数仓4.0笔记——用户行为数据采集一

于 2022-07-17 15:53:07 发布
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本文档详细介绍了Hadoop集群的搭建过程，包括集群所有进程查看脚本、Hadoop配置、日志聚集和LZO压缩支持的设置。此外，还进行了HDFS的读写性能测试以及MapReduce基准测试，探讨了参数调优的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 集群所有进程查看脚本

脚本内容

#! /bin/bash
 
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
    echo --------- $i ----------
    ssh $i "$*"
done

 

 2 Hadoop安装及配置

前面的笔记有hadoop运行环境搭建（四）_丝丝呀的博客-优快云博客

[zhang@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>

<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为zhang -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>zhang</value>
</property>

<!-- 配置该zhang(superUser)允许通过代理访问的主机节点 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.zhang.hosts</name>
        <value>*</value>
</property>
<!-- 配置该zhang(superUser)允许通过代理用户所属组 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.zhang.groups</name>
        <value>*</value>
</property>
<!-- 配置该zhang(superUser)允许通过代理的用户-->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.zhang.users</name>
        <value>*</value>
</property>
</configuration>

[zhang@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- nn web端访问地址-->
	<property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>
    
	<!-- 2nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop104:9868</value>
    </property>
    
    <!-- 测试环境指定HDFS副本的数量1 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

[zhang@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <!-- 指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    
    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
    
    <!-- yarn容器允许分配的最大最小内存 -->
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    
    <!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    
    <!-- 关闭yarn对虚拟内存的限制检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

[zhang@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

[zhang@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

hadoop102
hadoop103
hadoop104

（配置workers不能有空行，不能有空格）

配置历史服务器

[zhang@hadoop102 hadoop]$vi mapred-site.xml

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
</property>

配置日志聚集

[zhang@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>  
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

启动集群（第一次要进行格式化，之后千万不要格式化）

[zhang@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hdfs namenode -format

启动HDFS

[zhang@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

[zhang@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

Web端查看HDFS的Web页面：http://hadoop102:9870/

Hadoop群起脚本

[zhang@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh

#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi
case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

修改脚本执行权限

[zhang@hadoop102 bin]$ chmod 777 myhadoop.sh

测试一下

 3 项目经验之支持LZO压缩配置

 

 

 core-site.xml增加配置支持LZO压缩

 <property>
        <name>io.compression.codecs</name>
        <value>
            org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
            org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
            org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
            org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
            com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
            com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
        </value>
    </property>

    <property>
        <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
        <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
    </property>

 重新启动脚本才能生效

 

 测试一下好不好用

[zhang@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /input

 [zhang@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put README.txt /input

 

 测试压缩

[zhang@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec  /input /output

 

 上传一个大的文件

 

 执行wordcount程序

[zhang@hadoop102 software]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.job.inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat /input /output1

 一个大文件也没有被进行切片

对上传的LZO文件建索引

[zhang@hadoop102 software]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar  com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /input/bigtable.lzo

执行结束，发现创造了一个索引

 再次执行WordCount程序

[zhang@hadoop102 software]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.job.inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat /input /output2

 发现进行了切片

4 项目经验之基准测试

HDFS的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将hadoop102、hadoop103、hadoop104虚拟机网络都设置为100mbps。

测试网速：

（1）来到hadoop102的/opt/module目录，创建一个

[zhang@hadoop102 software]$ python -m SimpleHTTPServer

（2）在Web页面上访问

hadoop102:8000（web端我只能使用IP打开，不知道哪里出现了问题）

 4.1测试HDFS写性能

 [zhang@hadoop102 software]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB

 

 只有一个副本，所以速度就是硬盘速度（由于副本1就在本地，所以该副本不参与测试）

4.2测试HDFS读性能

[zhang@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB

由于目前只有三台服务器，且有三个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。

4.3 使用Sort程序评测MapReduce（计算性能）

（1）使用RandomWriter来产生随机数，每个节点运行10个Map任务，每个Map产生大约1G大小的二进制随机数

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar randomwriter random-data

（2）执行Sort程序

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar sort random-data sorted-data

（3）验证数据是否真正排好序了

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$

hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data

由于虚拟机设置内存太小，性能不够，不能运行，就不运行了，步骤见上。

5 项目经验之Hadoop参数调优

HDFS参数调优hdfs-site.xml

dfs.namenode.handler.count=20×logeCluster Size ，比如集群规模为8台时，此参数设置为41。

 

 

 

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