Hadoop_Day01Linux环境搭建、shell基础增强、ZK环境搭建

##1.大数据课程导论

###1.1、大数据概念

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G = 1024M

1T = 1024G 1P = 1024T 1E = 1024P 1Z = 1024E

1Y = 1024Z 1B = 1024Y 1N = 1024B 1D = 1024N

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如上图所示，1986年，全球只有0.02EB也就是约21000TB的数据量，而到了2007年，全球就是280EB也就是约300000000TB的数据量，翻了14000倍。
而最近，由于移动互联网及物联网的出现，各种终端设备的接入，各种业务形式的普及，平均每40个月，全球的数据量就会翻倍！如果这样说还没有什么印象，可以再举个简单的例子，在2012年，每天会产生2.5EB的数据量。基于IDC的报告预测，从2013年到2020年，全球数据量会从4.4ZB猛增到44ZB！而到了2025年，全球会有163ZB的数据量！

由此可见，截至目前，全球的数据量已经大到爆了！而传统的关系型数据库根本处理不了如此海量的数据！

###1.2、大数据的特点

1）Volume（大量）：

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

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2）Velocity（高速）：

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

天猫双十一：2016年6分58秒，天猫交易额超过100亿

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3）Variety（多样）：

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

4）Value（低价值密度）：

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如，在一天监控视频中，我们只关心宋老师在健身那一分钟，如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

###1.**3、**大数据能干啥

1）O2O：百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量。

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2）零售：探索用户价值，提供个性化服务解决方案；贯穿网络与实体零售，携手创造极致体验。经典案例，子尿布+啤酒。

[外链图片转存失败(img-i67szgej-1568724450659)(assets/1561086989532.png)] [外链图片转存失败(img-UKCzb5Io-1568724450660)(assets/1561086997796.png)]

3）商品广告推荐：给用户推荐访问过的商品广告类型

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4）房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。

5）保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。

6）金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。

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7）人工智能

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###1.4、大数据发展前景

1）党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。

2）国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前，我国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。

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###1.5、企业数据部的业务流程分析

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2.服务器基本介绍

服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。

在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等

服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

可以简单的理解为服务器就是一台电脑，只不过硬盘比普通的PC机更大，CPU比普通的PC机处理速度更快，网卡比普通的PC机更快。。。

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3.存储磁盘基本介绍

服务器需要存储数据，免不了得要磁盘的支持，磁盘就是一类存储介质，专门用于存储我们各种类型的数据，其中磁盘按照接口类型又可以有好多种分类，接下来我们来简单看一下不同接口的各类磁盘的基本特性吧

3.1、SCSI接口硬盘介绍

SCSi传统服务器老传输接口，转速为10kr 15kr。但是由于受到线缆及其阵列卡和传输协议的限制，该盘片有固定的插法，例如要顺着末端接口开始插第一块硬盘，没有插硬盘的地方要插硬盘终结器等。该盘现已经完全停止发售。该盘只有3.5寸版。常见转速：10000转/分。

3.2、SAS接口硬盘介绍

SAS 该盘分为两种协议，即SAS1.0及SAS 2.0接口，SAS1.0接口传输带宽为3.0GB/s转速有7.2kr 10kr 15kr。该盘现已被SAS2.0接口盘取代，该盘尺寸有2.5寸及3.5寸两种。SAS2.0接口传输带宽为6.0GB/s转速有10kr 15kr，常见容量为73.6G 146G 300G 600G 900G。常见转速：15000转/分。

3.3、FDE/SDE接口硬盘介绍

FDE/SDE 该盘体前者为IBM研发的SAS硬件加密硬盘，该盘体性能等同于SAS硬盘，但是由于本身有硬件加密系统，可以保证涉密单位数据不外泄，该盘主要用于高端2.5寸存储及2.5寸硬盘接口的机器上。SED盘雷同，厂家不一样。

3.4、SATA硬盘基本介绍

SATA硬盘：用SATA接口的硬盘又叫串口硬盘，是以后PC机的主流发展方向，因为其有较强的纠错能力，错误一经发现能自动纠正，这样就大大的提高了数据传输的安全性。新的SATA 使用了差动信号系统“differential-signal-amplified-system”。这种系统能有效的将噪声从正常讯号中滤除，良好的噪声滤除能力使得SATA只要使用低电压操作即可，和 Parallel ATA 高达5V的传输电压相比，SATA 只要0.5V(500mv) 的峰对峰值电压即可操作于更高的速度之上。“比较正确的说法是：峰对峰值‘差模电压’”。常见转速：7200转/分。

3.5、SSD硬盘介绍

SSD 该盘为固态硬盘，与个人PC不同的是该盘采用一类固态硬盘检测系统检测出场，并采用SAS2.0协议进行传输，该盘的性能也将近是个人零售SSD硬盘的数倍以上。

4.交换机基本介绍

基本介绍：交换机（Switch）意为“开关”是一种用于电（光）信号转发的网络设备。它可以为接入交换机的任意两个网络节点提供独享的电信号通路。最常见的交换机是以太网交换机。其他常见的还有电话语音交换机、光纤交换机等。

主要作用：交换机的主要功能包括物理编址、网络拓扑结构、错误校验、帧序列以及流控。交换机还具备了一些新的功能，如对VLAN（虚拟局域网）的支持、对链路汇聚的支持，甚至有的还具有防火墙的功能

5.网卡的介绍

网卡（Network Interface Card）是物理上连接计算机与网络的硬件设，是计算机与局域网通信介质间的直接接口。由于网络技术的不同，网卡的分类也有所不同，如大家所熟知的ATM网卡、令牌环网卡和以太网网卡等。据统计，目前约有80 ％的局域网采用以太网技术。

接口方式

当前台式机和笔记本电脑中常见的总线接口方式都可以从主流网卡厂商那里找到适用的产品。但值得注意的是，市场上很难找到ISA接口的100M网卡。1994年以来，PCI总线架构日益成为网卡的首选总线，目前已牢固地确立了在服务器和高端桌面机中的地位。即将到来的转变是这种网卡将推广有的桌面机中。PCI以太网网卡的高性能、易用性和增强了的可靠性使其被标准以太网网络所广泛采用，并得到了PC业界的支持。

技术方向

目前，以太网网卡有10M、100M、10M/100M及千兆网卡。对于大数据量网络来说，服务器应该采用千兆以太网网卡，这种网卡多用于服务器与交换机之间的连接，以提高整体系统的响应速率.

对于通常的文件共享等应用来说，10M网卡就已经足够了，但对于将来可能的语音和视频等应用来说，100M 网卡将更利于实时应用的传输。

6.局域网基本介绍

局域网（Local Area Network，LAN）是指在某一区域内由多台计算机互联成的计算机组。一般是方圆几千米以内。局域网可以实现文件管理、应用软件共享、打印机共享、工作组内的日程安排、电子邮件和传真通信服务等功能。局域网是封闭型的，可以由办公室内的两台计算机组成，也可以由一个公司内的上千台计算机组成。

7.机架基本介绍

为了方便管理维护众多的服务器，以及在服务器出现问题时候快读的定位解决问题，我们可以使用机架的形式，将众多的服务器归纳到一个个的机架里面去。机架之间的通信问题可以使用交换机来组织成为局域网

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8.IDC数据中心介绍

互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC，就是电信部门利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务

IDC主机托管主要应用范围是网站发布、虚拟主机和电子商务等。比如网站发布，单位通过托管主机，从电信部门分配到互联网静态IP地址后，即可发布自己的www站点，将自己的产品或服务通过互联网广泛宣传；虚拟主机是单位通过托管主机，将自己主机的海量硬盘空间出租，为其他客户提供虚拟主机服务，使自己成为ICP服务提供商；电子商务是指单位通过托管主机，建立自己的电子商务系统，通过这个商业平台来为供应商、批发商、经销商和最终用户提供完善的服务。

IDC即互联网数据中心。它是伴随着互联网不断发展的需求而迅速发展起来的，成为了新世纪中国互联网产业中不可或缺的重要一环。它为互联网内容提供商（ICP）、企业、媒体和各类网站提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管、空间租用、网络批发带宽以及ASP、EC等业务。

IDC是对入驻（Hosting）企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟其分销商、供应商、客户等实施价值链管理的平台。

IDC起源于ICP对网络高速互联的需求，而且美国仍然处于世界领导者位置。在美国，运营商为了维护自身利益，将网络互联带宽设得很低，用户不得不在每个服务商处都放一台服务器。为了解决这个问题，IDC应运而生，保证客户托管的服务器从各个网络访问速度都没有瓶颈。

