Hadoop分布式集群搭建

Hadoop分布式集群搭建

1. 基础环境配置

1.1 机器分配

机器名 ip 用途 进程
bigdata01 192.168.28.100 主节点 NameNode
SecondaryNameNode
ResourceManager
bigdata02 192.168.28.101 从节点 DataNode
NodeManager
bigdata03 192.168.28.102 从节点 DataNode
NodeManager
bigdata04 192.168.28.103 客户端节点 -

1.2 主机名配置

为了方便使用配置主机名,也可跳过,后面的内容全部使用IP代替

  • 登录192.168.28.100机器

  • 打开/etc/hostname文件,写入bigdata01

  • 打开/etc/hosts文件,写入下面内容

    192.168.28.100 bigdata01
    192.168.28.101 bigdata02
    192.168.28.102 bigdata03
    192.168.28.103 bigdata04
    
  • 其他的三台机器进行相同的操作

  • 配置完成后,可以通过ssh 机器名,输入密码后进行登录

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1.3 SSH免密码登录

分布式集群启动时只需要在一台机器上启动,Hadoop会通过SSH连到其他机器,把其他机器上对应的程序也启动起来,因此需要配置免密码登录

  • 登录bigdata01机器,执行下面的命令

    ssh-keygen -t rsa
    
  • 执行命令后,连续按4次回车,执行以后会在~/.ssh目录下生成两个文件

    id_rsa - 私钥文件

    id_rsa.pub - 公钥文件

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  • 将公钥文件内容写入~/.ssh/authorized_keys文件中

    cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
    
  • 将公钥文件id_rsa.pub文件拷贝到bigdata02bigdata03

    bigdata04不是Hadoop集群中的机器,无需配置

    scp ~/.id_rsa.pub bigdata02:~/
    scp ~/.id_rsa.pub bigdata03:~/
    
  • 登录bigdata02,将公钥文件内容写入authorized_keys文件中

    cat ~/authorized_keys >> ~/.ssh/authorized_keys
    
  • 登录bigdata03,将公钥文件内容写入authorized_keys文件中

    cat ~/authorized_keys >> ~/.ssh/authorized_keys
    
  • 配置完成后在bigdata01上可以使用ssh远程连接连个从节点,且不需要输入密码

    启动Hadoop集群的时候只有主节点需要远程其他节点,所以只需配置主节点可以免密登录其他节点即可。

    其他节点无需配置免密登录,若想配置,按照上述步骤来即可

    ssh bigdata02
    ssh bigdata03
    

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1.4 集群节点时间同步

集群只要涉及多个节点就需要对这些节点做时间同步,如果节点之间时间不同步相差太多,会影响集群的稳定性,甚至导致集群出现问题

  • 选取NTP服务器,此处使用上海交通大学网络中心NTP服务器(ntp.sjtu.edu.cn)

  • 登录bigdata01,测试是否可以成功同步

    ntpdate -u ntp.sjtu.edu.cn
    

    若提示ntpdate: command not found,说明服务器未安装该命令,使用yum install -y ntpdate即可

    [root@bigdata01 ~]# ntpdate -u ntp.sjtu.edu.cn
     3 Sep 10:58:10 ntpdate[110270]: adjust time server 94.237.64.20 offset 0.071237 sec
    

    出现上述类似内容,表明同步成功

  • 添加定时任务,每分钟进行一次时间同步

    echo "* * * * * root /usr/sbin/ntpdate -u ntp.sjtu.edu.cn" >> /etc/crontab
    
  • bigdata02bigdata03上执行上述步骤,进行时间同步

2. Hadoop安装

Hadoop版本: hadoop-3.2.0

2.1 bigdata01

  • 上传hadoop-3.2.0.tar.gz到/data/soft目录下

  • 解压

    tar xzvf hadoop-3.2.0.tar.gz
    
  • 进入配置文件所在目录

    cd /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop
    
  • 修改hadoop-env.sh文件,在文件末尾添加环境变量信息

    export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_291
    export HADOOP_LOG_DIR=/data/hadoop_repo/logs/hadoop
    
  • 修改core-site.xml文件

    注意:fs.defaultFS属性中的主机名需要和主节点的主机名保持一致

    <configuration>
        <!-- hdfs操作端口 -->
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://bigdata01:9000</value>
        </property>
        <!-- 本地临时目录 -->
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/data/hadoop_repo</value>
        </property>
    </configuration>
    
