hadoop1

hadoop-01

• 大数据：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，是需要新的处理模式化才能具有更强决策力，洞察发现力和流程化能力的海量，高增长率和多样化的信息资产。

• 分为：

  HDFS:海量数据的存储
  mapreduce:分布式运算框架
  YARN:资源调度平台和监控平台
  Commons:技术支持（大量工具类）
  

1.序列化

• 将对象转换成二进制。（对象--->持久化过程）。而反序列化是将二进制转换成对象（内存）。

  应用场景：持久化或者活化，网络之间传输
  

• 示例：

  package hadoop01.test;
  
  import java.io.FileInputStream;
  import java.io.FileNotFoundException;
  import java.io.FileOutputStream;
  import java.io.IOException;
  import java.io.ObjectInputStream;
  import java.io.ObjectOutputStream;
  
  import hadoop01.User;
  
  // @SuppressWarnings去除代码中warinning警告
  @SuppressWarnings("resource")
  public class TestOne {
  	public static void main(String[] args) throws Exception {
  		User user = new User();
  		user.setUid(1);
  		user.setName("xjk");
  		// 持久化 序列化 写到磁盘
  		ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("J:\java大数据\大数据\a.txt"));
  		// 对象写入
  		oos.writeObject(user);
  		oos.close();
  		// 反序列化，从磁盘中读取，转换成Java对象
  		ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream("J:\java大数据\大数据\a.txt"));
  		User u = (User)ois.readObject();
  		System.out.println(u.name);
  	}
  }
  
  

• 而hadoop没有使用jdk原生序列化，而是采用写入对象内单个值方式。相对于写入整个对象来说，占用磁盘资源更少。如下示例：

  import java.io.FileInputStream;
  import java.io.FileNotFoundException;
  import java.io.FileOutputStream;
  import java.io.IOException;
  import java.io.ObjectInputStream;
  import java.io.ObjectOutputStream;
  
  import hadoop01.User;
  
  public class TestTwo {
  	public static void main(String[] args) throws Exception {
  		User user = new User();
  		user.setUid(1);
  		user.setName("xjk");
  		// 持久化 序列化 写到磁盘
  		ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("J:\java大数据\大数据\b.txt"));
  		// 写入
  		oos.writeInt(user.getUid());
  		oos.writeUTF(user.getName());
  		oos.close();
  		ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream("J:\java大数据\大数据\b.txt"));
  		int uid = ois.readInt();
  		String name =ois.readUTF();
  		System.out.println(uid + "===" + name);
  		ois.close();
  	}
  }
  

  上面方式将uid和name单独写入，占用磁盘空间15K,而写入对象占用空间有70K。

2.服务

• 自定义socket服务：客户端发送字符串:abc:toUpCase，服务端将abc转大写

  • 服务端

  package com.xjk.utils;
  
  import java.io.InputStream;
  import java.io.ObjectInputStream;
  import java.io.ObjectOutputStream;
  import java.net.ServerSocket;
  import java.net.Socket;
  
  /*
   * 监听端口
   * 接收请求数据
   * 根据自定义的协议解析请求数据
   * 执行业务
   * */
  public class HdpServer {
  	public static void main(String[] args) throws Exception {
  		ServerSocket ss = new ServerSocket(9996);
  		System.out.println("服务端启动...");
  		while (true) {
  			Socket socket = ss.accept();
  			System.out.println("接收数据..");
  			ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
  			ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
  			// 拿到接收数据
  			String request = (String)ois.readObject();
  			System.out.println(request);
  			// 根据 : 分割
  			String[] split = request.split(":");
  			String word = split[0];
  			// 判断调用方法
  			String methodName = split[1];
  			if ("toUpCase".equals(methodName)) {
  				MyUtils mu = new MyUtils();
  				String newWord = mu.toUpCase(word);
  				oos.writeObject(newWord);
  			}
  			oos.close();
  			ois.close();
  			socket.close();
  		}
  	}
  }
  
  

  • 客户端

  package com.xjk.client;
  
  import java.io.IOException;
  import java.io.ObjectInputStream;
  import java.io.ObjectOutputStream;
  import java.net.Socket;
  import java.net.UnknownHostException;
  
  /*
   * 根据协议发送请求数据
   * 接收响应结果
   * */
  public class HdpClient {
  	public static void main(String[] args) throws Exception {
  		Socket socket = new Socket("localhost", 9996);
  		System.out.println("客户端启动...");
  		ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
  		ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
  		oos.writeObject("abc:toUpCase");
  		System.out.println("发送数据...");
  		String res = (String)ois.readObject();
  		System.out.println(res);
  		oos.close();
  		ois.close();
  	}
  }
  
  

