做網(wǎng)站需要買什么電商平臺開發(fā)需要多少錢
1.?前期準備
系統(tǒng)環(huán)境：centos7.9
配置信息：8C8G100G
hadoop和hbase為單節(jié)點部署模式
jdk版本jdk1.8.0_361
1.1.?修改系統(tǒng)時間
timedatectl set-timezone <TimeZone>
1.2.?修改主機名以及主機名和IP的映射
vim /etc/hosts
#將自己的主機名以及ip映射添加進去
1.3.?關(guān)閉防火墻
臨時關(guān)閉防火墻
systemctl stop firewalld.service?
永久關(guān)閉
systemctl disable firewalld.service??
2.?hadoop部署
2.1.?下載安裝包
mkdir /u01
cd /u01
wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.6/hadoop-3.3.6.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz
2.2.?修改配置文件
2.2.1.?修改core-site.xml
<configuration>
????<property>
????????<name>fs.defaultFS</name>
????????<value>hdfs://192.168.68.129:9000</value>
????</property>
????<!-- 指定 hadoop 數(shù)據(jù)的存儲目錄 -->
????<property>
????????<name>hadoop.tmp.dir</name>
????????<value>/u01/hadoop-3.3.6/tmp</value>
????</property>
????<property>
????????<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
????????<value>*</value>
????</property>
????<property>
????????<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
????????<value>*</value>
????</property>
????<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</value>
????</property>
????<property>
????????<name>io.compression.codec.lzo.class</name>
????????<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
????</property>
</configuration>
2.2.2.?修改hdfs-site.xml
<configuration>
????<property>
????????<name>dfs.namenode.name.dir</name>
????????<value>/u01/hadoop-3.3.6/hdfs/name</value>
????????<final>true</final>
????</property>
????<property>
????????<name>dfs.datanode.data.dir</name>
????????<value>/u01/hadoop-3.3.6/hdfs/data</value>
????????<final>true</final>
????</property>
????<property>
????????<name>dfs.http.address</name>
????????<value>192.168.68.129:50070</value>
????</property>
????<property>
????????<name>dfs.permissions</name>
????????<value>false</value>
????</property>
</configuration>
2.2.3.?修改yarn-site.xml
<configuration>
??<property>
????<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
????<value>mapreduce_shuffle</value>
??</property>
</configuration>
2.2.4.?修改hadoop-env.sh
export HDFS_NAMENODE_USER=hadoop
export HDFS_DATANODE_USER=hadoop
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoop
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoop
export YARN_NODEMANAGER_USER=hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/u01/hadoop-3.3.6
export HDFS_NAMENODE_USER=hadoop：
設(shè)置NameNode進程以hadoop用戶身份運行。NameNode是HDFS中的主節(jié)點，負責管理文件系統(tǒng)的命名空間和客戶端對文件的訪問。
export HDFS_DATANODE_USER=hadoop：
設(shè)置DataNode進程以hadoop用戶身份運行。DataNode是HDFS中的從節(jié)點，負責存儲實際的數(shù)據(jù)塊，并執(zhí)行讀寫操作。
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoop：
設(shè)置Secondary NameNode進程以hadoop用戶身份運行。Secondary NameNode不是NameNode的備份，而是輔助NameNode進行檢查點操作，幫助保持NameNode的運行狀態(tài)。
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoop：
設(shè)置ResourceManager進程以hadoop用戶身份運行。ResourceManager是YARN的一部分，負責整個集群的資源管理和分配。
export YARN_NODEMANAGER_USER=hadoop：
設(shè)置NodeManager進程以hadoop用戶身份運行。NodeManager是YARN的一部分，負責單個節(jié)點上的資源管理以及容器的生命周期管理。
export HADOOP_MAPRED_HOME=/u01/hadoop-3.3.6：
指定MapReduce框架的安裝目錄。這通常指向Hadoop發(fā)行版的根目錄，在這個例子中是/u01/hadoop-3.3.6。
?
2.2.5.?修改mapred-site.xml
<configuration>
????<property>
????????<name>mapreduce.framework.name</name>
????????<value>yarn</value>
????</property>
????<property>
????????<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
????????<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/u01/hadoop-3.3.6</value>
????</property>
????<property>
????????<name>mapreduce.map.env</name>
????????<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/u01/hadoop-3.3.6</value>
????</property>
????<property>
????????<name>mapreduce.reduce.env</name>
????????<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/u01/hadoop-3.3.6</value>
????</property>
????<!-- 這個參數(shù)設(shè)為true啟用壓縮 -->
????<property>
????????<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
????????<value>true</value>
????</property>
????<property>
????????<name>mapreduce.map.output.compress</name>
????????<value>true</value>
????</property>
????<!-- 使用編解碼器 -->
????<property>
????????<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
????????<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
????</property>
</configuration>
2.2.6.?修改環(huán)境變量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/u01/hadoop-3.3.6
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
2.3.?啟動hadoop服務
2.3.1.?格式化namenode
hdfs namenode -format
2.3.2.?啟動服務
./sbin/start-all.sh
啟動成功后，使用jps命令查看服務
顯示有NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager這5個服務
則為啟動成功
查看hdfs和yarn的web界面，端口分別是50070和8088
2.4.?驗證snappy壓縮
