大数据开发技术课程报告（搭建Hadoop完全分布式集群&&操作集群）

其他 2020-04-16 13:25:32 阅读次数: 0

大数据开发技术课程报告内容及要求：

报告内容及要求
本报告作为“大数据开发技术”课程的阶段性考试内容，需要独立完成，可以参考资料。

  1. 报告内容
    在Linux系统上，利用课上所学知识，根据自身机器配置，创建一个伪分布式Hadoop集群或完全分布式Hadoop集群，并对集群进行操作。需要在项目实现过程中，体现出通过本课程所学知识。
  2. 报告要求
    集群形式可以根据机器配置在伪分布式和完全分布式间进行选择；
    Hadoop集群及所需组件的安装和配置需要截图；
    关于Java的目录：需要自定义名称，添加学号后缀，比如学号为18B12345，那么JAVA_HOME的路径应该是…/java-18B12345，需要截图在报告中进行体现；
    关于集群的测试：在Hadoop集群安装完成后，需要分别用官方提供的例子和Web UI进行测试，需要截图在报告中进行体现；
    关于集群的操作：需要分别使用Shell形式和Java API对集群进行操作并截图在报告中进行体现，其中：在使用Java API时，Java项目的命名需要具有学号后缀，比如；学号为18B12345，那么如果创建的Java项目为hdfs-api，则实际创建的Java项目为hadfs-api-18B12345；如果创建的Java代码文件为main.java，则实际创建的.java文件为main_18B12345.java。

一、 项目简介和实验环境

本项目主要是建立Hadoop完全分布式集群，并进行集群测试和操作。
主要内容：配置hadoop完全分布式集群的前期准备、安装过程、配置文件、启动过程、Shell操作、Java API操作。
（本文中的一些文件可能带有学号后缀，这是课程报告的要求，实际上不必写后缀）

Linux发行版：ubuntu-18.04.4-desktop-amd64
JDK版本：jdk1.8.0_144
Hadoop版本：hadoop-2.7.2

二、 虚拟机的各项准备工作

创建三台虚拟机，并完成各项准备工作。
以下的所有准备工作在三台虚拟机上都要做。由于在准备阶段，三台主机的操作几乎完全相同，所以在此以第一台主机hadoop1为例。所有命令均是在root账号下运行。

(1) 修改主机名，依次为hadoop1，hadoop2，hadoop3。

(2) 关闭防火墙
输入命令ufw disable，关闭防火墙，重启后即可生效。

(3) 设置静态IP， hadoop1主机的设置如下图所示：
在这里插入图片描述
输入命令ifconfig，查看一下IP，显示设置成功：
在这里插入图片描述
(4) 配置ssh免密登录，方便之后用xsync脚本进行集群分发。
输入命令vim /etc/hosts，将主机名与各自IP相对应，如下图所示：
在这里插入图片描述
输入命令vim /etc/ssh/sshd_config，找到PermitRootLogin 配置项将原先的PermitRootLogin的prohibit-password修改为yes：
在这里插入图片描述
输入命令service ssh restart，重启ssh。
cd ~ （进入root目录）
ssh-keygen -t rsa，再按3次回车
~/.ssh会生成两个文件：id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
然后将其公钥加到3个虚拟机目录下（会生成一个authorized_keys的公钥，如果已经存在，则在该文件后面将会继续追加公钥内容），输入以下命令：

ssh-copy-id root@hadoop1
ssh-copy-id root@hadoop2
ssh-copy-id root@hadoop3

三台虚拟机都完成如上操作后，在hadoop1主机上测试是否能以root账号免密登录到hadoop2。
输入命令ssh root@hadoop2，无需输入密码则说明ssh免密登录配置成功，如下图所示：
在这里插入图片描述
输入命令exit退出hadoop2的root账号，继续操作。

(5) 编写集群分发脚本xsync

输入命令vim /usr/local/bin/xsync，编写内容如下：

#!/bin/bash

if [[ -x $(command -v rsync) ]]; then
  echo yes > /dev/null
else
  echo no rsync found!
  exit 1
fi

