实战｜Hadoop大数据集群搭建 |
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实战｜Hadoop大数据集群搭建
一个执着于技术的公众号
前言 今天来为粉丝圆梦啦
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，三台机器操作系统均采用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 [email protected][root@qll251 ~]#ssh-copy-id [email protected][root@qll251 ~]#ssh-copy-id [email protected]
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 [email protected]:/etc[root@qll251 ~]# scp /etc/hosts [email protected]:/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 hadoopecho 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_241export JAVA_BIN=/usr/local/jdk1.8.0_241/binexport PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATHexport 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： fs.defaultFS hdfs://qll251:9000 io.file.buffer.size 131072 hadoop.tmp.dir file:/home/hadoop/tmp Abase for other temporary directories.
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： dfs.namenode.secondary.http-address qll251:9001 dfs.namenode.name.dir file:/home/hadoop/dfs/name dfs.datanode.data.dir file:/home/hadoop/dfs/data dfs.replication 2 dfs.webhdfs.enabled true
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： mapreduce.framework.name yarn mapreduce.jobhistory.address qll251:10020 mapreduce.jobhistory.webapp.address qll251:19888
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： yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler yarn.resourcemanager.address qll251:8032 yarn.resourcemanager.scheduler.address qll251:8030 yarn.resourcemanager.resource-tracker.address qll251:8031 yarn.resourcemanager.admin.address qll251:8033 yarn.resourcemanager.webapp.address qll251:8088
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分布式存储及分布式计算。 /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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