Hadoop入门第四篇：手动搭建自己的hadoop小集群

前言

　　好几天没有更新了，本来是应该先写HDFS的相关内容，但是考虑到HDFS是我们后面所有学习的基础，而我只是简单的了解了一下而已，后面准备好好整理HDFS再写这块。所以大家在阅读这篇文章之前，请先了解HDFS的相关基本概念。

本次搭建是手动在三台机器上搭建的，后续会尝试用docker或者apache  ambari来搭建管理集群，这次搭建只是能够通过动手去更深的了解hadoop结构。

准备工作

• 物理硬件准备，三台centos7.3机器(建议大家在阿里云或者aws购买)，自己玩的话 低配就行了。同时修改三台机器的/etc/hosts文件：添加   ip1  master         ip2  slave1  ip3  slave2,其中ip可以直接填机器的内网ip(这块很重要，后面我们所有的xml配置中都是用master/slave这种代替ip)
• 创建一个单独的用户，专门用来管理hadoop相关组件，并且拥有sudo权限，如果不熟悉linux相关命令，请自行google解决。相关命令：useradd  visudo 等
• 安装jdk，这块也可以自行google，注意在/etc/profile中配置JAVA_HOME环境变量，同时记得source一下
• 下载hadoop文件，我用的是2.8.1版本的，大家可以直接在官网上下载
• ssh免密码登录连接，这块我稍微具体讲一下。

配置ssh免密码登录连接

• 这块是为了让集群中机器能够互相ssh连接而不需要通过密码验证
• 在master机器执行：ssh -keygen -t rsa  -f ~/.ssh/id_rsa(在~/.ssh目录下会看到相关的id_rsa  id_rsa.pub文件 )
• cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys    
• 最后在id_rsa  authorized_keys文件复制到另外两台机器上面，这样这三台机器就可以相互连接了。由于centos ssh第一次的时候，会跟你确认机器信息，需要输入yes，所以这个时候可以在每台机器互连一下，避免之后启动hadoop相关脚本的时候需要输入yes。
• 针对集群中机器需要同步id_rsa  hosts等文件，所以大家可以考虑部署一个NFS，这块就不具体介绍了。

Hadoop配置以及启动

　　集群的配置以及启动步骤，大家可以直接参考官网和我这篇文章，官网将每个配置文件的作用以及属性介绍的非常清楚 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html

 

相关文件介绍

hadoop目录介绍

　　tar xvf xxxx.tar.gz后，sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop-2.8.1    cd hadoop-2.8.1

　　请主要注意一下三个目录:  ./etc/hadoop   ./bin  ./sbin

　　其实./etc/hadoop主要是hadoop的配置文件，后面提到的相关配置文件位置都在该目录下

　　./bin目录下主要是hadoop hive命令，比如之前MapReduce在伪分布式的时候，我们提交mrJob的时候用的./bin/hadoop  jar xxxxx   ,复制文件到HDFS 用的./bin/hdfs dfs -put等。

　　./sbin目录下都是hadoop相关组件的启动或者停止脚本，大家可以看一下start-all.sh   脚本，顺着这个看 就可以大致了解hdfs  yarn等启动过程。

 

配置hadoop-env.sh和hadoop环境变量

　　修改hadoop-env.sh中export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} ，把该占位符用真实位置替代，比如我的：export JAVA_HOME=/usr/java/latest，其他一些关于JAVA_OPTS的相关最大内存限制等配置 可以根据自己的实际情况调整。

　　在/etc/profile中添加hadoop相关环境变量：export HADOOP_HOME=/data/opt/hadoop-2.8.1  按照自己安装的目录填写

core-site.xml

　　Hadoop Core的配置项，例如HDFS和MapReduce常用的I/O设置，相关属性 参考官网 ，我配置了下面的几个属性值

    
        fs.defaultFS
        hdfs://master:9000
    
    
    　　io.file.buffer.size
    　　131072
     
    
    　　hadoop.tmp.dir
    　　/data/opt/hadoop-2.8.1/tmp
    

hdfs-site.xml

　　Hadoop守护进程的配置项，包括namenode,secondaryNameNode和datanode,其中类似dfs.namenode.name.dir这种配置项，可以配置多个目录用comma隔开，这样就可以用来备份。

    
    　　dfs.namenode.secondary.http-address
    　　master:50090
    
    
    　　dfs.replication
        2
    
    
    　　dfs.namenode.name.dir
    　　file:/data/opt/hadoop-2.8.1/hdfs/name/,file:/data/opt/hadoop-2.8.1/hdfs/name/bak
    
    
        dfs.datanode.data.dir
        file:/data/opt/hadoop-2.8.1/hdfs/data/,file:/data/opt/hadoop-2.8.1/hdfs/data/bak
    

yarn-site.xml

　　yarn平台的基础配置，主要是配置ResourceManager和NodeManager,我这里面主要配置了一些端口号

    
    　　yarn.nodemanager.aux-services
    　　mapreduce_shuffle
    
    
    　　yarn.resourcemanager.address
    　　master:8032
        
        
        yarn.resourcemanager.scheduler.address    
        master:8030    
        
        
    　　yarn.resourcemanager.resource-tracker.address    
    　　master:8031    
        
        
    　　yarn.resourcemanager.admin.address    
    　　master:8033    
        
        
    　　yarn.resourcemanager.webapp.address    
    　　master:8088    
    

mapred-site.xml

　　这里面主要配置map/reduce  task的相关资源最大限制配置，后续应该在调整集群性能的时候会用得上，目前都直接使用default ，还有mr历史任务的相关端口配置

    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    

　

其他：etc/hadoop/slaves  etc/hadoop/log4j.properties

　　slaves文件中直接配置你的slave机器，比如我的就直接是slave1   slave2

　　log4j 是日志配置，这块搞java的都很熟悉的，就不细讲了

 

启动过程

复制文件到其他slave机器

scp -r hadoop hadoop@slave1:/data/opt/hadoop-2.8.1/etc

scp -r hadoop hadoop@slave2:/data/opt/hadoop-2.8.1/etc

启动脚本

1. 格式化节点:./sbin/hdfs namenode -format
2. 启动脚本:./sbin/start-all.sh    启动hdfs  yarn
3. 启动mrhistory server,用来查看历史job: ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh   start historyserver

查看启动效果:

在master节点输入 jps命令，将会显示以下进程：（忽略RunJar两个进程，这两个是跟hive相关的）

8353 RunJar
6658 NameNode
11587 RunJar
6867 SecondaryNameNode
6030 ResourceManager
24959 Jps

 

在slave1、slave2上输入jps命名，将会显示以下进程：

19140 Jps
29020 NodeManager
28894 DataNode

相关端口(注意设置访问白名单，别让人扫端口 把你数据删了):

http://master:50070  #整个集群

http://master:50090  #SecondaryNameNode的情况

http://master:8088   #resourcemanager的情况

http://master:19888  #historyserver(MapReduce历史运行情况)