Hadoop及Zookeeper+HBase完全分布式集群部署

2023-07-18 13:51:16

Hadoop及HBase集群部署

一、集群环境

系统版本

虚拟机：内存 16G CPU 双核心

系统： CentOS-7 64位

系统下载地址：

http://124.202.164.6/files/417500000AB646E7/mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso

软件版本

hadoop-2.8.1.tar.gz

hbase-1.3.1-bin.tar.gz

zookeeper-3.4.10.tar.gz

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

主机环境

物理机：Window Server 2012 R2

虚拟机：VMware Workstation Pro 12

三台虚拟机

=======Hamster======

I P：192.168.0.10

用户名：hadoop

=======hslave-1======

I P：192.168.0.11

用户名：hadoop

=======hslave-2======

I P：192.168.0.12

用户名：hadoop

集群环境

一共建立了三台虚拟机

Ip节点名称为：

Master节点

192.168.0.10 hmaster.hcluster

Slave节点

192.168.0.11 hslave-1.hcluster

192.168.0.12 hslave-2.hcluster

三个虚拟机上都必须安装zookeeper

注意：操作说明，命令前面有#号代表root用户登入的

时间说明

书写时间：2017-10-19

第一次更新时间：2017-10-22

二、安装基础集群环境

基础环境配置

为了配置方便，集群中防火墙已经全部关闭，并且禁止开机启动

关闭防火墙

由于新版的CentOS-7 默认采用的firewalld防火墙，不是iptables，关闭命令为

systemctl stop firewalld

systemctl mask firewalld

如果想切换成iptables防火墙请如下操作：

安装：yum install iptables-services

设置开机启动 systemctl enable iptables

具体使用请看iptables基础操作

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作

配置/etc/hosts

编辑/etc/host文件，加入集群节点的IP与Hostname对应关系

192.168.0.10 hmaster hmaster.hcluster

192.168.0.11 hslave-1 hslave-1.hcluster

192.168.0.12 hslave-2 hslave-2.hcluster

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作

安装Java

1) 解压jdk-8u144-linux-x64.tar.gz至/opt目录

tar -xzf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C

/opt

2) 添加Java环境变量到文件/etc/profile的最后

=================JAVA_HOME===================

export
JAVA_HOME="/opt/jdk1.8.0_144"

export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin

export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib

export
CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar

export PATH=$JAVA_BIN:$PATH

3) 导入环境变量

source /etc/profile

4) 验证安装结果

执行java -version验证是否安装成功

结果：

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作

安装ntp

在Hadoop集群中，需要保证各节点的时钟同步

1) 在所有节点安装ntp服务

yum install ntp ntpdate

2) Master节点配置

在Master节点，编辑配置文件/etc/ntp.conf，
添加如下配置，使Master节点的ntp服务接受来自集群网段的时间同步请求

restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0
nomodify notrap

3) 启动Master节点的ntpd服务，并设置为开机启动

chkconfig --level 345 ntpd on

service ntpd start

4) Slave节点配置

在Slave节点，编辑配置文件/etc/ntp.conf，
添加如下配置，使之与Master节点的时钟进行同步

server hamster

第一次启动Slave节点上的ntpd前，先手动与Master节点进行时钟同步

ntpdate hamster

5) 启动Slave节点的ntpd服务，并设置为开机启动

chkconfig --level 345 ntpd on

service ntpd start

注意：Ntpd启动的时候通常需要一段时间大概5分钟进行时间同步，所以在ntpd刚刚启动的时候还不能正常提供时钟服务，报错"no server
suitable for synchronization found"

安装rsync

通过rsync工具，hadoop控制脚本能够将配置文件分发到集群的各个节点中。默认该功能未启用，可以通过设置hadoop-env.sh中的HADOOP_MASTER变量启动。启用rsync后，当工作节点的守护进程启动后，会把以HADOOP_MASTER为根的目录树与本地的HADOOP_INSTALL目录同步

yum install

rsync

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作

配置Master节点到所有节点的无密码登录

前提：集群各节点使用相同的登录用户名，且不建议使用root用户，本文中使用用户名hadoop。

在所有节点上创建用户hadoop

useradd hadoop

passwd hadoop

New password:

Retype new password:

passwd: all authentication tokens updated
successfully.

