Hadoop 2.0：主流开源云架构（二）

二、Hadoop 2.0简述

（一）Hadoop 2.0由来

在这里插入图片描述
工业界称Hadoop 1.X及其以前的版本（0.23.X除外）为Hadoop 1.0，称Hadoop 2.X及其以后版本为Hadoop 2.0。

在这里插入图片描述
Hadoop 2.0提供分布式存储（HDFS）和分布式操作系统（Yarn）两大功能软件包。

将Hadoop 2.0部署至集群后，通过调用Hadoop 2.0程序库，能够用简单的编程模型来处理分布在不同机器上的大规模数据集。由于采用客户-服务器模式，Hadoop 2.0很容易从一台机器扩展至成千上万台机器，并且每台机器都能提供本地计算存储和本地计算。考虑到集群中每台机器都可能会出问题（如硬件失效），Hadoop 2.0本身从设计上就在程序层规避了这些问题。

Hadoop至少应当包含分布式存储和分布式计算两个模块，下面给出Hadoop1.0项目模块。
（1）Hadoop Common：联系HDFS和MapReduce的纽带，它一方面为另外两组件提供一些公用jar包，另一方面也是程序员访问其他两模块的接口。
（2）HDFS：Hadoop的分布式文件系统。主要提供分布式存储服务。
（3）Hadoop MapReduce：分布式计算框架。主要负责资源管理、任务调度和MapReduce算法实现。

（二）Hadoop 2.0相关项目

Google云计算组件和Hadoop及其相关项目之间的对应关系：

Hadoop云计算系统	Google云计算系统
Hadoop HDFS	Google GFS
Hadoop MapReduce	Google MapReduce
HBase	Google BigTable
ZooKeeper	Google Chubby
Pig	Google Sawzall

近几年工业界围绕Hadoop进行了大量的外围产品开发，下图描述了各个产品项目之间的层次关系。

在这里插入图片描述

（三）Hadoop应用

在这里插入图片描述
1、构建大型分布式集群

Hadoop最直接的应用就是构建大型分布式集群，提供海量存储和计算服务，像国内的中国移动“大云”、淘宝“云梯”等，都已是大型甚至超大型分布式集群。

2、数据仓库

很多公司的log日志文件、其他半结构化业务数据并不适合存入关系型数据库，却特别适合存入半结构化的HDFS，然后应用其他工具（如Hive、Hbase）提供报表查询之类的服务。

3、数据挖掘

大数据环境下的数据挖掘其实并没有太大改变，但大数据却给数据挖掘的预处理工具出了难题。受限于硬盘性能和内存大小限制，普通服务器读取1TB数据需要至少二十分钟，但Hadoop却是每台机器读取1/n TB，加上共享集群内存和CPU，实际处理时间何止n倍。

Hadoop己广泛应用于分布式集群构建、数据存储、数据挖掘等领域。随着大数据和云计算时代的到来，相信Hadoop 的应用将更加广泛。

三、Hadoop 2.0部署

（一）部署综述

1、部署方式

（1）安装方式：

传统解压包方式：烦琐易错；有助于读者深入理解Hadoop。
Linux标准方式：简单易用；隐藏了太多细节。

（2）部署环境：

单机模式：不需要与其他节点交互，不需要使用HDFS，直接读写本地的文件系统。
伪分布模式：在一台单机上运行，用不同的进程模仿分布式运行中的各类节点。
分布式模式：在不同的机器上部署系统。

2、部署步骤
在这里插入图片描述
3、准备环境

（1）硬件环境

由于分布式计算需要用到很多机器，部署时用户须提供多台机器，至于提供几台，须根据 “部署规划”确定。
实际上，完全模式部署Hadoop时，最低需要两台机器（一个主节点，一个从节点），此外，硬件方面，每台机器最低要求有1GB内存，20GB硬盘空间。