IDC不仅是数据存储的中心，而且是数据流通的中心，它

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应该出现在Internet网络中数据交换最集中的地方。它是伴随着人们对主机托管和虚拟主机服务提出了更高要求的状况而产生的，从某种意义上说，它是由ISP的服务器托管机房演变而来的。具体而言，随着Internet的高速发展，网站系统对带宽、管理维护日益增长的高要求对很多企业构成了严峻的挑战。于是，企业开始将与网站托管服务相关的一切事物交给专门提供网络服务的IDC去做，而将精力集中在增强核心竞争力的业务中去。可见，IDC是Internet企业分工更加细化的产物。

目前我国比较大的机房主要在北京、上海、广州、唐山等地

9.磁盘阵列

磁盘RAID的基本介绍：

1988 年美国加州大学伯克利分校的 D. A. Patterson 教授等首次在论文 “A Case of Redundant Array of Inexpensive Disks” 中提出了 RAID 概念 [1] ，即廉价冗余磁盘阵列（ Redundant Array of Inexpensive Disks ）。由于当时大容量磁盘比较昂贵， RAID 的基本思想是将多个容量较小、相对廉价的磁盘进行有机组合，从而以较低的成本获得与昂贵大容量磁盘相当的容量、性能、可靠性。随着磁盘成本和价格的不断降低， RAID 可以使用大部分的磁盘， “廉价” 已经毫无意义。因此， RAID 咨询委员会（ RAID Advisory Board, RAB ）决定用 “ 独立 ” 替代 “ 廉价 ” ，于时 RAID 变成了独立磁盘冗余阵列（ Redundant Array of Independent Disks ）。但这仅仅是名称的变化，实质内容没有改变.

###9.1、RAID0基本介绍

RAID0 是一种简单的、无数据校验的数据条带化技术。实际上不是一种真正的 RAID ，因为它并不提供任何形式的冗余策略。 RAID0 将所在磁盘条带化后组成大容量的存储空间（如图 2 所示），将数据分散存储在所有磁盘中，以独立访问方式实现多块磁盘的并读访问。由于可以并发执行 I/O 操作，总线带宽得到充分利用。再加上不需要进行数据校验，RAID0 的性能在所有 RAID 等级中是最高的。理论上讲，一个由 n 块磁盘组成的 RAID0 ，它的读写性能是单个磁盘性能的 n 倍，但由于总线带宽等多种因素的限制，实际的性能提升低于理论值。

RAID0 具有低成本、高读写性能、 100% 的高存储空间利用率等优点，但是它不提供数据冗余保护，一旦数据损坏，将无法恢复。因此， RAID0 一般适用于对性能要求严格但对数据安全性和可靠性不高的应用，如视频、音频存储、临时数据缓存空间等

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###9.2、RAID1基本介绍

RAID1 称为镜像，它将数据完全一致地分别写到工作磁盘和镜像磁盘，它的磁盘空间利用率为 50% 。 RAID1 在数据写入时，响应时间会有所影响，但是读数据的时候没有影响。 RAID1 提供了最佳的数据保护，一旦工作磁盘发生故障，系统自动从镜像磁盘读取数据，不会影响用户工作。

RAID1 与 RAID0 刚好相反，是为了增强数据安全性使两块磁盘数据呈现完全镜像，从而达到安全性好、技术简单、管理方便。 RAID1 拥有完全容错的能力，但实现成本高。 RAID1 应用于对顺序读写性能要求高以及对数据保护极为重视的应用，如对邮件系统的数据保护

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###9.3、RAID2基本介绍

RAID2 称为纠错海明码磁盘阵列，其设计思想是利用海明码实现数据校验冗余。海明码是一种在原始数据中加入若干校验码来进行错误检测和纠正的编码技术，其中第 2n 位（ 1, 2, 4, 8, … ）是校验码，其他位置是数据码。因此在 RAID2 中，数据按位存储，每块磁盘存储一位数据编码，磁盘数量取决于所设定的数据存储宽度，可由用户设定。图 4 所示的为数据宽度为 4 的 RAID2 ，它需要 4 块数据磁盘和 3 块校验磁盘。如果是 64 位数据宽度，则需要 64 块数据磁盘和 7 块校验磁盘。可见， RAID2 的数据宽度越大，存储空间利用率越高，但同时需要的磁盘数量也越多。

海明码自身具备纠错能力，因此 RAID2 可以在数据发生错误的情况下对纠正错误，保证数据的安全性。它的数据传输性能相当高，设计复杂性要低于后面介绍的 RAID3 、 RAID4 和 RAID5 。

但是，海明码的数据冗余开销太大，而且 RAID2 的数据输出性能受阵列中最慢磁盘驱动器的限制。再者，海明码是按位运算， RAID2 数据重建非常耗时。由于这些显著的缺陷，再加上大部分磁盘驱动器本身都具备了纠错功能，因此 RAID2 在实际中很少应用，没有形成商业产品，目前主流存储磁盘阵列均不提供 RAID2 支持。

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###9.4、RAID3基本介绍

RAID3 （图 5 ）是使用专用校验盘的并行访问阵列，它采用一个专用的磁盘作为校验盘，其余磁盘作为数据盘，数据按位可字节的方式交叉存储到各个数据盘中。RAID3 至少需要三块磁盘，不同磁盘上同一带区的数据作 XOR 校验，校验值写入校验盘中。 RAID3 完好时读性能与 RAID0 完全一致，并行从多个磁盘条带读取数据，性能非常高，同时还提供了数据容错能力。向 RAID3 写入数据时，必须计算与所有同条带的校验值，并将新校验值写入校验盘中。一次写操作包含了写数据块、读取同条带的数据块、计算校验值、写入校验值等多个操作，系统开销非常大，性能较低。

如果 RAID3 中某一磁盘出现故障，不会影响数据读取，可以借助校验数据和其他完好数据来重建数据。假如所要读取的数据块正好位于失效磁盘，则系统需要读取所有同一条带的数据块，并根据校验值重建丢失的数据，系统性能将受到影响。当故障磁盘被更换后，系统按相同的方式重建故障盘中的数据至新磁盘。

RAID3 只需要一个校验盘，阵列的存储空间利用率高，再加上并行访问的特征，能够为高带宽的大量读写提供高性能，适用大容量数据的顺序访问应用，如影像处理、流媒体服务等。目前， RAID5 算法不断改进，在大数据量读取时能够模拟 RAID3 ，而且 RAID3 在出现坏盘时性能会大幅下降，因此常使用 RAID5 替代 RAID3 来运行具有持续性、高带宽、大量读写特征的应用。

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###9.5**、RAID4基本**介绍

RAID4 与 RAID3 的原理大致相同，区别在于条带化的方式不同。 RAID4 （图 6 ）按照块的方式来组织数据，写操作只涉及当前数据盘和校验盘两个盘，多个 I/O 请求可以同时得到处理，提高了系统性能。 RAID4 按块存储可以保证单块的完整性，可以避免受到其他磁盘上同条带产生的不利影响。

RAID4 在不同磁盘上的同级数据块同样使用 XOR 校验，结果存储在校验盘中。写入数据时， RAID4 按这种方式把各磁盘上的同级数据的校验值写入校验盘，读取时进行即时校验。因此，当某块磁盘的数据块损坏， RAID4 可以通过校验值以及其他磁盘上的同级数据块进行数据重建。

RAID4 提供了非常好的读性能，但单一的校验盘往往成为系统性能的瓶颈。对于写操作， RAID4 只能一个磁盘一个磁盘地写，并且还要写入校验数据，因此写性能比较差。而且随着成员磁盘数量的增加，校验盘的系统瓶颈将更加突出。正是如上这些限制和不足， RAID4 在实际应用中很少见，主流存储产品也很少使用 RAID4 保护。

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###9.6、RAID5基本介绍

RAID5 应该是目前最常见的 RAID 等级，它的原理与 RAID4 相似，区别在于校验数据分布在阵列中的所有磁盘上，而没有采用专门的校验磁盘。对于数据和校验数据，它们的写操作可以同时发生在完全不同的磁盘上。因此， RAID5 不存在 RAID4 中的并发写操作时的校验盘性能瓶颈问题。另外， RAID5 还具备很好的扩展性。当阵列磁盘数量增加时，并行操作量的能力也随之增长，可比 RAID4 支持更多的磁盘，从而拥有更高的容量以及更高的性能。

