• Hadoop Spark 集群简便安装总结


    本人实际安装经验,目的是为以后高速安装。仅供自己參考。


    一、Hadoop
    1、操作系统一如既往:①setup关掉防火墙、②vi /etc/sysconfig/selinux,改SELINUX=disabled 。

    (3)安装时自己定义不要JAVA。④系统安装后,直接创建用户hadoop,password同username。
    2、ssh。①在master上以hadoop用户运行ssh-keygen。

    ②ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub 主机2。③同2,传到其它主机。

    这样,仅仅有master能控制其它主机。


    3、上传我制作的包括:hadoop,spark,scala,jdk,以及hosts文件、profile文件的压缩文件。用命令scp sparkok.tar.gz 主机2:/home/hadoop ,并 tar -zxvf到当前文件夹 。
    4、设置/etc/profile。这里一下在文件最后设置很多变量,方便等下复制到全部的机器,之后要source /etc/profile使之生效。

    export JAVA_HOME=/opt/jdk
    export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
    export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop2.7
    #export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase 
    #export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper 
    export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala 
    export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark 
    #export KAFKA_HOME=/home/hadoop/kafka 
    #export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive 
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin

    5、改动hadoop參数文件。在当中一台用户文件夹下解压hadoop,结果可如:hadoop2.7 。

    hadoop会默认很多參数,假设是单机測试,甚至都不用改动參数。但我们是集群,须要改动几个必需的。默认配置能够查找 **default.xml,找到core-default.xml,hdfs-default.xml,mapred-default.xml,这些就是默认配置,能够參考这些配置的说明和key(网上也有默认:http://hadoop.apache.org/docs)。

    以下是尽量少配。
    (1)core-site.xml ,2个配置

    <configuration>
    <property>
      <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/tmp</value>
        <description>配了这个。以后hdfs-site.xml就不用配data和name文件夹了。连建立都不用</description>
    </property>
    
    <property>
       <name>fs.defaultFS</name>
         <value>hdfs://master:9000</value>
         <description>这个也应该是必须的,并且必须写主机名,连IP都不行</description>
    </property>
    </configuration>

    (2)hdfs-site.xml ,假设server大于3台就不用了

    <configuration>
        <property>
          <name>dfs.replication</name>
            <value>2</value>
            <description>复制几份?默认3。假设大于3台server。就不用了 </description>
        </property>
    </configuration>

    (3)mapred-site.xml

    <configuration>
     <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
         <value>yarn</value>
           <description>The runtime framework for executing MapReduce jobs.
             Can be one of local, classic or yarn.默认是local。适合单机
           </description>
      </property>
    </configuration>

    (4)yarn-site.xml

    <configuration>
    <property>
        <description>既然选择了yarn,就得填,这个就是曾经的master配置了</description>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>master</value>
    </property> 
    </configuration>

    (5)slaves。 每行一个slave主机名。
    (6)hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh 。其内容尽管看着有JAVA_HOME的配置。但好像不生效。还得再写一遍JAVA_HOME配置。
    以上尽管看起来非常多,但实际就是告诉他:数据的存放文件夹(core)。MR要用yarn,yarn的master是谁。如此而已。 把以上文件存起来,以后稍加改动后,就可反复利用了。
    5、启动与測试
    (1)格式化HDFS:$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format
    (2)启动集群: $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh
    (3)在master和slaver的sbin下运行jps。
    (4)hdfs dfs -mkdir /xxx
    hdfs dfs -ls /
    6、UI訪问
    (1)状态:netstat -nap | grep 54310
    (2)http://master-ip:8088
    NameNode:http://master-ip:50070
    JobTracker:http://master-ip:50030

    所以。安装简单来说就是:ssh、配JAVA_HOME / HADOOP_HOME等profile參数、配 数据存放文件夹 / MR要用yarn 及 master是谁
    我还将上面涉及到的文件打包成文件,可 下载 反复使用。


    以上是Hadoop的配置。

    二、SPARK 安装
    1、下载scala,这个是spark的安装前提条件。解压到每台机器,能够和上面的hadoop一个用户和文件夹。至于profile。上面已经一次性写完了。所以这次都不用写了,好方便吧^_^
    2、spark下载并解压,profile也不用重写了。须要改conf文件夹下的配置:
    (1)slaves 文件。每行一个IP地址或主机名。


    (2)运行 mv spark-env.sh.template spark-env.sh :JAVA_HOME仍然必须填。

    export JAVA_HOME=/opt/jdk18
    export SCALA_HOME=/home/spark/opt/scala-2.11.4 #这行我没写也行
    export SPARK_MASTER_IP=192.168.128.131
    export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
    export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

    3、然后将此文件复制到各个server上即可了。


    4、启动和測试:
    (1)和hadoop一样: /sbin/start-all.sh
    (2)master:8080
    SPARK安装就是:配scala,SPARK_MASTER_IP 。HADOOP_CONF_DIR ,slaves 。

    就是这么简单,当然不管哪个,都不要忘了写JAVA_HOME到配置文件。

                                          河南省公安厅:党玉龙
    
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