Hadoop 2.0集群配置详细教程[虚拟机下配置成功]

2022-06-29 20:04:24 浏览数 (1)

1）、机器准备：

物理机器总共4台，想配置基于物理机的Hadoop集群中包括4个节点： 1 个 Master， 3个 Salve ，

节点之间局域网连接，可以相互 ping通  IP分布为： 192.168.216.131 hadoop1 192.168.216.132 hadoop2 192.168.216.133 hadoop3 192.168.216.134 hadoop4

操作系统为CentOS6.2 64bit Master机器主要配置NameNode和JobTracker的角色，负责总管分布式数据和分解任务的执行；

3个Salve机器配置DataNode和TaskTracker的角色，负责分布式数据存储以及任务的执行。

其实应该还应该有1个Master机器，用来作为备用，以防止Master服务器宕机，还有一个备用马上启用。

后续经验积累一定阶段后补上一台备用Master机器。

2）、创建账户

使用root登陆所有机器后，所有的机器都创建 hadoop 用户 useradd hadoop passwd hadoop

此时在 /home/下就会生成一个 hadoop目录，目录路径为 /home/hadoop

创建相关的目录

定义需要数据及目录的存放路径

定义代码及工具存放的路径 mkdir -p /home/hadoop/source mkdir -p /home/hadoop/tools

定义数据节点存放的路径到跟目录下的hadoop文件夹,这里是数据节点存放目录需要有足够的空间存放 mkdir -p /hadoop/hdfs mkdir -p /hadoop/tmp mkdir -p /hadoop/log 设置可写权限 chmod -R 777 /hadoop

定义 Java安装程序路径 mkdir -p /usr/java

3）、安装JDK

在官网下载jdk1.7 （x64）

解压#tar zvxf jdk-7u10-linux-x64.tar.gz

  #mv jdk1.7.0_10 /usr/java/jdk1.7

配置环境变量，执行 cd /etc命令后执行 vi profile，在行末尾添加

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7export

CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar

export PATH=$PATH :$JAVA_HOME/bin:

 执行 chmod x profile将其变成可执行文件  执行 source profile使其配置立即生效 #source /etc/profile  执行 java -version查看是否安装成功

这个步骤所有机器都必须安装

4）、修改主机名

修改主机名，所有节点均一样配置     1 ，连接到主节点192.168.216.131，修改 network，执行 vim /etc/sysconfig/network，修改 HOSTNAME=hadoop1       2 ，修改 hosts文件，执行 cd /etc命令后执行 vi hosts，在行末尾添加 :

192.168.216.131 hadoop1 192.168.216.132 hadoop2 192.168.216.133 hadoop3 192.168.216.134 hadoop4

    3 ，执行 hostname hadoop1     4 ，执行 exit后重新连接可看到主机名以修改 OK

其他节点也修改主机名后添加 Host,或者 host文件可以在后面执行 scp覆盖操作

5）、配置SSH无密码登陆

SSH 无密码原理简介 : 首先在 hadoop1上生成一个密钥对，包括一个公钥和一个私钥，并将公钥复制到所有的slave(hadoop2-hadoop4)上。 然后当 master 通过 SSH连接 slave时， slave 就会生成一个随机数并用 master的公钥对随机数进行加密，并发送给 master。 最后 master 收到加密数之后再用私钥解密，并将解密数回传给 slave， slave确认解密数无误之后就允许 master不输入密码进行连接了

2 ，具体步骤（在root用户和hadoop用户登陆情况下执行） 1 、执行命令 ssh-keygen -t rsa之后一路回车，查看刚生成的无密码钥对： cd .ssh后执行 ll 2 、把 id_rsa.pub追加到授权的 key里面去。执行命令 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>>~/.ssh/authorized_keys 3 、修改权限：执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 4 、确保 cat/etc/ssh/sshd_config中存在如下内容

RSAAuthentication yes PubkeyAuthentication yes AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys 如需修改，则在修改后执行重启 SSH服务命令使其生效 :service sshd restart

  将公钥复制到所有的 slave机器上 :scp~/.ssh/id_rsa.pub192.168.216.133： ~/  然后输入 yes，最后输入 slave机器的密码； 在 slave机器上创建 .ssh文件夹 :mkdir ~/.ssh然后执行 chmod 700 ~/.ssh（若文件夹以存在则不需要创建）； 追加到授权文件 authorized_keys执行命令 :cat ~/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys然后执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 重复第 4步 验证命令 :在 master 机器上执行 ssh 192.168.216.133发现主机名由 hadoop1变成 hadoop3 即成功，

最后删除 id_rsa.pub文件 :rm -r id_rsa.pub（这步不是必须，子要不和本机的公钥文件冲突就行） 按照以上步骤分别配置 hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop4，要求每个都可以无密码登录

