• 实战|Hadoop大数据集群搭建


    一个执着于技术的公众号

    前言

    天来为粉丝圆梦啦

    话不多说,咱直接进入实战环节

    实验环境:

    主机名        IP地址                 角色

    qll251       192.168.1.251   NameNode 
    qll252       192.168.1.252   DataNode1 
    qll253       192.168.1.253   DataNode2

    所需软件包:

    • hadoop-2.9.2.tar.gz

    • jdk-8u241-linux-x64.tar.gz

    软件包下载地址:

    Hadoop软件包官方下载地址:

    https://hadoop.apache.org/releases.html

    今天我们以2.9.2版本为例,搭建出一套Hadoop大数据集群

    jdk软件包官方下载地址:

    https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html

    开始搭建

    [本次实验台机器操作系统采用CentOS7.5,同时关闭防火墙、关闭selinux]

    1、在qll251上配置免密登录

    配置在qll251上,可以ssh无密码登录qll251,qll252,qll253

    [root@qll251 ~]# ssh-keygen    //一路回车即可
    [root@qll251 ~]#ssh-copy-id root@192.168.1.251
    [root@qll251 ~]#ssh-copy-id root@192.168.1.252
    [root@qll251 ~]#ssh-copy-id root@192.168.1.253
    

    2、三台机器上配置hosts文件,如下:

    1)首先在192.168.1.251主机配置hosts

    2)复制hosts到其它两机器:

    [root@qll251 ~]# scp /etc/hosts root@192.168.1.252:/etc
    [root@qll251 ~]# scp /etc/hosts root@192.168.1.253:/etc
    

    注意:

    在/etc/hosts中,不要把机器名字同时对应到127.0.0.1这个地址,否则会导致数据节点连接不上namenode,报错如下:

    org.apache.hadoop.ipc.Client:Retrying connect to server: master/192.168.1.251:9000 

    3、在三台节点上创建运行Hadoop用户

    useradd -u 8000 hadoop
    echo 123123 | passwd --stdin hadoop
    

    注意:三台节点都需要创建hadoop用户,保持UID一致。

    4、在三台节点上安装Java环境 JDK

    1)我们先在qll251主机上配置jdk环境

    把 jdk-8u241-linux-x64.tar.gz 上传至/home下

    [root@qll251 home]# tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /usr/local
    # 将jdk解压至/usr/local/下
    

    2)配置jdk环境变量

    # 编辑 /etc/profile,在文件最后添加以下内容:
    export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_241
    export JAVA_BIN=/usr/local/jdk1.8.0_241/bin
    export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
    export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar
    

    3)执行:

    source /etc/profile    #使配置文件生效

    java -version    #验证java运行环境是否安装成功

    4)将jdk部署到另外两台机器上

    [root@qll251 ~]# scp -r /usr/local/jdk1.8.0_241/ qll252:/usr/local
    [root@qll251 ~]# scp -r /usr/local/jdk1.8.0_241/ qll253:/usr/local
    
    
    [root@qll251 ~]# scp /etc/profile qll252:/etc/
    [root@qll251 ~]# scp /etc/profile qll253:/etc/
    

    使新建立的环境变量立刻生效

    [root@qll252 ~]# source /etc/profile
    [root@qll253 ~]# source /etc/profile
    

    4、在qll251安装Hadoop 并创建相应的工作目录

    1)解压Hadoop安装文件

    把 jdk-8u241-linux-x64.tar.gz 上传至/home下】

    [root@qll251 home]# tar -zxf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /home/hadoop/
    #我们把Hadoop的安装目录解压在:/home/hadoop/hadoop-2.9.2
    

    2)创建hadoop相关的工作目录

    [root@qll251 ~]# mkdir -p /home/hadoop/tmp  /home/hadoop/dfs/{name,data}
    

    5、在qll251节点配置Hadoop

    配置文件位置:/home/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop

    一共需要修改7个配置文件:

    1)hadoop-env.sh,指定hadoop的java运行环境

    该文件是hadoop运行基本环境的配置,需要修改的为java虚拟机的位置。


    2)yarn-env.sh,指定yarn框架的java运行环境

    该文件是yarn框架运行环境的配置,同样需要修改java虚拟机的位置。

    3)配置文件slaves ,指定datanode 数据存储服务器

    将所有DataNode的名字写入此文件中,每个主机名一行,配置如下:

    4)配置文件core-site.xml,指定访问hadoop web界面访问路径

    hadoop的核心配置文件,这里需要配置两个属性,fs.default.FS配置了hadoop的HDFS系统的命名,位置为主机的9000端口;

    hadoop.tmp.dir配置了hadoop的tmp目录的根位置。

    提供下源代码:

