大数据学习之路-hdfs

1、什么是hadoop

hadoop中有3个核心组件:

分布式文件系统:HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上

分布式运算编程框架:MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算

分布式资源调度平台:YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序,并合理分配运算资源

2、hdfs整体运行机制

hdfs:分布式文件系统

hdfs有着文件系统共同的特征:

1、有目录结构,顶层目录是:  /

2、系统中存放的就是文件

3、系统可以提供对文件的:创建、删除、修改、查看、移动等功能

hdfs跟普通的单机文件系统有区别:

1、单机文件系统中存放的文件,是在一台机器的操作系统中

2、hdfs的文件系统会横跨N多的机器

3、单机文件系统中存放的文件,是在一台机器的磁盘上

4、hdfs文件系统中存放的文件,是落在n多机器的本地单机文件系统中(hdfs是一个基于linux本地文件系统之上的文件系统)

hdfs的工作机制:

1、客户把一个文件存入hdfs,其实hdfs会把这个文件切块后,分散存储在N台linux机器系统中(负责存储文件块的角色:data node)<准确来说:切块的行为是由客户端决定的>

2、一旦文件被切块存储,那么,hdfs中就必须有一个机制,来记录用户的每一个文件的切块信息,及每一块的具体存储机器(负责记录块信息的角色是:name node

Name node存储元数据  元数据一般运行在内存中 会定期序列化到磁盘中 防止宕机出现元数据信息丢失

3、为了保证数据的安全性,hdfs可以将每一个文件块在集群中存放多个副本(到底存几个副本,是由当时存入该文件的客户端指定的)

综述:一个hdfs系统,由一台运行了namenode的服务器,和N台运行了datanode的服务器组成!

 

4、搭建hdfs分布式集群

4.1 hdfs集群组成结构:

 

4.2 安装hdfs集群的具体步骤:

一、首先需要准备N台linux服务器

学习阶段,用虚拟机即可!

先准备4台虚拟机:1个namenode节点  + 3 个datanode 节点

二、修改各台机器的主机名和ip地址

主机名:hdp-01  对应的ip地址:192.168.33.61

主机名:hdp-02  对应的ip地址:192.168.33.62

主机名:hdp-03  对应的ip地址:192.168.33.63

主机名:hdp-04  对应的ip地址:192.168.33.64

 

三、从windows中用CRT软件进行远程连接

windows中将各台linux机器的主机名配置到的windows的本地域名映射文件中:

c:/windows/system32/drivers/etc/hosts

192.168.33.61 hdp-01

192.168.33.62 hdp-02

192.168.33.63 hdp-03

192.168.33.64 hdp-04

用crt连接上后,修改一下crt的显示配置(字号,编码集改为UTF-8):

 

四、配置linux服务器的基础软件环境

l  防火墙

关闭防火墙:service iptables stop 

关闭防火墙自启: chkconfig iptables off

l  安装jdk:(hadoop体系中的各软件都是java开发的)

1)         利用alt+p 打开sftp窗口,然后将jdk压缩包拖入sftp窗口

2)         然后在linux中将jdk压缩包解压到/root/apps 下

3)         配置环境变量:JAVA_HOME   PATH

vi /etc/profile   在文件的最后,加入:

export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.8.0_60

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

4)         修改完成后,记得 source /etc/profile使配置生效

5)         检验:在任意目录下输入命令: java -version 看是否成功执行

6)         将安装好的jdk目录用scp命令拷贝到其他机器

7)         将/etc/profile配置文件也用scp命令拷贝到其他机器并分别执行source命令

l  集群内主机的域名映射配置

在hdp-01上,vi /etc/hosts

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4

::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.33.61   hdp-01

192.168.33.62   hdp-02

192.168.33.63   hdp-03

192.168.33.64   hdp-04

然后,将hosts文件拷贝到集群中的所有其他机器上

scp /etc/hosts hdp-02:/etc/

scp /etc/hosts hdp-03:/etc/

scp /etc/hosts hdp-04:/etc/

补充

提示:

如果在执行scp命令的时候,提示没有scp命令,则可以配置一个本地yum源来安装

1、先在虚拟机中配置cdrom为一个centos的安装镜像iso文件

2、在linux系统中将光驱挂在到文件系统中(某个目录)

3、mkdir /mnt/cdrom

4、mount -t iso9660 -o loop /dev/cdrom /mnt/cdrom

5、检验挂载是否成功: ls /mnt/cdrom

6、3、配置yum的仓库地址配置文件

7、yum的仓库地址配置文件目录: /etc/yum.repos.d

8、先将自带的仓库地址配置文件批量更名:

 

9、然后,拷贝一个出来进行修改

 

10、修改完配置文件后,再安装scp命令:

11、yum install openssh-clients -y

 五、安装hdfs集群

1、上传hadoop安装包到hdp-01

2、修改配置文件

要点提示

核心配置参数:

1)         指定hadoop的默认文件系统为:hdfs   //因为有很多文件系统

2)         指定hdfs的namenode节点为哪台机器

3)         指定namenode软件存储元数据的本地目录

4)         指定datanode软件存放文件块的本地目录

hadoop的配置文件在:/root/apps/hadoop安装目录/etc/hadoop/

1) 修改hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.8.0_60

 

2) 修改core-site.xml

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>   #指定文件系统为HDFS

<value>hdfs://hdp-01:9000/</value>  #指定namenode的为哪一机器

</property>

</configuration>

3) 修改hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>  #指定元文件保存的路径

<value>/root/hdpdata/name/</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>  #指定文件块保存的路径