3.分布式文件系统基本设计

• 分布式存储（文件）系统HDFS.用于存储海量数据，数据存储在集群中，它可以动态扩容。

• 当你有源数据存储在机器上。为了数据安全数据会存储副本，存储副本在不同机器上，存储副本机器上存储着全部或部分数据。比如你的一台副本机器挂掉，它会将数据从另一个机器上拷贝过来。当拷贝过程中出现网络阻塞情况下。为了防止这个现象发生，文件存储会切块（block块）一般默认128M.每个都有自己编号，具有唯一标识。

• 磁盘存储数据是通过寻道找的。如果寻道消耗时间10ms,最好处理数据100倍寻道操作。也就是1000ms，1000ms将数据传输。一般磁盘传输速率一般是100M/S,所以文件存储会切块一般为128M。

  这样在整个系统中，有个节点去管理数据存储的源数据，一般记录数据信息有：
  文件名  block快唯一标识 起始和结束偏移量，文件大小 存储在哪台机器上，副本存储个数等等。
  
  

  最终，它会对外提供一套虚拟访问目录(虚拟目录和真实文件存储的映射)。

• 为了保证数据高容错：存储文件的副本，并且内部可以进行容错处理（拷贝到相应机器）。

• 文件在存储时候会切分存储大小(物理切换) 默认128M。

• namenode管理存储源数据，接收客户端请求（上传和下载），返回元数据。

• 真正存储数据的节点datanode。

• namenode管理多个datanode。datanode会定时向namenode汇报。

4.NameNode

• 用于记录文件存储的元数据（NameNode将这些数据的元数据信息记录在内存中，并且将这些元数据信息定期的序列化到本地磁盘上）

• 记录用户存储的文件的大小、切分的块数、每一块的副本数和存储在DataNode上的位置

• NameNode中的元数据目录下的fsimage文件是用来存储元数据的

• NameNode中的元数据目录下的VERSION文件里面存储的是一系列的ID，相当于该集群的标识。

1 接收客户端的请求 , 分配数据存储的节点位置
2 管理集群中存储数据的元数据
3 容错的处理 , 当有机器宕机.检查元数据 , 复制出来副本数据
4 接收datanode的心跳感应 , 接收datanode汇报的数据存储情况

5.DataNode

• 用于存储用户上传的文件数据

• 数据是存储在该DataNode软件所在的服务器的本地磁盘中

• DataNode中的数据保存目录下的VERSION文件里面存储的一系列ID跟NameNode里面的完全一致（说明他们是属于同一个集群的）

  1 存储数据
  2 向namenode汇报数据存储情况
  3 发送心跳机制
  

6.HDFS安装

• 前提条件：

  JDK
  集群中各个机器可以通信（NAT）,互相可以ping通
  集群中各个机器互相免密
  ip 主机名 域名映射
  

  • 机器免密登录配置：CentOS机器登录免密登录配置

  主机名	ip地址	角色
  linux01	10.0.0.134	namenode/datanode
  linux02	10.0.0.131	datanode/secondaryNameNode
  linux03	10.0.0.132	datanode

• 安装：

  1下载jdk 略
  2安装hadoop  解压相应目录：tar -zxvf hadoop-2.8.5.tar.gz
  # 解压比较慢
  3.cd到hadoop
  bin		#客户端交互命令
  etc		#配置文件
  include
  lib
  libexec
  LICENSE.txt
  NOTICE.txt
  README.txt
  sbin	#启停命令 
  share	#文档jar包
  

• 配置：

  在  hadoop-2.8.5/etc/hadoop 内进行配置：
  1.JAVA_HOME配置
  yum安装默认路经：/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-0.el7_8.x86_64/
  vim hadoop-env.sh
  	export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-0.el7_8.x86_64/
  
  2.hdfs-site.xml配置  指定namenode所在的机器 和 元数据 和 数据存储目录
  vim hdfs-site.xml
  	dfs.namenode.rpc-address 配置namenode地址
  	dfs.namenode.name.dir 配置namenode存储地址
  	dfs.datanode.data.dir datanode存储地址
  	dfs.namenode.secondary.http-address 保证数据安全性
  

• 配置参数：

  #linux为例： vim hdfs-site.xml
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address</name>
    <value>linux01:9000</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/opt/hdp/name/</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/opt/hdp/data/</value>
    <description></description>
  </property>
  
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>linux02:50090</value>
    <description></description>
  </property>
  

• scp命令将hadoop安装包分发到集群中各个机器上

  scp -r hadoop-2.8.5/ linux02:$PWD
  scp -r hadoop-2.8.5/ linux03:$PWD
  

  拷贝过程很长，可以将share中doc文件删除后拷贝，里面有很多小文件文档导致拷贝速度变慢：rm -rf /opt/hdp/hadoop-2.8.5/share/doc

• 启动

  # 启动在hadoop 下bin目录下：
  # 启动之前一定要先初始化namenode,执行如下命令：
  ./hadoop namenode -format
  

  可以看到在/opt/hdp/name/下有一个current文件里面有版本号。

  • 启动目录在sbin中：

  /opt/hdp/hadoop-2.8.5/sbin
  # 启动namenode
  [root@linux01 sbin]./hadoop-daemon.sh start namenode
  