驗證方法：運行Hadoop的hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar測試包進行wordcount，查看生成的文件大小
創(chuàng)建一個文件，input，鍵入以下內(nèi)容或其它內(nèi)容，把這個文件上傳到hdfs，當然也可以使用本地文件
jakchquihfquhdqwhcn9eiuhcf198fh8chquihfquhdqwhcwqhdb9uchquihfquhdqwhch91ugh2ufgb92ufb2ufsfcd
2.4.1.?未開啟壓縮
把mapred-site.xml和core-site.xml相關(guān)的snappy配置去掉，重啟hadoop服務，執(zhí)行以下命令行
./bin/hadoop jar /u01/hadoop-3.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /u01/input /u01/output-n
查看生成的文件大小,驗證結(jié)果
2.4.2.?開啟壓縮
執(zhí)行以下命令行
./bin/hadoop jar /u01/hadoop-3.3.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /u01/input /u01/output-y4
查看生成的文件大小，驗證結(jié)果
3.?hbase部署
3.1.?下載安裝包
cd /u01
wget https://dlcdn.apache.org/hbase/2.6.1/hbase-2.6.1-bin.tar.gz
tar -zxvf hbase-2.6.1-bin.tar.gz
cd hbase-2.6.1
3.2.?修改配置文件
3.2.1.?修改hbase-site.xml
<configuration>
?<property>
????<name>hbase.cluster.distributed</name>
????<value>true</value>
?</property>
?<property>
????<name>hbase.rootdir</name>
????<value>hdfs://master2:9000/hbase</value>
??</property>
??<property>
????<name>hbase.tmp.dir</name>
????<value>/u01/hbase-2.6.1/tmp</value>
??</property>
??<property>
????<name>hbase.wal.provider</name>
????<value>filesystem</value>
??</property>
??<property>
????<name>hbase.io.compress.snappy.codec</name>
????<value>org.apache.hadoop.hbase.io.compress.xerial.SnappyCodec</value>
??</property>
</configuration>
3.2.2.?修改hbase-env.xml
如果啟動出現(xiàn)SLF4J: Found binding in [jar:file:/u01/hbase-2.6.1/lib/client-facing-thirdparty/log4j-slf4j-impl-2.17.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
則添加以下配置
export HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP=true
export HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP=true 這個命令的作用是設(shè)置環(huán)境變量 HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP 為 true。這意味著在啟動 HBase 時，將禁用 Hadoop 類路徑查找功能。
通常情況下，HBase 在啟動時會嘗試查找 Hadoop 的類路徑，以便能夠與 Hadoop 集成。但是，在某些環(huán)境中，例如在不使用 Hadoop 或者希望使用自定義配置的情況下，禁用這個功能是有意義的。通過設(shè)置此環(huán)境變量為 true，可以避免 HBase 自動查找 Hadoop 類路徑，從而可能解決一些依賴性問題或者提高啟動速度。
3.2.3.?添加環(huán)境變量
vim /etc/profile 或者 在/home目錄中的.bashrc文件中 添加
export HBASE_HOME=/u01/hbase-2.6.1
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
3.3.?啟動hbase服務
./bin/start-hbase.sh
啟動成功后，使用jps查看啟動的服務有有HQuorumPeer、HMaster、HRegionServer
3.4.?驗證snappy壓縮
驗證方法：使用hbase shell創(chuàng)建兩張表compress_1219_3和no_compress_1219_3，一張指定使用snappy壓縮，另一張不指定，然后使用hbase java api往這兩張表寫入相同的數(shù)據(jù)，觀察表的存儲大小情況
3.4.1.?建表
使用hbase shell
create?'compress_1219_3',{ NAME =>?'cf', COMPRESSION =>?'SNAPPY'?}
create?'no_compress_1219_3',{ NAME =>?'cf'?}
3.4.2.?生成數(shù)據(jù)
執(zhí)行兩次，依次向compress_1219_3和no_compress_1219_3寫數(shù)據(jù)
package?com.easipass;
import?org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import?org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import?org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import?org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import?org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import?org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import?org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import?org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import?java.io.IOException;
public?class?Main {
????public?static?void?main(String[] args)?throws?IOException {
????????Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
????????configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort",?"2181");
????????// 如果是集群 則主機名用逗號分隔
????????configuration.set("hbase.zookeeper.quorum",?"192.168.68.129");
????????Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
????????//修改為compress_1219_3和no_compress_1219_3，分別執(zhí)行
????????Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("compress_1219_2"));
????????//rowkey
????????for?(int?i =?1; i <?200000; i++) {
????????????Put put =?new?Put(Bytes.toBytes("H5000000"+i));
????????????//列簇，列名，列值
????????????put.addColumn(
????????????????????Bytes.toBytes("cf"),
????????????????????Bytes.toBytes("name"),
????????????????????Bytes.toBytes("AAAAAAABBBB中文Hadoop、hbase使用snappy壓縮"+"5000000"+i)
????????????);
????????????put.addColumn(
????????????????????Bytes.toBytes("cf"),
????????????????????Bytes.toBytes("age"),
????????????????????Bytes.toBytes("AAAAAAABBBB中age文Hadoop、hbase使用snappy壓縮"+"5000000"+i)
????????????);
????????????table.put(put);
????????}
????????table.close();
????????connection.close();
????}
}
3.4.3.?從內(nèi)存flush到磁盤
使用hbase shell的flush命令手動將兩張表的數(shù)據(jù)從內(nèi)存寫到磁盤
flush?'compress_1219_3'
flush?'no_compress_1219_3'
3.4.4.?未開啟壓縮
查看表配置
查看region大小和表存儲大小
再來查看hdfs的存儲情況
第一列為一個副本的大小，第二列為3個副本占用的總存儲大小
3.4.5.?開啟壓縮
查看表配置
查看region大小和表存儲大小
共產(chǎn)生了一個region
再來查看hdfs的存儲情況
第一列為一個副本的大小，第二列為3個副本占用的總存儲大小