Hadoop2.5.2集群部署（完全分布式）

环境介绍

硬件环境

CPU 4 MEM 4G 磁盘 60G 

软件环境

OS:centos6.5版本 64位

Hadoop：hadoop2.5.2 64位

JDK: JDK 1.8.0_91

主机配置规划

Hadoop01  172.16.1.156   （NameNode）

Hadoop02  172.16.1.157     (DataNode)

 

Hadoop03  172.16.1.158     (DataNode)

设置主机名

这里主机名修改不是必须条件，但是为了操作简单，建议将主机名设置一下，需要修改调整各台机器的hosts文件配置，命令如下：

 

如果没有足够的权限，可以切换用户为root

三台机器统一增加以下host配置：

配置免密码登录SSH

1）生成密钥：

ssh-keygen -t rsa  

2）将id_dsa.pub（公钥）追加到授权key中：

cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys    

3）将认证文件复制到另外两台DataNode节点上：

scp ~/.ssh/authorized_keys 172.16.1.157:~/.ssh/    

scp ~/.ssh/authorized_keys 172.16.1.158:~/.ssh/  

3）测试：

ssh hadoop02或ssh hadoop03

各节点安装JDK

（1）检查jdk版本、卸载openjdk版本

查看目前安装openjdk信息：rpm -qa|grep java

卸载以上三个文件（需要root权限，登录root权限卸载）

rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64

rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64

rpm -e --nodeps tzdata-java-2013g-1.el6.noarch

 

 

（2）选择版本是jdk-8u91-linux-x64.gz

（3）解压安装:

 (4)重命名jdk为jdk1.8(用mv命令)

 

 (5) 配置环境变量：vi /etc/profile加入以下三行

        #JAVA_HOME  

        export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8

        export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 

  (6)执行source /etc/profile使环境变量的配置生效

 (7)执行Java –version查看jdk版本，验证是否成功

 (8)将hadoop01机器上安装好JDK复制到另外两台节点上

 

Hadoop安装

每台节点都要安装

 

Hadoop。 

上传

 

hadoop-2.5.2.tar.gz 

到用户

 

/home/hadoop/software 

目录下。

 

解压

tar -zvxf hadoop-2.5.2.tar.gz  -C /home/hadoop/

添加环境变量

vi  /etc/profile，尾部添加如下

export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.5.2

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

 

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$HADOOP_HOME/lib:$CLASSPATH

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 

设置环境变量立即生效

source /etc/profile

配置Hadoop文件

（1） core-site.xml

 

<configuration>

     <property>

            <name>fs.defaultFS</name>

            <value>hdfs://hadoop01:9000</value>

     </property>

     <property>

            <name>hadoop.tmp.dir</name>

            <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.5.2/hadoop_tmp</value>

     </property>

     <property>

            <name>io.file.buffer.size</name>

            <value>131072</value>

     </property>

</configuration>

 

（2）hdfs-site.xml 

 

<configuration>

       <property>

               <name>dfs.replication</name>

                <value>2</value>

       </property>

       <property>

                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

               <value> 

hadoop01

 

:9001</value>

       </property>

       <property>

              <name>dfs.namenode.name.dir</name>

              <value>file: 

/home/hadoop/hadoop-2.5.2

 

/dfs/name</value>

              <description>namenode上存储hdfs元数据</description>

       </property>

       <property>

               <name>dfs.datanode.data.dir</name>

               <value>file:/ 

home/hadoop/hadoop-2.5.2

 

/dfs/data</value>

 

               <description>datanode上数据块物理存储位置</description>

       </property>

       <property>

               <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

                <value>true</value>

       </property>

</configuration> 

 

注：访问namenode的 

webhdfs 

使用50070端口，访问datanode的webhdfs使用50075端口。要想不区分端口，直接使用namenode的IP和端口进行所有webhdfs操作，就需要在所有datanode上都设置hdfs-site.xml中dfs.webhdfs.enabled为true。

