搭建基于 HDFS 碎片文件存储服务

安装 JDK

HDFS 依赖 Java 环境，这里我们使用 yum 安装 JDK 8，在终端中键入如下命令：

yum -y install java-1.8.0-openjdk*

使用如下命令查看下 Java 版本，我们可以验证 JDK 是否已成功安装：

java -version

配置 Java 环境变量

在编辑器中打开文件 /etc/profile，在文件末尾追加如下内容，配置 Java 环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

然后执行如下命令，让环境变量生效：

source /etc/profile

通过如下命令，验证 Java 环境变量是否已成功配置并且生效：

echo $JAVA_HOME

准备 HDFS 环境

• 配置 SSH
  先后执行如下两行命令，配置 SSH 以无密码模式登陆：

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

接着可以验证下，在不输入密码的情况下，应该能使用 ssh 命令成功连接本机：

ssh 119.29.174.175

紧接着在终端中键入如下命令关闭 ssh 连接：

exit
SSH 配置完毕后，我们接着下载并安装 Hadoop。


安装 Hadoop

首先创建 /data/hadoop 目录，然后进入该目录：

mkdir -p /data/hadoop && cd $_

接着下载 Hadoop 安装包到该目录下：
wget http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.1/hadoop-2.7.1.tar.gz

解压下载好的 Hadoop 安装包到当前目录：
tar -zxvf hadoop-2.7.1.tar.gz
然后将解压后的目录重命名为 hadoop，并且将其移至 /usr/local/ 目录下：
mv hadoop-2.7.1 hadoop && mv $_ /usr/local/

在编辑器中打开 Hadoop 环境配置文件，使用 Ctrl + F 搜索如下行 

export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

将其替换为：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk

查看下 Hadoop 的版本：
/usr/local/hadoop/bin/hadoop version
可以看到 Hadoop 的版本信息：
Hadoop 2.7.1
安装 Hadoop 就是这么简单。至此 Hadoop 已经安装完成，紧接着我们需要做的就是修改 Hadoop 的配置信息。


修改 Hadoop 配置

由于我们的实践环境是在单机下进行的，所以此处把 Hadoop 配置为伪分布式模式。

首先新建若干临时文件夹，我们在后续的配置中以及 HDFS 和 Hadoop 的启动过程中会使用到这些文件夹：

cd /usr/local/hadoop && mkdir -p tmp dfs/name dfs/data

修改 HDFS 配置文件 core-site.xml，将 configuration 配置修改为如下内容：
core-site.xml

<configuration>  
    <property>  
        <name>hadoop.tmp.dir</name>  
        <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>  
    <property>  
        <name>fs.defaultFS</name>  
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>  
</configuration>

　修改 HDFS 配置文件 hdfs-site.xml，将 configuration 配置修改为如下内容：

　hdfs-site.xml

<configuration>    
    <property>    
        <name>dfs.replication</name>    
        <value>1</value>    
    </property>    
    <property>    
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>    
        <value>file:/usr/local/hadoop/dfs/name</value>    
    </property>    
    <property>    
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>    
        <value>file:/usr/local/hadoop/dfs/data</value>    
    </property>    
    <property>
        <name>dfs.permissions</name>    
        <value>false</value>    
    </property>    
</configuration>

　　修改 HDFS 配置文件 yarn-site.xml，将 configuration 配置修改为如下内容：

yam-site.xml

<configuration>  
    <property>  
        <name>mapreduce.framework.name</name>  
        <value>yarn</value>  
    </property>  

    <property>  
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
        <value>mapreduce_shuffle</value>  
    </property>  
</configuration>

　　以上配置修改完毕后，我们可以尝试启动 Hadoop。

启动 Hadoop

首先进入如下目录：

cd /usr/local/hadoop/bin/

对 HDFS 文件系统进行格式化：
./hdfs namenode -format
接着进入如下目录：
cd /usr/local/hadoop/sbin/
先后执行如下两个脚本启动 Hadoop：
./start-dfs.sh
./start-yarn.sh
接着执行如下命令，验证 Hadoop 是否启动成功：
jps
如果输出了类似如下的指令，则说明 Hadoop 启动成功啦 

 

21713 Jps
21089 SecondaryNameNode
21364 NodeManager
20795 NameNode
20923 DataNode
21245 ResourceManager

至此，我们的 HDFS 环境就已经搭建好了。在浏览器中访问如下链接，应该能正常访问（注：若出现安全拦截请选择通过）：

http://119.29.174.175:50070/explorer.html#/

接下来，我们实践下如何将碎片文件存储到 HDFS 中。

存储碎片文件

• 准备碎片文件
  首先创建目录用于存放碎片文件，进入该目录：

  mkdir -p /data/file && cd /data/file

   

  然后执行如下 shell 命令，新建一批碎片文件到该目录下 

   i=1; while [ $i -le 99 ]; do name=`printf "test%02d.txt"  $i`; touch "$name"; i=$(($i+1)); done

在终端中执行 ls 命令，可以看到我们已成功创建了一批碎片文件。

将碎片文件存储在 HDFS 中

首先在 HDFS 上新建目录：

/usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -mkdir /dest

此时，在浏览器是访问如下链接，可以看到 /dest 目录已创建，但是暂时还没有内容：

http://119.29.174.175:50070/explorer.html#/dest

接着我们可以上传碎片文件啦！

首先在终端中依次执行以下命令 

 groupadd supergroup

usermod -a -G supergroup root

然后将之前创建的碎片文件上传到 HDFS 中：

cd /data/file && /usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -put *.txt /dest

这时，再使用如下命令，我们应该能看到碎片文件已成功上传到 HDFS 中：

/usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -ls /dest

部署完成

• 访问服务
  在浏览器是访问如下链接，可以看到 /dest 目录的文件内容：

http://119.29.174.175:50070/explorer.html#/dest