大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建（超详细）

Hadoop集群完全分布式的搭建

JunLeon——go big or go home

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目录

Hadoop集群完全分布式的搭建

1、分布式集群的网络和节点规划

（1）网络规划

（2）节点规划

2、分布式集群的环境准备

（1）克隆虚拟机

（2）网络配置、修改主机名、配置网络映射

3、设置SSH无密码登录节点

4、安装配置Hadoop集群

（配置文件时均在hadoop的主目录下操作）

（2）配置分布式集群环境（6个配置文件）

（3）分发Hadoop集群安装目录及文件

（4）启动和停止Hadoop集群

（6）Web端访问

5、时间同步

（1）安装NTP服务器

（2）配置其他机器的时间同步

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说明：此模式是在伪分布模式的基础上搭建，hadoop的主目录为/opt/hadoop2.7.3，所有的操作都是在root用户执行的。也没有做ssh安装、Java JDK、Hadoop的解压安装的步骤，详情请查看前面的博客。

1、分布式集群的网络和节点规划

（1）网络规划

主机名	IP地址	节点类型
BigData01	192.168.182.10	master
BigData02	192.168.182.20	slave1
BigData03	192.168.182.30	slave2

（2）节点规划

服务	BigData01	BigDate02	BigData03
NameNode	√
Secondary NameNode		√
DataNode	√	√	√
ResourceManager	√
NodeManager	√	√	√
JobHistoryServer			√

2、分布式集群的环境准备

（1）克隆虚拟机

在伪分布模式的基础上，前面已经将创建好用户、安装ssh服务、安装配置Java环境等，所以把Bigdata01作为Master节点，克隆两台虚拟机作为slave节点（分别是BigData02、BigData03）。

1 进入BigData01主机，将/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules文件进行删除

rm -rf /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules

注：该文件是Linux系统开机启动配置网卡的配置文件，重启开机后会自动生成。

2  拍摄快照

关闭虚拟机 --> 右键单击虚拟机 --> 选择快照 --> 拍摄快照 --> 设置快照名称和描述

 注：拍摄快照是保留虚拟机此刻的状态，方便返回到相同的状态，也可以根据快照克隆相同状态的虚拟机。

3 克隆虚拟机

右键单击虚拟机-->选择管理-->克隆-->选择克隆源（现有快照）-->选择克隆类型-->修改虚拟机名称及位置

 注意：本集群用作学习使用，故选的是链接克隆，完整克隆和链接克隆的区别在于，链接克隆，如果母机宕机，克隆后的虚拟机也不可用。

（2）网络配置、修改主机名、配置网络映射

根据集群网络IP规划，分别将IP，主机名，网络映射配置好。

IP地址	主机名
192.168.182.10	BigData01
192.168.182.20	BigData02
192.168.182.30	BigData03

注意：在配置是需要将主机名和IP地址要一致。

网络配置文件 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

vi  /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

注意：CentOS7和8里面，网络配置文件为：/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

主机名配置文件 /etc/sysconfig/network，修改HOSTNAME=主机名

vi   /etc/sysconfig/network

将HOSTNAME=localhost.localdomain修改为HOSTNAME=BigData01

注意：CentOS7或8，主机名配置文件为：/etc/hostname，直接删除以前的，添加主机名

配置网络映射 /etc/hosts

vi  /etc/hosts

在文件最后添加 ip地址 主机名（每一台虚拟机上都要配置，如下三行都要添加）

192.168.182.10 BigData01

192.168.182.20 BigData02

192.168.182.30 BigData02

重启网络服务：

service  network  restart

注意：如果重启网络服务失败，出现下图所示： 

请查看Linux学习——那些我们网络配置遇到过的问题？ping不通百度？XShell连接不上？（超详细）_JunLeon的博客-CSDN博客  重启网络服务失败-->解决办法二

3、设置SSH无密码登录节点

执行命令在本机生成公钥、私钥和验证文件

ssh-keygen -t rsa

执行命令将登录信息复制到验证文件

ssh-copy-id BigData01   # BigData01为主机名
ssh-copy-id BigData02   # BigData01为主机名
ssh-copy-id BigData03   # BigData01为主机名

