2つのCentos7システムを使用してHadoop-3.1.4の完全分散クラスタを構築する

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ビッグデータに関する一般的な技術用語

今後の競争はデータ獲得競争となるでしょう。ビッグデータは本質的に Hadoop のエコシステムです。以下に一般的な技術用語をいくつか示します。

ETL: 抽出、変換、ロードの略です。
Hadoop: 分散システムインフラストラクチャ
HDFS: 分散ファイルシステム
HBase: ビッグデータ用の NoSQL データベース
Hive: データウェアハウスツール
DAG: 第2世代のコンピューティングエンジン
Spark: 第3世代のデータ処理エンジン
Flink: 第4世代データ処理エンジン
MapReduce: オリジナルの並列コンピューティングフレームワーク
Sqoop: NoSQL データベースと従来のデータベース間でデータを転送するためのツール
Hive: データウェアハウスツール
Storm: 分散型リアルタイムコンピューティングシステム
Flume: 分散型の大規模ログ収集システム。
Kafka: 分散パブリッシュ・サブスクライブ型メッセージングシステム
ElasticSearch: 分散検索エンジン
Kibana: ElasticSearch ビッグデータのグラフィカル表示ツール
Logstash: Elasticsearch のコンベアベルト
Neo4j: NoSQL グラフデータベース
Oozie: ワークフロースケジューリングシステム - YARN: ジョブスケジューリングとクラスターリソース管理のフレームワーク

Hadoop クラスター

ビッグデータはクラスターベースの分散システムです。クラスターは、ネットワークを介して相互に通信する独立したコンピュータシステムのグループで構成されるマルチプロセッサシステムであり、複数のコンピュータが並行して、またはバックアップとして連携して動作 (サービス) できるようにします。

分散: 分散システムの主な仕事は、タスクと機能を分解して、複数の人が協力してさまざまな作業を実行できるようにすることです。
クラスター: クラスターは主に、複数のサーバーに同じ業務を展開し、複数の人が一緒に同じことを行えるようにします。

Hadoop 入門

Hadoop は、Apache によって Java で実装されたオープンソースソフトウェアフレームワークです。大規模なデータを保存および計算するためのソフトウェアプラットフォームです。

Hadoop は、Apache Lucene の創設者である Doug Cutting によって作成され、Nutch プロジェクトから生まれました。

2003 年に Google は、大規模データストレージの実現可能なソリューションを提供する GFS 論文を発表しました。
2004 年に Google は MapReduce システムに関する論文を発表し、大規模データコンピューティングの実現可能なソリューションを提供しました。 Google の論文に基づいて、Nutch の開発者は HDFS と MAPREDUCE の対応するオープンソース実装を完成させ、それらを Nutch から分離して独立したプロジェクト Hadoop にしました。
2008 年 1 月までに、Hadoop は Apache のトップレベルプロジェクトとなり、急速な開発期に入りました。
現在、国内外のインターネット大手は基本的にHadoopフレームワークをビッグデータソリューションとして使用しており、ますます多くの企業がHadoopテクノロジーをビッグデータ分野への参入に必要なテクノロジーとして検討しています。

現在、Hadoop ディストリビューションは、オープンソースコミュニティエディションと商用エディションに分かれています。

オープンソースコミュニティバージョン: Apache Software Foundation によって管理されているバージョンを指します。豊富なバージョンと若干互換性の低い、公式にメンテナンスされたバージョンシステムです。
商用バージョン: Hadoop のコミュニティバージョンに基づいて、さまざまなサービスコンポーネントにいくつかの変更、統合、互換性テストを行った後、サードパーティの商用企業によってリリースされたバージョンを指します。より有名なものとしては、Cloudera の CDH があります。

オープンソースコミュニティバージョン: 通常は 2.x バージョンシリーズを使用します。3.x バージョンシリーズ: このバージョンは最新バージョンですが、あまり安定していません。