1) 在Master节点上生成主机密钥

在Master 第一个机器节点上，切换hadoop用户进行设置

$ ssh-keygen -t rsa -P ‘’

一路回车，最后输入y回车

执行上述命令后，一路回车，会在.ssh下生成私钥id_rsa和公钥id_rsa.pub两个文件

2) 复制Master公钥到被登录节点的authorized_keys文件中

首先配置Master到Master的无密码登录

注意：以下步骤必须在hadoop（只要不是root用户就可以）用户下进行创建.ssh文件夹，然后复制authorized_keys文件，在hadoop用户下设置对应的权限

cat .ssh/id_rsa.pub >>

.ssh/authorized_keys

chmod 600 .ssh/authorized_keys

然后配置Master到Slave的无密码登录，将Master节点id_rsa.pub中的内容复制到Slave节点的${HOME}/.ssh/authorized_keys文件中

3) 首先将公钥文件传到Slave节点

scp .ssh/id_rsa.pub hadoop@hslave-1:/home/hadoop/id_rsa.pub.hmaster

4) 在Slave节点上创建文件.ssh/authorized_keys

mkdir .ssh

cat id_rsa.pub.hmaster >>

.ssh/authorized_keys

chmod 700 .ssh

chmod 600 .ssh/authorized_keys

rm -f id_rsa.pub.hmaster

5) 依次在所有Slave节点上执行相同的操作，并在Master节点登录Slave进行验证

ssh hslave-1

6) 如果不能连接

在root用户下打开Terminal

输入命令 cat /etc/passwd

从上图可以看出hadoop用户，缺少了一个定义，然后用gedit或者vim编辑

gedit /etc/passwd

在1001: 这里添加hadoop 保存即可

这样就可以免密登录了:

修改 ulimit 限制

1) 这个配置针对HBase

参照HBase官方文档

因为HBase 会在同一时间打开大量的文件句柄和进程，超过 Linux 的默认限制，导致可能会出现如下错误。

所以编辑/etc/security/limits.conf文件，添加以下两行，提高能打开的句柄数量和进程数量

hadoop - nofile 32768

hadoop - nproc 32000

还需要在/etc/pam.d/common-session 加上这一行:

