME=/root/java/jdk1.7.0_65
export HADOOP_HOME=/itcast/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.7.0_45

export HADOOP_HOME=/root/apps/hadoop-2.6.4
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

把配置文件发给每台机器  sudo scp /etc/profile bee2:/etc            为了每台机器都能使用hadoop

source /etc/profile

3.3格式化namenode（是对namenode进行初始化，对配置文件初始化）
hdfs namenode -format (hadoop namenode -format)

-------------------------------------------------------------

PS:没有配置其他小弟，启动的话，可以在任何的机器上去启动
hadoop-daemon.sh start namenode   启动每一台机器

hadoop-daemon.sh stop namenode   关闭每一台机器

PS: 输入JMS测试系统是否启动,上图证明机器启动起来了

------------------------------------------------------------------------------

PS:如果这样启动的话，太浪费时间，我们需要脚本全部启动，slavs文件放所有的配置机器

PS:然后为老大，和小弟之间配置免密码登录。然后就可以  start-dfs.sh

关闭                                 stop-dfs.sh

-----------------------------

PS： 这个启动的过程很慢

PS:关闭分布式系统

3.4启动hadoop
先启动HDFS
sbin/start-dfs.sh

 

----------------------启动成功--------------------------------------------------

再启动YARN
sbin/start-yarn.sh

3.5验证是否启动成功
使用jps命令验证
27408 NameNode
28218 Jps
27643 SecondaryNameNode
28066 NodeManager
27803 ResourceManager
27512 DataNode

http://192.168.1.101:50070 （HDFS管理界面）
http://192.168.1.101:8088 （MR管理界面）

4.配置ssh免登陆
#生成ssh免登陆密钥
#进入到我的home目录
cd ~/.ssh

ssh-keygen -t rsa （四个回车）
执行完这个命令后，会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
将公钥拷贝到要免密登陆的目标机器上
ssh-copy-id localhost
---------------------------
ssh免登陆：
生成key:
ssh-keygen
复制从A复制到B上:
ssh-copy-id B
验证：
ssh localhost/exit，ps -e|grep ssh
ssh A #在B中执行

PS：其实namenode和datanode就是运行在分布式机器上的软件

PS: jps找出执行 的java进程

PS:
后来安装的时候，遇到了0个datanode
1.最后重新安装解决了问题 2.修改了tmp位置 和删除log 的位置

PS:安装时遇到的问题

1.jps命令找不到   http://blog.csdn.net/zhanglu1236789/article/details/50445261

----------------------------------------------------HDFS SHell-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

PS:服务端查看文件

PS:   客户端查看文件 （客户端访问命令使用的是箭头所指的，在hadoop/bin目录下面）

------------------------上传命令

1.hadoop fs -put test.sh /               上传test.sh到 /

PS:在网页端查看

PS:在客户端查看

PS:文件大小为128M才会对文件切分

PS:经过验证，大文件分成块以后是可以合并的并且使用的。所以框架帮我们做的也是这样的工作。

2.  观察其他机器备份的文件  

3.1.hadoop fs -put test.sh /               获取文件

------------------------------体验mapreduce wordcount功能------------------------

PS:执行前确保三件事
1.集群的时间同步
2. start-dfs.sh只是启动hdfs
3.start-yarn.sh也应该启动，他启动的的是计算资源

1.cp wordtest.txt wordtest2.txt      //创建文件，写入相应的字符，然后复制文件
2.创建 文件和文件夹上传到 /wordcount/input目录下

3.到 hadoop 的 share/mapreduce的目录下找到jar包，执行命令                                          执行成功就放在/wordcount/output目录下面

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /wordcount/input  /wordcount/output

4.查看mapreduce分析过的文件

hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000

-------------Java API文件系统的操作

-------------------------------------------
1.首先添加jar包，需要添加common和hdfs的jar和lib中的jar

2.因为windows系统，无法执行hadoop的东西，需要添加添加hadoop环境变量

-----------------------------------------------
import java.net.URI;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
/**
 *
 * 客户端去操作hdfs时，是有一个用户身份的
 * 默认情况下，hdfs客户端api会从jvm中获取一个参数来作为自己的用户身份：-DHADOOP_USER_NAME=hadoop
 *
 * 也可以在构造客户端fs对象时，通过参数传递进去
 * @author
 *
 */
public class HdfsClientDemo {
    FileSystem fs = null;
    Configuration conf = null;
    @Before
    public void init() throws Exception{

        conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bee1:9000");

        //拿到一个文件系统操作的客户端实例对象
        /*fs = FileSystem.get(conf);*/
        //可以直接传入 uri和用户身份
        fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://bee1:9000"),conf,"root"); //最后一个参数为用户名
    }

    @Test
    public void testUpload() throws Exception {

        Thread.sleep(2000);
        fs.copyFromLocalFile(new Path("D:/wordtest_PC.txt"), new Path("/wordtest_PC.txt.copy"));
        fs.close();
    }

    @Test
    public void testDownload() throws Exception {

        fs.copyToLocalFile(new Path("/wordtest_PC.txt.copy"), new Path("d:/"));
        fs.close();
    }

    @Test
    public void testConf(){
        Iterator<Entry<String, String>> iterator = conf.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Entry<String, String> entry = iterator.next();
            System.out.println(entry.getValue() + "--" + entry.getValue());//conf加载的内容
        }
    }

    /**
     * 创建目录
     */
    @Test
    public void makdirTest() throws Exception {
        boolean mkdirs = fs.mkdirs(new Path("/aaa/bbb"));
        System.out.println(mkdirs);
    }

    /**
     * 删除
     */
    @Test
    public void deleteTest() throws Exception{
        boolean delete = fs.delete(new Path("/aaa"), true);//true， 递归删除
        System.out.println(delete);
    }

    @Test
    public void listTest() throws Exception{

        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
        for (FileStatus fileStatus : listStatus) {
            System.err.println(fileStatus.getPath()+"================="+fileStatus.toString());
        }
        //会递归找到所有的文件
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
        while(listFiles.hasNext()){
            LocatedFileStatus next = listFiles.next();
            String name = next.getPath().getName();
            Path path = next.getPath();
            System.out.println(name + "---" + path.toString());
        }
    }

/*    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://bee1:9000");
        //拿到一个文件系统操作的客户端实例对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

        fs.copyFromLocalFile(new Path("G:/access.log"), new Path("/access.log.copy"));
        fs.close();
    }*/

}