#1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
pcount=$#
if((pcount==0)); then
  echo no args!
  exit;
fi

#2 获取文件名称
p1=$1
fname=$(basename $p1)
echo fname=$fname

#3 获取文件绝对路径
pdir=$(cd -P $(dirname $p1); pwd)
echo pdir=$pdir

#4 获取当前用户名称
user=$(whoami)

#5 循环
for((host=2; host<4; host++)); do
        echo --- hadoop$host ---
        rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir
done

输入命令chmod +x xsync，将其提升为可执行文件的权限。
这个脚本只要写在hadoop1主机中即可，由它来向其他主机分发文件。

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三、 安装JDK并配置环境变量

在hadoop1主机中安装JDK并配置相应文件，同时用xsync同步文件到其他主机。
输入命令tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz解压得到jdk1.8.0_144目录，将其改名为jdk1.8.0_144-2018214184。
输入命令xsync jdk1.8.0_144-2018214184，将其分发到其他主机上。
输入命令vim /etc/profile.d/java.sh，配置环境变量：
在这里插入图片描述
输入命令xsync /etc/profile.d/java.sh，将其分发到其他主机上：
在这里插入图片描述
输入命令source /etc/profile使环境变量生效。
最后，输入命令java -version，检验是否配置成功，如图所示，说明java已经配置成功：
在这里插入图片描述

四、 安装Hadoop并配置环境变量

在hadoop1主机中安装Hadoop并配置相应文件，同时用xsync同步文件到其他主机。
输入命令tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz解压得到hadoop-2.7.2目录。
输入命令xsync hadoop-2.7.2，将其分发到其他主机上。
输入命令vim /etc/profile.d/hadoop.sh，配置环境变量：
在这里插入图片描述
输入命令xsync /etc/profile.d/hadoop.sh，将其分发到其他主机上：
在这里插入图片描述
输入命令source /etc/profile使环境变量生效。
最后，再输入命令hadoop，检验是否配置成功，如图所示，说明Hadoop已经配置成功：
在这里插入图片描述

五、 配置Hadoop完全分布式集群

集群部署规划：
在这里插入图片描述
为了能群启集群，还需要配置/opt/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下的一些文件。

vim hadoop-env.sh，加入JAVA_HOME：
在这里插入图片描述
vim yarn-env.sh，加入JAVA_HOME：
在这里插入图片描述
vim mapred-env.sh，加入JAVA_HOME：
在这里插入图片描述
vim core-site.xml
在这里插入图片描述
vim hdfs-site.xml
在这里插入图片描述
vim yarn-site.xml，注意是在两个<configuration>之间添加，其他内容不要改变：
在这里插入图片描述
vim mapred-site.xml
在这里插入图片描述
vim slaves
在这里插入图片描述
输入命令xsync /opt/hadoop-2.7.2/etc/hadoop，将配置文件同步到所有节点：
在这里插入图片描述

六、 启动Hadoop完全分布式集群

首先进入到 /opt/hadoop-2.7.2 目录下，jps确认节点都已关闭后，
输入命令rm -r logs data和bin/hdfs namenode -format，格式化NameNode。
（三台虚拟机都要执行该操作）

群启集群，先在规划的NameNode（hadoop1主机）执行命令sbin/start-dfs.sh，如下图：
在这里插入图片描述
显示hadoop1主机上启动NameNode和DataNode成功。
继续检查hadoop2和hadoop3上是否启动成功，若成功则继续操作。

然后在规划的ResourceManager（hadoop2主机）执行命令sbin/start-yarn.sh，如下图：
在这里插入图片描述
然后输入jps命令检查三台主机是否都启动成功。

hadoop1主机：
在这里插入图片描述
hadoop2主机：
在这里插入图片描述
hadoop3主机：
在这里插入图片描述
三个主机的jps表明，按照规划群启hadoop集群成功。

Web UI能正常访问hadoop1:50070，如下图：
在这里插入图片描述
Web UI能正常访问hadoop2:8088，如下图：
在这里插入图片描述
Web UI能正常访问hadoop3:50090，如下图：
在这里插入图片描述

