第1章 大数据概论
1.1 大数据概念
大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
主要解决海量数据的存储和海量数据的分析问题。
1.2 大数据特点（4V）
1、Volume（大量）
2、Velocity（高速）
3、Variety（多样）
4、Value（低价值密度）
1.3 大数据应用场景
1、物流仓储
2、零售
3、旅游
4、商品广告推荐
5、保险
6、金融
7、房产
8、人工智能
1.4 大数据部门业务流程分析
1.6 大数据部门组织结构
第2章 从Hadoop框架讨论大数据生态
2.1 Hadoop是什么
1）Hadoop是一个分布式系统基础架构
2）主要解决海量数据的存和算的问题
3）hadoop有时也指的是----Hadoop生态圈
2.3 Hadoop三大发行版本
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
Cloudera内部集成了很多大数据框架。对应产品CDH。
Hortonworks文档较好。对应产品HDP。
1）Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
2）Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera的标价为每年每个节点10000美元。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。
3）Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（4）Hortonworks目前已经被Cloudera公司收购。
2.4 Hadoop的优势（4高）
1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展以千计的节点。
3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配
2.5 Hadoop组成（面试重点）
2.5.1 HDFS架构概述
1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如：文件名，文件目录，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等
2）DataNode（dn）：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的效验和
3）Secondary NameNode（2nn）：每隔一段时间对NameNode元数据备份
2.5.2 YARN架构概述
2.5.3 MapReduce架构概述
MapReduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
1）Map阶段并行处理输入数据
2）Reduce阶段对Map结果进行汇总
2.6 大数据技术生态体系
技术名词解释如下：
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）Storm：Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
5）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。
6）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。
7）Oozie：Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
8）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。
9）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。
10）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。
2.7 推荐系统框架图
第3章 Hadoop运行环境搭建（开发重点）
3.1 虚拟机环境准备
1）准备三台虚拟机，虚拟机配置要求如下：
单台虚拟机：内存4G，硬盘50G，安装必要环境
（1）修改克隆虚拟机的静态IP
sudo vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 改成 DEVICE=ens33 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="ens33" IPADDR=192.168.1.102 PREFIX=24 GATEWAY=192.168.1.2 DNS1=192.168.1.2
DNS2=114.114.114.114
DNS3=8.8.8.8
（2）查看Linux虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8
（3）查看Windows系统适配器VMware Network Adapter VMnet8的IP地址
（4）保证Linux文件中IP地址、Linux虚拟网络编辑器地址和Windows系统VM8网络IP地址相同。
（5）安装必要插件
yum install -y epel-release yum install -y psmisc nc net-tools rsync vim lrzsz ntp libzstd openssl-static tree iotop git
2）修改主机名
（1）修改主机名称
hostnamectl --static set-hostname hadoop102
（2）配置主机名称映射，打开/etc/hosts
sudo vim /etc/hosts 添加如下内容 192.168.1.100 hadoop100 192.168.1.101 hadoop101 192.168.1.102 hadoop102 192.168.1.103 hadoop103 192.168.1.104 hadoop104 192.168.1.105 hadoop105 192.168.1.106 hadoop106 192.168.1.107 hadoop107 192.168.1.108 hadoop108
（3）修改window10的主机映射文件（hosts文件）
（a）进入C:\Windows\System32\drivers\etc路径 （b）打开hosts文件并添加如下内容 192.168.1.100 hadoop100 192.168.1.101 hadoop101 192.168.1.102 hadoop102 192.168.1.103 hadoop103 192.168.1.104 hadoop104 192.168.1.105 hadoop105 192.168.1.106 hadoop106 192.168.1.107 hadoop107 192.168.1.108 hadoop108
（c）如果不能直接修改可以将hosts复制到桌面上进行修改，再将桌面hosts文件覆盖C:\Windows\System32\drivers\etc路径hosts文件
3）关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
4）创建atguigu用户并设置密码
useradd atguigu
passwd atguigu
5）配置atguigu用户具有root权限
sudo vim /etc/sudoers
## Allows people in group wheel to run all commands %wheel ALL=(ALL) ALL atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL
6）在/opt目录下创建文件夹
（1）在/opt目录下创建module、software文件夹 （2）修改module、software文件夹的所有者 mkdir /opt/module /opt/software chown atguigu:atguigu /opt/module /opt/software
7）重启虚拟机
reboot
3.2 在102安装JDK
1）卸载现有JDK
rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 sudo rpm -e --nodeps
2）用Xftp 7工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面
百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1qkDU9NhqMeXdY-aGnSmaCA
提取码：yuan
3）在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功