RAID5 （图 7）的磁盘上同时存储数据和校验数据，数据块和对应的校验信息存保存在不同的磁盘上，当一个数据盘损坏时，系统可以根据同一条带的其他数据块和对应的校验数据来重建损坏的数据。与其他 RAID 等级一样，重建数据时， RAID5 的性能会受到较大的影响。

RAID5 兼顾存储性能、数据安全和存储成本等各方面因素，它可以理解为 RAID0 和 RAID1 的折中方案，是目前综合性能最佳的数据保护解决方案。 RAID5 基本上可以满足大部分的存储应用需求，数据中心大多采用它作为应用数据的保护方案。

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集群环境搭建

1:注意事项

#### 1.1 windows系统确认所有的关于VmWare的服务都已经启动

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####1.2 确认好VmWare生成的网关地址

[外链图片转存失败(img-RaUOYIFN-1568724475914)(assets/1557933777278.png)]

####1.3 确认VmNet8网卡已经配置好了IP地址和DNS

[外链图片转存失败(img-4Ltc3vtx-1568724475914)(assets/1557933985023.png)]

2:复制虚拟机

   #### 2.1 将虚拟机文件夹复制三份，并分别重命名,  并使用VM打开重命名

[外链图片转存失败(img-sFLNBhPP-1568724475914)(assets/1557934271494.png)]

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2.2分别设置三台虚拟机的内存

需要三台虚拟机, 并且需要同时运行, 所以总体上的占用为: 每台虚拟机内存×3每台虚拟机内存 \times 3每台虚拟机内存×3
在分配的时候, 需要在总内存大小的基础上, 减去2G-4G作为系统内存, 剩余的除以3, 作为每台虚拟机的内存

每台机器的内存=(总内存−4)÷3每台机器的内存 = \left ( 总内存 - 4\right ) \div 3每台机器的内存=(总内存−4)÷3

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###3:启动虚拟机并修改Mac和IP

3.1 集群规划

IP	主机名	环境配置	安装
192.168.174.100	node01	关防火墙和selinux, host映射, 时钟同步	JDK, NameNode, ResourceManager, Zookeeper
192.168.174.120	node02	关防火墙和selinux, host映射, 时钟同步	JDK, DataNode, NodeManager, Zeekeeper
192.168.174.130	node03	关防火墙和selinux, host映射, 时钟同步	JDK, DataNode, NodeManager, Zeekeeper

3.2 :设置ip和Mac地址

每台虚拟机更改mac地址：

vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules

[外链图片转存失败(img-5tor7wmz-1568724475916)(assets/1555843415254.png)]

每台虚拟机更改IP地址:

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

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每台虚拟机修改对应主机名(重启后永久生效)

vi /ect/sysconfig/network

HOSTNAME=node01

每台虚拟机设置ip和域名映射

vim /etc/hosts

[外链图片转存失败(img-OF1SDxE7-1568724475917)(assets/1557935502410.png)]

3.3 inux系统重启

关机重启linux系统即可进行联网了

第二台第三台机器重复上述步骤，并设置IP网址为192.168.174.110，192.168.174.120

4:三台虚拟机关闭防火墙和SELinux

4.1 关闭防火墙

三台机器执行以下命令（root用户来执行）

service iptables stop   #关闭防火墙
chkconfig iptables off  #禁止开机启动

4.2 三台机器关闭selinux

什么是SELinux
- SELinux是Linux的一种安全子系统
- Linux中的权限管理是针对于文件的, 而不是针对进程的, 也就是说, 如果root启动了某个进程, 则这个进程可以操作任何一个文件
- SELinux在Linux的文件权限之外, 增加了对进程的限制, 进程只能在进程允许的范围内操作资源
为什么要关闭SELinux
- 如果开启了SELinux, 需要做非常复杂的配置, 才能正常使用系统, 在学习阶段, 在非生产环境, 一般不使用SELinux
SELinux的工作模式
- enforcing 强制模式
- permissive 宽容模式
- disable 关闭

# 修改selinux的配置文件
vi /etc/selinux/config

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5.3 三台机器机器免密码登录

[外链图片转存失败(img-Ckn986HA-1568724475918)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/14a46cf59277a5b8a11f7426ec795a25.png)]

为什么要免密登录
- Hadoop 节点众多, 所以一般在主节点启动从节点, 这个时候就需要程序自动在主节点登录到从节点中, 如果不能免密就每次都要输入密码, 非常麻烦
免密 SSH 登录的原理
1. 需要先在 B节点配置 A节点的公钥
2. A节点请求 B节点要求登录
3. B节点使用 A节点的公钥, 加密一段随机文本
4. A节点使用私钥解密, 并发回给 B节点
5. B节点验证文本是否正确

第一步：三台机器生成公钥与私钥

在三台机器执行以下命令，生成公钥与私钥

ssh-keygen -t rsa

执行该命令之后，按下三个回车即可

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第二步：拷贝公钥到同一台机器

三台机器将拷贝公钥到第一台机器

三台机器执行命令：

ssh-copy-id node01

第三步:复制第一台机器的认证到其他机器

将第一台机器的公钥拷贝到其他机器上

在第一天机器上面指向以下命令

scp /root/.ssh/authorized_keys node02:/root/.ssh

scp /root/.ssh/authorized_keys node03:/root/.ssh

[外链图片转存失败(img-lLWSucYH-1568724475919)(…/%E8%AE%B2%E4%B9%89/assets/wps9.jpg)]

5.4三台机器时钟同步

为什么需要时间同步
- 因为很多分布式系统是有状态的, 比如说存储一个数据, A节点记录的时间是 1, B节点记录的时间是 2, 就会出问题

## 安装
yum install -y ntp## 启动定时任务
crontab -e

随后在输入界面键入

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate ntp4.aliyun.com;

6:装辅助软件

3:Liux常用的命令

3.1 查找命令

grep命令命令是一种强大的文本搜索工具

格式： grep [option] pattern [file] 可使用 —help 查看更多参数。使用实例：

ps -ef | grep sshd 查找指定 ssh 服务进程

ps -ef | grep sshd | grep -v grep 查找指定服务进程，排除 gerp 本身

grep -n 'hello' a.txt 从文件中查找关键词，并显示行号

find命令

find 命令在目录结构中搜索文件，并对搜索结果执行指定的操作。
使用实例：
find . -name "*.log" -ls 在当前目录查找以.log 结尾的文件，并显示详细信息。
find /root/ -perm 777 查找/root/目录下权限为 777 的文件
find . -size +100M 查找当前目录大于 100M 的文件

Locate命令

locate 让使用者可以很快速的搜寻档案系统内是否有指定的档案。其方法
是先建立一个包括系统内所有档案名称及路径的数据库。之后当寻找时就只需查
询这个数据库（ /var/lib/locatedb）。
Linux 系统自动创建这个数据库，默认每天自动更新一次，所以使用 locate
命令查不到最新变动过的文件。为了避免这种情况，可以在使用 locate 之前，
先使用 updatedb 命令，手动更新数据库。
yum -y install mlocate
使用实例：
locate /etc/sh
搜索 etc 目录下所有以 sh 开头的文件
locate pwd
查找和 pwd 相关的所有文件

3.2 用户管理命令

添加普通用户

useradd hadoop # 这个就表示我们创建了一个普通用户

passwd hadoop # 表示我们需要给hadoop这个普通用户分配一个密码,密

切换用户:

su - 用户名

3.3 用户权限管理命令

[外链图片转存失败(img-XidqtjFv-1568724475919)(assets/1555854343556.png)]

chmod 777 a.txt #表示给某个文件赋予所有人的所有权限

chmod u-x a.txt #取消a.txt文件，用户“执行”权限

chmod g+x a.txt #添加a.txt文件，组“执行”权限

chown -R hadoop:hadoop a.txt 改变某个文件或者文件夹的所属的用户以及用户组

3.4 系统服务命令

service iptables status #查看防火墙状态

service iptables stop #关闭防火墙

service --status-all # 查看系统所有的后台服务进程
service sshd status # 查看指定的后台服务进程的状态
service sshd stop
service sshd start
service sshd restart
配置后台服务进程的开机自启或关闭

chkconfig iptables on #配置防火墙开机开启

chkconfig iptables off #配置防火墙开机关闭
chkconfig httpd on ## 让 httpd 服务开机自启
chkconfig httpd off ## 让 httpd 服务开机不要自启

4:Linux的Shell编程

Shell 编程一般指 shell 脚本编程。

语法:

使用 vi 编辑器新建一个文件 hello.sh

#!/bin/bash echo "Hello World !"