6）源码下载

        HADOOP 版本 最新版本 hadoop-2.0.0-alpha安装包为 hadoop-2.0.0-alpha.tar.gz 下载官网地址 :http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 在/usr/local目录下解压目录 tar zxvf hadoop-2.0.0-alpha.tar.gz

mv hadoop-2.0.0-alpha hadoop

源码配置修改

/etc/profile

配置环境变量： vim /etc/profile 添加 export HADOOP_DEV_HOME=/usr/local/hadoop      #hadoop 安装目录 export PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME/bin      export PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME/sbin export HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} export YARN_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop

7）配置文件 配置hadoop-env.sh

vim /usr/hadoop/hadoop-2.0.0-alpha/etc/hadoop/hadoop-env.sh 在末尾添加 exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7

core-site.xml

在 configuration节点里面添加属性

<property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/hadoop/tmp</value> <description>A base for other temporary directories.</description> </property> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs:// 192.168.216.131:9000</value> </property>

slave配置

vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves 添加 slave的 IP 192.168.216.131 192.168.216.132 192.168.216.133

配置hdfs-site.xml

vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 添加节点

<property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/hadoop/hdfs/name</value> <final>true</final> </property>

<property> <name>dfs.federation.nameservice.id</name> <value>ns1</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.backup.address.ns1</name> <value>192.168.216.131:50100</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.backup.http-address.ns1</name> <value>192.168.216.131:50105</value> </property>

<property> <name>dfs.federation.nameservices</name> <value>ns1</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name> <value>192.168.216.131:9000</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns2</name> <value>192.168.216.131:9000</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1</name> <value>192.168.216.131:23001</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.http-address.ns2</name> <value>192.168.216.131:13001</value> </property>

<property> <name>dfs.dataname.data.dir</name> <value>file:/hadoop/hdfs/data</value> <final>true</final> </property>

<property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns1</name> <value>192.168.216.131:23002</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns2</name> <value>192.168.216.131:23002</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns1</name> <value>192.168.216.131:23003</value> </property>

<property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns2</name> <value>192.168.216.131:23003</value> </property>

配置yarn-site.xml

添加节点

<property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>192.168.216.131:18040</value> </property>

<property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>192.168.216.131:18030</value> </property>

<property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>192.168.216.131:18088</value> </property>

<property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>192.168.216.131:18025</value> </property>

<property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>192.168.216.131:18141</value> </property>

<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce.shuffle</value> </property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

在 /etc/hadoop 使用以下内容创建一个文件mapred-site.xml

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>mapred.system.dir</name>

<value>file:/hadoop/mapred/system</value>

<final>true</final>

</property>

<property>

<name>mapred.local.dir</name>

<value>file:/hadoop/mapred/local</value>

<final>true</final>

</property>

配置httpfs-site.xml

添加 httpfs的选项 <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>192.168.216.131</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <value>*</value> </property>

同步代码到其他机器

1.同步配置代码 先在 slaves 的机器上也创建 mkdir -p /usr/local 部署hadoop代码，然后只要同步修改过的etc/hadoop下的配置文件即可  例如：hadoop1# scp –r hadoop root@hadoop2:/usr/local/ 2.同步 /etc/profile 3.同步 /etc/hosts #scp -r /etc/profile root@hadoop2:/etc/profile #scp -r /etc/hosts root@hadoop2:/etc/hosts

其他机器以此操作

8）Hadoop启动

格式化集群

hadoop namenode -format -clusterid clustername

hsfs namenode-format

启动hdfs执行: start-dfs.sh

开启 hadoop dfs服务 ; 启动Yarn

开启 yarn资源管理服务: start-yarn.sh;

启动httpfs

开启 httpfs服务 httpfs.sh start 使得对外可以提高 http的restful接口服务

9）测试

安装结果验证

验证hdfs

在各台机器执行 jps看进程是否都已经启动了

[root@hadoop1 hadoop]# jps 7396 NameNode 24834 Bootstrap 7594 SecondaryNameNode 7681 ResourceManager 32261 Jps

[root@hadoop2 ~]# jps 8966 Jps 31822 DataNode 31935 NodeManager

进程启动正常

验证是否可以登陆 hadoop fs -ls hdfs:// 192.168.216.131:9000/ hadoop fs -mkdir hdfs:/ 192.168.216.131:9000/testfolder hadoop fs -copyFromLocal ./xxxx hdfs:// 192.168.216.131:9000/testfolder hadoop fs -ls hdfs:// 192.168.216.131:9000/testfolder

看以上执行是否正常

验证map/reduce

ssh hadoop node.js 面向对象编程 大数据

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