Hadoop集群

Hadoop集群相关知识

• 阿里云搭建Hadoop集群

  1 前言 在讲述Hadoop集群搭建之前，首先要了解Hadoop和集群两个名词，Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，简单理解就是大数据技术应用的基础。集群可以理解为多台装有hadoop的服务器。搭建Hadoop集群的目的就是为了管理多台服务器，使多台服务器之间能够协调工作。本文选择了3台阿里云服务器。从下图中可以对整个大数据架构有了大体的了解。 Hadoop主要有HDFS（分布式文件存储系统）、Yarn（集群资源管理与调度）和MapReduce（分布式计算框架）组成。Hadoop集群中分为主机（mas
• Hadoop集群下线datanode

  说明：最近需要把hadoop集群中的几台datanode拿出来另作它用，记录一下下线操作datanode下线后可以直接关掉nodemanager进程，resourcemanager会将任务分配给其他节点操作：1.在hdfs-site.xml中增加以下参数：<property>    <name>dfs.hosts.exclude</name>    <value>/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.4.1/etc/hadoop/excludes</value><property>2.在namenode节点对应路径下创建相关文件，并写入需要下线节点的IP地址echo "192.168.127.3" >>  /hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.4.1/etc/hadoop/excludes3.在namenode节点执行
• Hadoop集群常见问题

    Hadoop集群常见问题1、运行mr程序出错connecting to resoucemanager retrying ....  retrying .....  原因是没有启动yarn或者启动失败2、初始化工作目录结构hdfs namenode -format  只是初始化了namenode的工作目录而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的【注意】namenode和datanode的clusterID要保持一致（多次格式化namenode就可能使得两者不一致），否则集群启动时，datanode会起不来3、datanode不被namenode识别的问题   namenode在format初始化的时候会形成两个标识：blockPoolId；clusterId；新的datanode加入时，会获取这两个标识作为自己工作目录中的标识   一旦namenode重新for
• 流式大数据计算实践（2）----Hadoop集群和Zookeeper

  一、前言1、上一文搭建好了Hadoop单机模式，这一文继续搭建Hadoop集群二、搭建Hadoop集群1、根据上文的流程得到两台单机模式的机器，并保证两台单机模式正常启动，记得第二台机器core-site.xml内的fs.defaultFS参数值要改成本机的来启动，启动完毕后再改回来2、清空数据，首先把运行单机模式后生成的数据全部清理掉rm -rf /work/hadoop/nn/currentrm -rf /work/hadoop/dn/current hdfs namenode -format3、启动集群（1）storm1作为namenode节点，所以在这台机上面执行命令启动namenode$HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemon.sh --script hdfs start namenode（2）storm2作为datanode节点，所以在这台机上面执行命令启动datanod

Hadoop集群相关课程

• HBase高可用及多租户环境应用 本课程从HBase应用场景开始讲解,带领搭建完成Ntp服务安装、Hadoop集群搭建、Zookeeper集群搭建、Hbase HA设计及搭建、通过添加协处理器为Hbase添加权限控制、用户配额、资源隔离实现Hbase多租户，并通过订单业务、海量数据写入业务验证Hbase多租户环境。

  讲师：咸鱼有梦 中级 3724人正在学习

• 快速入门Hadoop3.0大数据处理 近些年，大数据已经成为各大企业，乃至整个社会关注的重要资源，未来数据管理能力也将成为企业的核心竞争力。正因如此，大数据相关岗位的人员需求和薪资也水涨船高。 如果你是： —计算机专业在校生，未来准备从事大数据相关岗位的同学； —想要转行大数据的Java岗位工作者； —对大数据感兴趣的软件行业从业者，希望在大数据领域有所提升； 那么恭喜，你来对地方了！ 想学习大数据，就绕不开Hadoop，它是整个大数据生态体系的基础。本课程为Hadoop3.0入门课程，从0开始，带你手写代码。课程知识点完整详细，采用原理与实践结合的讲解方式，配套互联网企业真实项目进行讲解。 在本门课程中，你可以收获： —了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性 —掌握Hadoop集群的安装部署 —掌握PB级海量日志数据的存储方法 —掌握企业中海量数据的计算方法 —掌握Sqoop在HDFS导出数据至MySQL中的使用 —掌握Hadoop中自定义序列化数据类型在数据分析中的应用 —掌握大数据任务自动化执行脚本的封装和监控 通过本课程的学习，你可以了解Hadoop中的三大核心组件及原理；独立完成Hadoop分布式集群的安装部署；实现大数据中的海量数据存储和海量数据计算。 目前各行各业都处于数据的快速增长期，特别是互联网行业，企业中对大数据的需求会越来越多，本门课程可以帮助大家快速入门大数据，提升自身技术能力。

  讲师：徐老师 初级 12383人正在学习

• Hadoop 系统入门+核心精讲 本课程带领你从Hadoop入门开始，逐步掌握大数据核心技术（HDFS、YARN、MapReduce、Hive开发与调优），并将这些技术应用到实战中，最终完成电商行为日志分析项目，助力探索高薪职业赛道。

