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    Hadoop安装配置

    环境

    1, JDK8 --> 位置: /opt/jdk8

    2, Hadoop2.10: --> 位置: /opt/bigdata/hadoop210

    3, CentOS 7虚拟机试验集群规划

    一,安装步骤

    1, 解压缩

    cd /opt/bigdata
    tar -zxvf hadoop-2.10.1.tar.gz
    mv ./hadoop-2.10.1 hadoop210
    

    2, 配置

    cd /opt/bigdata/hadoop210/etc/hadoop/
    

    2.1 修改hadoop-env.sh

    [root@node1 hadoop27]# echo $JAVA_HOME
    /opt/jdk8
    vim hadoop-env.sh
    
    export JAVA_HOME=/opt/jdk8
    

    2.2 修改core-site.xml

    [root@node1 hadoop210]# pwd
    /opt/bigdata/hadoop210
    [root@node1 hadoop210]# mkdir hadoopDatas
    [root@node1 hadoop210]# cd /opt/bigdata/hadoop210/etc/hadoop/
    [root@node1 hadoop210]# vim core-site.xml
    
    <configuration>
        <property>
            <name>fs.default.name</name>
            <value>hdfs://node1:8020</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/opt/bigdata/hadoop210/hadoopDatas/tempDatas</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>4096</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>
    

    2.3 修改hdfs-site.xml

    [root@node1 hadoop]# cd /opt/bigdata/hadoop210/etc/hadoop/
    [root@node1 hadoop]# vi hdfs-site.xml
    
    <configuration>
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>node1:50090</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address</name>
            <value>node1:50070</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:///opt/bigdata/hadoop210/hadoopDatas/namenodeDatas</value>
        </property>
        
        <!-- 定义dataNode数据存储的节点位置,实际工作中,一般先确定磁盘的挂载目录,然后多个目录用,进行分割 -->
        <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:///opt/bigdata/hadoop210/hadoopDatas/datanodeDatas</value>
        </property>
    
        <property>
            <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
            <value>file:///opt/bigdata/hadoop210/hadoopDatas/nn/edits</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
            <value>file:///opt/bigdata/hadoop210/hadoopDatas/snn/name</value>
        </property>
    
        <property>
            <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
            <value>file:///opt/bigdata/hadoop210/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>3</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>dfs.permissions</name>
            <value>false</value>
        </property>
         
        <property>
            <name>dfs.blocksize</name>
            <value>134217728</value>
        </property>
    </configuration>
    

    2.4 修改yarn-site.xml

    [root@node1 hadoop]# vi yarn-site.xml
    
    <configuration>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>node1</value>
        </property>
    
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
    
        <property>
            <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
            <value>true</value>
        </property>
    
        <property>
            <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
            <value>604800</value>
        </property>
    
        <property>  
            <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>  
            <value>20480</value>
        </property>
    
        <property> 
            <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
            <value>2048</value>
        </property>
    
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
            <value>2.1</value>
        </property>
    </configuration>
    

    2.5 修改mapred-env.sh

    [root@node1 hadoop]# vi mapred-env.sh
    
    export JAVA_HOME=/opt/jdk8
    

    2.6 修改mapred-site.xml

    [root@node1 hadoop]# mv mapred-site.xml.template ./mapred-site.xml
    [root@node1 hadoop]# vi mapred-site.xml
    
    <configuration> 
        <property>
            <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
            <value>true</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
            <value>node1:10020</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
            <value>node1:19888</value>
        </property>
    </configuration>
    

    2.7 修改slaves

    [root@node1 hadoop]# vi slaves
    
    node1
    node2
    node3
    

    2.8 配置Hadoop环境变量

    [root@node1 hadoop]# vi /etc/profile
    
    export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop210
    export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$FINDBUGS_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH
    
    [root@node1 hadoop]# source /etc/profile
    

    2.9 分发安装包

    [root@node1 hadoop210]# cd /opt/bigdata/hadoop210/
    [root@node1 hadoop210]# scp -r hadoop210 node2:$PWD
    [root@node1 hadoop210]# scp -r hadoop210 node3:$PWD
    [root@node1 hadoop210]# scp /etc/profile node2:/etc/
    [root@node1 hadoop210]# scp /etc/profile node3:/etc/
    

    分别在node2,node3节点机器执行以下命令: 刷新加载/etc/profile

    source /etc/profile
    

    3, 启动集群

    前提: 3台机器上安装好了zookeeper, 并启动

    zkServer.sh start
    

    要启动 Hadoop 集群,需要启动 HDFS 和 YARN 两个模块。 注意: 首次启动 HDFS 时,必须对其进行格式化操作。 本质上是一些清理和 准备工作,因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的。

    在node1节点机器执行以下命令

    [root@node1 bigdata]# hdfs namenode -format
    

    [root@node1 bigdata]# start-dfs.sh
    

    [root@node1 bigdata]# start-yarn.sh
    

    [root@node1 bigdata]# mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    

    启动完成之后, 可以通过jsp查看

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