实战|Hadoop大数据集群搭建

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前言

今天来为粉丝圆梦啦

实战|Hadoop大数据集群搭建_第1张图片

话不多说,咱直接进入实战环节

实验环境:

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主机名        IP地址                 角色

qll251       192.168.1.251   NameNode 
qll252       192.168.1.252   DataNode1 
qll253       192.168.1.253   DataNode2

所需软件包:

  • hadoop-2.9.2.tar.gz

  • jdk-8u241-linux-x64.tar.gz

软件包下载地址:

Hadoop软件包官方下载地址:

https://hadoop.apache.org/releases.html

【今天我们以2.9.2版本为例,搭建出一套Hadoop大数据集群】

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jdk软件包官方下载地址:

https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk8-downloads.html

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开始搭建

[本次实验,三台机器操作系统均采用CentOS7.5,同时关闭防火墙、关闭selinux]

1、在qll251上配置免密登录

配置在qll251上,可以ssh无密码登录qll251,qll252,qll253

[root@qll251 ~]# ssh-keygen    //一路回车即可
[root@qll251 ~]#ssh-copy-id [email protected]
[root@qll251 ~]#ssh-copy-id [email protected]
[root@qll251 ~]#ssh-copy-id [email protected]

2、三台机器上配置hosts文件,如下:

1)首先在192.168.1.251主机配置hosts

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2)复制hosts到其它两机器:

[root@qll251 ~]# scp /etc/hosts [email protected]:/etc
[root@qll251 ~]# scp /etc/hosts [email protected]:/etc

注意:

在/etc/hosts中,不要把机器名字同时对应到127.0.0.1这个地址,否则会导致数据节点连接不上namenode,报错如下:

org.apache.hadoop.ipc.Client:Retrying connect to server: master/192.168.1.251:9000 

3、在三台节点上创建运行Hadoop用户

useradd -u 8000 hadoop
echo 123123 | passwd --stdin hadoop

注意:三台节点都需要创建hadoop用户,保持UID一致。

4、在三台节点上安装Java环境 JDK

1)我们先在qll251主机上配置jdk环境

【把 jdk-8u241-linux-x64.tar.gz 上传至/home下】

[root@qll251 home]# tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /usr/local
# 将jdk解压至/usr/local/下

2)配置jdk环境变量

# 编辑 /etc/profile,在文件最后添加以下内容:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_241
export JAVA_BIN=/usr/local/jdk1.8.0_241/bin
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar

3)执行:

source /etc/profile    #使配置文件生效

java -version    #验证java运行环境是否安装成功

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4)将jdk部署到另外两台机器上

[root@qll251 ~]# scp -r /usr/local/jdk1.8.0_241/ qll252:/usr/local
[root@qll251 ~]# scp -r /usr/local/jdk1.8.0_241/ qll253:/usr/local


[root@qll251 ~]# scp /etc/profile qll252:/etc/
[root@qll251 ~]# scp /etc/profile qll253:/etc/

使新建立的环境变量立刻生效

[root@qll252 ~]# source /etc/profile
[root@qll253 ~]# source /etc/profile

4、在qll251安装Hadoop 并创建相应的工作目录

1)解压Hadoop安装文件

【把 jdk-8u241-linux-x64.tar.gz 上传至/home下】

[root@qll251 home]# tar -zxf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /home/hadoop/
#我们把Hadoop的安装目录解压在:/home/hadoop/hadoop-2.9.2

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2)创建hadoop相关的工作目录

[root@qll251 ~]# mkdir -p /home/hadoop/tmp  /home/hadoop/dfs/{name,data}

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5、在qll251节点配置Hadoop

配置文件位置:/home/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop

一共需要修改7个配置文件:

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1)hadoop-env.sh,指定hadoop的java运行环境

该文件是hadoop运行基本环境的配置,需要修改的为java虚拟机的位置。

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2)yarn-env.sh,指定yarn框架的java运行环境

该文件是yarn框架运行环境的配置,同样需要修改java虚拟机的位置。

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3)配置文件slaves ,指定datanode 数据存储服务器

将所有DataNode的名字写入此文件中,每个主机名一行,配置如下:

4)配置文件core-site.xml,指定访问hadoop web界面访问路径

hadoop的核心配置文件,这里需要配置两个属性,fs.default.FS配置了hadoop的HDFS系统的命名,位置为主机的9000端口;

hadoop.tmp.dir配置了hadoop的tmp目录的根位置。

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提供下源代码:


      fs.defaultFS
          hdfs://qll251:9000
 


 
     io.file.buffer.size
         131072
 


 
     hadoop.tmp.dir
         file:/home/hadoop/tmp
             Abase for other temporary directories.
 

