【Hadoop】Windows下安装Hadoop（手把手包成功安装）
Hadoop简介起源优点核心架构
一、环境准备1.1、查看是否安装了java环境
二、下载Hadoop的相关文件三、解压Hadoop安装包四、替换bin文件夹五、配置Hadoop环境变量六、检查环境变量是否配置成功七、配置Hadoop的配置文件7.1、配置 core-site.xml 文件7.2、配置 mapred-site.xml 文件7.3、配置 yarn-site.xml 文件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
7.5、配置 hdfs-site.xml 文件7.6、配置 hadoop-env.sh 文件7.7、配置 hadoop-env.cmd 文件
八、启动Hadoop服务8.1、namenode格式化：hdfs namenode -format8.2、开启hdfs：start-dfs.cmd8.3、开启yarn：start-yarn.cmd8.4、或者直接开启所有服务：start-all.cmd8.5、查看Hadoop运行的进程：jps8.6、访问namenode和HDFS的页面以及resourcemanager的页面来观察集群是否正常8.7、关闭Hadoop集群：stop-all.cmd
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9.2、namenode重新格式化注意事项9.3、Address already in use: bind9.3.1、查看占用该端口的PID，注意端口号要加上双引号9.3.2、使用tasklist查看 PID 对应的进程名9.3.3、结束进程
9.4、client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8031
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
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.gzWindows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
四、替换bin文件夹
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 path里面加上 %HADOOP_HOME%\bin
六、检查环境变量是否配置成功
hadoop version
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
7.2、配置 mapred-site.xml 文件
文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\mapred-site.xml
7.3、配置 yarn-site.xml 文件
文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\yarn-site.xml
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
7.5、配置 hdfs-site.xml 文件
文件路径：\hadoop-3.1.0\etc\hadoop\hdfs-site.xml
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
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
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
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
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！
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。
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
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） 注意： Hadoop版本是3.xx的是 http://localhost:9870/ Hadoop版本是2.xx的是 http://localhost:50070/ 本文演示的hadoop版本是3.1.0，所以是前者
以及resourcemanager的页面（http://localhost:8088） 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
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。
9.2、namenode重新格式化注意事项
需要将 D:\hadoop-3.1.0\data 的 namenode、datanode、tmp这三个目录下的所有文件删除干净
9.3、Address already in use: bind
Problem binding to [0.0.0.0:8030] java.net.BindException: Address already in use: bind;
9.3.1、查看占用该端口的PID，注意端口号要加上双引号
netstat -ano|findstr "8030"
9.3.2、使用tasklist查看 PID 对应的进程名
tasklist|findstr "13336"
9.3.3、结束进程
如果我们想结束该进程，可以在任务管理器内找到该进程，然后直接右键结束。 也可通过 taskkill 命令的方式结束进程： #强制
taskkill /pid 13336 -t -f
9.4、client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8031
C:\Windows\System32\drivers\etc的host文件需要配置
127.0.0.1 localhost