    <property>
          <name>fs.defaultFS</name>
              <value>hdfs://qll251:9000</value>
     </property>
    
    
     <property>
         <name>io.file.buffer.size</name>
             <value>131072</value>
     </property>
    
    
     <property>
         <name>hadoop.tmp.dir</name>
             <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
                 <description>Abase for other temporary directories.</description>
     </property>
    

    5)配置文件hdfs-site.xml

    hdfs的配置文件,dfs.http.address配置了hdfs的http的访问位置;

    dfs.replication配置了文件块的副本数,一般不大于从机的个数。

    提供下源代码:

      <property>
          <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
          <value>qll251:9001</value> 
      </property>
    
    
      <property>
          <name>dfs.namenode.name.dir</name>
          <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
      </property>
     <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
     </property>
    
    
     <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>   
     </property>
    
    
     <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
            <value>true</value>
     </property>
    

    6)配置文件mapred-site.xml

    mapreduce任务的配置,由于hadoop2.x使用了yarn框架,所以要实现分布式部署,必须在mapreduce.framework.name属性下配置为yarn。mapred.map.tasks和mapred.reduce.tasks分别为map和reduce的任务数。

    # 生成mapred-site.xml
    [root@qll251 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
    

    提供下源代码:

     <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
     </property>
    
    
     <property>
         <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
         <value>qll251:10020</value>
     </property>
    
    
     <property>
         <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
         <value>qll251:19888</value>
     </property>
    

    7)配置节点yarn-site.xml

    该文件为yarn框架的配置,主要是一些任务的启动位置

    提供下源代码:

     <property>
         <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
         <value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>
    
    
     <property>
         <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
         <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
     </property>
    
    
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>qll251:8032</value>
     </property>
    
    
     <property>
         <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
             <value>qll251:8030</value>
     </property>
    
    
     <property>
         <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
         <value>qll251:8031</value>
     </property>
    
    
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>qll251:8033</value>
     </property>
    
    
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>qll251:8088</value>
     </property>
    

    6、修改hadoop安装文件的所属者及所属组

    [root@qll251]# chown -R hadoop.hadoop /home/hadoop
    

    7、设置qll251主机上的hadoop普通用户免密登录

    生成基于hadoop用户的不输入密码登录:因为后期使用hadoop用户启动datenode节点需要直接登录到对应的服务器上启动datenode相关服务

    # step 1:切换hadoop用户
    [root@qll251 ~]# su - hadoop
    [hadoop@qll251 ~]$
    
    
    # step 2:创建密钥文件
    [hadoop@qll251 ~]$ ssh-keygen
    
    
    # step 3:将公钥分别copy至qll251,qll252,qll253
    [hadoop@qll251 ~]$ ssh-copy-id hadoop@qll251
    [hadoop@qll251 ~]$ ssh-copy-id hadoop@qll252
    [hadoop@qll251 ~]$ ssh-copy-id hadoop@qll253
    

    8、将hadoop安装文件复制到其他DateNode节点

    [root@qll251 ~]# su - hadoop
    [hadoop@qll251 ~]$
    [hadoop@qll251 ~]$ scp -r /home/hadoop/hadoop-2.9.2/ hadoop@qll252:~/
    [hadoop@qll251 ~]$ scp -r /home/hadoop/hadoop-2.9.2/ hadoop@qll253:~/
    

    9、qll251上启动Hadoop

    1)格式化namenode

    首先切换到hadoop用户,执行hadoop namenode的初始化,只需要第一次的时候初始化,之后就不需要了。

    如果所示,format成功

    我们查看下格式化后生成的文件吧;

    2)启动hdfs:./sbin/start-dfs.sh,即启动HDFS分布式存储

    3)启动yarn:./sbin/start-yarn.sh  即,启动分布式计算

    注意:

    其实我们也可以使用 start-all.sh脚本依次启动HDFS分布式存储分布式计算

    /home/hadoop/hadoop-2.9.2/sbin/start-all.sh #启动脚本
    /home/hadoop/hadoop-2.9.2/sbin/stop-all.sh # 关闭脚本
    

    4启动历史服务

    Hadoop自带历史服务器,可通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器

    开启后,可以通过Web页面查看历史服务器:
    http://192.168.1.251:19888

    10、我们验证下搭建的集群服务运行是否正常


    1)查看HDFS分布式文件系统状态:

    2)Web查看HDFS:    http://192.168.1.251:50070

    3)Web查看hadoop集群状态:   http://192.168.1.251:8088 

    4)Web查看历史服务器:http://192.168.1.251:

    总结

    本文的思路是:以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线,来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的,通过安装认识Hadoop才是目的。

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