無駄話はやめて、今日の話題を始めましょう。3つのCentos7システムを使用してHadoop2.Xの完全分散型クラスターを構築する

昨年、CentOS 7 を使用して Hadoop 3.X 分散クラスターを構築しました。パソコンを変更し、そのパソコンには他にもいろいろなものがインストールされていることを考慮して、今回は Centos 7 システム 2 台を使用して Hadoop 完全分散クラスターを構築しました。 Centos はバージョン 8 にアップデートされていますが、多くのビッグデータスタディは Centos 7 システムに基づいて構築されています。ここでは疑似分散サーバーを構築しません。私たちが構築するバージョンは Hadoop-3.1.4 で、これは現在 Haddop3.X で安定しています。

昨年の関連記事チュートリアル:

https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/104625802
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/106540129

クラスター構築前の準備

Centos7 のダウンロードアドレス: http://mirrors.aliyun.com/centos/7.9.2009/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso。合計4.8g。

クラスターをセットアップする前に、VMwear Workstation 上に Centos7 システムを構築する必要があります。構築プロセスは簡単なのでここでは省略します。

物理マシンを介して仮想マシンに接続する場合は、VMnet1 と VMnet8 の 2 つの仮想ネットワークカードが必要です。

私の以前の経験によれば、VMware が VMnet1 および VMnet8 なしでインストールされている場合、インターネットではレジストリを削除するために cclear ソフトウェアパッケージをインストールするように指示されています。しかし、それは VMware を継続的に削除してダウンロードすることを意味し、問題は解決されませんでした。最終的には、システムをフラッシュすることで解決しました。

したがって、仮想マシンを構築するための前提条件は、ローカルホストに仮想ローカル環境があることです。そうでない場合、行うすべての作業が無駄になります。

ここに画像の説明を挿入

ここで、仮想マシンの IP アドレスをローカルで ping し、ローカルマシンと仮想マシン間の情報接続を確立できます。

この方法では、xshell を介して Centos7 にリモート接続できます。

Centos7 を初めて使用する場合、作成したユーザーに管理者権限を付与する必要があるため、root アカウントを使用して関連する変更を行い、node01 が sudoers ファイルから失われないようにする必要があります。この件は報告されます。エラーが報告されます。

使用: wq!保存して終了するには、

リモート接続が失敗した場合、開発ポートと IP アドレスは存在しません。 sudo vim /etc/ssh/sshd_configを設定する必要があります

静的IPを設定する

ifconfig 経由で静的 IP を設定する

ネットワークカードを再起動する

Alibaba Cloud yumソースを設定する

ダウンロード速度は最初は非常に遅いので、Alibaba Cloud yum ソースを設定する必要があります。以下は、ルートアカウントを使用した公式ドキュメントからの抜粋です。

 #Alibaba Cloud yumソースを構成する
yum インストール -y wget
 /etc/yum.repos.d/ をコピーします。
 mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bak
 http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo を取得します。
 mv Centos-7.repo CentOS-Base.repo
 #epelソースを設定する
https://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo を取得します。
 # キャッシュをクリアして更新する
おいしい、すべてきれい 
 yum メイクキャッシュ
yumアップデート

JDKをインストールする

hadoopフレームワークの起動はjava環境に依存するため、jdk環境を準備する必要があります。現在、OpenJDK と Oracle Java が 2 つの主要な Java 実装です。 Linux システムから元の jdkOpenJDK をアンインストールし、Oracle Java をインストールします。

具体的なブログ: https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/104425843

仮想マシンのクローンを作成する

また、静的アドレスを 192.168.147.129 に設定し、3 つの Centos7 ホスト名をそれぞれ node01 と node02 に設定して、Centos7 マシンを区別します。

以前、ユーザー名 node01 を作成しましたが、間違いに気づいたので、両方のホストのユーザー名を hadoop に設定しました。

Centos7 でユーザー名を変更する方法について: [root@node01 ~]# usermod -l hadoop -d /home/hadoop -m node01.