执行：

方式1：

sh hello.sh

方式2

chmod +x ./hello.sh #使脚本具有执行权限

./hello.sh #执行脚本

4.1变量:

局部变量

#!/bin/bash
str="hello"
echo ${str}world

环境变量

echo $PATH

echo $HOME

4.2 特殊字符

$#	传递到脚本的参数个数
$*	以一个单字符串显示所有向脚本传递的参数。
$$	脚本运行的当前进程 ID 号
$!	后台运行的最后一个进程的 ID 号
$@	与$*相同，但是使用时加引号，并在引号中返回每个参数。
$?	显示最后命令的退出状态。 0 表示没有错误，其他任何值表明有错误。

#!/bin/bash
echo "第一个参数为： $1";
echo "参数个数为： $#";
echo "传递的参数作为一个字符串显示： $*";

执行: ./test.sh 1 2 3

4.3 运算符

#!/bin/bash
a=1;
b=2;
echo `expr $a + $b`;
echo  $((a+b));
echo  $[a+b];

4.4 if语句

#!/bin/bash
read -p "please input your name:" NAME ## read命令用于从控制台读取输入数据
## printf '%s\n' $NAME
if [ $NAME = root ]thenecho "hello ${NAME}, welcome !"elif [ $NAME = itcast ]thenecho "hello ${NAME}, welcome !"elseecho "Get out Please!"
fi

4.5 for语句

方式1：

#!/bin/bash
for N in 1 2 3
doecho $N
done

方式2：

#!/bin/bash
for ((i = 0; i <= 5; i++)) do echo "welcome $i times" done

4.6 函数

#!/bin/bash
funWithReturn(){echo "这个函数会对输入的两个数字进行相加运算..."
echo "输入第一个数字: "
read aNum
echo "输入第二个数字: "
read anotherNum
echo "两个数字分别为 $aNum 和 $anotherNum !"
return $(($aNum+$anotherNum))
}
funWithReturn
echo "输入的两个数字之和为 $? !"

##5:环境配置

5.1:三台虚拟机关闭防火墙

三台机器执行以下命令（root用户来执行）

service iptables stop   #关闭防火墙
chkconfig iptables off  #禁止开机启动

[外链图片转存失败(img-OuwwSXE6-1568724475920)(assets/wps1.jpg)]

####5.2三台机器关闭selinux

什么是SELinux
- SELinux是Linux的一种安全子系统
- Linux中的权限管理是针对于文件的, 而不是针对进程的, 也就是说, 如果root启动了某个进程, 则这个进程可以操作任何一个文件
- SELinux在Linux的文件权限之外, 增加了对进程的限制, 进程只能在进程允许的范围内操作资源
为什么要关闭SELinux
- 如果开启了SELinux, 需要做非常复杂的配置, 才能正常使用系统, 在学习阶段, 在非生产环境, 一般不使用SELinux
SELinux的工作模式
- enforcing 强制模式
- permissive 宽容模式
- disable 关闭

# 修改selinux的配置文件
vi /etc/selinux/config

[外链图片转存失败(img-k6YvtSp0-1568724475921)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/6b11cb76b1d552e45897dd8fa169a913.png)]

####5.3 三台机器机器免密码登录

[外链图片转存失败(img-LCQYISMe-1568724475922)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/14a46cf59277a5b8a11f7426ec795a25.png)]

为什么要免密登录
- Hadoop 节点众多, 所以一般在主节点启动从节点, 这个时候就需要程序自动在主节点登录到从节点中, 如果不能免密就每次都要输入密码, 非常麻烦
免密 SSH 登录的原理
1. 需要先在 B节点配置 A节点的公钥
2. A节点请求 B节点要求登录
3. B节点使用 A节点的公钥, 加密一段随机文本
4. A节点使用私钥解密, 并发回给 B节点
5. B节点验证文本是否正确

第一步：三台机器生成公钥与私钥

在三台机器执行以下命令，生成公钥与私钥

ssh-keygen -t rsa

执行该命令之后，按下三个回车即可

[外链图片转存失败(img-O4ebct3b-1568724475922)(assets/wps7.jpg)]

第二步：拷贝公钥到同一台机器

三台机器将拷贝公钥到第一台机器

三台机器执行命令：

ssh-copy-id node01

第三步:复制第一台机器的认证到其他机器

将第一台机器的公钥拷贝到其他机器上

在第一天机器上面指向以下命令

scp /root/.ssh/authorized_keys node02:/root/.ssh

scp /root/.ssh/authorized_keys node03:/root/.ssh

[外链图片转存失败(img-kwCJVR1z-1568724475923)(assets/wps9.jpg)]

5.4三台机器时钟同步

为什么需要时间同步
- 因为很多分布式系统是有状态的, 比如说存储一个数据, A节点记录的时间是 1, B节点记录的时间是 2, 就会出问题

## 安装
yum install -y ntp## 启动定时任务
crontab -e

随后在输入界面键入

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate ntp4.aliyun.com;

##6:装辅助软件

6.1 每台主机安装jdk

查看自带的openjdk

rpm -qa | grep java

卸载系统自带的openjdk

rpm -e java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41-1.13.13.1.el6_8.x86_64 tzdata-java-2016j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131-2.6.9.0.el6_8.x86_64 --nodeps

上传jdk并解压然后配置环境变量

所有软件的安装路径

mkdir -p /export/servers

所有软件压缩包的存放路径

mkdir -p /export/softwares

上传jdk到/export/softwares路径下去，并解压

tar -zxvf jdk-8u141-linux-x64.tar.gz -C ../servers/

配置环境变量

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH

修改完成之后记得 source /etc/profile生效

7:Zookeeper

####7.1 Zookeeper 的概述

Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务框架 ,主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题
Zookeeper 是 Google Chubby 思想的一个开源实现
Zookeeper 本质上是一个分布式文件系统, 适合存放小文件, 通过文件系统来实现分布式协调

分布式文件系统?

[外链图片转存失败(img-LQClFT16-1568724475923)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/2e9d31054f9bf9a6b5dc792348fa0d0b.png)]

在上图左侧, Zookeeper 中存储的其实是一个又一个 Znode, Znode 是 Zookeeper 中的节点
- Znode 是有路径的, 例如 /data/host1, /data/host2, 这个路径也可以理解为是 Znode 的 Name
- Znode 也可以携带数据, 例如说某个 Znode 的路径是 /data/host1, 其值是一个字符串 "192.168.0.1"
正因为 Znode 的特性, 所以 Zookeeper 可以对外提供出一个类似于文件系统的试图, 可以通过操作文件系统的方式操作 Zookeeper
- 使用路径获取 Znode
- 获取 Znode 携带的数据
- 修改 Znode 携带的数据
- 删除 Znode
- 添加 Znode
- 等等…

Zookeeper 是分布式的

首先呢, Zookeeper 是分为服务端和客户端的, 客户端有 Java 的客户端, 有 Shell 命令行的客户端等, 客户端通过一个类似于文件系统的 API 来访问 Zookeeper 集群

[外链图片转存失败(img-Vqzb7wUg-1568724475924)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/4adae8d5abec9f518b585f0cbb4986b0.png)]

但是事实上, 客户端最终是直接访问 Zookeeper 集群, 集群中有两大类角色, 一类是 Leader, 一类是 Follower, 其实就是主从, Leader 负责读和写, Follower 只能读, 遇到会产生修改的请求会转发给 Leader 处理, 这是因为 Zookeeper 本质上就是为了在分布式环境中对消息的一致性的支持, 而 Zookeeper 所基于的 ZAB 协议是 Paxos 协议的一个变种, ZAB 协议中是有一个全局的事务生成者, 就是 Leader, 修改设计到在分布式环境下对事务达成一致, 必须由 Leader 发起

[外链图片转存失败(img-pnhP2tz1-1568724475949)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/2711fe62d98e0c238a23305f83c9e4c6.png)]

举个例子?

[外链图片转存失败(img-HHBFpjU5-1568724475949)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/0b874b5500f451e567d89809324be191.png)]

比如说一个常见的分布式主从系统, 如果有 ZK 在的话, 主节点不需要和每个从节点保持连接, 只需要监听从节点创建的 Znode, 便可以知道谁在线

Zookeeper 能做什么?

