0 Hadoop HDFS的现状 Apache Hadoop 项目至今已经有十多年的历史了，作为大数据的基石，自从投放之社区之后就引来了不少的眼球，进而也孕育出了众多的Apache项目，例如HBase， Hive , Spark 等等这些优秀的数据存储和处理等项目，从而构造成了一个庞大的生态圈。 如果按照这个理想状态每个Block的元数据占位都对应有128MB的数据块，那么理论情况下的存储上限是75 PB。 这个存储上限其实已经非常高了，对比今日甚至未来几年的需求，除了云服务提供商，几乎不会有其它的企业想去存储75PB的可用数据。 2 由 HDFS 转变为 HDDS 为了把HDFS做的更加的通用和标准化，Hadoop社区由Anu Engineer带队，着手设计Apache Hadoop的对象存储方案，也就是今天人们熟知的Hadoop
分布式文件存储系统 如上图所示，HDFS 也是按照Master 和Slave 的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode 这几个角色。 但是b 上存储a 的一些信息，减少a 坏掉之后的损失。 fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。） edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录） namenode 内存中存储的是=fsimage+edits。 请求第一个block 该传输到哪些DataNode 服务器上； 3、NameNode 根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配，返回可用的DataNode 的地址如：A，B，C； 注： Hadoop 在设计时考虑到数据的安全与高效，数据文件默认在HDFS 上存放三份， 存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。
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Hadoop分布式环境部署 本篇预期收益： 1:Hadoop分布式环境搭建部署 2:Hadoop基本配置文件的了解 3:集群管理工具clustershell的了解与使用 4:Linux免密登录配置 5: ，比如：我们将hadoop01克隆出来hadoop02, 那么在克隆hadoop03的时候 , 要在hadoop02基础上进行克隆, 因为涉及到在克隆之后 , 自动生成Mac地址的问题.如果我们在hadoop01 : hadoop[01-03] 这样我们就把hadoop01 hadoop02 hadoop03 都配置在了clustershell groups里面 或者hadoop: hadoop[01,02,03 hadoop-2.6.5.tar.gz 将hadoop压缩包下载到 /opt/hadoop目录下 解压缩hadoop-2.6.5.tar.gz tar–zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz 修改/etc/profile 在profile中加入 HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.6.5 HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME//etc/hadoop
1、新建三台机器，分别为： hadoop分布式搭建至少需要三台机器： master extension1 extension2 本文利用在VMware Workstation下安装Linux centOS 10、hadoop环境配置 创建一个文件夹： mkdir /usr/program/hadoop-0.20.2/hadooptmp 进入文件夹： /usr/program/hadoop-0.20.2/conf 11、环境配置 打开文件： /etc/profile 在最后面加入： #set hadoop export HADOOP_HOME=/usr/program/hadoop-0.20.2 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 使配置文件生效： source /etc/profile 12、启动hadoop 进入文件夹： /usr/program/hadoop-0.20.2 /bin 格式化namenode： hadoop namenode -format ?
阅读目录(Content) 一、搭建Hadoop全分布式集群前提 1.1、网络 1.2、安装jdk 1.3、安装hadoop 二、Hadoop全分布式集群搭建的配置 2.1、hadoop-env.sh 3.1、运行环境 3.2、服务器集群的启动与关闭 3.3、效果 3.4、监控平台 四、Hadoop全分布式集群配置免密登录实现主节点控制从节点 4.1、配置主从节点之间的免密登录 五、配置集群中遇到的问题 其实搭建最基本的全分布式集群和伪分布式集群基本没有什么区别，只有很小的区别 一、搭建Hadoop全分布式集群前提 1.1、网络 1）如果是在一台虚拟机中安装多个linux操作系统的话，可以使用NAT 二、Hadoop全分布式集群搭建的配置 配置/opt/hadoop/etc/hadoop相关文件 ? 四、Hadoop全分布式集群配置免密登录实现主节点控制从节点 配置这个是为了实现主节点管理（开启和关闭）从节点的功能： ?