七、 Hadoop完全分布式集群的Shell操作

(1) 在HDFS上创建目录：hadoop fs -mkdir -p /tmp/test
Web UI显示在HDFS上创建目录成功，如下图：
在这里插入图片描述
(2) 从本地系统中拷贝文件到HDFS路径中，输入以下命令：

touch /tmp/zhangsan.txt
echo “I am zhangsan” > /tmp/zhangsan.txt
hadoop fs -copyFromLocal /tmp/zhangsan.txt /tmp/test

Web UI显示从本地拷贝文件到HDFS成功，如下图：
在这里插入图片描述
(3) 从HDFS上拷贝文件到本地，输入以下命令：

rm /tmp/zhangsan.txt
hadoop fs -copyToLocal /tmp/test/zhangsan.txt /tmp
cat /tmp/zhangsan.txt

删除了本地文件，又得到了一模一样的文件，说明从HDFS上拷贝文件到本地成功，运行结果如图：
在这里插入图片描述
(4) 将文件从HDFS的一个路径拷贝到另一个路径：hadoop fs -cp /tmp/test/zhangsan.txt /
Web UI显示文件从HDFS的一个路径拷贝到另一个路径成功，如下图：
在这里插入图片描述
(5) 删除HDFS的文件：hadoop fs -rm /zhangsan.txt
在这里插入图片描述
Web UI显示在HDFS上之前拷贝得到的/zhangsan.txt已被成功删除。

(6) 统计文件的大小信息：hadoop fs -du -h /tmp/test/zhangsan.txt
Web UI上显示的文件大小和终端显示的文件大小相同，都是20B，如下图：
在这里插入图片描述
（7） 运行官方案例中的WordCount程序

输入命令hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /tmp/test/zhangsan.txt /tmp/output
（这里注意在HDFS上/tmp/output事先不能存在，否则无法运行WordCount）
运行过程的后几十行如下：
在这里插入图片描述
输入命令hadoop fs -cat /tmp/output/p*，查看生成的文件，Web UI显示生成了/tmp/output/part-r-00000，查看该文件，显示是WordCount运行的结果，如下图：
在这里插入图片描述

八、 Hadoop完全分布式集群的Java API操作

先安装并配置好maven（maven安装步骤和jdk类似），输入命令mvn -version，如下图显示maven已安装成功：
在这里插入图片描述
输入命令vim ${MAVEN_HOME}/conf/settings.xml，更换${MAVEN_HOME}/conf/settings.xml文件中的mirror为阿里云：
在这里插入图片描述
输入命令mvn archetype:generate -DgroupId=com.root，显示创建目录hdfs-mkdir-2018214184成功，如下图：
在这里插入图片描述
进入hdfs-mkdir-2018214184目录，输入以下命令：

mvn clean
mvn package
tree

结果如图所示，编译生成了target目录：
在这里插入图片描述
输入命令java -cp target/hdfs-mkdir-2018214184-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.App
如图所示，能成功运行Java程序，输出Hello World
在这里插入图片描述
输入命令vim pom.xml，导入依赖和插件：

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>RELEASE</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
      <artifactId>log4j-core</artifactId>
      <version>2.8.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-common</artifactId>
      <version>${hadoop.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>${hadoop.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
      <version>${hadoop.version}</version>
    </dependency>
  </dependencies>
  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
        <version>2.3.2</version>
        <configuration>
          <archive>
            <manifest>
              <addClasspath>true</addClasspath>
              <classpathPrefix>lib/</classpathPrefix>
              <mainClass>com.root</mainClass>
            </manifest>
          </archive>
        </configuration>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>
        <executions>
          <execution>
            <id>copy</id>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>copy-dependencies</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <outputDirectory>
                ${project.build.directory}/lib
              </outputDirectory>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