发布订阅
命名服务
分布式锁
分布式协调

7.2 Zookeeper安装

服务器IP	主机名	myid的值
192.168.174.100	node01	1
192.168.174.110	node02	2
192.168.174.120	node03	3

第一步：下载zookeeeper的压缩包，下载网址如下

http://archive.apache.org/dist/zookeeper/

我们在这个网址下载我们使用的zk版本为3.4.9

下载完成之后，上传到我们的linux的/export/softwares路径下准备进行安装

第二步：解压

解压zookeeper的压缩包到/export/servers路径下去，然后准备进行安装

cd /export/softwaretar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C ../servers/

第三步：修改配置文件

第一台机器修改配置文件

cd /export/servers/zookeeper-3.4.9/conf/cp zoo_sample.cfg zoo.cfgmkdir -p /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/

vim zoo.cfg

dataDir=/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas
# 保留多少个快照
autopurge.snapRetainCount=3
# 日志多少小时清理一次
autopurge.purgeInterval=1
# 集群中服务器地址
server.1=node01:2888:3888
server.2=node02:2888:3888
server.3=node03:2888:3888

第四步：添加myid配置

在第一台机器的

/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas /这个路径下创建一个文件，文件名为myid ,文件内容为1

echo 1 > /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/myid

第五步：安装包分发并修改myid的值

安装包分发到其他机器

第一台机器上面执行以下两个命令

scp -r /export/servers/zookeeper-3.4.9/ node02:/export/servers/

scp -r /export/servers/zookeeper-3.4.9/ node03:/export/servers/

第二台机器上修改myid的值为2

echo 2 > /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/myid

[外链图片转存失败(img-6VHm90uW-1568724475950)(assets/wps4-1555914009906.jpg)]

第三台机器上修改myid的值为3

echo 3 > /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/myid

[外链图片转存失败(img-1uepRa1h-1568724475950)(assets/wps5-1555914009906.jpg)]

第六步：三台机器启动zookeeper服务

三台机器启动zookeeper服务

这个命令三台机器都要执行

/export/servers/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh start

查看启动状态

/export/servers/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh status

7.3 Zookeeper的Shell 客户端操作

命令	说明	参数
`create [-s] [-e] path data acl`	创建Znode	-s 指定是顺序节点 -e 指定是临时节点
`ls path [watch]`	列出Path下所有子Znode
`get path [watch]`	获取Path对应的Znode的数据和属性
`ls2 path [watch]`	查看Path下所有子Znode以及子Znode的属性
`set path data [version]`	更新节点	version 数据版本
`delete path [version]`	删除节点, 如果要删除的节点有子Znode则无法删除	version 数据版本
`rmr path`	删除节点, 如果有子Znode则递归删除
`setquota -n\|-b val path`	修改Znode配额	-n 设置子节点最大个数 -b 设置节点数据最大长度
`history`	列出历史记录

1：创建普通节点

create /app1 hello

2: 创建顺序节点

create -s /app3 world

3:创建临时节点

create -e /tempnode world

4:创建顺序的临时节点

create -s -e /tempnode2 aaa

5:获取节点数据

get /app1

6:修改节点数据

set /app1 xxx

7:删除节点

delete /app1 删除的节点不能有子节点

rmr /app1 递归删除

Znode 的特点

文件系统的核心是 Znode
如果想要选取一个 Znode, 需要使用路径的形式, 例如 /test1/test11
Znode 本身并不是文件, 也不是文件夹, Znode 因为具有一个类似于 Name 的路径, 所以可以从逻辑上实现一个树状文件系统
ZK 保证 Znode 访问的原子性, 不会出现部分 ZK 节点更新成功, 部分 ZK 节点更新失败的问题
Znode 中数据是有大小限制的, 最大只能为1M
Znode是由三个部分构成
- stat: 状态, Znode的权限信息, 版本等
- data: 数据, 每个Znode都是可以携带数据的, 无论是否有子节点
- children: 子节点列表

Znode 的类型

每个Znode有两大特性, 可以构成四种不同类型的Znode
- 持久性
  - 持久 客户端断开时, 不会删除持有的Znode
  - 临时 客户端断开时, 删除所有持有的Znode, 临时Znode不允许有子Znode
- 顺序性
  - 有序 创建的Znode有先后顺序, 顺序就是在后面追加一个序列号, 序列号是由父节点管理的自增
  - 无序 创建的Znode没有先后顺序
Znode的属性
- dataVersion 数据版本, 每次当Znode中的数据发生变化的时候, dataVersion都会自增一下
- cversion 节点版本, 每次当Znode的节点发生变化的时候, cversion都会自增
- aclVersion ACL(Access Control List)的版本号, 当Znode的权限信息发生变化的时候aclVersion会自增
- zxid 事务ID
- ctime 创建时间
- mtime 最近一次更新的时间
- ephemeralOwner 如果Znode为临时节点, ephemeralOwner表示与该节点关联的SessionId

通知机制

通知类似于数据库中的触发器, 对某个Znode设置 Watcher, 当Znode发生变化的时候, WatchManager会调用对应的Watcher
当Znode发生删除, 修改, 创建, 子节点修改的时候, 对应的Watcher会得到通知
Watcher的特点
- 一次性触发 一个 Watcher 只会被触发一次, 如果需要继续监听, 则需要再次添加 Watcher
- 事件封装: Watcher 得到的事件是被封装过的, 包括三个内容 keeperState, eventType, path

KeeperState	EventType	触发条件	说明
	None	连接成功
SyncConnected	NodeCreated	Znode被创建	此时处于连接状态
SyncConnected	NodeDeleted	Znode被删除	此时处于连接状态
SyncConnected	NodeDataChanged	Znode数据被改变	此时处于连接状态
SyncConnected	NodeChildChanged	Znode的子Znode数据被改变	此时处于连接状态
Disconnected	None	客户端和服务端断开连接	此时客户端和服务器处于断开连接状态
Expired	None	会话超时	会收到一个SessionExpiredException
AuthFailed	None	权限验证失败	会收到一个AuthFailedException

会话

在ZK中所有的客户端和服务器的交互都是在某一个Session中的, 客户端和服务器创建一个连接的时候同时也会创建一个Session
Session会在不同的状态之间进行切换: CONNECTING, CONNECTED, RECONNECTING, RECONNECTED, CLOSED
ZK中的会话两端也需要进行心跳检测, 服务端会检测如果超过超时时间没收到客户端的心跳, 则会关闭连接, 释放资源, 关闭会话

##8:Hadoop

8.1 Hadoop的介绍

Hadoop最早起源于Nutch。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。

——分布式文件系统（GFS），可用于处理海量网页的存储

——分布式计算框架MAPREDUCE，可用于处理海量网页的索引计算问题。

Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MAPREDUCE，并从Nutch中剥离成为独立项目HADOOP，到2008年1月，HADOOP成为Apache顶级项目.

狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件，

HDFS ：分布式文件系统

MapReduce : 分布式计算系统

广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件

[外链图片转存失败(img-OGV0R48W-1568724475952)(assets/wps1-1555925038423.jpg)]

8.2、hadoop的历史版本介绍

1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等

2.x版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性

3.x版本系列: 加入多namenoode新特性

8.3、hadoop三大公司发型版本介绍

免费开源版本apache:

http://hadoop.apache.org/

优点：拥有全世界的开源贡献者，代码更新迭代版本比较快，

缺点：版本的升级，版本的维护，版本的兼容性，版本的补丁都可能考虑不太周到，\

apache所有软件的下载地址（包括各种历史版本）：

http://archive.apache.org/dist/

免费开源版本hortonWorks：

https://hortonworks.com/

hortonworks主要是雅虎主导Hadoop开发的副总裁，带领二十几个核心成员成立Hortonworks，核心产品软件HDP（ambari），HDF免费开源，并且提供一整套的web管理界面，供我们可以通过web界面管理我们的集群状态，web管理界面软件HDF网址（http://ambari.apache.org/）

软件收费版本ClouderaManager:

https://www.cloudera.com/

cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源hadoop的版本上，通过自己公司内部的各种补丁，实现版本之间的稳定运行，大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本，解决了版本的升级困难，版本兼容性等各种问题

8.4、hadoop的架构模型（1.x，2.x的各种架构模型介绍）

8.4.1、1.x的版本架构模型介绍

[外链图片转存失败(img-CYzUusKM-1568724475953)(assets/wps3-1555925038423.jpg)]

文件系统核心模块：

NameNode：集群当中的主节点，管理元数据(文件的大小，文件的位置，文件的权限)，主要用于管理集群当中的各种数据

secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理

DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

数据计算核心模块：

JobTracker：接收用户的计算请求任务，并分配任务给从节点

TaskTracker：负责执行主节点JobTracker分配的任务

8.4.2、2.x的版本架构模型介绍

第一种：NameNode与ResourceManager单节点架构模型

[外链图片转存失败(img-eyZxOG1t-1568724475953)(assets/wps4-1555925038423.jpg)]