使用Hadoop的hdfs来存放图片文件.以下是整个架构思路: 使用hadoop作为分布式文件系统，hadoop是一个实现了HDFS文件系统和MapReduce的开源项目，我们这里只是使用了它的hdfs .首先从web页面上上传的文件直接调用hadoop接口将图片文件存入hadoop系统中，hadoop可以设定备份数，这样在hadoop系统中某个datanode死掉并不会造成图片不可能，系统会从其他datanode ; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.FileUtil ; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.log4j.Logger; import com.tixa.dfs.hadoop.util.HadoopFileUtil
Hadoop的搭建有三种方式，单机版适合开发调试；伪分布式版，适合模拟集群学习；完全分布式，生产使用的模式。这篇文件介绍如何搭建完全分布式的hadoop集群，一个主节点，三个数据节点为例来讲解。 /core-site.xml，通过fs.default.name指定NameNode的IP地址和端口号，通过hadoop.tmp.dir指定hadoop数据存储的临时文件夹。 3，通过dfs.name.dir指定namenode节点的文件存储目录，通过dfs.data.dir指定datanode节点的文件存储目录。 vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves ## 内容 hadoop-slave1 hadoop-slave2 hadoop-slave3 配置hadoop-slave 之完全分布式环境搭建
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式计算中的数据存储系统，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。 本文参考：Hadoop集群（第8期）_HDFS初探之旅 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76704p8.htm 相关文章：再理解HDFS的存储机制 http HDFS中的基础概念 Block：HDFS中的存储单元是每个数据块block，HDFS默认的最基本的存储单位是64M的数据块。 横向扩展，一个Hadoop集群能管理的小文件有限，那就把几个Hadoop集群拖在一个虚拟服务器后面，形成一个大的Hadoop集群。google也是这么干过的。多Master设计，这个作用显而易见了。 正在研发中的GFS II也要改为分布式多Master设计，还支持Master的Failover，而且Block大小改为1M，有意要调优处理小文件啊。
Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。 HDFS：Hadoop Distributed File System,Hadoop的分布式文件系统。 大文件被分成默认64M一块的数据块分布存储在集群机器中。 DataNode中存储的是被拆分的blocks。 Secondary NameNode帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。
集群环境搭建起来，可以将hadoop简化地想象成一个小软件，通过在各个物理节点上安装这个小软件，然后将其运行起来，就是一个hadoop分布式集群了。 文件 六、 配置hadoop-env.sh文件 七、 配置masters和slaves文件 八、 向各节点复制hadoop 九、 格式化namenode 十、 启动hadoop 十一、 用jps 二、 建立hadoop运行帐号 即为hadoop集群专门设置一个用户组及用户，这部分比较简单，参考示例如下： sudo groupadd hadoop //设置hadoop 八、向各节点复制hadoop 向node1节点复制hadoop： ? 向node2节点复制hadoop: ? 这样，结点node1和结点node2也安装了配置好的hadoop软件了。 至此，hadoop的完全分布式集群安装已经全部完成，可以好好睡个觉了。~~
一、概述 概念：是一个可靠的、可伸缩的、分布式计算的开源软件。 是一个框架，允许跨越计算机集群的大数据及分布式处理，使用简单的编程模型（mapreduce） 可从单台服务器扩展至几千台主机，每个节点提供了计算和存储功能。 HDFS hadoop distributed file system，hadoop分布式文件系统 Hadoop yarn 作业调度和资源管理框架 hadoop mapreduce 基于yarn local/hadoop chown hadoop.hadoop /usr/local/hadoop-2.6.5/ -R f.hadoop用户免密钥配置 su - hadoop ssh-keygen - hadoop-1 hadoop-2 hadoop-3 EOF 同样的步骤操作hadoop-2/3，建议将hadoop-1的文件直接分发至hadoop-2/3 2.3.2 格式化namenode 在NameNode
Hadoop 介绍 Hadoop 从 2.x 开始，逐渐演变成：HDFS，YARN，MapReduce 三大应用模块，这三个应用模块分别的能力和作用是： HDFS：分布式文件系统，用来解决海量大文件的存储问题 使用 MapReduce 的分布式编程 API 编写分布式计算应用程序，读取存储在 HDFS 上的海量大文件进行计算，由 YARN 提供计算资源。HDFS 和 YARN 可以独立运行。 所以称 Hadoop 是一个分布式的成熟解决方案。安装 Hadoop，其实就是安装 HDFS 和 YARN 两个集群。HDFS 和 YARN 都是一个一主多从的集群。 --HDFS的数据块的副本存储个数--> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> < 那么你可以重新初始化，但是你还是要记得把对应的每个节点数据存储目录先行删掉，然后再初始化，这样你就又得到了一个新的 HDFS 集群。
欢迎您关注《大数据成神之路》 image.png 1.前言 DistributedCache是hadoop框架提供的一种机制,可以将job指定的文件,在job执行前,先行分发到task执行的机器上, 分布式缓存会截取URI的片段作为链接的名字。 例如，URI是 hdfs://namenode:port/lib.so.1#lib.so，则在task当前工作目录会有名为lib.so的链接，它会链接分布式缓存中的lib.so.1。 ,包括伪分布式,完全分布式.有些api在这2种情况下有移植性问题 需要分发的文件,必须提前放到hdfs上.默认的路径前缀是hdfs://的,不是file:// 需要分发的文件,最好在运行期间是只读的. 因为空构造函数的Job采用的Configuration是从hadoop的配置文件中读出来的（使用new Configuration()创建的Configuration就是从hadoop的配置文件中读出来的
