大数据项目

1、Hadoop概述

HDFS，MapReduce，yarn

2、项目需求分析与设计

3、Linux环境配置

1、配置hostname，便于直接用主机名访问。

配置host对应主机名network

配置host地址映射

2、切换到root用户下，编辑sudoers使kfk免密码输入

查看防火墙状态sudo service iptables status，修改selinuxSELINUX=disabled使得关闭防火墙。

通过命令开关防火墙：

然后卸载centos自带的java，sudo rpm -qa | grep java 查找包含java的安装包。sudo rpm -e --nodesp ~卸载含java的安装包

4、安装软件

先创建目录，更改目录权限

修改目录权限chmod u+x /opt/softwares/*

上传安装包，解压jdktar -zxvf jdk -C /opt/modules/ 并配置Java环境

5、集群配置

克隆三台机器。

配置三台机器的主机名和IP地址的映射（Windows也需要配置）

安装Hadoop2.5.0

sbin目录：存放启动或停止hadoop相关服务的脚本
bin目录：存放对hadoop相关服务（HDFS,YARN）进行操作的脚本
etc目录：hadoop的配置文件目录，存放hadoop的配置文件
share目录：存放hadoop的依赖jar包和文档，文档可以被删除掉
lib目录：存放hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）

使用notepad连接Linux，对etc目录下的一些配置文件进行配置

配置hadoop-env.sh, yarn-en.sh, mapred-env.sh的Java环境

echo $JAVA_HOME 直接找出Java的路径，复制路径到各个配置文件中。

根据官网配置namenode

配置datanode，即配置slaves文件

首先进行格式化

格式化完成后，启动namenode和datanode

访问bigdata-pro01.kfk.com:50070就可以访问Hadoop文件系统了。

然后通过scp -r hadoop-2.5.0/ kfk@bigdata-pro02.kfk.com:/opt/modules/ 发送给bigdata02。同理，发送给bigdata-pro03。

所有的软件发送完成后，在pro02和pro03节点上启动datanode.

这时打开 bigdata-pro01.kfk.com:50070 就可以看到分布式集群已经完成。

创建HDFS文件目录，上传文件并读取文件

至此三台机器的HDFS文件系统已经配置完成，接下来配置YARN。

根据官网，配置一下两个文件。

yarn-site.xml配置如下：

然后配置mapred-site.xml

分发所有配置好的文件到另外两台机器上。

Map reduce实例
首先创建一个文件，并将其发送到hdfs文件系统上。

启动yarn resourcemanager 和yarn nodemanager

然后在另外两台机器上启动nodemanager
打开 bigdata-pro01.kfk.com:8088 通过node，可以查看所有的节点。

启动日志聚集：

重新启动hdfs和yarn。