Hadoop相关知识点

一、主要命令

• 开启防火墙 sudo ufw enable
• 关闭防火墙 sudo ufw disable
• 查看防火墙状态 sudo ufw status
• 修改主机名 sudo vi /etc/hostname
• 修改映射 sudo vi /etc/hosts (考题)
• 建立文件夹 mkdir 文件夹名字
• 删除文件夹 rm -rf 递归删除文件夹向下穿透，其下所有文件、文件夹都会被删除 rm -f 强制删除文件 rm -r 递归删除文件
• 解压文件夹 tar -zxvf 文件名 -C ~/解压到的文件路径
• 文件重命名 mv 旧文件名 新文件名
• 修改主机名的文件位置 /etc/hostname
• 使配置环境变量生效 source ~/.bashrc
• 修改环境变量的 vi ~/.bashrc
• 查看具体的某个文件用cat
• 查看目录用 ls
• 重启ssh服务器 service sshd restart
• 启动ssh sudo service ssh start
• sudo是必须执行的命令
• -i 表示覆盖的意思

二、配置虚拟机

2.1 设置静态ip

查看当前ip：ifconfig
进入到netplan文件夹 cd /etc/netplan
查看文件目录,找到需要修改的文件 ls
进行修改ip sudo vi 00-installer-config.yaml
将设置的网络应用 sudo netplan apply
再次查看ip ip已经更换

2.2 修改主机名及映射

修改主机名 sudo vi /etc/hostname 修改后记得重启
修改映射 sudo vi /etc/hosts (考题)

2.3 修改映射

sudo vi /etc/hosts 将ip地址和主机名的映射添加到文件中192.168.xx.xxx single
使用文本编辑器打开 C:\Windows\System32\drivers\etc\host 文件并在文件末尾添加以下配置并保存退出 192.168.xx.xxx single

2.4 单机模式

• 没有HDFS
• 只能测试MapReduce程序
• MapReduce处理的是本地的Linux的文件数据
• 只需要修改hadoop-env.sh配置文件

2.5 伪分布式

• 格式化HDFS的命令： hdfs namenode -format

启动hadoop集群的命令

• start-all.sh或
• 启动dfs命令： start-dfs.sh
• 启动yarn命令： start-yarn.sh

• 启动yarn之后会有哪些服务？

ResourceManage（8088）、NodeManager（8042）

• 启动hdfs之后会有哪些服务？

Namenode 、 DataNode、 SecondaryNamenode

• 启动所有服务的命令： start-all.sh
• 查看yarn、web页面的端口号

查看yarn的端口号：8088
查看hdfs端口号：50070(通过web看)

• 查看集群启动进程
  jps
  yarn的中文名（Yet Another Resource Negotiator）：资源调度与分配框架

• 控制从节点运行的服务器：workers（3.0hadoop）slaves（2.0hadoop）

• NameNode（名称结点）的职责

A. 维护HDFS集群的目录树结构：NameNode负责存储和管理文件系统的命名空间，包括目录、文件和其属性等信息。
B. 维护HDFS集群的所有数据块的分布、副本数和负载均衡：NameNode记录每个数据块的位置和副本信息，并负责管理数据块的复制和迁移，以实现数据的可靠性和负载均衡。
C. 响应客户端的所有读写数据请求：NameNode接收客户端的读写请求，并将请求转发到适当的DataNode进行数据读取或写入操作。
D.NameNode负责管理数据块和处理元数据。

• Namenode无法访问时：
• 默认数据块大小：64mb 128mb 128mb
• 要存下700m需要6块数据块：一块为128
• namenode保存的两个文件：edits文件（文件的更新操作，记录操作日志）fsimage文件（修改信息 时间 控制访问权限 hdfs的元信息）
• DataNode（数据结点）职责

1.存储数据块block
2.根据namenode的指令对block进行创建、复制、删除等操作
3.datanode和namenode进行心跳通信，接受namenode指令
4.定期向namenode汇报自身存储的block列表及健康状态
5.负责为客户端发起的读写请求提供服务

