集群
cluster,将很多任务进程分布到多台计算机上;通过联合使用多台计算机的存储、计算能力完成更庞大的任务。为了实现无限量的存储和计算能力,在生产环境中必须使用集群来满足需求。
1) 安装JDK,配置JDK环境变量
2) 安装Hadoop,配置Hadoop环境变量,配置Hadoop
3) 组织并在集群中分发文件
注意:如果使用克隆方案,克隆后需修改主机名及IP,修改方法参考文后附录。
1) 集群中的计算机在时间上要同步,系统时间不能差太多(秒级),如果设置时间后重启时间又不准确了(主板电池老化),可以启用NTP(Network Time Protocol网络时间协议)服务解决。
2) 集群中的计算机在网络上能够相互访问
i. 虚拟机的网络使用桥接模式(如果在同一台物理机内的虚拟机间搭集群可以用NAT模式)
ii. 固定IP,要规划好IP地址和主机名
iii. 全部关闭防火墙
iv. 全部实现Hosts解析
v. 全部实现免密码SSH访问(可以统一密钥对)
规划namenode主机名与ip
规划datanode主机名与ip
安装最小化版本(略)
注意网络选择桥接模式(但如果集群节点都在同一台物理机上选NAT更方便)
注意设置网络(安装过程中设置主机名、IP等)
注意设置时间(安装过程中设置网络时间同步)
关闭防火墙
systemctl stop firewalld
禁止防火墙开机启动
systemctl disable firewalld
查看防火墙状态
firewall-cmd --state
略,注意在/etc/hadoop中设置环境变量,用source命令更新环境变量并检查
安装Hadoop
安装
到Hadoop官方下载 hadoop-xxx.tar.gz(选择稳定版)
上传到 /usr/tmp
解压提取 tar zxvf hadoop-xxx.tar.gz
将得到的/usr/tmp/hadoop-xxx…移动到/usr/share/hadoop中
打开hadoop-env.sh指定JDK位置
# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=JDK位置
打开core-site.xml指定NameNode
打开hdfs-site.xml指定SecondaryNameNode
注:以上只配置了HDFS,MapReduce等配置项随后使用时再添加
打开/etc/profile,在最后添加
#Hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/share/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
重新执行使新环境变是生效
source /etc/profile
下面列出的文件需要组织好内容并分发到各个节点上。
使用scp命令可以跨节点复制文件!
Slaves文件的作用是当使用start-dfs.sh启动HDFS时,会自动将各个datanode节点自动启动起来。
不配Slaves也可以;但每个datanode需要手动启动。如果集群比较大,单独启动一些节点很正常。
单独启动datanode的命令是在指定的datanode节点上运行:
hadoop-daemon.sh stop datanode #关闭当前节点上的datanode
hadoop-daemon.sh start datanode#启动当前节点上的datanode
Slaves文件如:
master #让master同时成为datanode,生产环境通常不需要!
slave1
slave2
…
在NameNode上整理好slaves文件,分发给每个datanode
scp slaves root@slaveXX: ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/
注意:此命令需在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop目录中执行
${HADOOP_HOME}指Hadoop的安装目录
Hosts的作用是可以在网络使用名字替换IP地址,文件内容如下:
192.168.13.10 master
192.168.13.21 slaves1
…
可以NameNode上整理好,然后分发到各个节点
scp /etc/hosts root@slaveXX :/etc/hosts
Authorized_keys的作用是可以免密码地使用SSH跨节点相互访问
生成密钥
在NameNode上使用ssh-keygen命令生成密钥对
ssh#先运行一下ssh命令
ssh-keygen#生成密钥对(如果已经有了,直接使用现有的)
生成的密钥对在~/.ssh中,分别是:
id_rsa #私钥
id_rsa.pub #公钥~
授权公钥
在NameNode上使用cat命令将公钥放入授权文件,授权后可以免密码访问
cat xxx.pub >> authorized_keys~
将~/.ssh目录复制到任意一个DataNode
scp -r ~/.ssh root@slave1:~/
生成known_hosts文件
在NameNode上使用ssh slave1访问DataNode,输入yes
成功后使用ssh master访问NameNode,输入yes
known_hosts文件记录了用户已经yes或no过的公钥指纹,以后不用再反复yes了
分发.ssh
将NameNode上的~/.ssh复制到所有DataNode上,让整个集群使用同一对密钥
并且已经授权
scp -r ~/.ssh root@slaveXX:~/
注意事项
SSH相关的文件对权限比较敏感,其它用户不能有写权限
如果遇到总是需要密码才能登录的问题可以按下面检查并更改权限:
~ #权限700
~/.ssh #权限700
~/.ssh/id_rsa #权限600
~/.ssh/id_rsa.pub #权限600
~/.ssh/known_hosts #权限600
~/.ssh/authorized_keys #权限600
设置权限
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
格式化
在namenode上运行
hdfs namenode -format
启动
在namenode上运行
start-dfs.sh
检查启动结果
【1】用JPS查看Java进程
NameNode #NameNode启动了,NameNode上要有此进程
DataNode #DataNode启动了,DataNode上要有此进程
SecondaryNameNode #SecondaryNameNode启动了
#这个是NameNode上的辅助进程
【2】用master:50070查看Hadoop站点,检查各个节点是否启动
【3】用命令测试,检查HDFS是否工作正常
hdfs dfs -mkdir /abc
hdfs dfs -ls /
遇到问题时查看日志对解决问题非常有帮助
日志在${HADOOP_HOME}/logs中
NameNode有问题就查看NameNode相关的日志
DataNode有问题查看DataNode相关的日志
1) NameNode启动失败
如果配置没错的话,删除namenode中的${hadoop.tmp.dir}/dfs,然后重新格式化(数据会丢失)
2) DataNode启动失败
如果查看日志,发现集群ID不同,可以修改集群ID,在下面的文件中
${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/current/VERSION
clusterID=CID-xxx
或者删除 ${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
重新启动
hadoop-daemon.sh stop datanode
hadoop-daemon.sh start datanode
3) 某些节点启动失败
a) 检查防火墙是否关闭(包括windows系统中的360等)
b) 检查SSH免密码访问,双向互跳都检查一下
c) 检查etc/hosts设置,主机名是否都已经加入
d) 检查${HADOOP_HOME}/slaves
e) 检查Hadoop其它配置文件
f) 检查系统时间是否正确(不正确可以安装NTP,并开启网络时间同步)
查看主机名
hostname
设置主机名【1】
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=s1
设置主机名【2】
vi /etc/hostname
s1
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
BOOTPROTO=static
IPADDR=192.168.1.11
NETMASK=255.255.255.0
NETWORK=192.168.1.0
ONBOOT=yes
DNS1=223.5.5.5
DNS2=223.6.6.6
重启网络服务
systemctl restart network
或
service network restart
网络时间协议
Network Time Protocol
查看ntp是否安装
rpm -q ntp
安装和设置ntp服务
yum -y install ntp
systemctl start ntpd
systemctl enable ntpd
查看NTP服务器
ntpq -p
查看同步状态
ntpstat
cd /etc/yum.repos.d
wget http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo
mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bk
mv CentOS7-Base-163.repo CentOS-Base.repo
yum makecache
阿里云yum源
http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo