Windows下安装Hadoop（手把手包成功安装）-Toy模板网

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Hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

起源

Hadoop起源于Apache Nutch项目，始于2002年，是Apache Lucene的子项目之一 [2]。2004年，Google在“操作系统设计与实现”（Operating System Design and Implementation，OSDI）会议上公开发表了题为MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters（Mapreduce：简化大规模集群上的数据处理）的论文之后，受到启发的Doug Cutting等人开始尝试实现MapReduce计算框架，并将它与NDFS（Nutch Distributed File System）结合，用以支持Nutch引擎的主要算法。由于NDFS和MapReduce在Nutch引擎中有着良好的应用，所以它们于2006年2月被分离出来，成为一套完整而独立的软件，并被命名为Hadoop。到了2008年年初，hadoop已成为Apache的顶级项目，包含众多子项目，被应用到包括Yahoo在内的很多互联网公司。

优点

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
- 1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
- 2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
- 3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
- 4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
- 5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++ 。
Hadoop大数据处理的意义
Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

核心架构

Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
HDFS
对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的（参见图 1），这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS 1.x版本的一个缺点（单点失败）。在Hadoop 2.x版本可以存在两个NameNode，解决了单节点故障问题。
存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（1.x版本默认为 64MB，2.x版本默认为128MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。
NameNode
NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。
实际的 I/O事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode [4]。
NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是 EditLog）将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode 系统丢失。
NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100% uptime可用时间。
DataNode
DataNode 也是一个通常在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。
DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。
文件操作
可见，HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。
如果客户机想将文件写到 HDFS 上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的 HDFS 块大小，创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode 将以 DataNode 标识和目标块响应客户机。
同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个 DataNode 时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS名称空间中的校验和（checksum）文件。
在最后的文件块发送之后，NameNode 将文件创建提交到它的持久化元数据存储（在 EditLog 和 FsImage 文件）

一、环境准备

1.1、查看是否安装了java环境

java -version，这里要安装java1.8版本，注意java安装的目录不要有空格
安装包链接：https://pan.baidu.com/s/1UU9rDSxro7ifUv1USsV-6g?pwd=yyds

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二、下载Hadoop的相关文件

Hadoop3.1.0版本的安装包：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.0/hadoop-3.1.0.tar.gz
Windows环境安装所需的bin文件包（我们这里选择3.1.0）：
- 1、可以打开地址：https://gitee.com/nkuhyx/winutils ，里面选 3.1.0。
- 2、或者直接下载：https://gitee.com/tttzzzqqq/apache-hadoop-3.1.0-winutils

三、解压Hadoop安装包

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四、替换bin文件夹

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替换到Hadoop安装目录下
可以发现apache-hadoop-3.1.0-winutils-master这个文件夹解压后里面只有bin这一个文件夹，我们将这个bin文件夹复制到hadoop-3.1.0文件夹中替换原有的bin文件夹

五、配置Hadoop环境变量

HADOOP_HOME
D:\hadoop-3.1.0
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path里面加上 %HADOOP_HOME%\bin

六、检查环境变量是否配置成功

hadoop version
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七、配置Hadoop的配置文件

7.1、配置 core-site.xml 文件

先在 D:/hadoop-3.1.0/data/ 目录下建 tmp 文件夹
配置 core-site.xml 文件，文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/D:/hadoop-3.1.0/data/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

7.2、配置 mapred-site.xml 文件

文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
       <name>mapred.job.tracker</name>
       <value>hdfs://localhost:9001</value>
    </property>
</configuration>

7.3、配置 yarn-site.xml 文件

文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hahoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
</configuration>

7.4、新建namenode文件夹和datanode文件夹还有tmp文件夹

7.4.1、在D:\hadoop-3.1.0创建data文件夹（这个也可以是别的名字，但后面配置要对应修改）

7.4.2、在data文件夹中（D:\hadoop-3.1.0\data）创建datanode和namenode文件夹还有tmp文件夹

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7.5、配置 hdfs-site.xml 文件

文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 这个参数设置为1，因为是单机版hadoop -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/D:/hadoop-3.1.0/data/namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/D:/hadoop-3.1.0/data/datanode</value>
    </property>
</configuration>

7.6、配置 hadoop-env.sh 文件

文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\hadoop-env.sh
使用查找功能（ctrl+f）查找export JAVA_HOME，找到相应的位置：
JAVA_HOME的具体路径在环境变量中查找到
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7.7、配置 hadoop-env.cmd 文件

文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\hadoop-env.cmd
打开后使用查找功能（ctrl+f），输入@rem The java implementation to use查找到对应行
在set JAVA_HOME那一行将自己的JAVA_HOME路径配置上去
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八、启动Hadoop服务

8.1、namenode格式化：hdfs namenode -format

以管理员模式打开命令窗口
在cmd中进入到D:\hadoop-3.1.0\bin路径
或者直接在对应的文件夹里面输入cmd进入
输入命令:

hdfs namenode -format

如果没报错的话，证明配置文件没出问题！
出现类似下图说明成功。如果出错，可能原因有如：环境变量配置错误如路径出现空格，或者winutils版本不对或hadoop版本过高等，或hadoop的etc下文件配置有误
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8.2、开启hdfs：start-dfs.cmd

然后再进入到D:\hadoop-3.1.0\sbin路径
输入命令：

start-dfs.cmd

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会跳出两个窗口，不要关闭！

8.3、开启yarn：start-yarn.cmd

再输入命令：

start-yarn.cmd

会跳出两个窗口，也不要关闭！
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8.4、或者直接开启所有服务：start-all.cmd

也可以直接执行下面命令：（以管理员模式打开命令窗口）

start-all.cmd

然后回车，此时会弹出4个cmd窗口，分别是NameNode、ResourceManager、NodeManager、DataNode。检查4个窗口有没有报错。
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8.5、查看Hadoop运行的进程：jps

在CMD执行jps看到这4个进程，启动成功
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8.6、访问namenode和HDFS的页面以及resourcemanager的页面来观察集群是否正常

可以通过访问namenode和HDFS的Web UI界面（http://localhost:9870）
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以及resourcemanager的页面（http://localhost:8088）
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如果成功出现上面两个界面则代表Hadoop安装和配置完成。

8.7、关闭Hadoop集群：stop-all.cmd

以管理员模式打开命令窗口
进入到hadoop的目录：D:\hadoop-3.1.0\sbin
执行命令：stop-all.cmd

D:\hadoop-3.1.0\sbin>stop-all.cmd

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九、Hadoop问题处理和注意事项

9.1、hadoop启动报错“ org/apache/hadoop/yarn/server/timelineservice/collector/TimelineCollectorManager”处理办法

如果：hadoop启动报错“ org/apache/hadoop/yarn/server/timelineservice/collector/TimelineCollectorManager”，
主要是缺少timelineCollectorManager的jar包。
解决方案：
将hadoop3.1.0 版本将share\hadoop\yarn\timelineservice\hadoop-yarn-server-timelineservice-3.1.0.jar放到share\hadoop\yarn\lib 下就可以。