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我这边是使用了两台主机搭建集群,主机名与IP地址对应如下:
master 192.168.111.131
slave1 192.168.111.135
然后在该主机的 /etc/hostname 中,修改机器名为master,将其他主机命令为slave1、slave2等。接着在 /etc/hosts 中,把所有集群的主机信息都写进去。
hadoop@ubuntu:~$ sudo vim /etc/hostname hadoop@ubuntu:~$ sudo vim /etc/hosts
127.0.0.1 localhost
192.168.111.131 master
192.168.111.135 slave1
完成后,最好重启一下,在终端中才会看到机器名的变化。
配置好后可以在各个主机上执行ping Master
和ping Slave1
测试一下,看是否相互ping得通。
在slave主机上配置hadoop用户、安装SSH server、安装Java环境
SSH无密码登陆节点
首先生成master的公钥,实现本机的无密码登录,具体方法可参照《Hadoop2.6.0单机/伪分布式安装》
用ssh master验证:
hadoop@master:~$ ssh master
Welcome to Ubuntu 14.04 LTS (GNU/Linux 3.13.0-24-generic x86_64)
* Documentation: https://help.ubuntu.com/
Last login: Wed May 13 22:38:37 2015 from master
接着将公匙传输到 slave1 节点:
hadoop@master:~$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave1:/home/hadoop/
接着在 slave1节点
上将ssh公匙保存到相应位置,执行:
hadoop@slave1:~/.ssh$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
最后在 Master 节点上就可以无密码SSH到Slave1节点:
hadoop@master:~$ ssh slave1
Welcome to Ubuntu 14.04 LTS (GNU/Linux 3.13.0-24-generic x86_64)
* Documentation: https://help.ubuntu.com/
545 packages can be updated.
188 updates are security updates.
Last login: Thu May 14 01:33:14 2015 from slave1
配置分布式环境
分布式模式需要修改 etc/hadoop 中的5个配置文件,后四个文件可点击查看官方默认设置值,这里仅设置了正常启动所必须的设置项: slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 。
1. 文件slaves
直接打开slave文件,也可以使用vim打开
把文件中的localhost删除,把所有Slave的主机名写上,每行一个。
2. core-site.xml
<configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/home/hadoop/opt/hadoop-2.6.0/tmp</value> </property> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> </configuration>
3. hdfs-site.xml,因为只有一个slave,所以dfs.replication的值设为1。
<configuration> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>master:50090</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/home/hadoop/opt/hadoop-2.6.0/tmp/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/home/hadoop/opt/hadoop-2.6.0/tmp/dfs/data</value> </property> </configuration>
4. mapred-site.xml
这个文件不存在,首先需要从模板中复制一份:
hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0/etc/hadoop$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
然后配置修改如下:
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
5. yarn-site.xml:
<configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>master</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
配置好后,将 master 上的 Hadoop 文件复制到各个节点上。
hadoop@master:~$ cd ~/opt/hadoop-2.6.0 hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ rm -r tmp hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ cd hadoop@master:~$ cd ~/opt hadoop@master:~/opt$ sudo tar -zcf ./hadoop-2.6.0.tar.gz ./hadoop-2.6.0 [sudo] password for hadoop: hadoop@master:~/opt$ scp ./hadoop-2.6.0.tar.gz slave1:/home/hadoop/opt
在slave1上面执行:
hadoop@slave1:~/opt$ sudo tar -zxf hadoop-2.6.0.tar.gz hadoop@slave1:~$ sudo chown -R hadoop:hadoop /home/hadoop/opt/hadoop-2.6.0
接下来在master节点上启动hadoop:
hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ bin/hdfs namenode -format hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ sbin/start-yarn.sh
通过jps查看各个节点所启动的进程,首先查看master:
3815 NameNode
4009 SecondaryNameNode
4330 Jps
4143 ResourceManager
可以看到master节点启动了NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager进程。
接着查看slave1:
3606 Jps
3510 NodeManager
3390 DataNode
slave节点则启动了DataNode和NodeManager进程。
另外也可以在master节点上通过命令bin/hdfs dfsadmin -report查看DataNode是否正常启动。
hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ bin/hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 20474130432 (19.07 GB)
Present Capacity: 14381412352 (13.39 GB)
DFS Remaining: 14381387776 (13.39 GB)
DFS Used: 24576 (24 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
-------------------------------------------------
Live datanodes (1):
Name: 192.168.111.135:50010 (slave1)
Hostname: slave1
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20474130432 (19.07 GB)
DFS Used: 24576 (24 KB)
Non DFS Used: 6092718080 (5.67 GB)
DFS Remaining: 14381387776 (13.39 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 70.24%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu May 14 02:28:49 PDT 2015
也可以通过Web页面看到查看DataNode和NameNode的状态,http://master:50070/
关闭Hadoop集群也是在master节点上执行:
$ sbin/stop-dfs.sh $ sbin/stop-yarn.sh
执行WordCount实例
执行WordCount实例过程与伪分布式模式一样。首先创建所需的几个目录:
hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
将etc/hadoop中的文件作为输入文件复制到分布式文件系统中。
hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input
接着就可以运行MapReduce作业:
hadoop@master:~/opt/hadoop-2.6.0$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
显示运行时的信息、Job的进度。整个过程可能会比较慢
同样可以通过Web界面查看任务进度 http://master:8088/cluster