否则在/etc/security/limits.conf上的配置不会生效。

最后还要注销（logout或者exit）后再登录，这些配置才能生效

判断是否生效：

登录hadoop用户之后，在命令行中输入：ulimit -n -u

查看最大文件和进程数量是否改变了。

返回结果如下：就成功了

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作

至此，集群及Hadoop的依赖配置已经完成，下面进行Hadoop的安装。

三、安装Hadoop

解压hadoop tar包

1) 将hadoop软件包上传至集群各节点并解压

本文中将hadoop-2.5.1.tar.gz上传至hadoop用户的主目录/home/hadoop下。

tar -xzf hadoop-2.5.1.tar.gz

mv hadoop-2.5.1 hadoop

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作

2) 设置hadoop文件的权限普通用户

chown -R Hadoop:Hadoop /home/Hadoop/hadoop

3) 配置hadoop各配置文件

hadoop的配置文件位于/home/hadoop/etc/hadoop下

a) 修改jdk路径

b) core-site.xml

用于定义系统级别的参数，如HDFS URL、Hadoop的临时目录以及用于rack-aware集群中的配置文件的配置等

hadoop.tmp.dir

/home/hadoop/hadoop/temp

fs.default.name

hdfs://192.168.0.10:9000

fs.defaultFS

hdfs://192.168.0.10:9002

io.file.buffer.size

131072

Slave主机修改hmaster为相应的节点名称例如第一台：hslave-1

c) hdfs-site.xml

HDFS的相关设定，如文件副本的个数、块大小及是否使用强制权限等

dfs.replication

dfs.namenode.name.dir

/home/hadoop/hadoop/name

dfs.datanode.data.dir

/home/hadoop/hadoop/data

dfs.blocksize

268435456

d) mapred-site.xml.template

HDFS的相关设定，如reduce任务的默认个数、任务所能够使用内存的默认上下限等

mapreduce.framework.name

yarn

mapred.job.tracker

http://192.168.0.10:9001

mapreduce.jobhistory.address

http://192.168.0.10:10020

mapreduce.jobhistory.webapp.address

http://192.168.0.10:19888

Slave主机修改hmaster为相应的节点名称例如第一台：hslave-1

e) yarn-site.xml

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

yarn.resourcemanager.address

192.168.0.10:8032

yarn.resourcemanager.scheduler.address

192.168.0.10:8030

yarn.resourcemanager.resource-tracker.address

192.168.0.10:8031

yarn.resourcemanager.admin.address

192.168.0.10:8033

yarn.resourcemanager.webapp.address

192.168.0.10:8088

Slave主机修改hmaster为相应的节点ip地址例如第一台：192.168.0.11

f) slaves

Hadoop集群的slave主机列表，master启动时会通过SSH连接至此列表中的所有主机并为其启动DataNode和NodeManager

文件在：hadoop/etc/hadoop/slaves

hslave-1

hslave-2

Master 主机特有的配置

g) 如果这个文件不存在就新建一个文件名字为masters，里面写入hmaster这个主机节点

Master 主机特有的配置

4) 配置环境变量

export HADOOP_HOME=/usr/hadoop

export PATH=$PATH :$HADOOP_HOME/bin

5) 格式化HDFS存储

进入hadoop下的bin目录（只在主机上操作）

./hdfs

namenode -format

在格式化过程中注意输出结果，成功后会有类似下面的输出：

出现上图就是成功了

6) 启动Hadoop服务

启动和停止脚本位于hadoop下sbin目录

a) 启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

b) 启动Yarn

sbin/start-yarn.sh

c) 启动MapReduce JobHistory Server

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start

historyserver

d) 启动所有一句话就可以

sbin/start-all.sh

e) 验证服务是否正常运行查看Master节点上服务：

新打开一个Terminal，然后输入jps查看结果

节点机输入jps

7) 停止Hadoop服务

a) 停止HDFS

sbin/stop-dfs.sh

b) 停止Yarn

sbin/stop-yarn.sh

c) 停止MapReduce JobHistory Server

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop

historyserver

d) 停止所有一句话就可以

sbin/stop-all.sh

Web界面查看

端口为50070

四、安装ZooKeeper

注意：zookeeper安装在所有节点

zookeeper安装在所有节点

a) 在所有节点上解压zookeeper

b) zookeeper配置文件zoo.cfg位于zookeeper下的conf目录下，默认不存在，可根据zoo_sample.cfg生成

cd conf

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

c) zoo.cfg配置后内容如下:

The number of milliseconds of each tick

tickTime=2000

The number of ticks that the initial

synchronization phase can take

initLimit=10

The number of ticks that can pass between

sending a request and getting an

acknowledgement

syncLimit=5

the directory where the snapshot is

stored.

do not use /tmp for storage, /tmp here is

just

example sakes.

dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data

dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/logs

the port at which the clients will

connect

clientPort=2181

the maximum number of client connections.

increase this if you need to handle more

clients

maxClientCnxns=60

Be sure to read the maintenance section

of the

administrator guide before turning on

autopurge.

http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

The number of snapshots to retain in

dataDir

autopurge.snapRetainCount=3

Purge task interval in hours

Set to "0" to disable auto

purge feature

autopurge.purgeInterval=1

server.1=0.0.0.0:2888:3888

server.2=192.168.0.11:2888:3888

server.3=192.168.0.12:2888:3888

将zoo.cfg同步到zookeeper所有节点

d) 创建zookeeper数据目录，并建立节点标识文件myid

在hmaster节点创建标识为1的文件myid

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "1" >

/home/hadoop/zookeeperdata/data/myid

同理，与zoo.cfg中配置相对应，在hslave-1和hslave-2节点上分别创建标识为2和3的标识文件。

e) hslave-1

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "2" >

/home/hadoop/zookeeperdata/data/myid

f) hslave-2

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "3" >

/home/hadoop/zookeeperdata/data/myid

启动zookeeper集群

zookeeper启动脚本位于zookeeper下的bin目录下

启动ZooKeeper

在ZooKeeper集群的每个结点上，执行启动ZooKeeper服务的脚本，如下所示：

每一个节点机都得需要执行下面命令

bin/zkServer.sh start

zookeeper的日志zookeeper.out默认位于zookeeper主目录下，可通过修改${zkhome}/bin/zkEnv.sh中的ZOO_LOG_DIR变量来改变日志路径。