5)配置文件hdfs-site.xml

hdfs的配置文件,dfs.http.address配置了hdfs的http的访问位置;

dfs.replication配置了文件块的副本数,一般不大于从机的个数。

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提供下源代码:

  
      dfs.namenode.secondary.http-address
      qll251:9001 
  


  
      dfs.namenode.name.dir
      file:/home/hadoop/dfs/name
  
 
    dfs.datanode.data.dir
        file:/home/hadoop/dfs/data
 


 
    dfs.replication
    2   
 


 
    dfs.webhdfs.enabled
        true
 

 

6)配置文件mapred-site.xml

mapreduce任务的配置,由于hadoop2.x使用了yarn框架,所以要实现分布式部署,必须在mapreduce.framework.name属性下配置为yarn。mapred.map.tasks和mapred.reduce.tasks分别为map和reduce的任务数。

# 生成mapred-site.xml
[root@qll251 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

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提供下源代码:

 
    mapreduce.framework.name
    yarn
 


 
     mapreduce.jobhistory.address
     qll251:10020
 


 
     mapreduce.jobhistory.webapp.address
     qll251:19888
 

 

7)配置节点yarn-site.xml

该文件为yarn框架的配置,主要是一些任务的启动位置

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提供下源代码:

 
     yarn.nodemanager.aux-services
     mapreduce_shuffle
 


 
     yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
     org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
 


 
    yarn.resourcemanager.address
    qll251:8032
 


 
     yarn.resourcemanager.scheduler.address
         qll251:8030
 


 
     yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
     qll251:8031
 


 
    yarn.resourcemanager.admin.address
    qll251:8033
 


 
    yarn.resourcemanager.webapp.address
    qll251:8088
 

6、修改hadoop安装文件的所属者及所属组

[root@qll251]# chown -R hadoop.hadoop /home/hadoop

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7、设置qll251主机上的hadoop普通用户免密登录

生成基于hadoop用户的不输入密码登录:因为后期使用hadoop用户启动datenode节点需要直接登录到对应的服务器上启动datenode相关服务

# step 1:切换hadoop用户
[root@qll251 ~]# su - hadoop
[hadoop@qll251 ~]$


# step 2:创建密钥文件
[hadoop@qll251 ~]$ ssh-keygen


# step 3:将公钥分别copy至qll251,qll252,qll253
[hadoop@qll251 ~]$ ssh-copy-id hadoop@qll251
[hadoop@qll251 ~]$ ssh-copy-id hadoop@qll252
[hadoop@qll251 ~]$ ssh-copy-id hadoop@qll253

8、将hadoop安装文件复制到其他DateNode节点

[root@qll251 ~]# su - hadoop
[hadoop@qll251 ~]$
[hadoop@qll251 ~]$ scp -r /home/hadoop/hadoop-2.9.2/ hadoop@qll252:~/
[hadoop@qll251 ~]$ scp -r /home/hadoop/hadoop-2.9.2/ hadoop@qll253:~/

9、qll251上启动Hadoop

1)格式化namenode

首先切换到hadoop用户,执行hadoop namenode的初始化,只需要第一次的时候初始化,之后就不需要了。

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如果所示,format成功

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我们查看下格式化后生成的文件吧;

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2)启动hdfs:./sbin/start-dfs.sh,即启动HDFS分布式存储

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3)启动yarn:./sbin/start-yarn.sh  即,启动分布式计算

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注意:

其实我们也可以使用 start-all.sh脚本依次启动HDFS分布式存储分布式计算

/home/hadoop/hadoop-2.9.2/sbin/start-all.sh #启动脚本
/home/hadoop/hadoop-2.9.2/sbin/stop-all.sh # 关闭脚本

4启动历史服务

Hadoop自带历史服务器,可通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器

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开启后,可以通过Web页面查看历史服务器:
http://192.168.1.251:19888

10、我们验证下搭建的集群服务运行是否正常


1)查看HDFS分布式文件系统状态:

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2)Web查看HDFS:    http://192.168.1.251:50070

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3)Web查看hadoop集群状态:   http://192.168.1.251:8088 

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4)Web查看历史服务器:http://192.168.1.251:

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总结

本文的思路是:以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线,来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的,通过安装认识Hadoop才是目的。

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