一、 实训项目名称

Hadoop集群环境搭建与应用

二、 学习情况小结

实操一部分：

1. 通过为期两周的大数据实践，我学会了利用三台虚拟机作服务器搭建Hadoop集群环境，创建并使用脚本启动namenode、datanode等进程。
2. 正确搭建集群环境需有以下进程：

第一台虚拟机上：NameNode、DataNode、NodeManager、JobHistoryServer；
第二台虚拟机上：DataNode、ResourceManager、NodeManager；
在第三台虚拟机上：DataNode 、SecondaryNameNode、NodeManager。

3. 使用脚本实现群起集群，需配置SSH无密登录，需将本虚拟机机器上生成的公钥拷贝到要免密登录的目标机器上。
4. 配置历史服务器和日志的聚集，需重新启动集群生效，从而查看查看程序的历史运行情况，方便开发调试。

实操二部分：

5. 通过配置hadoop安装目录下的 capacity-scheduler.xml 可配置多队列的容量调度器，重启Yarn刷新队列，就可以看到多条队列。
6. 默认的任务提交都是提交到default队列的，向其他队列提交任务需自行指定目标队列。
7. 在资源紧张时为job任务设置优先级，优先级高的job任务会相对优先级低的job任务优先获取资源，从而更快的完成该任务。

三、 项目中用到的知识点

实操一部分：

8. 所用Hadoop运行模式为本地模式，即单机运行，可用来演示一下官方案例，如wordcount计数每个单词出现的次数。
9. 配置ssh免密登录可实现三台虚拟机之间的相互登录与切换，其原理是将id_rsa.pub里的公钥存放到目标机器的authorized_keys（存放授权过的无密登录服务器公钥）上。
10. 配置端口号部分：

HDFS NameNode内部端口：8020；
HDFS NameNode对外查询端口: 9870；
YARN 查看任务运行情况的端口：8088；
JobHistoryServer对外查询端口：19888。

实操二部分：

11. 刷新队列也可执行yarn rmadmin -refreshQueues刷新，就可以在yarn对应的Scheduler页面看到多条队列。
12. 配置多队列后，向其他队列提交任务可使用-D mapreduce.job.queuename=指定目标队列。
13. 可使用-D mapreduce.job.priority=n来设置该任务的优先级，n为优先级数，在资源紧张时，优先级高的任务将优先获取资源完成该任务。

四、 实训项目中负责功能板块

实操一部分：

1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态IP、主机名称）
2）安装1.8版本的JDK
3）配置/etc/profile.d/目录下my_env.sh的linux系统可识别的环境变量
4）安装hadoop-3.1.3
5）配置hadoop安装目录下hadoop-env.sh里的环境变量
6）配置hadoop集群
7）单点启动
8）配置ssh免密登录
9）群起并测试集群

实操二部分：

10）配置多队列
11）测试提交任务
12）设置任务优先级

五、 实训项目实现

实操一部分：

1. Java版本：
   
2. 配置/etc/profile.d/目录下my_env.sh的linux系统可识别的环境变量

3. 配置hadoop安装目录下hadoop-env.sh里的环境变量（设置namenode等进程启动所需的权限用户）

4. 新创建Hadoop集群，三台服务器分别命名hadoop105、hadoop106、hadoop107。Namenode和JobHistory在hadoop105启动，yarn在hadoop106启动，2NN在hadoop107启动。集群中以自己名字拼音设置用户名。

5. hadoop105环境依次输入命令jps、hostname、ifconfig截图：

6. hadoop106环境依次输入命令jps、hostname、ifconfig截图：

7. hadoop107环境依次输入命令jps、hostname、ifconfig截图：

8. MapReduce执行结果截图：

9. 打开http://hadoop105:9870/explorer.html#/进入input文件夹，截图：

   

