2021年大数据Hadoop（六）：全网最详细的Hadoop集群搭建

 

目录

Hadoop集群搭建

集群简介

集群部署方式

1、Standalone mode（独立模式）

2、Pseudo-Distributed mode（伪分布式模式）

3、Cluster mode（群集模式）-单节点模式-高可用HA模式

集群环境准备

hadoop重新编译

为什么要编译hadoop

Hadoop编译实现

Hadoop安装

Hadoop安装包目录结构

Hadoop配置文件修改

数据目录创建和文件分发

配置Hadoop的环境变量

​​​​​​​启动集群

集群的页面访问 

Hadoop初体验

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Hadoop集群搭建

 

集群简介

HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。

HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有：

NameNode、DataNode、SecondaryNameNode

YARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：

ResourceManager、NodeManager

那mapreduce是什么呢？它其实是一个分布式运算编程框架，是应用程序开发包，由用户按照编程规范进行程序开发，后打包运行在HDFS集群上，并且受到YARN集群的资源调度管理。

 

集群部署方式

Hadoop部署方式分三种：

1、Standalone mode（独立模式）

独立模式又称为单机模式，仅1个机器运行1个java进程，主要用于调试。

2、Pseudo-Distributed mode（伪分布式模式）

伪分布模式也是在1个机器上运行HDFS的NameNode和DataNode、YARN的 ResourceManger和NodeManager，但分别启动单独的java进程，主要用于调试。

3、Cluster mode（群集模式）-单节点模式-高可用HA模式

集群模式主要用于生产环境部署。会使用N台主机组成一个Hadoop集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。

本课程搭建的是集群模式，以三台主机为例，以下是集群规划:

主机 组件	node1 (192.168.88.161)	node2 (192.168.88.162)	node3 (192.168.88.163)
NameNode	是	否	否
Secondary Namenode	否	是	否
DataNode	是	是	是
ResourceManager	是	否	否
NodeManager	是	是	是

 

集群环境准备

集群模式主要用于生产环境部署，需要多台主机，并且这些主机之间可以相互访问，我们在之前搭建好基础环境的三台虚拟机上进行Hadoop的搭建。

 

hadoop重新编译

为什么要编译hadoop

由于appache给出的hadoop的安装包没有提供带C程序访问的接口，所以我们在使用本地库（本地库可以用来做压缩，以及支持C程序等等）的时候就会出问题,需要对Hadoop源码包进行重新编译，请注意，资料中已经提供好了编译过的Hadoop安装包，所以这一部分的操作，大家可以不用做，了解即可。

Hadoop编译实现

Hadoop的编译步骤可以参考:Hadoop编译

 

Hadoop安装

Hadoop安装包目录结构

解压hadoop-2.7.5.tar.gz，目录结构如下：

bin：Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本的目录，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用Hadoop。

etc：Hadoop配置文件所在的目录，包括core-site,xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等从Hadoop1.0继承而来的配置文件和yarn-site.xml等Hadoop2.0新增的配置文件。

include：对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在lib目录中），这些头文件均是用C++定义的，通常用于C++程序访问HDFS或者编写MapReduce程序。

lib：该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用。

libexec：各个服务对用的shell配置文件所在的目录，可用于配置日志输出、启动参数（比如JVM参数）等基本信息。

sbin：Hadoop管理脚本所在的目录，主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动/关闭脚本。

share：Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录，官方自带示例。

 

Hadoop配置文件修改

Hadoop安装主要就是配置文件的修改，一般在主节点进行修改，完毕后scp下发给其他各个从节点机器。

注意,以下所有操作都在node1主机进行。

 

​​​​​​​1. hadoop-env.sh

• 介绍

文件中设置的是Hadoop运行时需要的环境变量。JAVA_HOME是必须设置的，即使我们当前的系统中设置了JAVA_HOME，它也是不认识的，因为Hadoop即使是在本机上执行，它也是把当前的执行环境当成远程服务器。