それ以来、私たちは 2 台の Centos コンピューターを所有しており、Hadoop クラスターで root アカウントを使用していません。

xshell は正常に接続できます。

SSHパスワードフリーログインを設定する

[root@node01 ~]# vim /etc/sysconfig/network
 #########
ホスト名=node01
 [root@node01 ~]# vim /etc/hosts
 #########
 192.168.147.128 ノード01
 192.168.147.129 ノード02 
 
 [root@node01 ~]# systemctl 停止firewalld
 [root@node01 ~]# systemctl は、firewalld.service を無効にします。 
 
 [root@node02 ~]# vim /etc/sysconfig/network
 #########
ホスト名=node02
 [root@node02 ~]# vim /etc/hosts
 #########
 192.168.147.128 ノード01
 192.168.147.129 ノード02 
 
 [root@node02 ~]# systemctl 停止firewalld
 [root@node02 ~]# systemctl は、firewalld.service を無効にします。

node01 と node02 間で Hadoop アカウントを自由に切り替える方法については、私のブログを参照してください: https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/104528001?

hadoop をダウンロードダウンロードリンク: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.4/hadoop-3.1.4.tar.gz

 [hadoop@node01 ~]$ ls
 hadoop-3.1.4.tar.gz モジュール wget-log パブリック テンプレート ビデオ 画像 ドキュメント ダウンロード 音楽 デスクトップ
[hadoop@node01 ~]$ mkdir -p module/hadoop
 [hadoop@node01 ~]$ tar -zxvf hadoop-3.1.4.tar.gz -C module/hadoop/
 [hadoop@node01 ~]$ cd module/hadoop/hadoop-3.1.4/
 [hadoop@node01 hadoop-3.1.4]$ sudo mkdir -p data/tmp
 [hadoop@node01 hadoop-3.1.4]$ ls
 bin データなど include lib libexec LICENSE.txt NOTICE.txt README.txt sbin 共有

設定ファイルを変更する

クラスター/分散モードを構成する場合は、hadoop/etc/hadoop ディレクトリ内の構成ファイルを変更する必要があります。ここでは、workers、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml など、通常の起動に必要な設定のみが設定されます。詳細な設定については、公式の説明を参照してください。

hadoop-env.shファイルを変更する

[hadoop@node01 hadoop]# vim hadoop-env.sh
 ############
 JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_281/ をエクスポートします。 
 
 [hadoop@node01 hadoop]# vim yarn-env.sh
 ############
 JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_231 をエクスポートします。

ファイルワーカーを変更する

マスターノードのワーカーファイルにスレーブノードを指定します。つまり、node02です。

 [hadoop@node01 hadoop]$ vim ワーカー
[hadoop@node01 hadoop]$ catワーカー
ノード02

core-site.xmlファイルを変更する

core-site.xml ファイルを次の内容に変更してください。

hdfs-site.xmlファイルを変更する

hdfs-site.xml ファイルを次の内容に変更してください。

Hadoop の分散ファイルシステム HDFS では、冗長ストレージが一般的に使用され、冗長係数は通常 3、つまり 1 つのデータのコピーが 3 つ保存されます。ただし、このチュートリアルではデータノードとしてスレーブノードが 1 つだけあります。つまり、クラスター内にデータノードが 1 つだけあり、保存できるデータのコピーは 1 つだけなので、dfs.replication の値は 1 に設定されたままです。

mapred-site.xmlファイルを変更する

mapred-site.xml ファイルを次の内容に変更してください。

 [hadoop@node01 hadoop]$ cat mapred-site.xml
 <構成>
        <プロパティ>
                <名前>mapreduce.framework。名前</名前>
                <value>糸</value>
        </プロパティ>
 </構成>

yarn-site.xmlファイルを変更する

yarn-site.xml ファイルを次の内容に変更してください。

Hadoop環境変数の設定

etc/profile に hadoop パスを追加します。

HDFSを初期化する

HDFS を初期化し、namenode 初期化コマンドを実行します。

 hdfs ネームノード -フォーマット

フォルダの作成に失敗する問題がある可能性があります。これは権限の問題です。ルートアカウントを使用して、コマンド sudo chmod -R a+w /absolute path を使用します。 HDFS の初期化に失敗した場合は、以前に作成したフォルダーを削除する必要があります。

クラスターを起動する

start-all.sh を直接実行して Hadoop を起動します。この時点で、node02 上の関連サービスも開始されます。

各サーバーで jps コマンドを使用して、サービスプロセスを表示します。

または、Web-UI インターフェイスに直接アクセスして表示します。ポートは 9870 です。この時点で利用可能なデータノードがあることがわかります。

次に、Yarn のステータスを確認します。ポート番号は 8088 です。

この時点で、Hadoop 分散クラスターが正常に構築されました。

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