• hadoop系列一:hadoop集群安装


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    一:说明

    此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等。

    当前使用的hadoop版本为2.6.4

     

     

    二:准备工作

    2.1:准备

    安装虚拟机

    在虚拟机中安装centos操作系统,我安装了四个,主机名分别为server1到server4,具体可以随意安装,不限制数量,当然,如果是集群那就要两台以上

    修改centos的主机名,并且修改/etc/hosts中的文件,使得所有的机器可以互相ping通主机名,并且去除127.0.0.1那一行的解析,这些是必须的,不然以后运行会报错

    下载jdk,设置java环境变量

    下载hadoop2.6.4,当然,为了方便也设置了hadoop目录中bin的环境变量,以后我们用${HADOOP_HOME}来表示hadoop的目录

    为了方便,我把防火墙给关了,建议初学者先关闭防火墙,因为初学者还不知道需要用到哪些端口,当然,在生产环境的服务器中,就老老实实的一个一个开端口吧。

     

     

    三:开始安装

    3.1:创建用户及目录

    建议是专门创建一个用户去管理hadoop集群

    useradd hadoop
    
    passwd hadoop

    然后编辑/etc/sudoers,使得hadoop可以使用sudo命令去使用root权限,非必须

    vim /etc/sudoers

    找到这个位置,添加最后的一行

    ## Allow root to run any commands anywhere 
    root    ALL=(ALL)       ALL
    hadoop  ALL=(ALL)       ALL

     

    创建一个hadoop专用的目录,解压开的hadoop目录我会放到这里,记得目录所属者给hadoop

    mkdir /data/program

     

     

     

    3.2:编辑配置文件

    首先把目录所属者给hadoop用户

    (1)修改${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/中的hadoop-env.sh,找到配置JAVA_HOME的位置,修改并且编辑为正确的JAVA_HOME地址

    因为hadoop在集群状态中, 是需要通过ssh协议来启动其它机器的应用的,所以需要配置

     

    (2)修改${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml,加入如下的配置,并且配置的目录,所属者给hadoop

    		<!-- 指定HADOOP所使用的文件系统中,namenode的位置及端口 -->
    		<property>
    			<name>fs.defaultFS</name>
    			<value>hdfs://server1:9000</value>
    		</property>
    		<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
    		<property>
    			<name>hadoop.tmp.dir</name>
    			<value>/home/hadoop/hadoopdata</value>
                </property>
    

      

     

    (3)修改${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hdfs-site.xml,加入下面的配置

            <!-- 指定HDFS副本的数量,也就是备份,默认值是3 -->
            <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>5</value>
            </property>
            <!-- secondnamenode 的地址 -->
            <property>
                <name>dfs.secondary.http.address</name>
                <value>server1:50090</value>
            </property>

     

     

    (4)复制一份${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/mapred-site.xml.template 为 mapred-site.xml,并且打开编辑

     

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

     

     

     

    (5)编辑${HADOOP_HOME}/etc/hadoo/yarn-site.xml,并且打开编辑

            <!-- 指定YARN中(ResourceManager)的地址 ,server1是一个主机名-->
            <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                <value>server1</value>
            </property>
            <!-- reducer获取数据的方式 -->
            <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                <value>mapreduce_shuffle</value>
            </property>

     

    这个时候就算是全部编辑完了,可以使用scp命令把配置好的hadoop复制到其它机器中。

     

     

     

    3.3:启动集群

    进入server1启动namenode

    我们先对namenode进行格式化

    hadoop namenode -format

    进入hadoop的sbin目录

    cd ${HADOOP_HOME}/sbin
    ./hadoop-daemon.sh start namenode

    这样就启动了namenode服务,可以通过jps命令查看,并且namenode提供了一个图形化界面.

    http://namenode的地址:50070/

    比如  http://server1:50070

    打开后如下

     

     当然,由于我们只启动了namenode,并没有启动datanode,所以我们看到的hdfs的大小为0,也没有任何活着节点

     

    因为我们搭建的是hadoop的集群,所以现在我们去server2中启动datanode

    同样进入${HADOOP_HOME}/sbin目录

    ./hadoop-daemon.sh start datanode

    启动成功后,继续在server3,server4中用同样的命令启动datanode。

    hadoop集群中datanode节点的添加不需要什么特别的操作,启动一个,就算动添加了一个,因为我们之前在配置文件中有配置过namenode的位置,所以其它的节点可以找到namenode