• block是hdfs文件系统中最小的存储单位
  SSH免密登录原理
  非对称加密算法（rsa）、公钥加密（给别人）、私钥解密（给自己）
  生成密钥对：ssh-keygen -t
  将公钥copy给serverB：ssh-copy-id -i
  在主机上登录子机：ssh 子机名

2.6 完全分布式

• 分发命令：scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.4 node2:/home/hadoop

三、初识Hadoop

• 大数据的特征：大量、真实、多样、低价值密度、高速
• hadoop起源的三篇论文：NDFS、MapReduce（分而治之，并行计算）、HDFS（分布式文件系统）->源于谷歌的GFS论文
• hadoop处理的是离线数据！
• 元数据（MetaData）：记录hdfs文件系统的相关信息，包括文件系统的目录结构 文件名 文件路径 文件大小等。
• Hadoop的优缺点（简答题）：

高扩展性： 增加集群的存储和计算能力
低成本： 利用多台廉价计算机，分布式系统处理
高效性： 离线并行动态计算，提高计算效率
高可靠性： 维护数据副本（3个），可有效防止数据丢失
高容错性：可转移到其他计算机上运行

缺点

不适合处理小文件：为了解决大型数据集的处理问题
无法实时计算：核心是执行离线计算的引擎
安全性较低存储和网络传输方面缺乏对数据的加密

场景：

适合：大数据分析、离线分析
不适合：少量数据、复杂数据、在线分析

• HDFS是Hadoop生态圈的基石，主要负责hadoop集群数据的存储和读取
• 大数据处理的意义：对未来事物发展规律做出预测，对之前的数据进行归纳和总结。
• 第二名称节点的作用：辅助namenode合并fsimage文件和edits文件 将合并结果发送给namenode，帮助主节点namenode进行元数据备份和恢复

四、三种模式的区别

4.1、单机模式与伪分布式模式的区别

单机模式

运行在单个计算机中
所有Hadoop组件（如HDFS和YARN）都在本地运行，并且没有网络通信
在单机模式下，Hadoop使用本地文件系统来存储数据。

伪分布式模式

Hadoop在一台计算机上模拟了一个分布式环境。
Hadoop服务（如HDFS和YARN）运行在单个计算机上，但它们通过网络进行通信和协作。
文件系统被配置为HDFS，而不是本地文件系统，数据被存储在HDFS中。

4.2、特点

4.3、配置文件的差异

4.3.1、单机模式

4.3.2、伪分布式模式

4.3.3、完全分布式模式

五、问答题

(1）ifconfig
(2）scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.4 node2:/home/hadoop
(3)hdfs namenode -format
(4)start-dfs.sh 和 start-yarn.sh

(1)hdfs dfs -mkdir /hd123
(2)hdfs dfs -touch data.txt
(3)hdfs dfs -ls /hd123
(4)hdfs dfs -appendToFile test.txt /hd123/data.txt
(5)hdfs dfs -cat /hd2112054139/data.txt
(6)hdfs dfs -get /hd2112054139/data.txt

根据HDFS的块大小为128MB，存储300MB的文件需要多少个数据块。

计算方法如下：
文件大小 / 块大小 = 数据块数量
300MB / 128MB ≈ 2.34
根据向上取整规则，需要3个数据块来存储300MB的文件。
所以，需要3个数据块来存储300MB的文件。

六、shell访问hdfs(通过HDFS*Shell命令)

• 格式化HDFS
  hdfs namenode -format
• 创建目录
  hdfs -dfs -mkdir /hd2112054139
• 级联的创建目录
  hdfs dfs -mkdir -p /hd2112054139/a/b/c 使用-p时，如果父目录不存在，会自动创建
• 查看目录
  hdfs dfs -ls /hd211205139
• 级联的查看目录
  hdfs dfs -ls -R /hd2112054139
• 将本地文件上传到HDFS中：hdfs dfs -put 文件名 文件目录 或 hdfs dfs -copyFromLocal b.txt /usr/opt/data
• 将本地文件下载(复制)：hdfs dfs -get 文件目录 本地文件目录
• 追加数据

