Hadoop是一个又Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要用于解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。广义上来说，Hadoop也只Hadoop的生态圈。
相关Apache的开源软件：Index of /dist
Hadoop具有的优势：
高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，避免某个节点故障导致的数据丢失。
高扩展性：可以通过增加节点的方式，拓展集群
高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行的
高容错性：能自动的失败的任务重新分配。
1.Hadoop的架构（左：1.x 右：2.x 现在的3.x与2.x差距不大）
1.x的计算与资源调度还处于耦合状态，在2.x中就引入了Yarn进行资源的管理。降低了耦合度，将计算与资源管理解耦。
2.HDFS架构
Hadoop Distributed File System 简称HDFS，是一个分布式文件系统。
HDFS分为
NameNode，即存储文件的元数据。包括文件名、文件目录结构、文件属性，以及每个文件的块列表和块所在的DataNode。
DataNode，用于存储文件块数据，以及块数据的校验和。
SecondaryNameNode，每隔一段时间对NameNode的元数据进行备份，保证NameNode如果宕机，我们的集群还能够继续运行。
3.Yarn
YetAnother Resource Negotiator 是资源的调度协调者，Hadoop的资源管理器。
Yarn分为：
ResourceManager：用于调度资源，是整个集群资源的管理老大。
NodeManager：是单个节点服务器的资源老大。
4.MapReduce架构
MapReduce将计算过程分为了Map和Reduce阶段
1)首先由Map并行处理输入数据
2)在Reduce阶段对Map结果进行汇总。
大数据技术生态：
1）Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2）Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3）Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统；
4）Spark：Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
5）Flink：Flink是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。
6）Oozie：Oozie是一个管理Hadoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
7）Hbase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
8）Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
5.搭建Hadoop运行环境（细节或bug自行查百度）
将VMwareworkstations安装好，安装好虚拟机。可以勾选安装开发环境。这样可以配置上gcc
由于构建集群至少需要三台机器。所以先配置好第一台的基础信息，克隆两台。
关闭防火墙！同时关闭防火墙开机自启动！
[root@Hadoop-1 ~]# systemctl stop firewalld
[root@Hadoop-1 ~]# systemctl disable firewalld.service
在opt/目录下，或者自己新建一个export目录。里面创建softwares和servers文件夹。用于保存安装软件的安装包以及安装目录。
卸载虚拟机自带的openJDK，并且安装上完整版的JDK。然后在/etc/profile里直接配置环境变量。之后记得source配置文件，让其生效。
修改三台机器的网络连接模式，并且使用静态IP，将网络连接模式转换成NAT模式，注意虚拟网卡有没有安装好。（若没有虚拟网卡，用ccclean完全删除VMware后再用管理员运行，重新安装。）将ip地址配置好。同时在三台主机中添加ip映射。
配置好上述环境，导入Hadoop的hadoop3.x.x.tar.gz 将其安装到servers目录下。同时配置好Hadoop的环境变量。同样可以在/etc/profile里直接配置。安装好后可以使用hadoop version直接查看。
在hadoop目录中，有如下较重要的目录：
（1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（hdfs，yarn，mapred）进行操作的脚本
（2）etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
（3）lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
（4）sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
（5）share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例
那么hadoop的安装已经完全OK
6.Hadoop的运行
Hadoop分为三种运行模式，本地模式，伪分布式模式，以及完全分布式模式。
- 本地模式：单机运行。生产环境不用。
- 伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。生产环境不用。
- 完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。
下面我们开始搭建完全分布式模式
配置集群，配置ssh免密登录，单点启动以及测试集群启动。
为了方便在集群中传输文件，我们先编写一个集群分发脚本xsync（通过shell）并将其创建在环境变量中或者直接添加环境变量。并且记得为其添加权限。
#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo Fail
exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ==================== $host ====================
#3. 遍历所有目录，挨个发送
for file in $@
do
#4. 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取父目录
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
ssh $host "mkdir -p $pdir"
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $file does not exists!