    上面是我启动了三个datanode的页面,可以看到有三个节点是活着的。

     

     

     

     

    3.4:批量启动脚本

    我们现在有四台机器,那么我们启动的时候要执行四次命令,并且切换四台机器,而hadoop集群日后可能会非常大,甚至数千台,这个时候肯定不可能一个一个启动的,肯定会有批量启动脚本

     

    先进入server1机器,因为这是namenode的机器,我们从这里启动脚本

    我们还是切换到${HADOOP_HOME}/etc/hadoop目录,这里面有一个slaves文件,我们打开

    发现里面的内容就是localhost,那么其实这个文件就是集群列表的配置文件,至于启动的脚本,hadoop其实已经写好了,我们只需要配置这个文件,hadoop的启动脚本就会遍历这个文件中所有的机器,并且去启动相应的进程。

    我们把四台机器全部配置进去

    server1
    server2
    server3
    server4

    然后保存退出。

     

    然后进入到${HADOOP_HOME}/sbin

    我们使用如下命令启动

    ./start-dfs.sh

     这个时候就会使用ssh协议去其它机器启动hadoop节点。

    当然这个时候,麻烦的就是会不停的提示需要输入每一台机器的密码,所以这个时候,我们需要配置免密登陆。

    使用如下命令会生成一对公私钥

     ssh-keygen

    然后我们把相应的公钥复制到其它机器,

    ssh-copy-id server1

    这个时候会要求输入server1的密码,我们输入,就复制成功了,因为使用了ssh协议,即使是本机,也需要进行这样的操作。

    我们陆续把从server1成生在密钥,复制到server1,server2,server3,server4中,复制完成后,

    我们就可以从server1中使用ssh协议访问任意的一台机器而不需要密码了。

     

    最后,我们可以使用这个命令启动整个集群

     

    ./start-all.sh

     

    当然,是不建议使用这个命令的,一般会分开启动

    ./start-dfs.sh
    ./start-yarn.sh

     

    如下就启动完成了,并且不需要密码

     

     

    3.5:hadoop相应的脚本

    start-all.sh 启动所有的Hadoop守护进程。包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrack
    stop-all.sh 停止所有的Hadoop守护进程。包括NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、JobTracker、 TaskTrack
    start-dfs.sh 启动Hadoop HDFS守护进程NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
    stop-dfs.sh 停止Hadoop HDFS守护进程NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
    hadoop-daemons.sh start namenode 单独启动NameNode守护进程
    hadoop-daemons.sh stop namenode 单独停止NameNode守护进程
    hadoop-daemons.sh start datanode 单独启动DataNode守护进程
    hadoop-daemons.sh stop datanode 单独停止DataNode守护进程
    hadoop-daemons.sh start secondarynamenode 单独启动SecondaryNameNode守护进程
    hadoop-daemons.sh stop secondarynamenode 单独停止SecondaryNameNode守护进程
    start-mapred.sh 启动Hadoop MapReduce守护进程JobTracker和TaskTracker
    stop-mapred.sh 停止Hadoop MapReduce守护进程JobTracker和TaskTracker
    hadoop-daemons.sh start jobtracker 单独启动JobTracker守护进程
    hadoop-daemons.sh stop jobtracker 单独停止JobTracker守护进程
    hadoop-daemons.sh start tasktracker 单独启动TaskTracker守护进程
    hadoop-daemons.sh stop tasktracker 单独启动TaskTracker守护进程

    四:安装时可能会遇到的问题

    4.1:错误一

    org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: server1/192.168.1.4:9000. Already tried 3 time(s)

    这是因为namenode所在机器,把namenode的主机名解析成了127.0.0.1,所以绑定的是这个IP,其它机器自然没法访问到namenode

    解决办法是,

    停止一切namenode与datanode。

    删除在在如下配置文件配置的目录

    <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/home/hadoop/hadoopdata</value>
        </property>

    并且重新格式化namenode

    hadoop namenode -format

    然后重启namenode与datanode就可以

    下一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API

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