行业知识
最新版本——Hadoop3.3.6单机版完全部署指南
大家好，���是独孤风，大数据流动的作者。
本文基于最新的 Hadoop 3.3.6 的版本编写，带大家通过单机版充分了解 Apache Hadoop 的使用。本文更强调实践，实践是大数据学习的重要环节，也能在实践中对该技术有更深的理解，所以一些理论知识建议大家多阅读相关的书籍（都在资料包中）。
本文档版权归大数据流动所有，请勿商用，全套大数据、数据治理、人工智能相关学习资料，请关注大数据流动。
（本文所使用资料包位置： 大数据流动 VIP 知识库 》大数据技术 》Apache Hadoop 3.3.6 单机安装包）
一、Hadoop 概述
Apache Hadoop 是一个开源框架，用于存储和处理大规模数据集。它是用 Java 编写的，并支持分布式处理。Hadoop 的关键特点包括：
分布式存储：通过 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），它可以跨多个节点存储大量数据，提供高可靠性和数据冗余。
分布式计算：Hadoop 使用 MapReduce 编程模型来并行处理大数据，这样可以有效地处理和分析存储在 HDFS 中的大规模数据集。
可扩展性：Hadoop 能够通过添加更多节点来轻松扩展，处理更大量的数据。
容错性：Hadoop 设计中考虑到了故障的可能性，能够在节点故障时继续运行，确保数据不丢失。
5. 生态系统：Hadoop 的生态系统包括各种工具和扩展（如 Hive、HBase、Spark 等），用于数据处理、分析和管理。
Hadoop 广泛应用于大数据分析、数据挖掘、日志处理等领域，特别是在需要处理 PB 级别数据的场景中非常有效。
所以我们可以理解为 Hadoop 是一个生态，有了 Hadoop 为基础，后续的 Spark，Flink 等组件才相继出现，让大数据技术持续的发展。
而从软件角度，Hadoop 本身自己是一个 Apache 的开源软件。
Apache Hadoop 主要由以下几个核心组件组成，每个组件都有其独特的功能：
1. Hadoop Common：这是 Hadoop 的基础库集合，提供了 Hadoop 模块所需要的通用工具和接口。它包括文件系统、操作系统级别的抽象，以及必要的 Java 库文件。
Hadoop MapReduce (MR)：这是一个编程模型，用于处理大规模数据集的分布式计算。MapReduce 将作业分成两个阶段：Map（处理）和 Reduce（汇总）。这种方法使得并行处理大数据变得简单有效。
Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator)：YARN 是 Hadoop 的资源管理和任务调度器。它将计算资源管理和作业调度功能从 MapReduce 中分离出来，提高了 Hadoop 的灵活性和可扩展性。
Hadoop Distributed File System (HDFS)：HDFS 是一个高度容错的分布式文件系统，设计用来存储大量数据。它可以在廉价的硬件上运行，提供高吞吐量以访问应用程序数据，并适用于具有大数据集的应用程序。
这些组件协同工作，使 Hadoop 成为一个强大的工具，用于存储、处理和分析大规模的数据集。
而 Common 是基础库，MapReduce 由于性能问题，分布式计算已经被更高效的 Spark，Flink 等计算引擎替代。
但是HDFS，YARN依然是最核心的两个组件，一定要认真学习，我也会单独发文章来学习这两个组件。
二、Hadoop 历史
当然，以下是用 Markdown 格式概述 Apache Hadoop 的历史：
2005 年 - 起源由 Doug Cutting 和 Mike Cafarella 创立，受 Google 的 MapReduce 和 GFS 论文启发。
（Google 三篇理论中文版资料位置： 大数据流动 VIP 知识库 》大数据技术 》Google 三家马车）
2006 年 - 加入Apache成为 Apache 软件基金会的一部分，最初是 Lucene 项目的一部分，后来在 2008 年成为顶级项目。
2008 年及以后 - 发展与普及快速获得关注，生态系统不断发展，增加了如 HBase、Hive 等工具。
2011 年 - Hadoop 1.0 发布标志着 Hadoop 的成熟，稳定 API 和核心组件，包括 HDFS 和 MapReduce。
2013 年 - Hadoop 2.0 和YARN的推出引入 YARN，将 Hadoop 从以 MapReduce 为中心的平台转变为更加多功能的数据处理平台。
持续演进 - Hadoop 不断更新，扩展其功能和生态系统，包括 Spark、Kafka、Flink 等工具。
云集成 - 近年来，与云服务集成，提供更灵活、可扩展的数据处理解决方案。
Hadoop 也不光只有 Apache Hadoop，很多公司都有自己的发行版本，不同的发行版针对不同的用途和场景进行了优化，用户可以根据自己的需求选择最适合的版本。随着时间的推移，这些发行版可能会有所变化，包括新的版本推出或旧版本停止维护。
除了 Apache Hadoop，还有 Cloudera 的 CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）、Hortonworks Data Platform (HDP)，也就是 CDH 和 Ambari，我也会在其他文章演示，本文我们带来 Apache Hadoop 的单机版本演示，Apache Hadoop 也是被使用最多的版本。
三、Hadoop 3.3.6 单机安装
下面我们进行 Hadoop3.3.6 的单机版安装。
1、版本情况与安装包准备
Apache Hadoop 的官网地址是 https://hadoop.apache.org/
我们在这里可以看到，最新的版本是 3.3.6，这也是 2023 年新发布的版本，各方面都做了很大的优化，本文也基于此版本进行演示。
我们使用的 Hadoop 版本是 3.3.6，可以在官方网站进行下载：
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.6/
696MB 这个。
2、服务器环境准备
不管是服务器和虚拟机环境的准备，大家都可以参考我之前的文章，在本地搭一个虚拟机，也可以去买一个现成的，这里不做赘述。
我们使用的 CentOS 版本是 7.8，可以通过下面的命令来查看版本。
cat /etc/redhat-release
CentOS7 的安装步骤基本一致，都可以参考本文档。
服务器需要做一下免密登陆设置，不然后面会有问题
ssh-keygen -t rsa -P ""
回车即可，随后复制密钥
cat ~/.ssh/id_rsa.pub > ~/.ssh/authorized_keys
可以验证一下
ssh bigdataflowing
正常会直接登录过去。
3、JDK 安装
先卸载系统自带的 java
rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps
上传安装包到服务器，安装包可在 Oracle 官网下载：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/