注：这里免密登录配置和上面一样，虚拟机相互之间都要执行ssh-copy-id这个命令。

4、安装配置Hadoop集群

（配置文件时均在hadoop的主目录下操作）

进入Hadoop主目录：cd /opt/hadoop-2.7.3

（1）配置Java、Hadoop的环境变量

由于是在伪分布模式的基础上搭建的，故跳过jdk、hadoop的安装，但是需要保证java、hadoop的环境变量在/etc/profile文件中已经配置好，如图所示

（2）配置分布式集群环境（6个配置文件）

对于Hadoop分布式集群模式的部署，常常需要配置的三个文件：

环境变量配置文件：hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh

全局核心配置文件：core-site.xml

HDFS配置文件：hdfs-site.xml

YARN配置文件：yarn-site.xml

MapReduce配置文件：mapred-site.xml、slaves

1 vi etc/hadoop/hadoop-env.sh 定位25行，配置自己的jdk路径即可

 注意：yarn-env.sh、mapred-env.sh两个文件可以不用配置，如果要配置，可以在首次出现“export JAVA_HOME=……”处配置为“export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161”

2 vi  etc/hadoop/core-site.xml

 
     fs.defaultFS
     hdfs://BigData01:9000
 
 
     hadoop.tmp.dir
     /opt/hadoopTmp/
 

参数说明：

fs.defaultFS：该参数是配置指定HDFS的通信地址。其值为hdfs://BigData01:9000，9000为端口号。

hadoop.tmp.dir：该参数配置的是Hadoop临时目录，即指定Hadoop运行时产生文件的存储路径，其值可以自行设置，不能设置为/tmp（/tmp是Linux的临时目录）。

注意：如果在普通用户配置临时目录/opt/hadoopTmp/，需要手动创建及修改权限。

3 vi  etc/hadoop/hdfs-site.xml

 
      dfs.namenode.http-address
      BigData01:50070
 
 
      dfs.namenode.secondary.http-address
      BigData02:50090
 
 
      dfs.replication
      3
 
 
      dfs.namenode.name.dir
      /opt/hadoopTmp/dfs/name
 
 
      dfs.datanode.data.dir
      /opt/hadoopTmp/dfs/data
 

参数说明：

dfs.namenode.http-address：该参数是配置NameNode的http访问地址和端口号。因为在集群规划中指定BigData01设为NameNode的服务器，故设置为BigData01:50070。

dfs.namenode.secondary.http-address：该参数是配置SecondaryNameNode的http访问地址和端口号。在集群规划中指定BigData02设为SecondaryNameNode的服务器，故设置为BigData02:50090。

dfs.replication：该参数是配置HDFS副本数量。

dfs.namenode.name.dir：该参数是设置NameNode存放的路径。

dfs.datanode.data.dir：该参数是设置DataNode存放的路径。

4 vi  etc/hadoop/yarn-site.xml

 
    yarn.resourcemanager.hostsname
    BigData01
 
 
    yarn.resourcemanager.webapp.address
    BigData01:8088
 
 
    yarn.nodemanager.aux-services
    mapreduce_shuffle
 
 
    yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
    org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
 
 
    yarn.log-aggregation-enable
    true
 
 
    yarn.log-aggregation.retain-seconds
    106800
 
 
    yarn.nodemanager.remote-app-log-dir
    /user/container/logs
 

参数说明：

yarn.resourcemanager.hostsname：该参数是指定ResourceManager运行在那个节点上。

yarn.resourcemanager.webapp.address：该参数是指定ResourceManager服务器的web地址和端口。

yarn.nodemanager,aux-services：该参数是指定NodeManager启动时加载server的方式。

yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class：该参数是指定使用mapreduce_shuffle中的类。

yarn.log-aggregation-enable：该参数是配置是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds：该参数是配置聚集的日志在HDFS上保存的最长时间。

