Hadoop的安装部署(学习使用)

大数据学习的基础生态圈核心组件。本身的框架分为三个组件，HDFS、MapReduce和Yarn。对应着存储，计算和调度功能。除了计算框架MR被其他许多框架代替，HDFS和YARN在各自领域还是基石般的存在。

安装前提： 有起码3个节点 (可用虚拟机模拟)。

虚拟机模拟分布式的安装部署文档：可参考用VM虚拟机搭建大数据学习集群(3节点)_zhang5324496的博客-CSDN博客

集群的规划: 

这是学习了解hadoop框架和简单练习使用命令、API操作框架。这里部署没有采用HA 架构

框架	node121	node122	node123
HDFS	NameNode，DataNode	DataNode	SecondaryNameNode、DataNode
YARN	NodeManager	NodeManager	NodeManager、ResourceManager

1- 下载安装包

官网链接
Apache Hadoop
以2.9.2为例
Index of /dist/hadoop/common/hadoop-2.9.2 (apache.org)

2- 解压安装包

以下操作需要在三个节点上操作，

• 你可以使用xshell的全部回话来实现一起编辑配置文件。
• 也可以在一台机子上编辑完毕后，使用SCP拷贝到其他节点。
• 也可以使用rysnc命令

2.1- 登录node121， 创建目录存放解压hadoop

# 软件安装包存放目录
mkdir -p /opt/cluster/software 

# 软件安装目录
mkdir -p /opt/cluster/server 

2.2-  解压到统一的安装目录 server下

tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz -C /opt/cluster/server

2.3- 配置环境变量(方便后续操作)

编辑 /etc/profile ，添加如下内容

export HADOOP_HOME=/opt/cluster/server/hadoop-2.9.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbi

执行 source /etc/profile， 让配置的环境变量生效

2.4- 验证hadoop

执行命令

hadoop version

应该出现hadoop的版本信息

2.5- 配置   JDK路径。

因为hadoop有用java语言开发，需要配置JDK

执行命令

vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hadoop-env.sh

## 找到 java_home，并配置为 你机子上的实际路径。我这里也是安装到 server下

export JAVA_HOME=/opt/cluster/server/jdk1.8.0_231

3- HDFS集群配置

3.1- 指定 namenode 和 数据存储目录

vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/core-site.xml

   <！-- 指定namenode 地址-->
    
        fs.defaultFS
        hdfs://node121:9000
    

    
    
        hadoop.tmp.dir
        /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/data/tmp
    

3.2- 指定secondarynamenode节点 和 副本数

vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml

    dfs.namenode.secondary.http-address
    node123:50090




    dfs.replication
    3

3.3- 指定datanode的节点

在hadoop的配置目录下，新建slaves文件，内容是 datanode的节点。我这里是3个节点都安装

vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/slaves

node121
node122
node123

该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

4- MapReduce的集群配置

4.1- 指定MR 的JDK路径

vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/mapred-env.sh

## 找到 java_home，并配置为 你机子上的实际路径。我这里也是安装到 server下

export JAVA_HOME=/opt/cluster/server/jdk1.8.0_231

4.2- 模拟生产环境，指定MR 运行在 yarn资源调度框架上

mv /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/mapred-site.xml


vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/mapred-site.xml

    mapreduce.framework.name
    yarn

 5- Yarn集群配置

5.1- 指定JDK路径

vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/yarn-env.sh

## 找到 java_home，并配置为 你机子上的实际路径。我这里也是安装到 server下

export JAVA_HOME=/opt/cluster/server/jdk1.8.0_231

5.2- 指定 resourceManager的master地址

vi /opt/cluster/server/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/yarn-site.xml

    yarn.resourcemanager.hostname
    node123




    yarn.nodemanager.aux-services
    mapreduce_shuffle

6- 分发到其他节点

SCP，手动修改，rysnc都可以。

7- 启动验证

7.1-- 第一次启动，需要格式化 namenode

在node121上

hadoop namenode -format

7.2- 启动 HDFS

start-dfs.sh

7.3- 启动yarn

start-yarn.sh

8- 验证是否成功

在所有的节点上执行 jps ， 看节点上有没有 相应的组件进程。比如我们这里比较特殊的是

namenode在node121

secondnamenode在 node123

resourceManager在 node123

 

 9- 如果出现个别的组件没有启动，可以到规划的节点上单独启动

比如 resourceManger没有启动，那么就去node123上执行

yarn-daemon.sh start  resourcemanager 

yarn和 hdfs 的单独 启/停 组件的命令如下

yarn-daemon.sh   start/stop  resourcemanager/nodemanager

hadoop-daemon.sh start / stop namenode / datanode / secondarynamenode