（2）软件环境

在这里插入图片描述
大量的实践证明，在Linux环境下使用Hadoop则更加稳定高效。须注意的是新装系统（CentOS）的机器不可以直接部署Hadoop，需要设置：修改机器名，添加域名映射，关闭防火墙，安装JDK。

【例2】 现有一台CentOS系统机器，且装机时用户名为joe，要求将此机器名修改为cMaster，添加域名映射，关闭防火墙，安装JDK。

① 修改机器名

[joe@localhost ~]$ su-root                            #切换成root用户修改机器名
[root@localhost ~]# vim /etc/sysconfig/network        #编辑存储机器名文件

将“HOSTNAME=localhost.localdomain”中的“localhost.localdomain”替换成需要使用的机器名，按要求，此处应为cMaster，即此行内容为：

HOSTNAME=CMaster                                     #指定本机名为cMaster

注意重启机器后更名操作才会生效，用户须通过此命令修改集群中所有机器的机器名，重启后，本机将有自己唯一的机器名cMaster了。

② 添加域名映射

首先使用如下命令查看本机IP地址，这里以cMaster机器为例。

[root@cMaster ~]# ifconfig                            #查看cMaster机器IP地址

假如看到此机器的IP地址为“192.168.1.100”，机器名为cMaster，则域名映射应为：

192.168.1.100cMaster

接着编辑域名映射文件“/etc/hosts”，将上述内容加入此文件。

[root@cMaster ~]# vim /etc/hosts                      #编辑域名映射文件

③ 关闭防火墙

CentOS的防火墙iptables默认情况下会阻止机器间通信，编者建议系统管理员开启Hadoop使用的端口，也可以暂时关闭或永久关闭iptables（不建议），为简单起见，永久关闭防火墙，其关闭命令如下（执行命令后务必重启机器才可生效）：

[root@cMaster ~]# chkconfig --level 35 iptables off              #永久关闭iptables，重启后生效

④ 安装JDK

Hadoop部署前须安装JDK，而且Hadoop只能使用Oracle的1.6及以上版本的JDK，不能使用openjdk。用户须首先下载jdk-x.rpm包，如jdk-7u40-linux-x64.rpm。打开刚才己经安装的CentOS机器，将jdk-7u40-linux-x64.rpm复制至虚拟机下某位置， Termianl下执行（此方式安装的JDK无须配置java_home）如下命令:

[root@cMaster ~]# java                                           #查看java是否安装
[root@cMaster ~]# rpm -ivh /home/joe/jdk-7u40-linux-x64.rpm      #以root权限，rpm方式安装JDK
[root@cMaster ~]# java                                           #验证java是否安装成功

4、关于Hadoop依赖软件

SSH只是给sbin/start-yarn.sh等几个start-x.sh与stop-x.sh脚本使用。
Hadoop本身是一堆Java代码，而Java代码并不依赖SSH。
本节使用的Hadoop版本为稳定版Hadoop-2.2.0.tar.gz。
CentOS版本为64位CentOS-6.5。
JDK版本为jdk-7u40-linux-x64.rpm。

（二）传统解压包部署

【例3】 现有三台机器，且它们都刚装好64位CentOS-6.5，安装系统时用户名为joe，请按要求完成：
① 修改三台机器名为cMaster，cSlave0和cSlave1，并添加域名映射、关闭防火墙和安装JDK。
② 以cMaster作为主节点，cSlave0和cSlave1作为从节点，部署Hadoop。

（1）制定部署规划

此Hadoop集群需三台机器（cMaster，cSlave0和cSlave1），其中cMaster作为主节点，cSlave0和cSlave1作为从节点。

（2）准备机器

准备三台机器，它们可以是实体机也可以是虚拟机，若使用虚拟机。

（3）准备机器软件环境

三台机器都要完成：修改机器名、添加域名映射、关闭防火墙和安装JDK。

（4）下载Hadoop

谷歌搜索“Hadoop download”并下载，以joe用户身份，将Hadoop分别复制到三台机器上。

（5）解压Hadoop

分别以joe用户登录三台机器，每台都执行如下命令解压Hadoop文件：

[joe@cMaster ~]# tar -zxvf /home/joe/Hadoop-2.2.0.tar.gz
[joe@cSlave0 ~]# tar -zxvf /home/joe/Hadoop-2.2.0.tar.gz
[joe@cSlave1 ~]# tar -zxvf /home/joe/Hadoop-2.2.0.tar.gz

