hadoop 分布式环境搭建
2018-04-29 本文已影响0人
Jason_M_Ho
准备
- 在 vmware 虚拟机中安装 Linux 系统
- 安装 vmware-tool 工具,可以增强桌面显示效果,还可以和宿主机用共享文件夹的方式传递文件
- 解压 vmware-tool.iso 文件,
sudo ./vmware-install.pl
执行安装脚本即可 - 启用共享文件夹
- 解压 vmware-tool.iso 文件,
搭建分布式系统需要多台虚拟机
- 创建用户组和用户
- 第一台虚拟机在关机状态下创建一个完整克隆,就有了两台虚拟机(有两台以上真机更好,这里只能虚拟几台了)
修改主机名
- 修改
/etc/hostname
,添加 jason - 修改
/etc/hosts
,添加192.168.1.200 jason
,192.168.1.201 jason2
(可以把ip设置成固定的) - 修改第二台
/etc/hosts
,添加192.168.1.200 jason
,192.168.1.201 jason2
(检测互相 ping 通)
SSH 无密码验证
-
sudo apt-get install openssh-server
(如果是CentOS,就用sudo yum install openssh-server
),安装客户端 -
ssh-keygen -t rsa -P
,生成公钥和私钥 - 查看路径
/home/jason/.ssh
文件里是否有id_rsa
和id_rsa.pub
- 将公钥赋给
authorized_keys:cat $HOME/.ssh/id_rsa.pub >> $HOME/.ssh/authorized_keys
- 无密码登录:
ssh localhost
- 在 jason 上执行:
ssh-copy-id jason2
,查看 jason2的/home/jason/.ssh
文件里是否有authorized_keys - 在 jason2 上执行相同的操作
安装 JDK
- 先卸载自带的 openjdk
-
rpm -qa | grep jdk
找到系统自带的版本, -
yum -y remove *****
卸载之,
-
- 在
/usr/local/
目录下创建文件夹 jdk ,把要安装的jdk解压到这个目录下 - 配置环境变量
vim /etc/profile
,添加下面的配置-
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_171
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH
PS:可以把 bin 和 sbin 都配置在 PATH 中,方便以后使用; - 执行命令,使配置生效:
source /etc/profile
; - 执行命令:
java -version
,若出现java版本号,则说明安装成功
-
hadoop 集群安装
- 解压
hadoop-2.6.0.tar.gz
到/home/jason/
目录,把名字改成 hadoop, - 配置环境变量
vim /etc/profile
,添加下面的配置-
export HADOOP_HOME=/home/jason/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
-
- 修改 hadoop 配置文件,在
hadoop/etc/hadoop
目录下,有 7 个:- 1, 配置
hadoop-env.sh
文件-->修改 JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_71
- 2, 配置
yarn-env.sh
文件-->修改 JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_71
- 3,配置slaves文件-->>增加 slave 节点
- 删除 localhost, 增加
jason jason2
- 删除 localhost, 增加
- 4,配置
core-site.xml
文件-->>增加 hadoop 核心配置
- 1, 配置
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://jason:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/jason/hadoop/tmp</value>
<description>Abasefor other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.native.lib</name>
<value>true</value>
<description>Should native hadoop libraries, if present, be used.</description>
</property>
</configuration>
- 5,配置
hdfs-site.xml
文件-->>增加hdfs配置信息(namenode、datanode端口和目录位置)
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>jason:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/home/jason/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value> file:/home/jason/hadoop/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
- 6,配置
mapred-site.xml
文件-->>增加mapreduce配置(使用yarn框架、jobhistory使用地址以及web地址)
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>jason:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value> jason:19888</value>
</property>
</configuration>
- 7,配置
yarn-site.xml
文件-->>增加yarn功能
<configuration>
<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>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>jason:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>jason:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>jason:8035</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>jason:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>jason:8088</value>
</property>
</configuration>
- 8,将配置好的 jason 中/hadoop/etc/hadoop文件夹复制到到 jason2 对应位置(删除 jason2 原来的文件夹/hadoop/etc/hadoop)
在 jason 中执行拷贝命令:scp -r /home/jason/hadoop/etc/hadoop/ jason@jason2:/home/jason/hadoop/etc/
验证安装
- 格式化 namenode
- 执行
./bin/hdfs namenode -format
出现“successfully formatted”就表示成功了
- 执行
- 启动 hdfs
- 执行
./sbin/start-dfs.sh
- 执行
- 查看 java 进程
- 执行
jps
- 执行
- 停 止 hdfs
- 执行
./sbin/stop-dfs.sh
- 执行
- 启动 yarn
- 执行
./sbin/start-yarn.sh
- 执行
- 查看 java 进程
- 执行
jps
- 执行
- 停 止 yarn
- 执行
./sbin/stop-yarn.sh
- 执行
- 查看集群状态
- 启动:
./sbin/start-dfs.sh
- 查看:
./bin/hdfs dfsadmin -report
- 启动:
- 查看hdfs:
http://jason:50070/
- 查看yarn:
http://jason:8088/
运行 wordcount 程序
wordcount 程序由 hadoop 提供,位于share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar
内。
-
创建 file目录
-
在 file 中创建 file1.txt、file2.txt 并写内容:
file1.txt输入内容:Hello world hi HADOOP
file2.txt输入内容:Hello hadoop hi CHINA -
在 hdfs 创建
/input2
目录:./bin/hadoop fs -mkdir /input2
-
将file1.txt、file2.txt文件 copy 到
hdfs /input2
目录:./bin/hadoop fs -put file/file*.txt /input2
-
查看hdfs上是否有file1.txt、file2.txt文件:
hadoop fs -ls /input2/
-
执行 wordcount 程序
- 先启动 hdfs 和 yarn
- 执行程序:
./bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount /input2/ /output2/wordcount1
-
查看运行结果:
/bin/hdfs dfs -cat /output2/wordcount1/*