  # 通过jps查看启动的namenode
  [root@linux01 sbin]# jps
  9666 Jps
  9565 NameNode
  

  • 它提供了一个web页面可以使我们访问：通过访问linux01对应ip的url:http://10.0.0.134:50070/显示web页面

  

  它里面有启动时间，相应版本号等等。。。
  

• 启动datanode:

  ./hadoop-daemon.sh start datanode
  [root@linux01 sbin]# jps
  9964 Jps
  9565 NameNode
  9919 DataNode# 可以看到启动datanode
  

• web页面中点击Datanode如下图：此时有一个datanode,包括它存储空间，地址，版本等信息

  

• 此时我们在linux02启动

  [root@linux02 sbin]# ./hadoop-daemon.sh start datanode
  

• linux03也是如此

  [root@linux03 sbin]# ./hadoop-daemon.sh start datanode
  

  注意：如果启动不成功，首先查找配置：hadoop-env.sh中JAVA_HOME路径是否正确， vim hdfs-site.xml配置是否正确，启动前删除原有的data文件。克隆机器会出现current内的版本号一致问题，此时删除，重新启动即可。

• 节点停止：

  [root@linux03 sbin]# ./hadoop-daemon.sh stop datanode
  # 停止会有一个很长延迟。大概10分钟。
  

  namenode剔除宕机的datanode节点策略是：datanode每隔3s触发心跳访问namenode,当过去30秒都没有触发，namenode会过5分钟去看当前datanode是否死去，如果没有回应，则再过5分钟再次验证datanode是否死去。再没有回应则会剔除当前datanode。

7.HDFS客户端命令介绍

• 在bin/hdfs dfs有如下客户端交互命令：

  	[-appendToFile <localsrc> ... <dst>]
  	[-cat [-ignoreCrc] <src> ...]
  	[-checksum <src> ...]
  	[-chgrp [-R] GROUP PATH...]
  	[-chmod [-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...]
  	[-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...]
  	[-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>]
  	[-copyToLocal [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
  	[-count [-q] [-h] [-v] [-t [<storage type>]] [-u] [-x] <path> ...]
  	[-cp [-f] [-p | -p[topax]] [-d] <src> ... <dst>]
  	[-createSnapshot <snapshotDir> [<snapshotName>]]
  	[-deleteSnapshot <snapshotDir> <snapshotName>]
  	[-df [-h] [<path> ...]]
  	[-du [-s] [-h] [-x] <path> ...]
  	[-expunge]
  	[-find <path> ... <expression> ...]
  	[-get [-f] [-p] [-ignoreCrc] [-crc] <src> ... <localdst>]
  	[-getfacl [-R] <path>]
  	[-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] <path>]
  	[-getmerge [-nl] [-skip-empty-file] <src> <localdst>]
  	[-help [cmd ...]]
  	[-ls [-C] [-d] [-h] [-q] [-R] [-t] [-S] [-r] [-u] [<path> ...]]
  	[-mkdir [-p] <path> ...]
  	[-moveFromLocal <localsrc> ... <dst>]
  	[-moveToLocal <src> <localdst>]
  	[-mv <src> ... <dst>]
  	[-put [-f] [-p] [-l] [-d] <localsrc> ... <dst>]
  	[-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>]
  	[-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] [-safely] <src> ...]
  	[-rmdir [--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...]
  	[-setfacl [-R] [{-b|-k} {-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]]
  	[-setfattr {-n name [-v value] | -x name} <path>]
  	[-setrep [-R] [-w] <rep> <path> ...]
  	[-stat [format] <path> ...]
  	[-tail [-f] <file>]
  	[-test -[defsz] <path>]
  	[-text [-ignoreCrc] <src> ...]
  	[-touchz <path> ...]
  	[-truncate [-w] <length> <path> ...]
  	[-usage [cmd ...]]
  
  Generic options supported are
  -conf <configuration file>     specify an application configuration file
  -D <property=value>            use value for given property
  -fs <file:///|hdfs://namenode:port> specify default filesystem URL to use, overrides 'fs.defaultFS' property from configurations.
  -jt <local|resourcemanager:port>    specify a ResourceManager
  -files <comma separated list of files>    specify comma separated files to be copied to the map reduce cluster
  -libjars <comma separated list of jars>    specify comma separated jar files to include in the classpath.
  -archives <comma separated list of archives>    specify comma separated archives to be unarchived on the compute machines.
  
  The general command line syntax is
  command [genericOptions] [commandOptions]
  

• 用法：

  # 查看集群存储能力
  ./hdfs dfs -df
  
  # 在linux02上传文件: 将/root/test_hdp.txt 上传到linux01机器上
  [root@linux02 bin]#hdfs dfs -put /root/test_hdp.txt hdfs://linux01:9000/
  

  如图：可以在客户端看到：test_hdp.txt上传信息：存储节点，分块个数等等。