（6）配置Hadoop

三台机器都要配置，且配置相同。

首先，编辑文件“/home/joe/Hadoop-2.2.0/etc/Hadoop/Hadoop-env.sh”，找到如下行：

export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

将这行内容修改为：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_40

这里的“/usr/java/jdk1.7.0_40”就是JDK安装位置，如果不同，读者须根据实际情况更改之，需要注意的是，三台机器都要执行此操作。

其次，编辑文件“/home/joe/Hadoop-2.2.0/etc/Hadoop/core-site.xml”，并将如下内容嵌入此文件里configuration标签间，和上一个操作相同，三台机器都要执行此操作：

<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/joe/cloudData</value></property>
<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://cMaster:8020</value></property>

编辑文件“/home/joe/Hadoop-2.2.0/etc/Hadoop/yarn-site.xml”，并将如下内容嵌入此文件里configuration标签间，同样，三台机器都要执行此操作：

<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>cMaster</value></property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property>

最后，将文件“/home/joe/Hadoop-2.2.0/etc/Hadoop/mapred-site.xml.template”重命名为“ /home/joe/Hadoop-2.2.0/etc/Hadoop/mapred-site.xml”，接着编辑此文件并将如下内容嵌入此文件的configuration标签间，同样，三台机器都要执行此操作：

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

（7）启动Hadoop

首先，在主节点cMaster上格式化主节点命名空间：

[joe@cMaster ~]# Hadoop-2.2.0/bin/hdfs namenode -format

其次，在主节点cMaster上启动存储主服务namenode和资源管理主服务resourcemanager。

[joe@cMaster ~]# hadoop-2.2.0/sbin/Hadoop-daemon.sh start namenode         #cMaster启动存储主服务
[joe@cMaster ~]# hadoop-2.2.0/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager        #启动资源管理主服务

最后，在从节点上启动存储从服务datanode和资源管理从服务nodemanager，注意，CSlave0和cSlavel 这两台机器上都要执行，对应命令如下：

[joe@cSlave0 ~]# hadoop-2.2.0/sbin/Hadoop-daemon.sh start datanode        #cSlave0启动存储从服务
[joe@cSlave0 ~]# hadoop-2.2.0/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager       #cSlave0启动资源管理从服务
[joe@cSlave1 ~]# hadoop-2.2.0/sbin/Hadoop-daemon.sh start datanode        #cSlavel 启动存储从服务
[joe@cSlave1 ~]# hadoop-2.2.0/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager       #cSlavel启动资源管理从服务

（8）测试Hadoop

可以分别在三台机器上执行如下命令，查看Hadoop服务是否己启动。

$ /usr/java/jdk1.7.0_40/bin/jps           #jps查看java进程
$ ps -ef | grep java                      #ps查看java进程

会在cMaster上看到类似的如下信息：

3056 ResourceManager                      #资源管理主服务
2347 NameNode                             #存储主服务

而cSlave0和cSlave1上看到类似的如下信息：

4021 DataNode                             #存储从服务
2761 NodeManager                          #资源管理从服务

此外，还可以任选一台机器，如cMaster，打开CentOS默认浏览器Firefox，地址栏输入“cMaster:50070”，即可在Web界面看到HDFS相关信息；同理，地址栏输入“cMaster:8088”，即可在Web界面看到 Yarn相关信息。

通过上述单机部署和集群部署，可以看出，Hadoop本身部署起来很简单，其大量工作其实都是前期的Linux环境配置，Hadoop安装只是解压、修改配置文件、格式化、启动和验证，关于Linux命令问题，请参考Linux专业书籍。