1、了解Hadoop的3种运行模式
2、熟练掌握Hadoop伪分布模式安装流程
3、培养独立完成Hadoop伪分布安装的能力
【实验原理】Hadoop由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是利用集群对大量数据进行分布式处理和存储的软件框架。用户可以轻松地在Hadoop集群上开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop有高可靠，高扩展，高效性，高容错等优点。Hadoop 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，MapReduce为海量的数据提供了计算。此外，Hadoop还包括了Hive，Hbase，ZooKeeper，Pig，Avro，Sqoop，Flume，Mahout等项目。
Hadoop的运行模式分为3种：本地运行模式，伪分布运行模式，完全分布运行模式。
（1）本地模式（local mode）：这种运行模式在一台单机上运行，没有HDFS分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统中的文件系统。在本地运行模式（local mode）中不存在守护进程，所有进程都运行在一个JVM上。单机模式适用于开发阶段运行MapReduce程序，这也是最少使用的一个模式。
（2）伪分布模式：这种运行模式是在单台服务器上模拟Hadoop的完全分布模式，单机上的分布式并不是真正的分布式，而是使用线程模拟的分布式。在这个模式中，所有守护进程(NameNode，DataNode，ResourceManager，NodeManager，SecondaryNameNode)都在同一台机器上运行。因为伪分布运行模式的Hadoop集群只有一个节点，所以HDFS中的块复制将限制为单个副本，其secondary-master和slave也都将运行于本地主机。此种模式除了并非真正意义的分布式之外，其程序执行逻辑完全类似于完全分布式，因此，常用于开发人员测试程序的执行。本次实验就是在一台服务器上进行伪分布运行模式的搭建。
（3）完全分布模式：这种模式通常被用于生产环境，使用N台主机组成一个Hadoop集群，Hadoop守护进程运行在每台主机之上。这里会存在Namenode运行的主机，Datanode运行的主机，以及SecondaryNameNode运行的主机。在完全分布式环境下，主节点和从节点会分开。
【实验环境】Anolis OS 8.8
【实验内容】安装Hadoop3.0.0伪分布模式。
【实验步骤】From
https://blog.csdn.net/weixin_42609366/article/details/127880660
0 创建用户vmuser和
用户组 vmuser 密码 vm123456
用户 vmuser
sudo groupadd vmuser
sudo useradd -m -g vmuser vmuser
sudo passwd vmuser
查看一个用户组里有哪些用户
cat /etc/group|grep 组名
cat /etc/group|grep vmuser
1点击实验机右下角的三角形，点击【切换】，进入高级模式，打开终端。
2 2.配置SSH免密码登陆
SSH免密码登陆需要在服务器执行以下命令，生成公钥和私钥对：
cd
ssh-keygen -t rsa
此时会有多处提醒输入在冒号后输入文本，这里主要是要求输入ssh密码以及密码的放置位置。在这里，只需要使用默认值，按回车即可。
此时ssh公钥和私钥已经生成完毕，且放置在~/.ssh目录下。
切换到~/.ssh目录下：
cd ~/.ssh
执行ll命令，可以看到~/.ssh目录下的文件：
ll
下面在~/.ssh目录下，创建一个空文本，名为authorized_keys
touch ~/.ssh/authorized_keys
将存储公钥文件的id_rsa.pub里的内容，追加到authorized_keys中
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
下面执行ssh localhost测试ssh配置是否正确
ssh localhost
第一次使用ssh访问，会提醒是否继续连接，输入“yes"继续进行
修改vmuser权限为最高权限，方便安装
root用户 sudo visudo
3.下面首先来创建两个目录，用于存放安装程序及数据。（sudo命令密码：vm123456）
并为/apps目录切换所属的用户为vmuser及用户组为vmuser：
两个目录的作用分别为：/apps目录用来存放安装的框架，/HDFS目录用来存放临时数据、HDFS数据、程序代码或脚本。
切换到根目录下，执行 ls -l 命令查看
可以看到根目录下/apps和/HDFS目录所属用户及用户组已切换为vmuser:vmuser
4.配置HDFS。
创建/HDFS/hadoop1目录，用来存放相关安装工具。
mkdir -p /HDFS/hadoop1
切换目录到/HDFS/hadoop1目录，使用wget命令，下载所需的JDK安装包和Hadoop安装包。
https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.0.0/
cd /HDFS/hadoop1wget http://hadoop3/jdk-8u191-linux-x64.tar.gzwget http://hadoop3/hadoop-3.0.0.tar.gz
5.安装JDK。
将/HDFS/hadoop1目录下jdk-8u191-linux-x64.tar.gz解压缩到/apps目录下。
tar -xzvf /HDFS/hadoop1/jdk-8u191-linux-x64.tar.gz -C /apps
其中，tar -xzvf 对文件进行解压缩，-C 指定解压后，将文件放到/apps目录下。
切换到/apps目录下，可以看到目录下内容如下：
cd /apps/
ls -l
下面将jdk1.8.0_191目录重命名为java：
mv /apps/jdk1.8.0_191/ /apps/java
6.修改环境变量。
可以修改系统环境变量或用户环境变量。在这里我们修改用户环境变量。（sudo命令密码：vm123456）
sudo vim ~/.bashrc
输入上面的命令，打开存储环境变量的文件。
按“i”键进入输入模式，将Java的环境变量，追加进用户环境变量中。
#java
export JAVA_HOME=/apps/java
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
按下ESC，进入Vim命令模式，输入“:wq”后回车进行保存。
执行source命令，让Java环境变量生效。
source ~/.bashrc
执行完毕后，可以输入java，来测试环境变量是否配置正确。
java
如果出现下面界面，则正常运行。
7.安装Hadoop。
切换到/HDFS/hadoop1目录下，将hadoop-3.0.0.tar.gz解压缩到/apps目录下。
cd /HDFS/hadoop1
tar -xzvf /HDFS/hadoop1/hadoop-3.0.0.tar.gz -C /apps/
为了便于操作，这里也将hadoop-3.0.0重命名为hadoop。
mv /apps/hadoop-3.0.0/ /apps/Hadoop
8.修改用户环境变量，将Hadoop的路径添加到path中。
先打开用户环境变量文件。