-appendToFile命令：将所有给定本地文件的内容追加到hdfs文件，hdf文件不存在，则创建该文件
hdfs dfs -appendToFile d.txt /usr/opt/data/a.txt

• 在hdfs中文件复制到同一个目录下:hdfs dfs -cp /data1.txt /data2.txt
• 查看文件夹大小：hdfs dfs -du -s 文件夹名
• 查看文件大小：hdfs dfs -du 文件名
• hdfs中删除文件：hdfs dfs -rm -r 文件路径名
• hdfs中统计文件：hdfs dfs -count 文件路径名（显示：目录个数、文件个数、文件总计大小、输入路径）
• 合并目录下的文件并下载到本地：hdfs dfs -getmerge /hd123 ~/input/merge.txt，
  并在本地查看内容：cd 本地文件名 cat merge.txt
• 查看文件内容：

#-cat命令：将文件内容显示出来(适合小文件)
hdfs dfs -cat /usr/opt/data/a.txt
#-haed命令：查看文件前1KB的内容
hdfs dfs -head /usr/opt/data/a.txt
#-tail命令：查看文件最后1KB的内容
hdfs dfs -tail /usr/opt/data/a.txt
#-tail -f命令：可以动态显示文件中追加的内容
#在Linux系统中
tail -f 1.txt 
#hdfs
hdfs dfs -tail -f /usr/opt/data/a.txt

• HDFS中block默认保存3份
• 一个datanode上只有一个数据块的备份

6.1、问答题

1.根据要求写出HDFS shell命令

• 在HDFS上创建名为test的目录（此目录在主目录下）
  hdfs dfs -mkdir ~/test
• 将本地的文件file上传至test目录下
  hdfs dfs -put /input/file.txt /test
• 将本地的文件file内容追加至test目录下的file1.txt中
  hdfs dfs -appendToFile file.txt /test/file1.txt
• 查看test的目录信息.
  hdfs dfs -ls /test

2.这三台操作系统为Ubutun 18.04机器（机器名分别是master（192.168.22.101）、slave（192.168.30.102）、slave2(192.168.22.103))部署Hadoop完全分布式环境，master上位Namenode节点，三台机器已经实现免密登录。实现下面功能需要输入什么Linux命令或者操作进行什么操作？

• 在主机master生成密钥的命令是什么？
  ssh-keygen -t
• 从master，通过ssh登录到slave2
  ssh slave2
• 在master上，格式化HDFS
  hdfs namenode -format’
• 启动YARN
  start-yarn.sh
• 该Hadoop集群运行时，使用哪儿个命令查看集群启动进程
  jps

6.2、注意

hdfs dfs -put ~/input/file.txt /test 和 hdfs dfs -put /input/file.txt /test 的区别在于文件的来源路径。

hdfs dfs -put ~/input/file.txt /test 中的_{/input/file.txt表示当前用户的主目录下的input/file.txt文件。波浪号(})在这里代表当前用户的主目录。
hdfs dfs -put /input/file.txt /test中的/input/file.txt表示根目录下的input/file.txt文件。
所以，两个命令的主要区别在于文件来源的路径。第一个命令将从当前用户的主目录下复制file.txt文件到HDFS中的/test目录，而第二个命令将从根目录下的/input目录中复制file.txt文件到HDFS中的/test目录。

七、Zookeeper

• namenode存储的元数据的信息有哪些？

1.文件和目录的命名空间：NameNode维护了整个文件系统的目录结构，包括文件和目录的名称、层次结构和路径。
2. 文件的块信息：NameNode记录了文件被分成的数据块（block）的信息，包括每个数据块的ID、大小和位置。
3. 数据块的副本位置：NameNode维护了每个数据块的副本位置信息，包括哪些数据节点（DataNode）存储了该数据块的副本。
4. 文件和目录的权限和属性：NameNode存储了文件和目录的权限（例如所有者、组、权限模式）以及其他属性（例如创建时间、修改时间）。
5. 数据节点的健康状态：NameNode跟踪和管理数据节点的健康状态，包括数据节点的存活状态、容量利用率等。
6. 数据节点的心跳和块报告：NameNode接收来自数据节点的心跳信号和块报告，用于监控数据节点的状态和数据块的完整性。

• hdfs的联邦机制解决的问题是什么?

