安装hadoop步骤: (非生产环境本机配置)

2021-02-03  本文已影响0人  八爪鱼下水

1.解压

tar -xzf hadoop-2.7.5.tar.gz  -c /export/server/
mv hadoop-2.7.5 /export/server/

2.修改 JAVA_HOME=
配置hadoop环境变量

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  hadoop-env.sh
1)...hadoop-env.sh  运行时需要的环境变量
    修改javahome
    export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

2)...core-site.xml 核心配置文件

<!-- 用于设置Hadoop的文件系统,由URI指定 -->
     <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://node1.itcast.cn:8020</value>
     </property>
<!-- 配置Hadoop存储数据目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} -->
     <property>
           <name>hadoop.tmp.dir</name>
           <value>/export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas</value>
    </property>

    <!--  缓冲区大小,实际工作中根据服务器性能动态调整: 根据自己的虚拟机的内存大小进行配置即可, 不要小于1GB, 最高配置为 4gb  -->
     <property>
           <name>io.file.buffer.size</name>
           <value>4096</value>
     </property>

    <!--  开启hdfs的垃圾桶机制,删除掉的数据可以从垃圾桶中回收,单位分钟 -->
     <property>
           <name>fs.trash.interval</name>
           <value>10080</value>
     </property>

3)...hdfs-site.xml HDFS的核心配置文件

<!-- 指定SecondaryNameNode的主机和端口 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>node2:50090</value>
</property>
<!-- 指定namenode的页面访问地址和端口 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address</name>
    <value>node1:50070</value>
</property>
<!-- 指定namenode元数据的存放位置 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas</value>
</property>
<!--  定义datanode数据存储的节点位置 -->
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas</value>
</property> 
<!-- 定义namenode的edits文件存放路径 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
    <value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value>
</property>

<!-- 配置检查点目录 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
    <value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name</value>
</property>

<property>
    <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
    <value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
</property>
<!-- 文件切片的副本个数-->
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
</property>

<!-- 设置HDFS的文件权限-->
<property>
    <name>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
</property>
<!-- 设置一个文件切片的大小:128M-->
<property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>134217728</value>
</property>
<!-- 指定DataNode的节点配置文件 -->
<property>
         <name> dfs.hosts </name>
         <value>/export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/slaves</value>
</property>

4)...mapred-site.xml MapReduce的核心配置文件

    <!-- 指定分布式计算使用的框架是yarn -->
    <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
    </property>

    <!-- 开启MapReduce小任务模式 -->
    <property>
        <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    
    <!-- 设置历史任务的主机和端口 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>node1:10020</value>
    </property>

    <!-- 设置网页访问历史任务的主机和端口 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>node1:19888</value>
    </property>

5)...mapred-env.sh 在该文件中需要指定JAVA_HOME,将原文件的JAVA_HOME配置前边的注释去掉

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241

6)....yarn-site.xml YARN的核心配置文件

<!-- 配置yarn主节点的位置 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>node1</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <!-- 开启日志聚合功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 设置聚合日志在hdfs上的保存时间 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>
    <!-- 设置yarn集群的内存分配方案 -->
    <property>    
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>    
        <value>20480</value>
    </property>
    <property>  
             <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
            <value>2048</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
        <value>2.1</value>
    </property>

7)....slaves文件里面记录的是集群主机名

node1.itcast.cn
node2.itcast.cn
node3.itcast.cn

3 创建目录

mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits

4分发文件

 scp -r /export/server/hadoop-2.7.5/ node2:/export/server/
 scp -r /export/server/hadoop-2.7.5/ node3:/export/server/

5配置环境变量

vim  /etc/profile

#添加以下内容:
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-2.7.5
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

#配置完成之后生效
source /etc/profile

6第一次启动需要格式化

hadoop namenode -format

7启动集群

namenode(node1)  secondaryNamenode(node2)  datanode(三台都需要)
单一启动:  
    先启动namenode: node1  
        hadoop-daemon.sh start namenode
    接着启动datanode:  三个节点都要执行
        hadoop-daemon.sh start datanode
    最后启动: secondaryNamenode : node2
        hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
单一停止: 将上面的start 换成 stop

统一一次性启动datanode: 
    先启动namenode: node1  
        hadoop-daemon.sh start namenode 
    接着启动datanode:  node1执行即可将三个datanode都启动
        hadoop-daemons.sh start datanode
    最后启动: secondaryNamenode : node2
        hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
    停止: 将上面的start 换成 stop

统一一次性启动HDFS: 
    start-dfs.sh
统一一次性停止HDFS:
    stop-dfs.sh 
    
    注意: 每一次启动后, 都要通过 JPS 查看对应进程是否出现

8启动yarn

resourceManager(node1) 和 nodemanager(三台都需要)

单一启动: 
    先启动 resourceManager : node1
        yarn-daemon.sh start resourcemanager
    最后在各个节点启动 nodemanager: 
        yarn-daemon.sh start nodemanager
        
单一停止: 将上面的start更换为stop

统一一次性启动 nodemanager: 
    先启动 resourceManager : node1
        yarn-daemon.sh start resourcemanager
    最后启动:  nodemanager:   在node1执行即可将所有的节点都启动
        yarn-daemons.sh start nodemanager
    停止: 将上面的start更换为stop
    
统一一次性启动 yarn平台
    start-yarn.sh 
统一一次性停止yarn平台
    stop-yarn.sh

**9校验启动是否成功****

在node1节点上: 
    看到 : namenode  datanode  resourceManager nodemanger
在node2节点上:
    看到  datanode nodemanager  secondarynamenode
在node3节点上:
    看到:  datanode  nodemanager

10启动 jobHistory

启动命令: node1
    mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    
说明: 后续可以通过此进程 查看MR执行的日志信息(方便排错)

11集群的页面访问

查看NameNode页面地址: 
http://192.168.88.161:50070/ 
查看Yarn集群页面地址: 
http://192.168.88.161:8088/cluster 
查看MapReduce历史任务页面地址:
http://192.168.88.161:19888/jobhistory
上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读