sudo vim ~/.bashrc
将以下内容追加到环境变量~/.bashrc文件中。
#hadoop
export HADOOP_HOME=/apps/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
让环境变量生效。
source ~/.bashrc
验证hadoop环境变量配置是否正常
hadoop version
9.修改hadoop本身相关的配置。
首先切换到hadoop配置目录下。
cd /apps/hadoop/etc/Hadoop
10.打开hadoop-env.sh配置文件。
vim /apps/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
将下面JAVA_HOME追加到hadoop-env.sh文件中。
export JAVA_HOME=/apps/java
11.打开core-site.xml配置文件。
vim /apps/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
添加下面配置到与标签之间。
hadoop.tmp.dir
/HDFS/tmp/hadoop/tmp
fs.defaultFS
hdfs://localhost:9000
这里有两项配置：
一项是hadoop.tmp.dir，用于配置在Hadoop处理过程中，临时文件的存储位置。这里的/HDFS/tmp/hadoop/tmp目录需要提前创建：
mkdir -p /HDFS/tmp/hadoop/tmp
另一项是fs.defaultFS，用于配置Hadoop HDFS文件系统的地址。
12.打开hdfs-site.xml配置文件。
vim /apps/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
添加下面配置到与标签之间。
dfs.namenode.name.dir
/HDFS/tmp/hadoop/hdfs/name
dfs.datanode.data.dir
/HDFS/tmp/hadoop/hdfs/HDFS
dfs.replication
1
dfs.permissions.enabled
false
:%!xmllint --format –
配置项说明：
dfs.namenode.name.dir，配置元数据信息存储位置；
dfs.datanode.data.dir，配置具体数据存储位置；
dfs.replication，配置每个数据库备份数，由于目前我们使用1台节点，所以，设置为1，如果设置为2的话，运行会报错。
dfs.permissions.enabled，配置hdfs是否启用权限认证
另外/HDFS/tmp/hadoop/hdfs路径，需要提前创建：
mkdir -p /HDFS/tmp/hadoop/hdfs
13 打开slaves配置文件。
vim /apps/hadoop/etc/hadoop/slaves
将集群中slave角色的节点的主机名，添加进slaves文件中。目前只有一台节点，所以slaves文件内容为：
localhost
去除警告及无用的信息
进入/apps/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties文件中
vim /apps/hadoop/etc/hadoop/log4j.properties
在文件的开头，将INFO改为ERROR
在文件末尾添加
log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=ERROR
14.下面格式化HDFS文件系统。执行：
hadoop namenode -format
在输出的内容中显示successfully formatted，则格式化成功。
15.切换目录到/apps/hadoop/sbin目录下。
cd /apps/hadoop/sbin/
16.启动Hadoop的HDFS相关进程。
./start-dfs.sh
这里只会启动HDFS相关进程。
https://blog.csdn.net/m0_52735414/article/details/124695587
17.输入jps查看HDFS相关进程是否已经启动。
jps
可以看到相关进程都已经启动。
18.下面可以再进一步验证HDFS运行状态。
先在HDFS上创建一个目录。
hadoop fs -mkdir /myhadoop1
19.执行下面命令，查看目录是否创建成功。
hadoop fs -ls -R /
以上，便是HDFS安装过程。
20.下面来配置MapReduce相关配置。
再次切换到hadoop配置文件目录
cd /apps/hadoop/etc/Hadoop
21.打开mapred-site.xml配置文件。
vim /apps/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
将mapreduce相关配置，添加到标签之间。
mapreduce.framework.name
yarn
yarn.application.classpath
/apps/hadoop/etc/hadoop:/apps/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/apps/hadoop/share/hadoop/common/*:/apps/hadoop/share/hadoop/hdfs:/apps/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/apps/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/apps/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/apps/hadoop/share/hadoop/yarn:/apps/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/apps/hadoop/share/hadoop/yarn/*
这里指定mapreduce任务处理所使用的框架。
22.打开yarn-site.xml配置文件。
vim /apps/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
将yarn相关配置，添加到标签之间。
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
这里的配置是指定所用服务，默认为空。
23.下面来启动计算层面相关进程。
切换到hadoop启动目录。
cd /apps/hadoop/sbin/
24.执行命令，启动yarn。
./start-yarn.sh
25.输入jps，查看当前运行的进程。
jps
26.执行测试。
切换到/apps/hadoop/share/hadoop/mapreduce目录下。
cd /apps/hadoop/share/hadoop/mapreduce
然后，在该目录下跑一个mapreduce程序，来检测一下hadoop是否能正常运行。
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.0.0.jar pi 2 2
这个程序是计算数学中的pi值。当然暂时先不用考虑数据的准确性。当你看到下面流程的时候，表示程序已正常运行，hadoop环境也是没问题的。
至此，Hadoop 伪分布模式已经安装完成！