再次输入命令：

mvn clean
mvn package
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.App

运行结果如图，说明导入依赖和插件后，程序能正常运行。
在这里插入图片描述
接下来可以自己编写Java程序，通过Java API操作HDFS。

(1) 调用Java API，在HDFS上创建目录。

输入命令vim /opt/workspace/hdfs-mkdir-2018214184/src/main/java/com/root/Mkdir_2018214184.java，编写源码如下：

package com.root;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class Mkdir_2018214184
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, Exception, URISyntaxException
    {
        Configuration conf = new Configuration();

        //1 获取hdfs客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop1:9000"), conf, "root");

        //2 在hdfs上创建路径
        fs.mkdirs(new Path("/0x00/usr"));

        //3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println( "HDFS mkdir!" );
    }
}

输入命令：

mvn clean
mvn package
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.Mkdir_2018214184

在Web UI上可以看到成功创建0x00目录，如下图：
在这里插入图片描述
(2) 调用Java API，从本地拷贝文件到HDFS。

输入命令vim /opt/workspace/hdfs-mkdir-2018214184/src/main/java/com/root/CopyFromLocal_2018214184.java，编写源码如下：

package com.root;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class CopyFromLocal_2018214184
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, Exception, URISyntaxException
    {
        Configuration conf = new Configuration();

        //1 获取hdfs客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop1:9000"), conf, "root");

        //2 将本地文件上传到hdfs上
        fs.copyFromLocalFile(new Path("/tmp/java-api-2018214184.txt"), new Path("/java-api-2018214184.txt"));

        //3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println( "HDFS copy from local!" );
    }
}

输入命令：

touch /tmp/java-api-2018214184.txt
echo This is a java-api test > /tmp/java-api-2018214184.txt
mvn clean
mvn package
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.CopyFromLocal_2018214184

在Web UI上可以看到从本地拷贝java-api-2018214184.txt到HDFS成功，如下图：
在这里插入图片描述
(3) 调用Java API，从HDFS拷贝文件到本地。

输入命令vim /opt/workspace/hdfs-mkdir-2018214184/src/main/java/com/root/CopyToLocal_2018214184.java，编写源码如下：

package com.root;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class CopyToLocal_2018214184
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, Exception, URISyntaxException
    {
        Configuration conf = new Configuration();

        //1 获取hdfs客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop1:9000"), conf, "root");

        //2 下载操作
        fs.copyToLocalFile(new Path("/java-api-2018214184.txt"), new Path("/tmp/java-api-2018214184.txt"));

        //3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println( "HDFS copy to local!" );
    }
}

输入命令：

mvn clean
mvn package
rm /tmp/java-api-2018214184.txt
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.CopyToLocal_2018214184
cat /tmp/java-api-2018214184.txt

删除本地文件，再下载，cat命令显示能打开刚才从HDFS下载的文件，并且内容一致，如下图：
在这里插入图片描述
(4) 调用Java API，删除HDFS上的文件。

输入命令vim /opt/workspace/hdfs-mkdir-2018214184/src/main/java/com/root/Delete_2018214184.java，编写源码如下：

package com.root;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class Delete_2018214184
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, Exception, URISyntaxException
    {
        Configuration conf = new Configuration();

        //1 获取hdfs客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop1:9000"), conf, "root");

        //2 文件删除 
        fs.delete(new Path("/0x00"), true);

        //3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println( "HDFS delete!" );
    }
}

输入命令：

mvn clean
mvn package
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.Delete_2018214184

在Web UI上显示删除0x00目录成功，如下图：
在这里插入图片描述
(5) 调用Java API，重命名HDFS上的文件。

输入命令vim /opt/workspace/hdfs-mkdir-2018214184/src/main/java/com/root/Rename_2018214184.java，编写源码如下：

package com.root;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class Rename_2018214184
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, Exception, URISyntaxException
    {
        Configuration conf = new Configuration();

        //1 获取hdfs客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop1:9000"), conf, "root");

        //2 文件更名
        fs.rename(new Path("/java-api-2018214184.txt"), new Path("/rename-2018214184.txt"));

        //3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println( "HDFS rename!" );
    }
}

输入命令：

mvn clean
mvn package
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.Rename_2018214184