  讲师：Michael_PK 中级 1974人正在学习

Hadoop集群相关教程

• 2. Mirror 集群模式与 Federation 集群模式概述 Mirror 集群模式：Mirror 集群模式，其中文含义为镜像集群模式。主要就是通过镜像的概念来实现集群的搭建。镜像这一概念，相信大家都不陌生，所以在本节中不做介绍，我们直接来看什么是 RabbitMQ 的镜像集群模式。镜像集群模式的核心就是其中的 Mirror 镜像队列， Mirror 镜像队列和其他普通的消息队列一样，只不过在不同的场景中所叫的名称不同罢了。每一个镜像队列中存储消息的方式也和普通队列相同，都需要生产者将消息推送到队列中，从而供消费者获取并消费消息。正式由于 Mirror 镜像队列的存在，才使得在 RabbitMQ 集群环境下，数据可以达到 100% 的投递可靠性，因此，Mirror 镜像集群模式也成为了 RabbitMQ 众多集群模式中的经典集群模式，在互联网大厂，以及其他一线互联网公司中，Mirror 镜像集群模式一直都被推崇，成为了搭建 RabbitMQ 集群的首选方案。 Mirror 镜像集群模式的架构如下图所示：从上图中我们可以看到，我们的应用程序或者是消息的生产者，需要请求我们的 RabbitMQ Server 时，请求首先会被发送到一个虚拟主机上，这个虚拟主机是实现 Mirror 镜像集群模式所必须的组件或者说是工具，该虚拟主机可以通过当下主流的 KeepAlived ，以及 HaProxy 组件来实现。在通过 KeepAlived 和 HaProxy 组件配置好我们所需的虚拟主机，即 Virtual Host 之后，虚拟主机会根据我们的请求所在的 ip 地址，来将请求分发到不同的 RabbitMQ Server 中，接着，RabbitMQ Server 就会根据我们请求的具体内容，来使用其中相应的镜像队列，最后，消费者再从这些镜像队列中获取并消费消息。Tips: 1. 可以看到，在上述的架构图中，我们的 RabbitMQ Server 有 3 个节点，这个节点的数量不是随便凭空指定的，如果我们想确保消息在镜像模式的集群中需要做到 100% 投递，那么我们镜像模式中的 RabbitMQ Server 节点的数量最少应该部署 3 个； 2. KeepAlived 和 HaProxy 组件我们会在后续的小节中进行详细的介绍，本小节同学们只需要知道我们会用到这些工具组件即可。Federation 集群模式：Federation 模式，在 RabbitMQ 中，被称为多活的集群模式。Federation 这一单词本身的意思是表示一种联盟、结盟的含义，本义其实并没有多活的意思，多活则是根据这一集群模式的特点转义而来的。为什么称 Federation 模式为多活的集群模式呢？其实，我们可以将 Federation 模式理解为是上一小节中 Shovel 远程模式的进化版本。通过学习上一小节内容，我们可以知道，Shovel 远程模式其实就是将 RabbitMQ Server 根据不同的地域，部署到了不同的地域位置，从而实现对 RabbitMQ Server 的远程调用，但是，这种远程调用方式配置起来过于繁琐，会花费很长的时间，这有点得不偿失。所以，RabbitMQ 官方考虑到了这一弊端，才会有今天的 Federation 多活集群模式，我们先来看一下这个 Federation 多活集群模式的架构图：从上图中我们可以看到，我们根据不同的地里位置，分别声明了三个节点区域，并且在不同的区域节点中，我们分别部署了两台 RabbitMQ Server 节点，在不同的地域节点之间，我们通过 Federation 插件进行连接，实现不同地域节点间的通信。当我们的应用程序，或者生产者需要使用我们的 RabbitMQ Server 时，就会向我们的 RabbitMQ Server 发送请求，由图可知，该请求会被我们所配置的负载均衡策略所截获，同时，负载均衡策略会根据请求的内容，来将请求分发到相应的地域节点中的 RabbitMQ Server 中。Federation 多活集群模式与 Shovel 远程调用集群模式最大的不同之处在于，Shovel 远程调用集群模式需要指定主区域，即可以理解为主节点，但是 Federation 多活集群模式不需要指定，它的每一个节点都相当于是主节点，每一个节点都是活跃的， 请求只会根据不同的负载均衡策略来分发到不同的地域节点上而已。正式由于 Federation 多活集群模式的这一特点，才广泛被人们称之为是多活的集群模式。Tips: 1. Federation 多活集群模式需要我们首先对 Federation 插件有所了解，因为在不同的地域节点之间，我们需要使用 Federation 插件进行连接和通信，这个插件我们会在后续的实操小节进行介绍； 2. Federation 多活集群模式支持我们配置较远距离的 RabbitMQ Server 节点，这对我们的业务拓展来说提供了一定的便利性，如果我们的业务是在较远的异地，则可以考虑使用该集群模式来搭建我们的 RabbitMQ Server 集群。