<value>/root/hdpdata/data</value>

</property>

</configuration>

4) 拷贝整个hadoop安装目录到其他机器

scp -r /root/apps/hadoop-2.8.1  hdp-02:/root/apps/

scp -r /root/apps/hadoop-2.8.1  hdp-03:/root/apps/

scp -r /root/apps/hadoop-2.8.1  hdp-04:/root/apps/

5) 启动HDFS

所谓的启动HDFS,就是在对的机器上启动对的软件

要点

提示:

要运行hadoop的命令,需要在linux环境中配置HADOOP_HOME和PATH环境变量

vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.8.0_60

export HADOOP_HOME=/root/apps/hadoop-2.8.1

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

首先,初始化namenode的元数据目录 (namenode的格式化)

要在hdp-01上执行hadoop的一个命令来初始化namenode的元数据存储目录

#hadoop namenode -format

l  创建一个全新的元数据存储目录

l  生成记录元数据的文件fsimage

l  生成集群的相关标识:如:集群id——clusterID

然后,启动namenode进程(在hdp-01上)

#hadoop-daemon.sh start namenode

启动完后,首先用jps查看一下namenode的进程是否存在

然后,在windows中用浏览器访问namenode提供的web端口:50070

http://hdp-01:50070

然后,手动启动众datanode们(在任意地方)

#hadoop-daemon.sh start datanode  

# hadoop-daemon.sh stop datanode

 

6) 用自动批量启动脚本来启动HDFS

1)         先配置hdp-01到集群中所有机器(包含自己)的免密登陆

2)         配完免密后,可以执行一次  ssh 0.0.0.0

3)         修改hadoop安装目录中/etc/hadoop/slaves(把需要启动datanode进程的节点列入)

hdp-01

hdp-02

hdp-03

hdp-04

4)         在hdp-01上用脚本:start-dfs.sh 来自动启动整个集群

5)         如果要停止,则用脚本:stop-dfs.sh

5、hdfs的客户端操作

客户端的理解

hdfs的客户端有多种形式:

1、网页形式

2、命令行形式

3、客户端在哪里运行,没有约束,只要运行客户端的机器能够跟hdfs集群联网

文件的切块大小和存储的副本数量,都是由客户端决定!

所谓的由客户端决定,是通过配置参数来定的

hdfs的客户端会读以下两个参数,来决定切块大小、副本数量:

切块大小的参数: dfs.blocksize

副本数量的参数: dfs.replication

上面两个参数应该配置在客户端机器的hadoop目录中的hdfs-site.xml中配置

<property>

<name>dfs.blocksize</name>

<value>64m</value>

</property>

 

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

 

hdfs客户端的常用操作命令

1、上传文件到hdfs中

hadoop fs -put /本 地文件  /aaa

hadoop fs -ls  / hdfs中的路径

2、下载文件到客户端本地磁盘

hadoop fs -get /hdfs中的路径   /本地磁盘目录

3、在hdfs中创建文件夹

hadoop fs -mkdir  -p /aaa/xxx

4、移动hdfs中的文件(更名)

hadoop fs -mv /hdfs的路径1  /hdfs的另一个路径2

复制hdfs中的文件到hdfs的另一个目录

hadoop fs -cp /hdfs路径_1  /hdfs路径_2

5、删除hdfs中的文件或文件夹

hadoop fs -rm -r /aaa

6、查看hdfs中的文本文件内容

hadoop fs -cat /demo.txt

hadoop fs -tail -f /demo.txt    //-f是实时观看

7.查看hdfs总空间

hadoop fs –df /

8.剪切文件从HDFS到本地目录

hadoop fs  -moveFromLocal  /hdfs文件目录 /本地文件目录

hdfs没有真正的用户验证模块 只是改记录一个名字而已

#hadoop fs –chown cat:my  /aaa

补充:hdfs命令行客户端的所有命令列表

Usage: hadoop fs [generic options]

        [-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 ...]]

7、hdfs的java客户端编程

HDFS客户端编程应用场景:数据采集

 

在windows开发环境中做一些准备工作:

1、在windows的某个路径中解压一份windows版本的hadoop安装包

2、将解压出的hadoop目录配置到windows的环境变量中:HADOOP_HOME

开发代码

1、将hdfs客户端开发所需的jar导入工程(jar包可在hadoop安装包中找到common/hdfs)

2、写代码

要点:要对hdfs中的文件进行操作,代码中首先需要获得一个hdfs的客户端对象

Configuration conf = new Configuration();

FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://hdp-01:9000"),conf,"root");

3、利用fs对象的方法进行文件操作

比如:

上传文件—— fs.copyFromLocalFile(new Path("本地路径"),new Path("hdfs的路径"));

下载文件——fs.copyToLocalFile(new Path("hdfs的路径"),new Path("本地路径"))

项目实战

需求描述:

在业务系统的服务器上,业务程序会不断生成业务日志(比如网站的页面访问日志)

业务日志是用log4j生成的,会不断地切出日志文件

需要定期(比如每小时)从业务服务器上的日志目录中,探测需要采集的日志文件(access.log不能采),发往HDFS

注意点:业务服务器可能有多台(hdfs上的文件名不能直接用日志服务器上的文件名)

当天采集到的日志要放在hdfs的当天目录中

采集完成的日志文件,需要移动到到日志服务器的一个备份目录中

定期检查(一小时检查一次)备份目录,将备份时长超出24小时的日志文件清除

Timer timer = new Timer()

timer.schedual()

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转载自www.cnblogs.com/ggnbnb/p/9690766.html