Hadoop2.8.4集群配置

建hadoop用户

#添加用户hadoop
adduser hadoop

这个过程中需要输入密码两次

Enter new password: 
Retype new password: 
passwd: password updated successfully 

编辑/etc/sudoers文件

root ALL=(ALL) ALL

后面加入

hadoop ALL=(ALL) ALL

下载所需要用到的工具包,并上传到hadoop用户目录

需要用到的工具包包括java,hadoop

安装java

设置环境变量

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

安装hadoop

解压并移动至/opt目录

tar -zxvf hadoop-2.8.4.tar.gz
mv hadoop-2.8.4 /opt/hadoop

设置环境变量vi /etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

然后执行

source /ect/profile

在hadoop-env.sh中，再显示地重新声明一遍JAVA_HOME，添加：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0

通过export可以查看配置的环境变量情况

 

配置集群服务器参数

我们这里用到的是三台服务器,一台master,两台slave.三台机器的名称和ip如下:

主机名称	ip地址
master	192.168.11.128
node1	192.168.11.129
node2	192.168.11.130

三台电脑主机的用户名均为hadoop.
三台机器可以ping双方的ip来测试三台电脑的连通性。

配置host如下：

192.168.11.128 master
192.168.11.129 node1
192.168.11.130 node2

配置ssh免密码登陆

Hadoop集群配置

修改master主机修改Hadoop如下配置文件，这些配置文件都位于/opt/hadoop/etc/hadoop目录下。

修改slaves文件，把DataNode的主机名写入该文件，每行一个。这里让master节点主机仅作为NameNode使用。

master
node1
node2

hadoop-env.sh

core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>master:50090</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.name.dir</name>
    <value>/usr/hadoop/hdfs/name</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.data.dir</name>
    <value>/usr/hadoop/hdfs/data</value>
  </property>
</configuration>

mapred-site.xml ( 没有mapred-site.xml但是有一个 mapred-site.xml.template,拷贝下改个名称)

<configuration>
  <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
  </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>master</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>2000</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>2000</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>500</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
    <value>2000</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
    <value>2000</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
    <value>2.1</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>master:8032</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>master:8030</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>master:8031</value>
  </property>
</configuration>

注:以上修改的文件需要在所有slave服务器上同步,使用前面的scp命令即可

同步hadoop文件

scp /opt/hadoop/  hadoop@node1:/opt/
scp /opt/hadoop/  hadoop@node2:/opt/

启动hadoop集群

启动hadoop集群
在master主机上执行如下命令：

cd /opt/hadoop/
hdfs namenode -format
./sbin/start-all.sh

运行后，在master，node1,node2运行jps命令，查看hadoop运行状态：

jps

 

向hadoop集群系统提交第一个mapreduce任务(wordcount)

进入本地hadoop目录（/usr/hadoop）

1、  bin/hdfs dfs -mkdir -p /data/input在虚拟分布式文件系统上创建一个测试目录/data/input

2、  hdfs dfs -put README.txt  /data/input  将当前目录下的README.txt 文件复制到虚拟分布式文件系统中

3、  bin/hdfs dfs-ls /data/input    查看文件系统中是否存在我们所复制的文件

如图操作：

3、  运行如下命令向hadoop提交单词统计任务

进入jar文件目录，执行下面的指令。

hadoop jar /opt/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.4.jar wordcount /data/input /data/output/result

查看result，结果在result下面的part-r-00000中

hdfs dfs -cat /data/output/result/part-r-00000 

 

常见异常

1、 org.apache.hadoop.hbase.util.JvmPauseMonitorDetected pause in JVM or host machine (eg GC): pause of approximately 2489ms   

       No GCs detected

表示内存不够用，修改hdfs-env.sh和GC相关的参数：

export HADOOP_DATANODE_OPTS=”"-Xmx1024m -Xms256m"

参考：

     https://blog.csdn.net/sinat_42447818/article/details/81158282