• 3. Warren 集群模式与 Shovel 集群模式使用流程概述 Warren 集群模式使用流程概述要想搭建 Warren 集群模式，需要我们首先了解一些 Warren 集群模式的配置文件，并且通过使用一个组件 HaProxy 来完成 Warren 集群模式的搭建(HaProxy 组件会在后面进行介绍)。Shovel 集群模式使用流程概述RabbitMQ 官方针对 Shovel 集群模式，为我们提供了丰富的集群配置属性和集群配置文件，我们需要自定义我们自己的 Shovel 集群配置文件，并且将这一文件部署到 RabbitMQ 节点上，这样才能使用 Shovel 集群模式。Tips: 本小节只是对 RabbitMQ 中的 Warren 集群模式和 Shovel 集群模式的使用流程或搭建方式做一个简单的介绍，并不会详细介绍集群模式搭建的流程和步骤，我们会在后续小节中专门介绍不同集群模式的详细搭建流程和步骤，让我们一起期待吧。
• 3. Mirror 集群模式与 Federation 集群模式使用流程概述 Mirror 集群模式使用流程概述要想搭建 Mirror 集群模式，需要我们首先了解两个工具组件，他们分别是 KeepAlived 和 HaProxy 组件，这两个组件分别发挥着不同的作用，在搭建 Mirror 集群模式时，我们首先要将 KeepAlived 和 HaProxy 组件搭建好，形成一组虚拟的网络，之后才可以将我们的 RabbitMQ Server 节点与之相连接，才可完成 Mirror 集群的搭建。Federation 集群模式使用流程概述由于 Federation 集群模式是一种多活的集群模式，所以我们也需要用到我们的 KeepAlived 和 HaProxy 组件，只不过这次所使用的组件搭建方式，与 Mirror 镜像模式的搭建有所不同，所发挥的作用也不相同，但是都需要先将这两个组件搭建好后，方可接入我们的 RabbitMQ Server 节点。Tips: 本小节只是对 RabbitMQ 中的 Mirror 集群模式和 Federation 集群模式的使用流程或搭建方式做一个简单的介绍，并不会详细介绍集群模式搭建的流程和步骤，我们会在后续小节中专门介绍不同集群模式的详细搭建流程和步骤，以及 KeepAlived 和 HaProxy 组件的使用方法，让我们一起期待吧。
• 2. Zookeeper 集群模式部署 在上一节中，我们学习了 Zookeeper 的单机模式，我们可以在此基础上进行 Zookeeper 集群模式的部署。Zookeeper 集群的数量通常是大于等于 3 的奇数，比如 3、5、7，但也不宜太多，太多的集群数量会影响集群之间的同步性能。这里我们以 3 的集群数量来进行讲解。Tips： Zookeeper 集群的数量为什么需要奇数个呢？如果采用偶数，在 Leader 节点选举投票时，有可能会产生两个 Leader 节点，两个 Leader 都不能满足大多数选票的原则，这时就会出现脑裂问题。
• 4. Zookeeper 集群的启动流程 Zookeeper 集群启动时，首先会通过配置文件判断 Zookeeper 的启动方式是否为集群模式，如果为集群模式，则通过配置文件进行初始化工作，然后集群的节点进行 Leader 选举，选举完毕后， Follower 节点与 Leader 节点进行数据同步，完成同步后就可以启动 Leader 和 Follower 实例了。
• 3 RabbitMQ 集群出现故障的原因分析 问题一：集群宕机出现集群宕机问题的原因，我们可以从服务器所处的运行环境进行考虑，考虑几种因素：服务器本身硬件配置较低，不足以支撑我们的集群服务环境，导致集群运行环境崩溃。一台服务器上同时部署了超过 3 个或以上数量的项目，导致服务器内存被占满，使我们的集群运行环境不能正常运行。由于开发人员自身技术问题，在部署集群时，导致集群节点没有加入到我们的 RabbitMQ 集群队列中去，导致我们在启动集群时，这一集群节点不能被启动。问题二：集群间通信延迟出现集群间通信延迟问题的原因，我们可以从程序本身，以及集群所处的位置来考虑，考虑几种因素：我们在配置 RabbitMQ 集群时，不同节点间所设置的集群配置属性的数值不合理，导致配置小的集群节点需要等待配置大的集群节点。我们在部署 RabbitMQ 集群时，我们所部署的地理位置区域之间的间隔过大，例如，我们在北京区域部署了一个服务节点，然后我们又在香港区域部署了一个服务节点，这样无形之中就会加重我们集群节点间服务的响应时间。在处理用户请求时，用户请求没有按照我们之前设定好的 RabbitMQ 集群分发策略来进行，导致用户请求被分发到了非目标集群节点上，导致服务响应缓慢。问题三：集群数据文件丢失就请你数据文件丢失问题的原因，我们可以从运维和服务提供商来考虑，考虑集中因素：服务运维人员主动将 RabbitMQ 集群数据文件删除，以报复公司或报复社会。我们的服务器服务提供方没有提供集群数据备份机制，或服务提供方的机房不稳定，由于外界因素导致机房断电，RabbitMQ 集群数据文件来不及备份而丢失。我们在配置 RabbitMQ 集群时，没有配置集群数据文件备份策略，导致发生突发情况时，集群数据文件直接丢失。

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