在Web UI上显示重命名文件成功，如下图：
在这里插入图片描述

(6) 调用Java API，查看HDFS根目录下所有文件的详细信息。

输入命令vim /opt/workspace/hdfs-mkdir-2018214184/src/main/java/com/root/ListFiles_2018214184.java，编写源码如下：

import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;

public class ListFiles_2018214184
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, Exception, URISyntaxException
    {
        Configuration conf = new Configuration();

        //1 获取hdfs客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop1:9000"), conf, "root");

        //2 查看文件详情
        RemoteIterator<LocatedFileStatus> listFiles = fs.listFiles(new Path("/"), true);
        while (listFiles.hasNext())
        {
                LocatedFileStatus fileStatus = listFiles.next();
                // 查看文件名称、权限、长度、块信息
                System.out.println(fileStatus.getPath().getName());
                System.out.println(fileStatus.getPermission());
                System.out.println(fileStatus.getLen());
                BlockLocation[] blockLocations = fileStatus.getBlockLocations();
                for (BlockLocation blockLocation: blockLocations)
                {
                        String[] hosts = blockLocation.getHosts();
                        for (String host: hosts)
                        {
                                System.out.println(host);
                        }
                }
                System.out.println( "----------" );
        }

        //3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println( "HDFS list files" );
    }
}

输入命令：

mvn clean
mvn package
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.ListFiles_2018214184

列出了很多文件的详细信息，可以看到zhangsan.txt有三个副本，大小为20B，与之前Web UI显示的结果相同，如下图：
在这里插入图片描述
(7) 调用Java API，查看HDFS根目录下的各个文件的类型(文件或文件夹)。

输入命令vim /opt/workspace/hdfs-mkdir-2018214184/src/main/java/com/root/ListStatus_2018214184.java，编写源码如下：

package com.root;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.RemoteIterator;
import org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;

public class ListStatus_2018214184
{
    public static void main( String[] args ) throws IOException, Exception, URISyntaxException
    {
        Configuration conf = new Configuration();

        //1 获取hdfs客户端对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop1:9000"), conf, "root");

        //2 判断操作
        FileStatus[] listStatus = fs.listStatus(new Path("/"));
        for (FileStatus fileStatus: listStatus)
        {
                if (fileStatus.isFile())
                {
                        // 文件
                        System.out.println("This is file: "+fileStatus.getPath().getName());
                } 
                else
                {
                        // 文件夹(目录)
                        System.out.println("This is directory: "+fileStatus.getPath().getName());
                }
        }

        //3 关闭资源
        fs.close();
        System.out.println( "HDFS list status!" );
    }
}

输入命令：

mvn clean
mvn package
java -cp target/hdfs-mkdir-1.0-SNAPSHOT.jar com.root.ListStatus_2018214184

可以看到rename-2018214184.txt是文件，tmp是文件夹(目录)，与Web UI显示的结果相同，如下图：
在这里插入图片描述

九、 阶段总结

这次的大数据开发技术课程报告，主要记录了配置hadoop完全分布式集群的前期准备、安装过程、配置文件、启动过程、Shell操作、Java API操作。

配合教学视频自己全部操作了一遍，可以感觉到这门课的内容是很丰富的。在操作过程中难免会出现很多问题，遇到问题不要怕，找到日志记录上的Error和Fatal信息，一般来说出现错误的情况大多是配置文件的问题，按照错误信息去改即可。
在课程报告中，有很多实用的知识点，比如xsync脚本实现多个节点的文件同步，ssh免密登录，以及Java API操作HDFS等等。其中xsync脚本实现了对rsync命令的二次封装， Java API则实现了由Java程序操作HDFS的各种功能，而Java程序的源码都是可以自己写的，也可以调用官方的库文件，可扩展性很强。

用编写好的程序代替手工繁琐的工作，实现各种想要的功能，这正是课程实践的乐趣所在，而解决一个个问题，创建出自己独特的项目，也是一件有成就感的事。希望在下次课程实践中能学到更多实用的知识，实现更加有意思的功能。

花了两天时间，终于写完了这篇课程报告，你现在看到的这篇文章是将近30页的Word文档。
在这里插入图片描述

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