也可以用我的资料包里的。
jdk-8u221-linux-x64.tar.gz
建立文件夹。
mkdir /opt/jdk/
进入该文件夹，上传文件。
cd /opt/jdk/
解压安装包 tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz
没有报错证明解压成功。
随后我们把 JDK 配置到环境变量里就可以了。
vi /etc/profile
在最下面加入这两句，其实就是我们刚刚解压 jdk 的位置。
export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
最后让环境变量生效
source /etc/profile
查看 java 版本验证一下，java -version 成功！
这样我们这台机器就有 java 环境可用了。
4、Hadoop3.3.6 安装
有了 java 环境，hadoop 的依赖问题就解决了，可以直接进行安装。
将之前准备好的 hadoop 安装包，上传到 /opt/hadoop3.3.6 目录下
解压，tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz 没报错就是成功。
还是增加环境变量
vi /etc/profile
在最下面加入这三句，hadoop 的位置
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop3.3.6/hadoop-3.3. 6
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
最后让环境变量生效
source /etc/profile
查看 java 版本验证一下，hadoop-version 成功！
使用 hadoop version 命令验证安装成功
5、配置
虽然安装成功，但是我们要使用的是单机伪集群，还需要进行一些配置。
hadoop 的目录有如下的文件夹
bin 目录：Hadoop 主服务脚本
etc 目录：Hadoop 的配置文件目录
lib 目录：存放 Hadoop 的本地库
sbin 目录：存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本
首先进入 etc 配置文件夹 cd ``etc/hadoop 有如下配置，我们只修改核心的就可以。
首先修改 hadoop-env.sh 将 java 和 hadoop 的根路径加入
export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop3.3.6/hadoop-3.3.6
同时加入 root 权限
export HDFS_NAMENODE_USER=rootexport HDFS_DATANODE_USER=rootexport HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=rootexport YARN_RESOURCEMANAGER_USER=rootexport YARN_NODEMANAGER_USER=root
修改 core-site.xml
在 configuration 标签中，添加如下内容：
fs.defaultFS hdfs://bigdataflowing:9090 hadoop.tmp.dir /opt/hadoop3.3.6/hdfs/tmp hadoop.proxyuser.root.hosts * hadoop.proxyuser.root.groups *
修改 hdfs-site.xml，在 configuration 标签中，添加如下内容：
dfs.replication 1 dfs.namenode.name.dir /opt/hadoop3.3.6/hdfs/name true dfs.datanode.data.dir /opt/hadoop3.3.6/hdfs/data true dfs.http.address 0.0.0.0:50070 dfs.permissions false
修改 mapre-site.xml，在 configuration 标签中，添加如下内容：
mapreduce.framework.name yarn
修改 yarn-site.xml，在 configuration 标签中，添加如下内容：
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle
6、启动
首先格式化 HDFS，也就是对 hdfs 做最基本的配置：
hdfs namenode -format
格式化完成。
随后我们进入 sbin 目录
cd /opt/hadoop3.3.6/hadoop-3.3.6/sbin/
这里脚本较多，我们可以选择启动全部
./start-all.sh
正常不会有报错，同时使用 jps 命令查看，会有 Datanode，ResourceManager，SecondaryNameNode，NameNode，NodeManager 五个进程。
另一个验证启动成功的方法，是访问 Hadoop 管理页面
http://IP:50070/
http://IP:8088/
这些页面的使用，我们会在后续 Hdfs，Yarn 等章节再详细讲解。
7、报错汇总
启动报错，未设置 root 用户
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.Starting datanodesERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as rootERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.Starting secondary namenodes [bigdataflowing]ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as rootERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.Starting resourcemanagerERROR: Attempting to operate on yarn resourcemanager as rootERROR: but there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined. Aborting operation.Starting nodemanagersERROR: Attempting to operate on yarn nodemanager as rootERROR: but there is no YARN_NODEMANAGER_USER defined. Aborting operation。
启动报错，为进行免密登陆设置
localhost: Permission denied (publickey,password
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