• 配置

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

vim  hadoop-env.sh

添加以下内容:

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241

 

2. ​​​​​​​core-site.xml

• 介绍

hadoop的核心配置文件，有默认的配置项core-default.xml。

core-default.xml与core-site.xml的功能是一样的，如果在core-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取core-default.xml里的相同属性的值。

• 配置

在该文件中的标签中添加以下配置,

  在这里添加配置

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  core-site.xml

配置内容如下:

 

    fs.defaultFS

    hdfs://node1:8020

 



 

   hadoop.tmp.dir

   /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas







 

   io.file.buffer.size

   4096

 





 

   fs.trash.interval

   10080

 

 

​​​​​​​3.hdfs-site.xml

• 介绍

HDFS的核心配置文件，主要配置HDFS相关参数，有默认的配置项hdfs-default.xml。

hdfs-default.xml与hdfs-site.xml的功能是一样的，如果在hdfs-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取hdfs-default.xml里的相同属性的值。

• 配置

在该文件中的标签中添加以下配置,

  在这里添加配置

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  hdfs-site.xml

配置一下内容

dfs.namenode.secondary.http-address

node2:50090







dfs.namenode.http-address

node1:50070







dfs.namenode.name.dir

file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas







dfs.datanode.data.dir

file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas







dfs.namenode.edits.dir

file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits









dfs.namenode.checkpoint.dir

file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name







dfs.namenode.checkpoint.edits.dir

file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits







dfs.replication

3









dfs.permissions

false







dfs.blocksize

134217728







  dfs.hosts 

 /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/slaves 

 

​​​​​​​​​​​​​​4. mapred-site.xml

• 介绍

MapReduce的核心配置文件，Hadoop默认只有个模板文件mapred-site.xml.template,需要使用该文件复制出来一份mapred-site.xml文件

• 配置

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

在mapred-site.xml文件中的标签中添加以下配置,

  在这里添加配置

vim  mapred-site.xml

 配置一下内容:

mapreduce.framework.name

yarn









mapreduce.job.ubertask.enable

true









mapreduce.jobhistory.address

node1:10020









mapreduce.jobhistory.webapp.address

node1:19888

 

​​​​​​​​​​​​​​5. mapred-env.sh

在该文件中需要指定JAVA_HOME,将原文件的JAVA_HOME配置前边的注释去掉，然后按照以下方式修改:

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241

 

​​​​​​​​​​​​​​6. yarn-site.xml

YARN的核心配置文件,在该文件中的标签中添加以下配置,

  在这里添加配置

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  yarn-site.xml

添加以下配置：

yarn.resourcemanager.hostname

node1







yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle









yarn.log-aggregation-enable

true







yarn.log-aggregation.retain-seconds

604800





    

yarn.nodemanager.resource.memory-mb    

2048



  

          yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

          2048





yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

2.1

 

​​​​​​​7. slaves

• 介绍

slaves文件里面记录的是集群主机名。一般有以下两种作用：

一是：配合一键启动脚本如start-dfs.sh、stop-yarn.sh用来进行集群启动。这时候slaves文件里面的主机标记的就是从节点角色所在的机器。

二是：可以配合hdfs-site.xml里面dfs.hosts属性形成一种白名单机制。

dfs.hosts指定一个文件，其中包含允许连接到NameNode的主机列表。必须指定文件的完整路径名,那么所有在slaves中的主机才可以加入的集群中。如果值为空，则允许所有主机。

• 配置

cd  /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim  slaves

删除slaves中的localhost，然后添加以下内容:

node1
node2
node3

 

​​​​​​​数据目录创建和文件分发

注意,以下所有操作都在node1主机进行。

1. 目录创建

创建Hadoop所需目录

mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas

mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas

mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas

mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits

mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name

mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits

2. 文件分发

将配置好的Hadoop目录分发到node2和node3主机。

scp -r /export/server/hadoop-2.7.5/ node2:/export/server/

scp -r /export/server/hadoop-2.7.5/ node3:/export/server/

 

