Hadoop集群搭建

时间  2019-12-04 标签 hadoop 集群 搭建

1.集群简介

Hadoop集群具体来讲包括两个集群：HDFS集群和YARN集群，二者逻辑上分离，但物理上常在一块儿。
HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有NameNode/DataNode
YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有ResourceManage/NodeManagerhtml

2.服务器准备

操做系统：java

虚拟机系统 节点 域名/IP地址
Centos6 NameNode/ResourceManage Master/192.168.1.10
Centos6 DataNode/NodeManageer Salve11/192.168.1.11
Centos6 DataNode/NodeManageer Salve12/192.168.1.12
Centos6 DataNode/NodeManageer Salve13/192.168.1.13

Java版本
java version "1.8.0_151"
Hadoop版本node

3.网络环境准备

3.1.设置IP地址

分别设置节点IP，在每一个节点上执行一下步骤：
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
修改以下：linux

DEVICE=eth0
HWADDR=08:00:27:53:7E:9D
TYPE=Ethernet
UUID=c8127b91-f551-4630-a272-babb99157433
ONBOOT=yes #使用yes
NM_CONTROLLED=yes
BOOTPROTO=static #使用静态方法
IPADDR=192.168.1.10 #指定ip地址
NETMASK=255.255.255.0 #指定子网掩码
GATEWAY=

重启网络服务：
service network restartshell

3.2.设置域名

修改域名
打开vi /etc/sysconfig/network：
编辑：apache

NETWORKING=yes
HOSTNAME=master    ##此处修改域名

重启设备reboot。
注意，在每一个节点上配置不一样的网络ip和域名。配置的ip地址在上面的表格中。服务器

4.SSH免登录设置

4.1.修改hosts文件

分别在每一个节点添加域名到ip地址的映射
打开：vi /etc/hosts
编辑：网络

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

#添加如下内容
192.168.1.10 master
192.168.1.11 salve11
192.168.1.12 salve12
192.168.1.13 salve13

4.2.设置节点之间的免登陆

每一个节点上执行以下命令：
ssh-keygen -t rsa,产生钥匙，输入后一直回车oracle

ssh-copy-id -i master
ssh-copy-id -i salve11
ssh-copy-id -i salve12
ssh-copy-id -i salve13

4.3.关闭节点防火墙

  • 查看防火墙状态
    service iptables status
  • 关闭防火墙
    service iptables stop
  • 查看防火墙开机启动状态
    chkconfig iptables --list
  • 关闭防火墙开机启动
    chkconfig iptables off

4.4.关闭SELinux

  • 查看SELinux状态
    getenforce
  • 临时开启SELinux
    setenforce 1
  • 开机关闭SELinux
    编辑/etc/selinux/config文件，将SELINUCX的值设置位disabled
# This file controls the state of SELinux on the system.
# SELINUX= can take one of these three values:
#     enforcing - SELinux security policy is enforced.
#     permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.
#     disabled - No SELinux policy is loaded.
SELINUX=disable #设置为不随开机启动
# SELINUXTYPE= can take one of these two values:
#     targeted - Targeted processes are protected,
#     mls - Multi Level Security protection.
SELINUXTYPE=targeted

注意：此时也不能经过setenforce 1命令临时开打。dom

5.Java环境安装

5.1.下载java jdk安装包

点击：Java SE Development Kit 8 下载，下载适用于linux系统的java8 的JDK套件。
下载时要先选择接受许可协议，并下载64位的：dk-8u151-linux-x64.rpm。

5.2.linux上安装

上传到linux系统，使用rpm -ivh dk-8u151-linux-x64.rpm进行安装。

5.3.添加java资源路径

安装以后,添加java的资源路径：
vi /etc/profile
在文件最后添加以下：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

更新配置：
source /etc/profile

5.4.测试java环境

测试java环境，执行java -version，便可查看java的版本。
以下：

[root@node101 ~]# java -version
java version "1.8.0_151"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_151-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)

6.Hadoop安装部署

1.6.1.下载Hadoop

在apache的官网下载Hadoop,选择版本2.7.5，使用binary安装。以下图：

下载后，传输到master上

6.2.安装

在master上操做：
解压hadoop：
tar -zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz
移动到指定位置：
mv hadoop-2.7.5 /usr/hadoop

6.3.配置

在master上，进入到hadoop的安装目录：/usr/hadoop，再进入hadoop的环境配置目录：/usr/hadoop/etc/hadoop。而后进行如下设置
1.修改Java路径
vi hadoop-env.sh
在第27行，修改java的路径，此处的路径应该是上文设置的JAVA_HOME路径。修改以下：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151

2.修改core-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定Hadoop所使用的文件系统schema，HDFS老大的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
   <!-- 指定Hadoop运行时产生的文件的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/root/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

3.修改hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定HDFS副本的数量 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <!-- 指定HDFS系统namenode路径 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/root/hadoop/dfs/name</value>
    </property>
    <!-- 指定HDFS系统datanode路径 -->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/root/hadoop/dfs/data</value>
    </property>
    <!-- 指定HDFS系统secondarynamenode路径 -->
    <property>
        <name>dfs.secondary.http.address</name>
        <value>192.168.1.10:50090</value>
    </property>
</configuration>

4.mapred-site.xml
若是mapred-site.xml文件不存在，须要复制一个过来：mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml。

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

5.修改yarn-site.xml

<configuration>
<!-- 指定YARN的老大（ResourceManager）的地址 -->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>master</value>
</property>
<!-- reducer获取数据的方式 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

把在master上配置好的/usr/hadoop目录分发到每一个salve上。使用命令以下：
scp -r /usr/hadoop salve11:/usr/hadoop,
salve12和salve13一样操做。

6.4.添加到环境变量

须要在每一个节点添加Hadoop的环境，主要添加下面两条：

export HADOOP_HOME=/usr/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

到此为之，添加过java和hadoop，此时的/etc/profile本身添加的部分以下：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

更新配置文件
source /etc/profile
每一个节点上建立如下几个目录：
/root/hadoop/tmp
/root/hadoop/dfs/name
/root/hadoop/dfs/data

7.启动集群

修改master节点上的如下文件：
vi /usr/hadoop/etc/hadoop/slaves
添加以下：

salve11
salve12
salve13

在master上执行如下命令开启集群
先格式hadoop：
hdfs namenode -format
启动hdfs:
/usr/hadoop/sbin/start-dfs.sh
再启动yarn：
/usr/hadoop/sbin/start-yarn.sh
使用jps命令能够查看集群启动是否成功。
在master上执行jps,返回以下，表示正确启动：

[root@master hadoop]# jps
3393 Jps
2660 SecondaryNameNode
3111 ResourceManager
2471 NameNode

salve11等其余节点执行jsp,返回以下结果，表示正确启动

[root@salve11 usr]# jps
2502 Jps
2380 NodeManager
2268 DataNode

能够经过网页访问查看
网页访问：http://192.168.1.10:50070
访问后截图以下：

8.其余

也能够单独开启一个节点的namenode或者datanode，使用命令以下：
hadoop-daemon.sh start namenode
或
hadoop-daemon.sh start datanode

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