Hadoop集群搭建

Apache Hadoop 分布式集群搭建

基础环境准备

三台 linux 节点，操作系统（Centos7）

1. 关闭防火墙

 systemctl stop firewalld

开机时禁用防火墙

 systemctl disable firewalld

2. 修改主机名

vi /etc/hosts

192.168.56.103 linux2
192.168.56.102 linux3
192.168.56.104 linux4

3. 配置免密登录

在~目录下执行

#生成密钥
ssh-keygen -t rsa

cd /root/.ssh/
cp id_rsa.pub authorized_keys
//将每台机器的密钥拷到其他三台上，如在第一台上执行
ssh-copy-id -i linux3
ssh-copy-id -i linux4

4. 每台机器安装 java 环境

安装 Hadoop

集群规划

框架	linux2	linux3	linux4
HDFS	NameNode、DataNode	DataNode	SecondaryNameNode、DataNode
MapReduce	无区分	无区分	无区分
YARN	NodeManager	NodeManager	NodeManager、ResourceManager

1. 下载 hadoop

下载页面：

https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.9.2/hadoop-2.9.2.tar.gz

下载并解压

目录介绍

1. bin 目录:对 Hadoop 进行操作的相关命令，如 hadoop,hdfs 等
2. etc 目录：Hadoop 的配置文件目录，入 hdfs-site.xml,core-site.xml 等
3. lib 目录：Hadoop 本地库（解压缩的依赖）
4. sbin 目录：存放的是 Hadoop 集群启动停止相关脚本，命令
5. share 目录：Hadoop 的一些 jar,官方案例 jar，文档等

2. 配置环境变量

添加 Hadoop 到环境变量 vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/lagou/servers/hadoop-2.9.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

使环境变量生效

source /etc/profile

测试是否配置成功

hadoop version

集群配置

Hadoop 集群配置 = HDFS 集群配置 + MapReduce 集群配置 + Yarn 集群配置

配置总览：

1. HDFS 集群配置

• 将 JDK 路径明确配置给 HDFS（修改 hadoop-env.sh）
• 指定 NameNode 节点以及数据存储目录（修改 core-site.xml）
• 指定 SecondaryNameNode 节点（修改 hdfs-site.xml）
• 指定 DataNode 从节点（修改 etc/hadoop/slaves 文件，每个节点配置信息占一行）

2. MapReduce 集群配置

• 将 JDK 路径明确配置给 MapReduce（修改 mapred-env.sh）
• 指定 MapReduce 计算框架运行 Yarn 资源调度框架（修改 mapred-site.xml）

3. Yarn 集群配置

• 将 JDK 路径明确配置给 Yarn（修改 yarn-env.sh）
• 指定 ResourceManager 老大节点所在计算机节点（修改 yarn-site.xml）
• 指定 NodeManager 节点（会通过 slaves 文件内容确定）

一、HDFS 集群配置配置

配置文件在：/opt/lagou/servers/hadoop-2.9.2/etc/hadoop目录下

1. 配置 hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/lagou/servers/jdk1.8.0_151

2. 指定 NameNode 节点以及数据存储目录（修改 core-site.xml）

<configuration>
<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://linux2:9000</value>
</property>
<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/lagou/servers/hadoop-2.9.2/data/tmp</value>
</property>
</configuration>

3. 指定 secondarynamenode 节点(修改 hdfs-site.xml)

<configuration>
<!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 -->
<property>
  <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
  <value>linux4:50090</value>
</property>
<!--副本数量 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>

4. 指定 datanode 从节点(vi slaves 文件，每个节点配置信息占一行)

linux2
linux3
linux4

注意不要有多余的换行和空格

二、MapReduce 集群配置

1. 指定 MapReduce 使用的 jdk 路径（修改 mapred-env.sh）

export JAVA_HOME=/opt/lagou/servers/jdk1.8.0_151

2. 指定 MapReduce 计算框架运行 Yarn 资源调度框架(修改 mapred-site.xml)

<!-- 指定MR运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

三、Yarn 集群配置

1. 指定 JDK 路径(vi yarn-env.sh)

export JAVA_HOME=/opt/lagou/servers/jdk1.8.0_151

2. 指定 ResourceMnager 的 master 节点信息(vi yarn-site.xml)