验证是否安装成功

a) 安装完成之后，新打开一个Terminal，输入jps进行查看，是否有QuorumPeerMain线程存在，以下图片是没有此线程，

b) 然后在刚才bin目录下输入指令：cat zookpeer.out

如果返回结果为：

c) 然后结果是java的环境变量可能没有起作用

输入命令 source /etc/profile

d) 防火墙问题，需要关闭防火墙

systemctl disable firewalld

service iptables stop

e) 看到下图红色框内进程有了就代表成功了

f) 输入命令查看状态是否启动成功

./zkServer.sh status

非常大的注意：

如果遇到第一个启动之后，但是输入：# ./zkServer.sh status

出现

代表其他节点上的还没有启动，要接着去启动其他节点机上的zookeeper，

启动之后在输入查看

就正常了

五、 HBase安装

HBase集群架构分为1个HMaster(hmaster)和2个HRegionServer(hslave-1,
hslave-2)。

在所有节点解压hbase

tar -xzf hbase-1.1.5-bin.tar.gz

mv hbase-1.1.5-bin hbase

以下称hbase主目录为${HBASE_HOME}。

配置HBase

hbase配置文件位于${HBASE_HOME}/conf目录下。

1) hbase-env.sh

主要改两个配置：

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_79

export HBASE_MANAGES_ZK=false

2) hbase-site.xml

hbase.cluster.distributed

true

hbase.rootdir

hdfs://192.168.0.10:9002/hbase

hbase.master

hmaster:60000

hbase.zookeeper.quorum

hmaster,hslave-1,hslave-2

hbase.zookeeper.property.dataDir

/home/hadoop/zookeeper

hbase.master.maxclockskew

150000

hbase.zookeeper.property.clientPort

2181

这里要特别注意的是hbase.rootdir里面的HDFS地址是要跟Hadoop 的core-site.xml里面的fs.defaultFS 的HDFS的IP地址或者域名、端口必须一致。其次是hbase.zookeeper.property.dataDir，其中a01513是我的操作系统用户名，根据你自己的情况改吧，或者放到其他目录也是可以的。hbase.cluster.distributed 是启用分布式模式，这里必须为true哦。hbase.zookeeper.quorum是配置集群IP地址集或者域名集，逗号分隔。hbase.master配置HBase的主节点端口，web端口是60010,通过web UI你可以确认你是否访问成功了。

3) 配置regionservers主机列表

hslave-1

hslave-2

4) 节点机列表都为

hslave-1

hslave-2

注意：将上述配置同步到集群中所有节点。

启动停止HBase

HBase脚本位于${HBASE_HOME}/bin目录下。

bin/start-hbase.sh

停止HBase

bin/stop-hbase.sh

如果启动的时候出现此问题，就注释下面内容

出错地方

注释的代码

这个错误是时间没有同步

注意：每一个节点机都配置

查看是否启动成功

主机节点

节点机1、节点机2

注意：如果节点机HRegionServer进程，时间同步出现了问题，可以把时间同步加大

hbase.master.maxclockskew

150000

可以进入hbase shell，使用命令查看hbase状态
查询出表

出现下图就表示真正成功了

Web界面查看

端口为16010

六、总结

至此：完全分布式Hadoop+Zookeeper+HBase集群测试环境基本圆满完成，如有问题继续研究，通过这3天的时间研究得到了很多的知识。

码农公寓

tar -xzf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C

=================JAVA_HOME===================

source /etc/profile

yum install ntp ntpdate

chkconfig --level 345 ntpd on

service ntpd start

ntpdate hamster

chkconfig --level 345 ntpd on

service ntpd start

yum install

useradd hadoop

passwd hadoop

cat .ssh/id_rsa.pub >>

chmod 600 .ssh/authorized_keys

scp .ssh/id_rsa.pub hadoop@hslave-1:/home/hadoop/id_rsa.pub.hmaster

mkdir .ssh

cat id_rsa.pub.hmaster >>

chmod 700 .ssh

chmod 600 .ssh/authorized_keys

rm -f id_rsa.pub.hmaster

ssh hslave-1

tar -xzf hadoop-2.5.1.tar.gz

mv hadoop-2.5.1 hadoop

./hdfs

sbin/start-dfs.sh

sbin/start-yarn.sh

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start

sbin/stop-dfs.sh

sbin/stop-yarn.sh

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop

cd conf

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

The number of milliseconds of each tick

The number of ticks that the initial

synchronization phase can take

The number of ticks that can pass between

sending a request and getting an

the directory where the snapshot is

do not use /tmp for storage, /tmp here is

example sakes.

dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/logs

the port at which the clients will

the maximum number of client connections.

increase this if you need to handle more

maxClientCnxns=60

Be sure to read the maintenance section

administrator guide before turning on

The number of snapshots to retain in

autopurge.snapRetainCount=3

Purge task interval in hours

Set to "0" to disable auto

autopurge.purgeInterval=1

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "1" >

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "2" >

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "3" >

bin/zkServer.sh start

tar -xzf hbase-1.1.5-bin.tar.gz

mv hbase-1.1.5-bin hbase

bin/start-hbase.sh

bin/stop-hbase.sh

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