​​​​​​​配置Hadoop的环境变量

注意，三台机器都需要执行以下命令

vim  /etc/profile

添加以下内容:

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-2.7.5
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

配置完成之后生效

source /etc/profile

 

​​​​​​​启动集群

1. 启动方式

要启动Hadoop集群，需要启动HDFS和YARN两个集群。

注意：首次启动HDFS时，必须对其进行格式化操作。本质上是一些清理和准备工作，因为此时的HDFS在物理上还是不存在的。

在node1上执行格式化指令

hadoop namenode -format

 2. 单节点逐个启动

在node1主机上使用以下命令启动HDFS NameNode：

hadoop-daemon.sh start namenode

在node1、node2、node3三台主机上，分别使用以下命令启动HDFS DataNode：

hadoop-daemon.sh start datanode

在node1主机上使用以下命令启动YARN ResourceManager：

yarn-daemon.sh  start resourcemanager

在node1、node2、node3三台主机上使用以下命令启动YARN nodemanager：

yarn-daemon.sh start nodemanager

以上脚本位于/export/server/hadoop-2.7.5/sbin目录下。如果想要停止某个节点上某个角色，只需要把命令中的start改为stop即可。

 

3. 脚本一键启动

启动HDFS

start-dfs.sh

启动Yarn

start-yarn.sh

启动历史任务服务进程

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

启动之后，使用jps命令查看相关服务是否启动，jps是显示Java相关的进程命令。

node1：

 

node2：

 

node3

停止集群：stop-dfs.sh、stop-yarn.sh、mr-jobhistory-daemon.sh stophistoryserver

注意:如果在启动之后，有些服务没有启动成功，则需要查看启动日志，Hadoop的启动日志在每台主机的/export/server/hadoop-2.7.5/logs/目录，需要根据哪台主机的哪个服务启动情况去对应的主机上查看相应的日志，以下是node1主机的日志目录.

 

集群的页面访问 

1. IP访问

一旦Hadoop集群启动并运行，可以通过web-ui进行集群查看，如下所述：

查看NameNode页面地址:

http://192.168.88.161:50070/ 

 

查看Yarn集群页面地址:

http://192.168.88.161:8088/cluster 

 

查看MapReduce历史任务页面地址:

http://192.168.88.161:19888/jobhistory

 

 

​​​​​​​2. 主机名访问

请注意，以上的访问地址只能使用IP地址，如果想要使用主机名，则对Windows进行配置。

配置方式:

1、打开Windows的C:\Windows\System32\drivers\etc目录下hosts文件

2、在hosts文件中添加以下域名映射

192.168.88.161  node1
192.168.88.162  node2
192.168.88.163  node3

配置完之后，可以将以上地址中的IP替换为主机名即可访问，如果还不能访问，则需要重启Windows电脑，比如访问NameNode，可以使用http://node1:50070/ 。

 

Hadoop初体验

1. HDFS使用

• 从Linux本地上传一个文本文件到hdfs的/目录下

#在/export/data/目录中创建a.txt文件，并写入数据

cd /export/data/

touch a.txt

echo "hello" > a.txt


#将a.txt上传到HDFS的根目录

hadoop fs -put a.txt  /

• 通过页面查看

通过NameNode页面.进入HDFS：http://node1:50070/ 

查看文件是否创建成功

 

​​​​​​​2. 运行mapreduce程序

在Hadoop安装包的share/hadoop/mapreduce下有官方自带的mapreduce程序。我们可以使用如下的命令进行运行测试。

示例程序jar:

hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar

计算圆周率

hadoop jar /export/server/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar pi 2 10

关于圆周率的估算，感兴趣的可以查询资料蒙特卡洛方法来计算Pi值，计算命令中2表示计算的线程数，50表示投点数，该值越大，则计算的pi值越准确。