文件系统核心模块：

NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据

secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理

DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

数据计算核心模块：

ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配

NodeManager：负责执行主节点APPmaster分配的任务

第二种：NameNode单节点与ResourceManager高可用架构模型

[外链图片转存失败(img-ZX8s7iph-1568724475954)(assets/wps5-1555925038423.jpg)]

文件系统核心模块：

NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据

secondaryNameNode：主要能用于hadoop当中元数据信息的辅助管理

DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

数据计算核心模块：

ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分，通过zookeeper实现ResourceManager的高可用

NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务

第三种：NameNode高可用与ResourceManager单节点架构模型

[外链图片转存失败(img-fcAU5h43-1568724475954)(assets/wps6-1555925038424.jpg)]

文件系统核心模块：

NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，其中nameNode可以有两个，形成高可用状态

DataNode：集群当中的从节点，主要用于存储集群当中的各种数据

JournalNode：文件系统元数据信息管理

数据计算核心模块：

ResourceManager：接收用户的计算请求任务，并负责集群的资源分配，以及计算任务的划分

NodeManager：负责执行主节点ResourceManager分配的任务

第四种：NameNode与ResourceManager高可用架构模型

[外链图片转存失败(img-eVmwqror-1568724475955)(assets/wps7-1555925038424.jpg)]

文件系统核心模块：

NameNode：集群当中的主节点，主要用于管理集群当中的各种数据，一般都是使用两个，实现HA高可用

JournalNode：元数据信息管理进程，一般都是奇数个

DataNode：从节点，用于数据的存储

数据计算核心模块：

ResourceManager：Yarn平台的主节点，主要用于接收各种任务，通过两个，构建成高可用

NodeManager：Yarn平台的从节点，主要用于处理ResourceManager分配的任务

8.2 Hadoop的安装

集群的规划:

服务器IP	192.168.174.100	192.168.174.110	192.168.174.120
主机名	node01	node02	node03
NameNode	是	否	否
SecondaryNameNode	是	否	否
dataNode	是	是	是
ResourceManager	是	否	否
NodeManager	是	是	是

上传并解压
修改配置文件
分发安装包
格式化HDFS
启动集群

1. 上传并解压

上传压缩包到/export/software目录
cd /export/software
tar xzvf hadoop-3.1.1.tar.gz -C ../servers

#####2. 修改配置文件

配置文件的位置在 hadoop/etc/hadoop

######core-site.xml

<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://node01:8020</value></property><!-- 临时文件存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/export/servers/hadoop-3.1.1/datas/tmp</value></property><!--  缓冲区大小，实际工作中根据服务器性能动态调整 --><property><name>io.file.buffer.size</name><value>8192</value></property><!--  开启hdfs的垃圾桶机制，删除掉的数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟 --><property><name>fs.trash.interval</name><value>10080</value></property>
</configuration>

######hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141

######hdfs-site.xml

<configuration><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:///export/servers/hadoop-3.1.1/datas/namenode/namenodedatas</value></property><property><name>dfs.blocksize</name><value>134217728</value></property><property><name>dfs.namenode.handler.count</name><value>10</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///export/servers/hadoop-3.1.1/datas/datanode/datanodeDatas</value></property><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>node01:50070</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><property><name>dfs.permissions.enabled</name><value>false</value></property><property><name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name><value>file:///export/servers/hadoop-3.1.1/datas/dfs/nn/snn/edits</value></property><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>node01.hadoop.com:50090</value></property><property><name>dfs.namenode.edits.dir</name><value>file:///export/servers/hadoop-3.1.1/datas/dfs/nn/edits</value></property><property><name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name><value>file:///export/servers/hadoop-3.1.1/datas/dfs/snn/name</value></property>
</configuration>

######mapred-site.xml

<configuration><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.map.memory.mb</name><value>1024</value></property><property><name>mapreduce.map.java.opts</name><value>-Xmx512M</value></property><property><name>mapreduce.reduce.memory.mb</name><value>1024</value></property><property><name>mapreduce.reduce.java.opts</name><value>-Xmx512M</value></property><property><name>mapreduce.task.io.sort.mb</name><value>256</value></property><property><name>mapreduce.task.io.sort.factor</name><value>100</value></property><property><name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name><value>25</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>node01.hadoop.com:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>node01.hadoop.com:19888</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name><value>/export/servers/hadoop-3.1.1/datas/jobhsitory/intermediateDoneDatas</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name><value>/export/servers/hadoop-3.1.1/datas/jobhsitory/DoneDatas</value></property><property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/hadoop-3.1.1</value></property><property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/hadoop-3.1.1/</value></property><property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/hadoop-3.1.1</value></property>
</configuration>

######yarn-site.xml

<configuration><property><name>dfs.namenode.handler.count</name><value>100</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>node01:8032</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>node01:8030</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>node01:8031</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>node01:8033</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>node01:8088</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>node01</value></property><property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>1024</value></property><property><name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name><value>2048</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name><value>2.1</value></property><!-- 设置不检查虚拟内存的值，不然内存不够会报错 --><property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>1024</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name><value>true</value></property><property><name>yarn.nodemanager.local-dirs</name><value>file:///export/servers/hadoop-3.1.1/datas/nodemanager/nodemanagerDatas</value></property><property><name>yarn.nodemanager.log-dirs</name><value>file:///export/servers/hadoop-3.1.1/datas/nodemanager/nodemanagerLogs</value></property><property><name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name><value>10800</value></property><property><name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name><value>/export/servers/hadoop-3.1.1/datas/remoteAppLog/remoteAppLogs</value></property><property><name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix</name><value>logs</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>18144000</value></property><property><name>yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds</name><value>86400</value></property><!-- yarn上面运行一个任务，最少需要1.5G内存，虚拟机没有这么大的内存就调小这个值，不然会报错 --><property><name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name><value>1024</value></property>
</configuration>

######worker

node01
node02
node03

3. 创建数据和临时文件夹

mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/tmp
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/dfs/nn/snn/edits
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/namenode/namenodedatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/datanode/datanodeDatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/dfs/nn/edits
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/dfs/snn/name
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/jobhsitory/intermediateDoneDatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/jobhsitory/DoneDatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/nodemanager/nodemanagerDatas
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/nodemanager/nodemanagerLogs
mkdir -p /export/servers/hadoop-3.1.1/datas/remoteAppLog/remoteAppLogs

4. 分发安装包到其它机器

cd /export/servers
scp -r hadoop-3.1.1/ node02:$PWD
scp -r hadoop-3.1.1/ node03:$PWD

5. 在每个节点配置环境变量

vi /etc/profile

export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-3.1.1/
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

6. 格式化HDFS

为什么要格式化HDFS
- HDFS需要一个格式化的过程来创建存放元数据(image, editlog)的目录

bin/hdfs namenode -format

7. 启动集群

# 会登录进所有的worker启动相关进行, 也可以手动进行, 但是没必要
/export/servers/hadoop-3.1.1/sbin/start-dfs.sh
/export/servers/hadoop-3.1.1/sbin/start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver

此时便可以通过如下三个URL访问Hadoop了

HDFS: http://192.168.174.100:50070/dfshealth.html#tab-overview
Yarn: http://192.168.174.100:8088/cluster

报错：设置hadoop-env.sh

export HDFS_NAMENODE_USER="root"
export HDFS_DATANODE_USER="root"
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER="root"
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER="root"
export YARN_NODEMANAGER_USER="root"

1:三台机器安装jdk

####1.1 查看自带的openjdk并卸载

rpm -qa | grep java
rpm -e java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41-1.13.13.1.el6_8.x86_64 tzdata-java-2016j-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.131-2.6.9.0.el6_8.x86_64 --nodeps

####1.2 创建安装目录

~~~shell

mkdir -p /export/softwares #软件包存放目录
mkdir -p /export/servers #安装目录
~~~

####1.3上传并解压

#上传jdk到/export/softwares路径下去，并解压
tar -zxvf jdk-8u141-linux-x64.tar.gz -C ../servers/