10. Input文件夹中，打开上传文件信息截图：

12. 打开http://hadoop106:8088/cluster，截图：

13. 打开http://hadoop105:19888/jobhistory，截图：

15. 网页中打开执行结果文件，截图：

实操二部分：

1. yarn-site.xml配置截图

2. 队列配置结束后http://hadoop106:8088/cluster/apps中default队列详情图：

3. 队列配置结束后http://hadoop106:8088/cluster/apps中hive队列详情截图：

4. 队列配置好后http://hadoop106:8088/cluster/apps中【名字拼音】队列详情：

6. Hive队列中提交wordcount任务，hive队列详情截图：
   输入的相关操作指令如下：

实现的队列执行效果如下：

7. 【学生名字】队列中提交wordcount任务，队列详情截图：
   输入的相关操作指令如下：

实现的队列执行效果如下：

8. 优先级测试结果截图，在优先级5运行时截取：
   输入的相关操作指令如下：
   
   
   
   实现的执行效果如下：
   

六、 实训项目过程中遇到的问题及解决方法

所遇问题：

1）无法打开hadoop105、hadoop106所对应的网页
2）ssh没有配置好
3）粘贴Word中命令时，执行命令不生效
4）jps发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。
5）jps不生效
6）8088端口连接不上
7）再次格式化NameNode导致无法启动datanode进程
8）xshell连接虚拟机后，输入指令时从数字小键盘输入的数字无效

解决办法：

（1）防火墙没关闭、或者没有启动YARN，在/etc/hosts文件中添加192.168.10.105（ip地址） hadoop105之类
（2）配置文件的修改不细心，按文档重新仔细检查
（3）粘贴Word中命令时，执行命令不生效，遇到-和长–没区分开，导致命令失效
（4）在Linux的根目录下/tmp目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删除掉，再重新启动集群。
（5）全局变量hadoop java没有生效。解决办法：需要source /etc/profile文件。
（6）输入指令：cat /etc/hosts
注释掉如下代码
#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1 hadoop102
（7）格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。可删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化，或者进入namenode对应的clusterID所在的文件，复制其clusterID到datanode对应的clusterID即可。
（8）打开xshell，点击“默认属性”，打开对话框，在类别中选择“VT模式”，然后在右侧的选项中，选择：初始数字键盘模式中的“设置为普通”，最后点击“确定”即可。

七、实训体会与心得

1. 通过为期两周的大数据实践，我学会了利用三台虚拟机作服务器搭建Hadoop集群环境，创建并使用脚本启动namenode、datanode等进程，感受到了hadoop的四大优势：高可靠性，高扩展性，高效性和高容错性。

2. 正确搭建集群环境需有以下进程：

第一台虚拟机上：NameNode、DataNode、NodeManager、JobHistoryServer；
第二台虚拟机上：DataNode、ResourceManager、NodeManager；
在第三台虚拟机上：DataNode 、SecondaryNameNode、NodeManager。

3. 使用脚本实现群起集群，需配置SSH无密登录，需将本虚拟机机器上生成的公钥拷贝到要免密登录的目标机器上，其原理是将id_rsa.pub里的公钥存放到目标机器的authorized_keys（存放授权过的无密登录服务器公钥）上。

4. 配置历史服务器和日志的聚集，需重新启动集群生效，从而查看查看程序的历史运行情况，方便开发调试。

5. 通过配置hadoop安装目录下的capacity-scheduler.xml可配置多队列的容量调度器，重启Yarn刷新队列，也可执行yarn rmadmin -refreshQueues刷新，就可以yarn对应的Scheduler页面看到多条队列。

6. 默认的任务提交都是提交到default队列的，向其他队列提交任务可使用-D mapreduce.job.queuename=指定目标队列。

7. 在资源紧张时为job任务设置优先级，可使用-D mapreduce.job.priority=n来设置该任务的优先级，其中n为优先级数，优先级高的job任务会相对优先级低的job任务优先获取资源，从而更快的完成该任务。