服务器搭建hadoop集群

环境

使用 centos 作为系统环境,基于原生 Hadoop 2,在 Hadoop 2.7.x版本下验证通过,可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本,例如 Hadoop 2.7.1,Hadoop 2.4.1 等。

本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为 Master 节点,局域网 IP 为 192.168.1.121;另一个作为 Slave 节点,局域网 IP 为 192.168.1.122。

准备工作

Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:

  1. 选定一台机器作为 Master
  2. 在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
  3. 在 Master 节点上安装 Hadoop,并完成配置
  4. 在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
  5. 将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slave 节点上
  6. 在 Master 节点上开启 Hadoop

安装步骤

创建hadoop用户(Slave同理)

1、创建新用户:sudo useradd -m hadoop

2、设置hadoop用户密码:sudo passwd hadoop

3、为hadoop用户增加管理员权限,方便部署:sudo adduser hadoop sudo

4、为了便于区分,修改各个节点的主机名,在Master节点上修改主机名:sudo vim /etc/hostname

Master
// 或者HOSTNAME=Master

5、修改所用节点的IP映射,一般该文件中只有一个127.0.0.1 localhost,如果有多余的应该删除,特别注意的是不要有与下面增加的内容重复(Slave同理):sudo vim /etc/hosts

192.168.1.121 Master
192.168.1.122 Slave1

6、配置好后,验证一下是否相互能ping通:

ping Master -c 3  // 只ping 3次
ping Slave1 -c 3

 

安装SSH、配置SSH并无密码登录(Master的hadoop用户下)

1、确认是否安装SSH client、SSH server

2、安装SSH client、SSH server:sudo apt-get install openssh-server

3、首先生成 Master 节点的公匙,在 Master 节点的终端中执行(因为改过主机名,所以还需要删掉原有的再重新生成一次):

cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录,请先执行一次ssh localhost
rm ./id_rsa*
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示,都按回车就可以
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权,让 Master 节点需能无密码 SSH 本机,在 Master 节点上执行

4、执行 ssh Master 验证一下(可能需要输入 yes,成功后执行 exit 返回原来的终端)

5、在 Master 节点将上公匙传输到 Slave1 节点:scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave1:/home/hadoop/

6、在Slave1节点上,将ssh公钥加入授权(如果有其他 Slave 节点,也要执行将 Master 公匙传输到 Slave 节点、在 Slave 节点上加入授权这两步。):

mkdir ~/.ssh       # 如果不存在该文件夹需先创建,若已存在则忽略
cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
rm ~/id_rsa.pub    # 用完就可以删掉了

7、在Master节点上验证一下无密登录:ssh Slave1

服务器搭建hadoop集群_第1张图片

安装Java环境(Master和Slave的hadoop用户下)

1、从网上下载jdk-8uxxx-linux-x64.tar.gz,并放置于hadoop用户主目录下

2、

cd /usr/lib
sudo mkdir jvm #创建/usr/lib/jvm目录用来存放JDK文件
cd ~ #进入hadoop用户的主目录
sudo tar -zxvf ./jdk-8u162-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm  #把JDK文件解压到/usr/lib/jvm目录下

3、在~/.bashrc中设置环境变量

// 打开文件
vim ~/.bashrc  

// 添加内容
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_162
    export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
    export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
    export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

// 使添加内容生效
source ~/.bashrc

4、查看Java环境是否安装: java 或者 java -version

hadoop安装(Master的hadoop用户下)

1、下载hadoop-2.x.y.tar.gz文件

2、将hadoop安装至/usr/local中

sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop       # 修改文件权限

3、查看hadoop是否可用,成功会显示版本信息:./usr/local/hadoop/bin/hadoop version

4、配置PATH变量:

vim ~/.bashrc  //打开文件

// 添加内容
    export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin

// 生效
source ~/.bashrc

配置集群/分布式环境

集群/分布式模式需要修改 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的5个配置文件,更多设置项可点击查看官方说明,这里仅设置了正常启动所必须的设置项: slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 。

