hadoop2.x全分布式集群搭建（一主二从）

2020-05-26 22:39:34 浏览数 (1)

推荐大家看完上一篇伪分布搭建，在上一篇中，基础条件都有详细配置过程，本次全分布式搭建只是在伪分布的基础上有所加深。

相较于伪分布，多了以下内容

第一步：添加主机名与IP映射（每个节点都要配置）

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vi /etc/hosts，增加以下内容：
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192.168.154.110 master
192.168.154.111 slvae1
192.168.154.112 slave2

第二步：主从节点免密登陆

在每个用户的家目录下的.ssh目录：

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ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sun@master
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sun@slave1
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sun@slave2

或者在主节点的家目录下的.ssh目录执行:

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ssh-keygen -t rsa

然后生成了id_rsa与id_rsa.pub，分别是私有与公有秘钥，我们要把公有秘钥复制到一个authorized_keys文件内，这个文件的作用就是完成无密码访问。 然后执行：

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scp -r /home/sun/.ssh/authorized_keys  sun@slave1/2:/home/sun/.ssh/

或

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cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@slave1:/root/.ssh/authorized_keys
scp /root/.ssh/id rsa.pub root@slave2:/root/.ssh/authorized_keys

再给所有虚报机上的authorized_keys添加权限

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chmod 644 /root/.ssh/authorized_keys

第三步：配置Java和hadoop的环境变量

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vi /etc/profile
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export JAVA_HOME=jdk目录
export PATH=$PATH: $JAVA_HOME/bin
export HADOOP_HOME=hadoop目录
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

刷新环境变量

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source /etc/profile

第四步：修改配置文件

  1. vi hadoop-env.sh
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export JAVA_HOME=jdk目录
export HADOOP_HOME=hadoop目录
  1. vi core-site.xml
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<！--设定hadoop运行时产生文件的存储路径 -->
  <property>
       <name>hadoop.tmp.dir</name>
       <value>file:/home/sun/app/hadoop-3.1.2/tmp</value>
       <description>a base for other tempory directories.</description>
  </property>
 
<！--指定namenode的通信地址，默认8020端口 -->
  <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
   </property>
</configuration>
  1. vi hdfs-site.xml
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<configuration>
 
<!-- namenode 上存储 hdfs 名字空间元数据-->
 <property>  
       <name>dfs.name.dir</name>
         <value>/home/sun/app/hadoop-3.1.2/tmp/dfs/name</value>
    </property>
 
<!-- datanode 上数据块的物理存储位置--> 
     <property>
        <name>dfs.data.dir</name>
         <value>/home/sun/app//hadoop-3.1.2/tmp/dfs/data</value>
     </property>
 
<!-- 设置 hdfs 副本数量 -->
<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
 </property>
</configuration>

注：这个文件可以设置namenode，secondarynamenode的位置

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<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>msater:50070</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>msater:50090</value>
</property>

<property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>2</value>
</property>

<property>
      <name>dfs.permissions</name>
      <value>false</value>
      <description>need not permissions</description>
</property>
  1. vi mapred-site.xml
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<configuration>
<!-- 指定yarn运行-->   
<property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
</property> 
 
<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.map.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.reduce.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>

<property>
   <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
   <value>2048</value>
</property>
 
</configuration

或者

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<property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>msater:49001</value>
</property>
<property>
      <name>mapred.local.dir</name>
       <value>/usr/local/hadoop/var</value>
</property>
<property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
</property>
  1. vi yarn-site.xml
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<!-- 指定ResourceManager的地址 -->
 
<configuration>
 <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
 
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
    <value>5</value>
</property>
</configuration>

或者

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<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.application.classpath</name>
<value>输入刚才返回的Hadoop classpath路径</value>
</property>
  1. 在master机器上/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/路径下修改
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vi workers

添加如下内容

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 slave1 
 slave2
  1. 修改/home/hadoop/hadoop/sbin/目录下的几个文件，分别在 start-dfs.sh 和 stop-dfs.sh中添加如下内容：
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HDFS_DATANODE_USER=hadoop
HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=hadoop
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoop

分别在 start-yarn.sh 和 stop-yarn.sh 中添加如下内容：

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YARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoop
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=hadoop

或者 vi hadoop-env.sh 添加如下代码

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export JAVA_HOME=jdk目录
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.2.1
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

第五步：同步

使用scp命令将master下的目录复制到各个从节点的相应位置上

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scp -r jdk目录 node2:jdk目录
scp -r hadoop目录 node2:hadoop目录
scp -r /etc/profile node2:/etc/
 
scp -r jdk目录 node3:jdk目录
scp -r hadoop目录 node3:hadoop目录
scp -r /etc/profile node3:/etc/

在从节点（slave1 slave2）上分别运行下述命令刷新环境变量

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source /etc/profile

第六步：只在msater中格式化节点，然后启动

hadoop bash bash指令 xml yarn

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