1. 存储容量扩展：HDFS联邦机制允许将多个独立的HDFS集群组合成一个逻辑上的大型文件系统。每个集群称为一个命名空间，多个命名空间可以通过联邦机制进行组合，从而扩展整个文件系统的存储容量。
2. 负载均衡：通过联邦机制，HDFS可以将数据块分布在多个命名空间中，从而实现负载均衡。不同的命名空间可以部署在不同的物理节点上，可以根据节点的负载情况来动态地分配数据块，使得整个文件系统的负载更加均衡。
3. 故障容错：联邦机制提供了更高的容错性。如果一个命名空间发生故障，其他命名空间仍然可以正常工作，因为数据块可以在多个命名空间中进行备份。
4. 简化管理：通过联邦机制，可以将多个独立的HDFS集群管理为一个逻辑实体，简化了管理和维护工作。管理员可以对整个联邦文件系统进行统一的管理操作，而无需逐个管理每个独立的集群。

• zookeeper的一个应用场景是高可用机制。
• 启动zookeeper的命令：zkServer.sh start
• 进入zookeeper客户端的命令：zkCli.sh
• 创建持久节点：create /myNode myData
• 创建顺序节点：create -s /myNode myData
• hadoop的联邦机制用不到zookeeper
• zookeeper只有1个leader，只要有leader就会有单点故障
• zookeeper的follower可以参与投票。
• 在ZooKeeper中，主要有三种角色：Leader（领导者）、Follower（跟随者）和Observer（观察者）。
• leader可以处理事务请求。
• Follower节点还参与Leader选举过程，并在Leader节点故障时选举新的Leader。
• Observer节点可以接收客户端的读请求，并将写请求转发给Leader节点。与Follower节点不同的是，Observer节点不参与投票和决策，因此对集群的性能没有负面影响
• 客户端可以连接到zookeeper集群中任一一台机器
• zookeeper服务端默认的对外服务端口是2181
• zookeeper生产环境一般采用奇数台（且大于1）台机器组成集群。（投票大于一半时）
• tickTime指的是心跳时间的间隔
• hdfs高可用集群中有一个active状态的namenode
• initLimit指的是LF初始通信时限 集群中的follower服务器 (F)与leader服务器 (L)之间 初始连接 时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量）
• zookeeper的节点类型有临时节点、持久节点、顺序节点
• 持久节点和临时节点的区别？

持久节点（Persistent Node）：

1. 持久节点在创建后将一直存在，直到显式删除。
2. 即使创建该节点的客户端断开连接，持久节点也会一直保留在ZooKeeper中。
3. 其数据和状态会被持久化存储，不受客户端连接状态的影响。
4. 其子节点（如果有）也是持久节点,需要用户手动删除。

临时节点（Ephemeral Node）：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-738971.html

1. 临时节点在创建它的客户端与ZooKeeper之间的连接断开后会被自动删除。
2. 当创建该节点的客户端与ZooKeeper断开连接时，临时节点会被删除，无论是客户端主动断开还是发生了网络故障。
3. 临时节点通常用于表示临时性的状态或临时会话。
4. 其数据和状态不会被持久化存储，只存在于客户端连接期间。
5. 其子节点（如果有）也是临时节点，并且在父节点被删除时一同被删除。

7.1、znode

• znode的类型在创建时被指定，一旦创建就无法改变
• znode主要有两种类型，分别是临时节点和永久节点
• zonde保存的数据不能超过1MB.
• zookeeper种的每个znode都有一个唯一的路径标识。
• 能改变zookeeper服务器状态的操作称为事务的操作。
• 2888是ZooKeeper中用于Leader选举通信和协调的端口，每个服务器都可以配置一个唯一的2888端口，用于与其他服务器建立连接和进行通信。

八、Hive

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