 

 

 

（3）mapred-site.xml

<configuration>

       <property>

             <name>mapreduce.framework.name</name>

             <value>yarn</value>

      </property>

      <property>

             <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

             <value>hadoop01:10020</value>

      </property>

      <property>

             <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

             <value>hadoop01:19888</value>

      </property>

</configuration> 

jobhistory是Hadoop自带一个历史服务器，记录Mapreduce历史作业。默认情况下，jobhistory没有启动，可用以下命令启动：

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver  

 

（4）yarn-site.xml

<configuration>

       <property>

              <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

              <value>mapreduce_shuffle</value>

       </property>

       <property>

               <name>yarn.resourcemanager.address</name>

               <value> 

hadoop01

 

:8032</value>

       </property>

       <property>

              <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

              <value>hadoop01:8030</value>

       </property>

       <property>

              <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

              <value>hadoop01:8031</value>

       </property>

       <property>

               <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

               <value>hadoop01:8033</value>

       </property>

       <property>

               <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

               <value>hadoop01:8088</value>

       </property>

</configuration>  

（5）修改slaves文件，添加datanode节点hostname到slaves文件中

 

hadoop01

hadoop02

（6） 

如果已经配置了JAVA_HOME环境变量，hadoop-env.sh与yarn-env.sh这两个文件不用修改，因为里面配置就是：

  export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

如果没有配置JAVA_HOME环境变量，需要分别在hadoop-env.sh和yarn-env.sh中 

手动

添加

JAVA_HOME 

export JAVA_HOME= 

/home/hadoop/jdk1.8

 

最后，将整个hadoop-2.5.2文件夹及其子文件夹使用scp复制到两台Slave相同目录中：

运行Hadoop

格式化

hdfs namenode –format  

启动Hadoop

start-dfs.sh   

start-yarn.sh  

可以用一条命令：

start-all.sh

停止Hadoop

stop-all.sh 

JPS查看进程

master主节点进程：

 

slave数据节点进程：

通过浏览器查看集群运行状态

http://172.16.1.156:50070

http://172.16.1.156:8088/

http://172.16.1.156:19888

jobhistory是Hadoop自带一个历史服务器，记录Mapreduce历史作业。默认情况下，jobhistory没有启动，可用以下命令启动：

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 

测试Hadoop

1）建立输入文件：

vi wordcount.txt   

输入内容为： 

hello you

hello me

hello everyone

2）建立目录

hadoop fs -mkdir /data/wordcount    

hadoop fs –mkdir /output/   

目录/data/wordcount用来存放Hadoop自带WordCount例子的数据文件，运行这个MapReduce任务结果输出到/output/wordcount目录中。

3）上传文件

hadoop fs -put wordcount.txt/data/wordcount/   

4）执行wordcount程序

hadoop jar usr/local/program/Hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar wordcount /data/wordcount /output/wordcount/    

5）查看结果

hadoop fs -text /output/wordcount/part-r-00000    

[root@m1mydata]# hadoop fs -text /output/wordcount/part-r-00000  

everyone  1 

hello  3  

me    1  

you   1 

搭建中遇到问题总结

问题一：

在配置环境变量过程可能遇到输入命令ls命令不能识别问题：

ls -bash: ls: command not found

原因：在设置环境变量时，编辑profile文件没有写正确，将export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH中冒号误写成分号 ,导致在命令行下ls等命令不能够识别。

解决方案：
 export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin

问题二：

在主机上启动hadoop集群，然后使用jps查看主从机上进程状态，能够看到主机上的resourcemanager和各个从机上的nodemanager，但是过一段时间后，从机上的nodemanager就没有了，主机上的resourcemanager还在。

原因是防火墙处于开启状态：

注：nodemanager启动后要通过心跳机制定期与RM通信，否则RM会认为NM死掉，会停止NM服务。

service 方式
开启： service iptables start 
关闭： service iptables stop