4）解压JDK到/opt/module目录下
tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
5）配置JDK环境变量
（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh 添加如下内容 #JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
（2）保存后退出
:wq
（3）重启xshell窗口，让环境变量生效
8）测试JDK是否安装成功
3.3 在102安装Hadoop
Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
1）用Xftp 7工具将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面
2）进入到Hadoop安装包路径下
cd /opt/software/
3）解压安装文件到/opt/module下面
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
4）查看是否解压成功
5）将Hadoop添加到环境变量
（1）获取Hadoop安装路径
（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh 在profile文件末尾添加JDK路径：（shitf+g） ##HADOOP_HOME export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
（3）保存后退出
:wq
（4）让修改后的文件生效
source /etc/profile.d/my_env.sh
5）测试是否安装成功
6）重启(如果Hadoop命令不能用再重启)
sync
sudo reboot
3.4 Hadoop目录结构
1）查看Hadoop目录结构
2）重要目录
（1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（HDFS,YARN）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
第4章 Hadoop运行模式
Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。
Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/
4.1 本地运行模式（官方wordcount）
1）创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹
mkdir wcinput
2）在wcinput文件下创建一个wc.input文件
cd wcinput
3）编辑wc.input文件
vi wc.input
在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu
保存退出：
wq
4）回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3
5）执行程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput
6）查看结果
cat wcoutput/part-r-00000
看到如下结果：
atguigu 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
4.2 完全分布式运行模式（开发重点）
4.2.1 分析：
1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）
2）安装JDK
3）配置环境变量
4）安装Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置ssh
9）群起并测试集群
4.2.2 编写集群分发脚本xsync
1）scp（secure copy）安全拷贝
（1）scp定义：scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）
（2）基本语法
scp -r $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称
（3）案例实操
（a）在hadoop101上，将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop102上。
scp -r /opt/module root@hadoop102:/opt/module
（b）在hadoop103上，将hadoop101服务器上的/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop103上。
sudo scp -r atguigu@hadoop101:/opt/module root@hadoop103:/opt/module
（c）在hadoop103上操作将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop104上。
scp -r atguigu@hadoop101:/opt/module root@hadoop104:/opt/module
注意：拷贝过来的/opt/module目录，别忘了在hadoop102、hadoop103、hadoop104上修改所有文件的，所有者和所有者组。sudo chown atguigu:atguigu -R /opt/module
（d）将hadoop101中/etc/profile文件拷贝到hadoop102的/etc/profile上。
sudo scp /etc/profile.d/* root@hadoop102:/etc/profile.d/
（e）将hadoop101中/etc/profile文件拷贝到hadoop103的/etc/profile上。
sudo scp /etc/profile.d/* root@hadoop103:/etc/profile.d/
（f）将hadoop101中/etc/profile文件拷贝到hadoop104的/etc/profile上。
sudo scp /etc/profile.d/* root@hadoop104:/etc/profile.d/
注意：拷贝过来的配置文件别忘了source一下/etc/profile，。
2）rsync远程同步工具
rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。
（1）基本语法
rsync -av $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称
选项参数说明
|
选项 |
功能 |
|
-a |
归档拷贝 |
|
-v |
显示复制过程 |
（2）案例实操
把hadoop102机器上的/opt/software目录同步到hadoop103服务器的root用户下的/opt/目录
rsync -av /opt/software/ hadoop103:/opt/software
3）xsync集群分发脚本
（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
（2）需求分析：
（a）rsync命令原始拷贝：
rsync -av /opt/module root@hadoop103:/opt/
（b）期望脚本：xsync要同步的文件名称
（c）说明：在/home/atguigu/bin这个目录下存放的脚本，atguigu用户可以在系统任何地方直接执行。
（3）脚本实现
（a）在/home/atguigu目录下创建xsync文件
cd /home/atguigu vim xsync 在该文件中编写如下代码 #!/bin/bash #1. 判断参数个数 if [ $# -lt 1 ] then echo Not Enough Arguement! 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
（b）修改脚本 xsync 具有执行权限
chmod +x xsync
（c）将脚本移动到/bin中，以便全局调用
sudo mv xsync /bin/
（d）测试脚本
sudo xsync /bin/xsync
4.2.3 SSH无密登录配置
1）配置ssh
（1）基本语法：
ssh另一台电脑的ip地址
（2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法
ssh hadoop103
出现：
The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)' can't be established.