<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>linux4</value>
</property>
<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

3. 指定 NodeManager 节点(vi slaves 文件,同 HDFS 配置的第四点，上面配置过，这里就不用配置了)

linux2
linux3
linux4

注意：Hadoop 安装目录所属用户和所属用户组信息，默认是 501dialout，而我们操作 Hadoop 集群的用户使用的是虚拟机的 root 用户。

解决方法：

chown -R root:root /opt/lagou/servers/hadoop-2.9.2

备注：我们通过命令 scp 或 rsync 将一台机器上配置好的文件目录复制到其他机器上去。

示例：

 scp -r jdk1.8.0_151/ linux3:/opt/lagou/servers/

集群启动

注意：如果集群是第一次启动，需要在Namenode 所在节点格式化 NameNode，非第一次不用执行格式化 Namenode 操作！！

hadoop namenode -format

格式化成功后有如下标识：

一、单节点启动方式

HDFS 启动

1. 在 linux2（NameNode 节点）上启动 NameNode

 hadoop-daemon.sh start namenode

2. 在 linux2、linux3、linux4 上启动 DataNode

hadoop-daemon.sh start datanode

3. 查看启动情况

   192.168.56.103:50070

从 Live Node 可以看出启动成功的节点数量

也可以访问 HDFS 网页：

http://192.168.56.103:50070/explorer.html

Yarn 启动

1. 在 linux4（启动 resourcemanager 节点）上启动 resourcemanager

yarn-daemon.sh start resourcemanager

2. 在 linux2、linux3、linux4 上启动 nodemanager

yarn-daemon.sh start nodemanager

停止命令

就是将 start 换成 stop

hadoop-daemon.sh  stop namenode/datanode/secondarynamenode

yarn-daemon.sh  stop resourcemanager / nodemanager

二、集群群启方式

1. 在 linux2（NameNode 节点）上运行

sbin/start-dfs.sh

2. 在 linux4(resourcemanager)上运行

sbin/start-yarn.sh

停止命令：

stop-dfs.sh
stop-yarn.sh

集群测试

1. HDFS 分布式存储初体验

从我们 linux 本地传一个文件到 hdfs 上，并从 hdfs 上下载

#在hdfs上创建文件夹
hdfs dfs -mkdir -p /test/input
#上传linxu文件到Hdfs
hdfs dfs -put /root/test.txt /test/input
#从Hdfs下载文件到linux本地
hdfs dfs -get /test/input/test.txt

上传成功后也可以从管理页面上查看：

2. MapReduce 分布式计算初体验

1）在 HDFS 文件系统根目录下面创建一个 wcinput 文件夹

hdfs dfs -mkdir -p /wcinput

2）本地编辑一个文件上传到 wcinput 文件夹下

文件内容：

hadoop mapreduce yarn
hdfs hadoop mapreduce
mapreduce yarn lagou
lagou
lagou

hdfs dfs -put word.txt /wcinput

3）运行 hadoop 提供的 mapreduce 示例程序测试

示例程序路径: cd hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce

hadoop jar ./hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /wcinput /wcoutput

注意：wordcount 是示例程序提供的功能，wcinput 是我们放置文件的目录，wcoutput 由程序自动创建

4） 查看运行结果

hdfs dfs -cat /wcoutput/part-r-00000

配置历史服务器

在 Yarn 中运行的任务产生的日志数据不能查看，为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史日志服务器。

1. 配置 mapred-site.xml

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>linux121:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>linux121:19888</value>
</property>

2. 配置 yarn-site.xml

<!-- 日志聚集功能使能 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
  <value>true</value>
</property>
<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
  <value>604800</value>
</property>

3. 启动历史服务

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

4. 查看效果

   http://192.168.56.103:19888/jobhistory

遇到的问题

启动后 liveNode 只有 2 个节点。

原因：因为这两个节点相同的 datanodeUuid 导致的。

datanodeUuid 位置：file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/current/VERSION

cat /opt/lagou/servers/hadoop-2.9.2/data/tmp/dfs/data/current/VERSION

如果是一致的修改一下，然后重新启动即可。