####1.4 配置环境变量

vim /etc/profile

添加如下内容

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH

修改完成之后记得 source /etc/profile生效

source /etc/profile

###2:mysql的安装

第一步：在线安装mysql相关的软件包

yum  install  mysql  mysql-server  mysql-devel

第二步：启动mysql的服务

/etc/init.d/mysqld start

第三步：通过mysql安装自带脚本进行设置

/usr/bin/mysql_secure_installation

第四步：进入mysql的客户端然后进行授权

grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by '123456' with grant option;
flush privileges;

[外链图片转存失败(img-GdY7PssX-1568724517328)(assets/wps1-1557994221724.jpg)]

Zookeeper

1 Zookeeper 的概述

Zookeeper 是一个开源的分布式协调服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题和数据管理问题

[外链图片转存失败(img-4GnKW5ls-1568724536379)(assets/1-分布式文件系统.png)]

####2:Zookeeper的特点

Zookeeper 本质上是一个分布式文件系统, 适合存放小文件，也可以理解为一个数据库

[外链图片转存失败(img-72SdzL96-1568724536380)(http://ppw6n93dt.bkt.clouddn.com/2e9d31054f9bf9a6b5dc792348fa0d0b.png)]

在上图左侧, Zookeeper 中存储的其实是一个又一个 Znode, Znode 是 Zookeeper 中的节点
- Znode 是有路径的, 例如 /data/host1, /data/host2, 这个路径也可以理解为是 Znode 的 Name
- Znode 也可以携带数据, 例如说某个 Znode 的路径是 /data/host1, 其值是一个字符串 "192.168.0.1"
正因为 Znode 的特性, 所以 Zookeeper 可以对外提供出一个类似于文件系统的试图, 可以通过操作文件系统的方式操作 Zookeeper
- 使用路径获取 Znode
- 获取 Znode 携带的数据
- 修改 Znode 携带的数据
- 删除 Znode
- 添加 Znode

3.Zookeeper的应用场景

##### 3.1 数据发布/订阅

数据发布/订阅系统,需要发布者将数据发布到Zookeeper的节点上，供订阅者进行数据订阅，进而达到动态获取数据的目的，实现配置信息的集中式管理和数据的动态更新。

发布/订阅一般有两种设计模式：推模式和拉模式，服务端主动将数据更新发送给所有订阅的客户端称为推模式；客户端主动请求获取最新数据称为拉模式.

Zookeeper采用了推拉相结合的模式，客户端向服务端注册自己需要关注的节点，一旦该节点数据发生变更，那么服务端就会向相应的客户端推送Watcher事件通知，客户端接收到此通知后，主动到服务端获取最新的数据。

#####3.2 命名服务

命名服务是分步实现系统中较为常见的一类场景，分布式系统中，被命名的实体通常可以是集群中的机器、提供的服务地址或远程对象等，通过命名服务，客户端可以根据指定名字来获取资源的实体，在分布式环境中，上层应用仅仅需要一个全局唯一的名字。Zookeeper可以实现一套分布式全局唯一ID的分配机制。

[外链图片转存失败(img-4cA2QHze-1568724536380)(https://images2015.cnblogs.com/blog/616953/201611/616953-20161111191903983-1360060273.png)]

通过调用Zookeeper节点创建的API接口就可以创建一个顺序节点，并且在API返回值中会返回这个节点的完整名字，利用此特性，可以生成全局ID，其步骤如下

1. 客户端根据任务类型，在指定类型的任务下通过调用接口创建一个顺序节点，如"job-"。

2. 创建完成后，会返回一个完整的节点名，如"job-00000001"。

3. 客户端拼接type类型和返回值后，就可以作为全局唯一ID了，如"type2-job-00000001"。

#####3.3 分布式协调/通知

Zookeeper中特有的Watcher注册于异步通知机制，能够很好地实现分布式环境下不同机器，甚至不同系统之间的协调与通知，从而实现对数据变更的实时处理。通常的做法是不同的客户端都对Zookeeper上的同一个数据节点进行Watcher注册，监听数据节点的变化（包括节点本身和子节点），若数据节点发生变化，那么所有订阅的客户端都能够接收到相应的Watcher通知，并作出相应处理。

在绝大多数分布式系统中，系统机器间的通信无外乎心跳检测、工作进度汇报和系统调度。

① 心跳检测，不同机器间需要检测到彼此是否在正常运行，可以使用Zookeeper实现机器间的心跳检测，基于其临时节点特性（临时节点的生存周期是客户端会话，客户端若当即后，其临时节点自然不再存在），可以让不同机器都在Zookeeper的一个指定节点下创建临时子节点，不同的机器之间可以根据这个临时子节点来判断对应的客户端机器是否存活。通过Zookeeper可以大大减少系统耦合。

② 工作进度汇报，通常任务被分发到不同机器后，需要实时地将自己的任务执行进度汇报给分发系统，可以在Zookeeper上选择一个节点，每个任务客户端都在这个节点下面创建临时子节点，这样不仅可以判断机器是否存活，同时各个机器可以将自己的任务执行进度写到该临时节点中去，以便中心系统能够实时获取任务的执行进度。

③ 系统调度，Zookeeper能够实现如下系统调度模式：分布式系统由控制台和一些客户端系统两部分构成，控制台的职责就是需要将一些指令信息发送给所有的客户端，以控制他们进行相应的业务逻辑，后台管理人员在控制台上做一些操作，实际上就是修改Zookeeper上某些节点的数据，Zookeeper可以把数据变更以时间通知的形式发送给订阅客户端。

##### 3.4分布式锁

分布式锁用于控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式，可以保证不同系统访问一个或一组资源时的一致性，主要分为排它锁和共享锁。

排它锁又称为写锁或独占锁，若事务T1对数据对象O1加上了排它锁，那么在整个加锁期间，只允许事务T1对O1进行读取和更新操作，其他任何事务都不能再对这个数据对象进行任何类型的操作，直到T1释放了排它锁。

[外链图片转存失败(img-4IDiW84Z-1568724536381)(https://images2015.cnblogs.com/blog/616953/201611/616953-20161112100514577-471030324.png)]

① 获取锁，在需要获取排它锁时，所有客户端通过调用接口，在/exclusive_lock节点下创建临时子节点/exclusive_lock/lock。Zookeeper可以保证只有一个客户端能够创建成功，没有成功的客户端需要注册/exclusive_lock节点监听。

② 释放锁，当获取锁的客户端宕机或者正常完成业务逻辑都会导致临时节点的删除，此时，所有在/exclusive_lock节点上注册监听的客户端都会收到通知，可以重新发起分布式锁获取。

共享锁又称为读锁，若事务T1对数据对象O1加上共享锁，那么当前事务只能对O1进行读取操作，其他事务也只能对这个数据对象加共享锁，直到该数据对象上的所有共享锁都被释放。在需要获取共享锁时，所有客户端都会到/shared_lock下面创建一个临时顺序节点

[外链图片转存失败(img-unjvSzZd-1568724536381)(assets/1558060430149.png)]

##### 3.5 分布式队列

有一些时候，多个团队需要共同完成一个任务，比如，A团队将Hadoop集群计算的结果交给B团队继续计算，B完成了自己任务再交给C团队继续做。这就有点像业务系统的工作流一样，一环一环地传下去.

分布式环境下，我们同样需要一个类似单进程队列的组件，用来实现跨进程、跨主机、跨网络的数据共享和数据传递，这就是我们的分布式队列。

####4.Zookeeper的架构

Zookeeper集群是一个基于主从架构的高可用集群

[外链图片转存失败(img-muQ8dT3p-1568724536382)(assets/Zookeeper的架构.jpg)]

每个服务器承担如下三种角色中的一种

Leader 一个Zookeeper集群同一时间只会有一个实际工作的Leader，它会发起并维护与各Follwer及Observer间的心跳。所有的写操作必须要通过Leader完成再由Leader将写操作广播给其它服务器。
Follower 一个Zookeeper集群可能同时存在多个Follower，它会响应Leader的心跳。Follower可直接处理并返回客户端的读请求，同时会将写请求转发给Leader处理，并且负责在Leader处理写请求时对请求进行投票。
Observer 角色与Follower类似，但是无投票权。

1558078642625

5:Zookeeper的选举机制

Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。当Zookeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，需要进入Leader选举。

##### 5.1. 服务器启动时期的Leader选举

若进行Leader选举，则至少需要两台机器，这里选取3台机器组成的服务器集群为例。在集群初始化阶段，当有一台服务器Server1启动时，其单独无法进行和完成Leader选举，当第二台服务器Server2启动时，此时两台机器可以相互通信，每台机器都试图找到Leader，于是进入Leader选举过程。选举过程如下