fi
done
done
ssh免密登录
配置好相应的公钥和私钥。详情查看其它文章。
集群配置：
我们现在拥有了三台虚拟机，并且都安装了hadoop，但是此时，我们不知道谁是NameNode，谁是ResourceManager，谁是SecondaryNameNode，故我们需要配置下面几个文件。
core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 、workers
core-site.xml
<configuration>
<!– 指定NameNode的地址 –>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Hadoop-1:8020</value>
</property>
<!– 指定hadoop数据的存储目录 –>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/servers/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
<!– 配置HDFS网页登录使用的静态用户为root –>
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>root</value>
</property>
</configuration>
hdfs-site.xml
<configuration>
<!– nn web端访问地址–>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>Hadoop-1:9870</value>
</property>
<!– 2nn web端访问地址–>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Hadoop-3:9868</value>
</property>
</configuration>
yarn-site.xml
<configuration>
<!– 指定MR走shuffle –>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!– 指定ResourceManager的地址–>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>Hadoop-2</value>
</property>
<!– 环境变量的继承 –>
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml
<configuration>
<!– 指定MapReduce程序运行在Yarn上 –>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
Workers
[root@Hadoop-1]$ vim /export/servers/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容：
Hadoop-1
Hadoop-2
Hadoop-3
配置完成后，分发文件。
下面开始启动集群。第一次启动Hadoop集群，先要对NameNode进行初始化。
[root@Hadoop-1 hadoop-3.1.3]# hdfs namenode -format
根据上述配置文件，我指定了Hadoop-1为NameNode，Hadoop-2配置为ResourceManager，Hadoop-3配置为SecondaryNameNode。
在NameNode里启动集群 sbin/start-dfs.sh
在ResourceManager sbin/start-yarn.sh
通过jps，我们就可以查看到集群的状态。
在Hadoop集群的运行情况中，我们为了查看历史运行情况，需要配置一下历史服务器。
在mapred-site.xml里增加下述配置。
<!– 历史服务器端地址 –>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Hadoop-1:10020</value>
</property>
<!– 历史服务器web端地址 –>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>Hadoop-1:19888</value>
</property>
配置日志聚集。将日志聚集后，应用完成后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统。我们可以在HDFS系统中查看运行情况，若集群运行出现问题，那么可以在日志中快速定位。
配置yarn-site.xml
<!— 开启日志聚集功能 –>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!— 设置日志聚集服务器地址 –>
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://Hadoop-1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!— 设置日志保留时间为7天 –>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
每一次单个开启和关闭集群，非常的麻烦，如果集群中电脑个数较多，不方便。所以我们可以通过一个脚本，整体启动HDFS和YARN。将组件一次性开启以及一次性关闭。（免密SSH是前提）
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input…"
exit ;
fi
case $1 in
"start")
echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="
echo " ————— 启动 hdfs —————"
ssh Hadoop-1 "/export/servers/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
echo " ————— 启动 yarn —————"
ssh Hadoop-2 "/export/servers/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
echo " ————— 启动 historyserver —————"
ssh Hadoop-3 "/export/servers/hadoop-3.1.3/bin/mapred –daemon start historyserver"
;;
"stop")
echo " 关闭 hadoop集群"
echo " 关闭 historyserver "
ssh Hadoop-1 "/export/servers/hadoop-3.1.3/bin/mapred –daemon stop historyserver"
echo " 关闭 yarn"
ssh Hadoop-2 "/export/servers/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
echo "关闭 hdfs"
ssh Hadoop-3 "/export/servers/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
echo " Error…"
;;
esac
保存后退出，并且赋予权限。
查看进程时我们会使用jps，但是如果每台机器都查看，很麻烦，于是编写一个jpsall脚本。
#!/bin/bash
for host in Hadoop-1 Hadoop-2 Hadoop-3
do
echo =============== $host ===============
ssh $host “/opt/module/jdk1.8.0_144/bin/jps”
done
分发脚本，添加权限即可。
常用端口号说明：
常用端口号
hadoop3.x
HDFS NameNode 内部通讯端口：8020/9000/9820
HDFS NameNode 对用户的查询端口：9870
Yarn查看任务运行情况的端口：8088
历史服务器：19888
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