1, 文件 slaves,将作为 DataNode 的主机名写入该文件,每行一个,默认为 localhost,所以在伪分布式配置时,节点即作为 NameNode 也作为 DataNode。分布式配置可以保留 localhost,也可以删掉,让 Master 节点仅作为 NameNode 使用。

本教程让 Master 节点仅作为 NameNode 使用,因此将文件中原来的 localhost 删除,只添加一行内容:Slave1。

2、文件 core-site.xml 改为下面的配置:


        
                fs.defaultFS
                hdfs://Master:9000
        
        
                hadoop.tmp.dir
                file:/usr/local/hadoop/tmp
                Abase for other temporary directories.
        

3、文件 hdfs-site.xml,dfs.replication 一般设为 3,但我们只有一个 Slave 节点,所以 dfs.replication 的值还是设为 1:


        
                dfs.namenode.secondary.http-address
                Master:50090
        
        
                dfs.replication
                1
        
        
                dfs.namenode.name.dir
                file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name
        
        
                dfs.datanode.data.dir
                file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data
        

4、文件 mapred-site.xml (可能需要先重命名,默认文件名为 mapred-site.xml.template),然后配置修改如下:


        
                mapreduce.framework.name
                yarn
        
        
                mapreduce.jobhistory.address
                Master:10020
        
        
                mapreduce.jobhistory.webapp.address
                Master:19888
        

5、文件 yarn-site.xml


        
                yarn.resourcemanager.hostname
                Master
        
        
                yarn.nodemanager.aux-services
                mapreduce_shuffle
        

6、配置好后,将 Master 上的 /usr/local/Hadoop 文件夹复制到各个节点上。如果之前有跑过伪分布式模式,建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件。在 Master 节点上执行:

cd /usr/local
sudo rm -r ./hadoop/tmp     # 删除 Hadoop 临时文件
sudo rm -r ./hadoop/logs/*   # 删除日志文件
tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop   # 先压缩再复制
cd ~
scp ./hadoop.master.tar.gz Slave1:/home/hadoop

在Slave1节点上执行:

sudo rm -r /usr/local/hadoop    # 删掉旧的(如果存在)
sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop

同样,如果有其他 Slave 节点,也要执行将 hadoop.master.tar.gz 传输到 Slave 节点、在 Slave 节点解压文件的操作。

首次启动需要先在 Master 节点执行 NameNode 的格式化:

hdfs namenode -format  // 首次运行需要执行初始化,之后不需要

7、启动hadoop,启动在Master节点上执行:

start-dfs.sh
start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

通过命令 jps 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话,在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer 进程。

在 Slave 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程。

缺少任一进程都表示出错。另外还需要在 Master 节点上通过命令 hdfs dfsadmin -report 查看 DataNode 是否正常启动,如果 Live datanodes 不为 0 ,则说明集群启动成功。

也可以通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态:http://master:50070/。如果不成功,可以通过启动日志排查原因。同样可以通过 Web 界面查看任务进度 http://master:8088/cluster,在 Web 界面点击 “Tracking UI” 这一列的 History 连接,可以看到任务的运行信息(启动yarn才能看到)。

伪分布式、分布式配置切换时的注意事项
1, 从分布式切换到伪分布式时,不要忘记修改 slaves 配置文件;
2, 在两者之间切换时,若遇到无法正常启动的情况,可以删除所涉及节点的临时文件夹,这样虽然之前的数据会被删掉,但能保证集群正确启动。所以如果集群以前能启动,但后来启动不了,特别是 DataNode 无法启动,不妨试着删除所有节点(包括 Slave 节点)上的 /usr/local/hadoop/tmp 文件夹,再重新执行一次 hdfs namenode -format,再次启动试试。

8、关闭 Hadoop 集群也是在 Master 节点上执行的:

stop-yarn.sh
stop-dfs.sh
mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

此外,同伪分布式一样,也可以不启动 YARN,但要记得改掉 mapred-site.xml 的文件名。

自此,你就掌握了 Hadoop 的集群搭建与基本使用了。

 

参考

集群安装:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop-cluster/

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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