(1) 每个Server发出一个投票。由于是初始情况，Server1和Server2都会将自己作为Leader服务器来进行投票，每次投票会包含所推举的服务器的myid和ZXID，使用(myid, ZXID)来表示，此时Server1的投票为(1, 0)，Server2的投票为(2, 0)，然后各自将这个投票发给集群中其他机器。

(2) 接受来自各个服务器的投票。集群的每个服务器收到投票后，首先判断该投票的有效性，如检查是否是本轮投票、是否来自LOOKING状态的服务器。

(3) 处理投票。针对每一个投票，服务器都需要将别人的投票和自己的投票进行PK，PK规则如下

· 优先检查ZXID。ZXID比较大的服务器优先作为Leader。

· 如果ZXID相同，那么就比较myid。myid较大的服务器作为Leader服务器。

对于Server1而言，它的投票是(1, 0)，接收Server2的投票为(2, 0)，首先会比较两者的ZXID，均为0，再比较myid，此时Server2的myid最大，于是更新自己的投票为(2, 0)，然后重新投票，对于Server2而言，其无须更新自己的投票，只是再次向集群中所有机器发出上一次投票信息即可。

(4) 统计投票。每次投票后，服务器都会统计投票信息，判断是否已经有过半机器接受到相同的投票信息，对于Server1、Server2而言，都统计出集群中已经有两台机器接受了(2, 0)的投票信息，此时便认为已经选出了Leader。

(5) 改变服务器状态。一旦确定了Leader，每个服务器就会更新自己的状态，如果是Follower，那么就变更为FOLLOWING，如果是Leader，就变更为LEADING。

#####5.2.服务器运行时期的Leader选举

在Zookeeper运行期间，Leader与非Leader服务器各司其职，即便当有非Leader服务器宕机或新加入，此时也不会影响Leader，但是一旦Leader服务器挂了，那么整个集群将暂停对外服务，进入新一轮Leader选举，其过程和启动时期的Leader选举过程基本一致过程相同。

6: Zookeeper安装

集群规划

服务器IP	主机名	myid的值
192.168.174.100	node01	1
192.168.174.110	node02	2
192.168.174.120	node03	3

第一步：下载zookeeeper的压缩包，下载网址如下

http://archive.apache.org/dist/zookeeper/

我们在这个网址下载我们使用的zk版本为3.4.9

下载完成之后，上传到我们的linux的/export/softwares路径下准备进行安装

第二步：解压

解压zookeeper的压缩包到/export/servers路径下去，然后准备进行安装

cd /export/softwaretar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C ../servers/

第三步：修改配置文件

第一台机器修改配置文件

cd /export/servers/zookeeper-3.4.9/conf/cp zoo_sample.cfg zoo.cfgmkdir -p /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/

vim zoo.cfg

dataDir=/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas
# 保留多少个快照
autopurge.snapRetainCount=3
# 日志多少小时清理一次
autopurge.purgeInterval=1
# 集群中服务器地址
server.1=node01:2888:3888
server.2=node02:2888:3888
server.3=node03:2888:3888

第四步：添加myid配置

在第一台机器的

/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas /这个路径下创建一个文件，文件名为myid ,文件内容为1

echo 1 > /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/myid

第五步：安装包分发并修改myid的值

安装包分发到其他机器

第一台机器上面执行以下两个命令

scp -r /export/servers/zookeeper-3.4.9/ node02:/export/servers/

scp -r /export/servers/zookeeper-3.4.9/ node03:/export/servers/

第二台机器上修改myid的值为2

echo 2 > /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/myid

[外链图片转存失败(img-sMGiyQIj-1568724536382)(G:/Hadoop3N12/day01/%E8%AE%B2%E4%B9%89/assets/wps4-1555914009906.jpg)]

第三台机器上修改myid的值为3

echo 3 > /export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas/myid

[外链图片转存失败(img-mecM3Vbs-1568724536383)(G:/Hadoop3N12/day01/%E8%AE%B2%E4%B9%89/assets/wps5-1555914009906.jpg)]

第六步：三台机器启动zookeeper服务

三台机器启动zookeeper服务

这个命令三台机器都要执行

/export/servers/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh start

查看启动状态

/export/servers/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh status

7 Zookeeper的Shell 客户端操作

命令	说明	参数
`create [-s] [-e] path data acl`	创建Znode	-s 指定是顺序节点 -e 指定是临时节点
`ls path [watch]`	列出Path下所有子Znode
`get path [watch]`	获取Path对应的Znode的数据和属性
`ls2 path [watch]`	查看Path下所有子Znode以及子Znode的属性
`set path data [version]`	更新节点	version 数据版本
`delete path [version]`	删除节点, 如果要删除的节点有子Znode则无法删除	version 数据版本
`rmr path`	删除节点, 如果有子Znode则递归删除
`setquota -n\|-b val path`	修改Znode配额	-n 设置子节点最大个数 -b 设置节点数据最大长度
`history`	列出历史记录

1：创建普通节点

create /app1 hello

2: 创建顺序节点

create -s /app3 world

3:创建临时节点

create -e /tempnode world

4:创建顺序的临时节点

create -s -e /tempnode2 aaa

5:获取节点数据

get /app1

6:修改节点数据

set /app1 xxx

7:删除节点

delete /app1 删除的节点不能有子节点

rmr /app1 递归删除

Znode 的特点

文件系统的核心是 Znode
如果想要选取一个 Znode, 需要使用路径的形式, 例如 /test1/test11
Znode 本身并不是文件, 也不是文件夹, Znode 因为具有一个类似于 Name 的路径, 所以可以从逻辑上实现一个树状文件系统
ZK 保证 Znode 访问的原子性, 不会出现部分 ZK 节点更新成功, 部分 ZK 节点更新失败的问题
Znode 中数据是有大小限制的, 最大只能为1M
Znode是由三个部分构成
- stat: 状态, Znode的权限信息, 版本等
- data: 数据, 每个Znode都是可以携带数据的, 无论是否有子节点
- children: 子节点列表

Znode 的类型

每个Znode有两大特性, 可以构成四种不同类型的Znode
- 持久性
  - 持久 客户端断开时, 不会删除持有的Znode
  - 临时 客户端断开时, 删除所有持有的Znode, 临时Znode不允许有子Znode
- 顺序性
  - 有序 创建的Znode有先后顺序, 顺序就是在后面追加一个序列号, 序列号是由父节点管理的自增
  - 无序 创建的Znode没有先后顺序
Znode的属性
- dataVersion 数据版本, 每次当Znode中的数据发生变化的时候, dataVersion都会自增一下
- cversion 节点版本, 每次当Znode的节点发生变化的时候, cversion都会自增
- aclVersion ACL(Access Control List)的版本号, 当Znode的权限信息发生变化的时候aclVersion会自增
- zxid 事务ID
- ctime 创建时间
- mtime 最近一次更新的时间
- ephemeralOwner 如果Znode为临时节点, ephemeralOwner表示与该节点关联的SessionId

通知机制

通知类似于数据库中的触发器, 对某个Znode设置 Watcher, 当Znode发生变化的时候, WatchManager会调用对应的Watcher
当Znode发生删除, 修改, 创建, 子节点修改的时候, 对应的Watcher会得到通知
Watcher的特点
- 一次性触发 一个 Watcher 只会被触发一次, 如果需要继续监听, 则需要再次添加 Watcher
- 事件封装: Watcher 得到的事件是被封装过的, 包括三个内容 keeperState, eventType, path

KeeperState	EventType	触发条件	说明
	None	连接成功
SyncConnected	NodeCreated	Znode被创建	此时处于连接状态
SyncConnected	NodeDeleted	Znode被删除	此时处于连接状态
SyncConnected	NodeDataChanged	Znode数据被改变	此时处于连接状态
SyncConnected	NodeChildChanged	Znode的子Znode数据被改变	此时处于连接状态
Disconnected	None	客户端和服务端断开连接	此时客户端和服务器处于断开连接状态
Expired	None	会话超时	会收到一个SessionExpiredException
AuthFailed	None	权限验证失败	会收到一个AuthFailedException

会话

在ZK中所有的客户端和服务器的交互都是在某一个Session中的, 客户端和服务器创建一个连接的时候同时也会创建一个Session
Session会在不同的状态之间进行切换: CONNECTING, CONNECTED, RECONNECTING, RECONNECTED, CLOSED
ZK中的会话两端也需要进行心跳检测, 服务端会检测如果超过超时时间没收到客户端的心跳, 则会关闭连接, 释放资源, 关闭会话