~]# ssh hadoop@hadoop1 # 输入密码登陆成功 4 设置免密登陆 注意：这里免密登陆指的是hadoop账户登陆的hadoop1，再ssh hadoop@hadoop1。 /data/hadoopdata/data</value> <description>datanode 的数据存储目录</description> </property name>dfs.replication</name> <value>2</value> <description>HDFS 的数据块的副本存储个数 : 配置立即生效 [hadoop@hadoop1 hadoop]$ source ~/.bashrc 6.10 查看Hadoop版本 [hadoop@hadoop1 hadoop]$ hadoop version 6.13 启动 [hadoop@hadoop1 hadoop]$ cd /home/hadoop/apps/hadoop-2.7.6 [hadoop@hadoop1 hadoop-2.7.6]$ sbin
tar -zxvf hadoop-2.7.1_64bit.tar.gz 2．修改配置 以下文件均为Hadoop完全分布式需要配置的文件。此配置按照上述的5台服务器组件的集群。 -- namenode存储位置 --><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>/root/work/hadoop-2.7.1/tmp/name -- dataode存储位置 --><property> <name>dfs.datanode.data.dir</name><value>/root/work/hadoop-2.7.1/tmp/ </property></configuration> 6>slaves 这里我们将hadoop03、hadoop04、hadoop05配置为存储数据的节点。 三、启动 启动完全分布式hadoop： 1、启动zk集群 .
/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.7.jar HDFS 测试Hadoop自带的wordcount ➜ hadoop cd $HADOOP_HOME ➜ java hello yarn ➜ wcinput cd ../ ➜ hadoop pwd /home/baxiang/opt/module/hadoop ➜ hadoop hadoop jar -- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module HDFS操作 ➜ hadoop hadoop fs -mkdir -p /user/baxiang/input ➜ hadoop hadoop fs - Deleted /user/baxiang/output ➜ hadoop hadoop jar /opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples
完全分布式安装部署，其实步骤上来说与伪分布式没有太大的区别，主要增加2台虚拟机部署称为一个3台的集群 环境的准备 在现有基础上克隆出来2台虚拟机，并且修改网段IP ,以及主机名称 映射路径 hosts (负责存储) Yarn HistoryServer ? 集群的安装 在集群安装之前，必须要安装JDK环境 配置Hadoop完全分布式环境，从配置文件开始 首先解压hadoop安装路径到/opt/app中 sudo tar -zvxf hadoop-2.7.2 </value></property> 现在是完全分布式的环境，所以还需要配置savles文件，把从节点的主机名称添加进去 hadoop01 hadoop02 hadoop03 在分发之前，需要把etc 在hadoop01上启动namenode 与datanode sbin/hadoop-daemon.sh start namenodesbin/hadoop-daemon.sh start datanode
Hadoop分布式集群和前面的伪分布式安装方法类似，Hadoop用户创建，ssh配置，java环境安装，Hadoop安装等过程查看前一篇：Hadoop的安装和使用 下面在两台物理机上搭建集群环境，一台机器作为 </description> </property> </configuration> 4.3 修改hdfs-site.xml文件 Hadoop的分布式文件系统HDFS一般采用冗余存储， 如果之前运行过伪分布式模式，现在先删除运行后的临时文件。然后把Master下的hadoop文件夹打包压缩，复制到Slave1。 $ cd /usr/local $ sudo rm -r . 6 执行分布式实例 创建HDFS上的用户目录 $ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop 在HDFS中创建input目录，并把/usr/local/hadoop/etc/hadoop input 运行MapReduce作业 $ hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*
下载Hadoop 8. 解压Hadoop tar -xvf hadoop-2.7.1_64bit.tar.gz 9. 进入Hadoop的安装路径 cd hadoop-2.7.1 cd etc/Hadoop 10. 编辑hadoop-env.sh vim hadoop-env.sh 修改 export JAVA_HOME=/home/presoftware/jdk1.8 export HADOOP_CONF_DIR =/home/bigdata/hadoop-2.7.1/etc/hadoop 保存退出，重新生效 source hadoop-env.sh 11. -- 指定HDFS的数据存储位置 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/software/hadoop-2.7.1/tmp
为了使用 REST 接口, 首先需要为 S3 接口初始化一个 Ceph 对象网关用户. 然后为 Swift 接口新建一个子用户.
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