RSA key fingerprint is cf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
（3）解决方案如下：直接输入yes
2）无密钥配置
（1）免密登录原理
（2）生成公钥和私钥：
ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
ssh-copy-id hadoop102 ssh-copy-id hadoop103 ssh-copy-id hadoop104
注意：
还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104；
还需要在hadoop103上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
3）.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释
|
known_hosts |
记录ssh访问过计算机的公钥(public key) |
|
id_rsa |
生成的私钥 |
|
id_rsa.pub |
生成的公钥 |
|
authorized_keys |
存放授权过的无密登录服务器公钥 |
4.2.4 集群配置
1）集群部署规划
注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。
|
|
hadoop102 |
hadoop103 |
hadoop104 |
|
HDFS
|
NameNode DataNode |
DataNode |
SecondaryNameNode DataNode |
|
YARN |
NodeManager |
ResourceManager NodeManager |
NodeManager |
2）配置集群
（1）核心配置文件
配置core-site.xml
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
vim core-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <!--指定HDFS中NameNode的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop102:9820</value> </property> <!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value> </property> <!-- 通过web界面操作hdfs的权限 --> <property> <name>hadoop.http.staticuser.user</name> <value>atguigu</value> </property> <!-- 后面hive的兼容性配置 --> <property> <name>hadoop.proxyuser.atguigu.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name> <value>*</value> </property> </configuration>
（2）HDFS配置文件
配置hdfs-site.xml
vim hdfs-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>hadoop104:9868</value> </property> </configuration>
（3）YARN配置文件
配置yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <!-- Reducer获取数据的方式--> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址--> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop103</value> </property> <!-- 环境变量通过从NodeManagers的容器继承的环境属性，对于mapreduce应用程序，除了默认值 hadoop op_mapred_home应该被添加外。属性值 还有如下--> <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> <!-- 解决Yarn在执行程序遇到超出虚拟内存限制，Container被kill --> <property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <!-- 后面hive的兼容性配置 --> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>512</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>4096</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>4096</value> </property> </configuration>
（4）MapReduce配置文件
配置mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <!-- 指定MR运行在Yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
3）在集群上分发配置好的Hadoop配置文件
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
4）查看文件分发情况
cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
4.2.5 群起集群
1）配置workers
vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容：
hadoop102
hadoop103
hadoop104
注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。
同步所有节点配置文件
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
2）启动集群
（1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）
hdfs namenode -format
重复格式化问题解决方案：
a）首先把所有节点上相关进程全部停掉(实现停不掉可以kill掉再重启Linux(最好做这一步))
b）删除(所有节点)，创建在/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/ 目录下创建 clean.sh 脚本
#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
ssh $host rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/data /opt/module/hadoop-3.1.3/logs
ssh $host sudo rm -rf /tmp/*
done
c）运行脚本
d）重新格式化
（2）启动HDFS
start-dfs.sh
（3）在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN
start-yarn.sh
注意1：可以编写脚本来查看每一台机器上启动的服务,如：在 /opt/module/hadoop-3.1.3/bin 目录下创建 jpscall.sh 脚本，内容如下：
#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "=============$host===================="
ssh $host jps
done
注意2：可以编写脚本启动集群，如：在 /opt/module/hadoop-3.1.3/bin 目录下创建 mycluster.sh 脚本，内容如下：
#!/bin/bash
if [ $# -ne 1 ]
then
echo "args number error!!!"
exit
fi
case $1 in
"start")
ssh hadoop102 $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
ssh hadoop103 $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
;;
"stop")
ssh hadoop102 $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh
ssh hadoop103 $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
;;
*)
echo "args info error!!!"