  • 修改hdfs-site.xml文件

    <configuration>
        <!-- 副本数量,因为集群只有两个从节点,所以最多为2 -->
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>2</value>
        </property>
        <!-- SecondaryNameNode进程监听端口 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>bigdata01:50090</value>
        </property>
    </configuration>
    
  • 修改mapred-site.xml文件

    <configuration>
        <!-- 设置MapReduce使用的资源调度框架 -->
        <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
    </configuration>
    
  • 修改yarn-site.xml

    <configuration>
        <!-- NodeManager上运行的附属服务 -->
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <!-- 环境变量白名单 -->
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
            <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
        </property>
        <!-- ResourceManager运行的主机 -->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>bigdata01</value>
        </property>
    </configuration>
    
  • 修改workers文件,增加所有从节点的主机名,一个一行

    bigdata02
    bigdata03
    
  • 进入sbin目录

    cd /data/soft/hadoop-3.2.0/sbin
    
  • 修改start-dfs.shstop-dfs.sh脚本文件,在文件前面增加如下内容

    需放在#!/usr/bin/env bash下面

    HDFS_DATANODE_USER=root
    HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
    HDFS_NAMENODE_USER=root
    HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
    
  • 修改start-yarn.shstop-yarn.sh脚本文件,在文件前面增加如下内容

    需放在#!/usr/bin/env bash下面

    YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
    HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
    YARN_NODEMANAGER_USER=root
    
  • bigdata01节点上配置后的安装包拷贝到其他两个从节点

    scp -rq /data/soft/hadoop-3.2.0 bigdata02:/data/soft
    scp -rq /data/soft/hadoop-3.2.0 bigdata03:/data/soft
    
  • bigdata01上格式化HDFS

    cd /data/soft/hadoop-3.2.0/bin
    hdfs namenode -format
    

    若在后面的日志信息中能看到下面的内容,则说明namenode格式化成功

    common.Storage: Storage directory /data/hadoop_repo/dfs/name has been successfully formatted.
    
  • 启动集群,在bigdata01节点上执行下面命令

    cd /data/soft/hadoop-3.2.0/sbin
    start-all.sh
    

2.2 验证

  • 在各个机器上执行jps命令

  • bigdata01上存在NameNodeResourceManagerSecondaryNameNode进程

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  • bigdata02bigdata03上存在NodeManagerDataNode进程

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  • 在任一机器上执行hdfs dfs -ls /都可以正常访问

  • 在浏览器访问http://bigdata01:9870可以正常显示

    需在本机配置hosts文件,指定bigdata01对应的ip。或直接使用IP访问

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2.3 建议

为了使用方便,可以将Hadoop配置到环境变量中,防止每次使用都需要切换到sbin目录下

echo "export HADOOP_HOME=/data/soft/hadoop-3.2.0" >> /etc/profile
echo "export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH" >> /etc/profile
source /etc/profile

3. 客户端搭建

在实际工作中不建议直接连接Hadoop集群中的节点来操作集群,直接把集群中的节点暴露给普通开发人员是不安全的

建议直接在业务机器上安装Hadoop,只需要保证业务机器上的Hadoop的配置和集群中的配置保持一致即可,这样就可以直接在业务机器上操作Hadoop集群了,此机器就称为Hadoop的客户端节点

3.1 Linux机器

  • 直接将配置好的软件拷贝到业务机器上即可

    注意:仅拷贝,不能启动

    scp -rq /data/soft/hadoop-3.2.0 bigdata04:/data/soft
    
  • 配置环境变量

3.2 Windows机器

  • 将配置好的软件下载到指定路径

    示例:F:\hadoop-3.2.0

  • 配置环境变量

    此电脑 --右键--> 属性 --> 高级系统设置 --> 高级 --> 环境变量

  • 下载winutils.exehadoop.dll点击跳转到下载界面

  • 将下载好的文件放到Hadoop的bin目录下

  • 若执行hdfs命令时提示用户无权限,配置HADOOP_USER_HOME环境变量,值为Hadoop集群的安装账户

  • 最好将etc/hadoop目录下配置的路径修改为本地路径,Linux路径和Windows路径格式不一致,可能会出现问题

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