;;
esac
（4）Web端查看SecondaryNameNode
（a）浏览器中输入：http://hadoop104:9868/status.html
（b）查看SecondaryNameNode信息
解决看不到上面页面内容的办法
路径：$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/webapps/static
查看dfs-dust.js的第61行
'date_tostring' : function (v) {
return moment(Number(v)).format('ddd MMM DD HH:mm:ss ZZ YYYY');
},
并修改函数返回值如下：
'date_tostring' : function (v) {
return new Date(Number(v)).toLocaleString();
},
修改完成后将 dfs-dust.js 推送其它服务节点，重新启动集群，并刷新浏览器缓存即可
xsync $HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/webapps/static/dfs-dust.js
（5）Web端查看Yarn
（a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088/cluster
（b）查看相关资源信息
（6）Web端查看NameNode
（a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
（b）查看NameNode信息
3）集群基本测试
（1）上传文件到集群
上传小文件
hadoop fs -mkdir -p /user/atguigu/input
hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/wc.input /user/atguigu/input
上传大文件
hadoop fs -put /opt/software/hadoop-3.1.3.tar.gz /
（2）上传文件后查看文件存放在什么位置
（a）查看HDFS文件存储路径
（b）查看HDFS在磁盘存储文件内容
（3）执行wordcount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
4.2.6 集群启动/停止方式总结
1）各个服务组件逐一启动/停止
（1）分别启动/停止HDFS组件
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
（2）启动/停止YARN
yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
2）各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用
（1）整体启动/停止HDFS
start-dfs.sh/stop-dfs.sh
（2）整体启动/停止YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh
4.2.7 配置历史服务器
为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：
1）配置mapred-site.xml
vi mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
<!-- 历史服务器端地址 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop102:10020</value> </property> <!-- 历史服务器web端地址 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>hadoop102:19888</value> </property>
2）分发配置
xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
3）在hadoop102启动历史服务器
mapred --daemon start historyserver
4）查看历史服务器是否启动（如果前面配置了jpscall脚本可以使用脚本查看）
jps
5）查看JobHistory：http://hadoop102:19888/jobhistory
4.2.8 配置日志的聚集
日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。
日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。
注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager。
开启日志聚集功能具体步骤如下：
1）配置yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
<!-- 开启日志聚集 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 访问路径--> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value> </property> <!-- 保存的时间7天 --> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property>
2）分发配置
xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
3）关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer
在103上执行： stop-yarn.sh
在102上执行： mapred --daemon stop historyserver
4）启动NodeManager 、ResourceManage、Timelineserver和HistoryServer
在103上执行：start-yarn.sh
在103上执行：yarn --daemon start timelineserver
在102上执行：mapred --daemon start historyserver
5）删除HDFS上已经存在的输出文件
hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
6）执行WordCount程序
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
7）查看日志， http://hadoop102:19888/jobhistory
4.2.9 集群时间同步
时间同步的方式：找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，比如，每隔十分钟，同步一次时间。
配置时间同步具体实操：
1）时间服务器配置（必须root用户）
（1）关闭ntp服务和自启动
sudo systemctl stop ntpd
sudo systemctl disable ntpd
（2）修改ntp配置文件
sudo vim /etc/ntp.conf
修改内容如下
a）修改1（授权192.168.1.0-192.168.1.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间）
#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
改为
restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
b）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）
server 0.centos.pool.ntp.org iburst
server 1.centos.pool.ntp.org iburst
server 2.centos.pool.ntp.org iburst
server 3.centos.pool.ntp.org iburst
为
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
c）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步）
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
（3）修改/etc/sysconfig/ntpd 文件
sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）
SYNC_HWCLOCK=yes
（4）重新启动ntpd服务
sudo systemctl start ntpd
（5）设置ntpd服务开机启动
sudo systemctl enable ntpd
2）其他机器配置（必须root用户）
（1）在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次
sudo crontab -e
编写定时任务如下：
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
（2）修改任意机器时间
date -s "2020-5-14 12:12:12"
（3）十分钟后查看机器是否与时间服务器同步
date
3）若时间服务器错误，则：
（1）关闭ntpd服务：sudo systemctl stop ntpd
（2）查询网络时间：sudo ntpdate cn.pool.ntp.org
（3）启动ntpd服务：sudo systemctl start ntpd
4）若其他机器同步时间时发生错误，则：
（1）关闭ntpd服务：sudo systemctl stop ntpd
（2）关闭ntpd服务自启动：sudo systemctl disable ntpd
（3）与时间服务器时间同步：sudo ntpdate hadoop102
第5章 常见错误及解决方案
1）防火墙没关闭、或者没有启动YARN
INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032
2）主机名称配置错误
3）IP地址配置错误
4）ssh没有配置好
5）root用户和atguigu两个用户启动集群不统一
6）配置文件修改不细心
7）未编译源码
Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
17/05/22 15:38:58 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032
8）不识别主机名称
java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102
at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475)
at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:146)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
解决办法：
（1）在/etc/hosts文件中添加192.168.1.102 hadoop102
（2）主机名称不要起hadoop hadoop000等特殊名称
9）DataNode和NameNode进程同时只能工作一个。
10）执行命令不生效，粘贴word中命令时，遇到-和长–没区分开。导致命令失效
解决办法：尽量不要粘贴word中代码。
11）jps发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。原因是在linux的根目录下/tmp目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删除掉，再重新启动集群。
12）jps不生效。
原因：全局变量hadoop java没有生效。解决办法：需要source /etc/profile文件。
13）8088端口连接不上
cat /etc/hosts
注释掉如下代码
#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1 hadoop102