yarn.nodemanager.remote-app-log-dir：该参数是指定日志聚合目录。

5 vi etc/hadoop/mapred-site.xml

mapred-site.xml文件默认不存在，可以使用模板文件mapred-site.xml.template复制一份为mapred-site.xml

复制命令：

cp  etc/hadoop/mapred-site.xml.template  etc/hadoop/mapred-site.xml

 文件里配置：

 
     mapreduce.framework.name
     yarn
 
 
     mapreduce.jobhistory.address
     Bigdata03:10020
 
 
     mapreduce.jobhistory.webapp.address
     BigData03:19888
 
 
     mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir
     ${hadoop.tmp.dir}/mr-history/tmp
 
 
     mapreduce.jobhistory.done-dir
     ${hadoop.tmp.dir}/mr-history/done
 

参数说明：

mapreduce.framework.name：该参数是指定MapReduce框架运行在YARN上。

mapreduce.jobhistory.address：该参数是设置MapReduce的历史服务器安装的位置及端口号。

mapreduce.jobhistory.webapp.address：该参数是设置历史服务器的web页面地址和端口。

mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir：该参数是设置存放日志文件的临时目录。

mapreduce.jobhistory.done-dir：该参数是设置存放运行日志文件的最终目录。

6 vi etc/hadoop/slaves

添加你的所有节点主机名即可

BigData01
BigData02
BigData03

（3）分发Hadoop集群安装目录及文件

在Master节点上安装及配置好hadoop系统，其他slave节点完成ssh、jdk等的安装、免密登录等，既可以将在BigData01上配置好的Hadoop分发给其他节点：

分发命令：

[root@BigData01 opt]# scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@BigData02:/opt/
[root@BigData01 opt]# scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@BigData03:/opt/

（4）启动和停止Hadoop集群

在启动hadoop集群前，需要先格式化NameNode，在Master主机下操作：

格式化命令：

hdfs namenode -format

也可以使用：hadoop namenode -format命令

格式化后即可启动集群的节点，可以分别启动HDFS和YARN，也可以一起启动：

全部启动命令：start-all.sh

启动和停止HDFS：

start-dfs.sh        #启动HDFS
stop-dfs.sh         #停止HDFS

启动和停止YARN：

start-yarn.sh       #启动YARN
stop-yarn.sh        #停止YARN

全部启动和停止：

start-all.sh        #启动HDFS和YARN
stop-all.sh         #停止HDFS和YARN

启动和停止历史（日志）服务器：

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver     #启动historyserver
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver     #停止historyserver

（5）验证（查看是否启动成功）

命令：jps

成功开启后，会看到下图所示的节点显示：

Master： NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager

slave1： SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager

slave2： DataNode、NodeManager

（6）Web端访问

关闭防火墙：

service iptables stop

访问HDFS：50070

192.168.182.10:50070    #访问HDFS,50070是端口

访问YARN：8088

192.168.182.10:8088     #访问YARN,8088是端口

注意：根据自己配置的IP地址查看，必须关闭虚拟机里的防火墙，不然访问不了。

5、时间同步

Hadoop集群对时间要求非常高，主节点与各从节点的时间都必须同步。NTP使用来使计算机时间同步的一种协议。配置时间同步服务器（NTP服务器）主要就是为了进行集群的时间同步。

这里主要以BigData01作为NTP服务器，从节点BigData02和BigData03每10分钟跟BigData01同步一次。

（1）安装NTP服务器

1 安装配置NTP服务器

查看是否安装NTP服务，如果出现ntp-x.x.x和ntpdate-x.x.x则不需要再安装

rpm -qa | grep ntp

安装命令：

yum install -y ntp      # 使用yum在线安装

2 修改配置文件ntp.conf

vi /etc/ntp.conf

① 启用restrice，修改网段

打开restrice的注释（删除前面的#号），修改为自己的网段

 ② 注释掉四行server域名，再添加两行，如图所示：

③ 修改配置文件ntpd

命令：vi /etc/sysconfig/ntpd

在此文件内，第二行添加一行SYNC_HWCLOCK=yes，将同步后的时间写入CMOS里。

④ 启动NTP服务

service ntpd start      # 启动NTP服务
chkconfig ntpd on       # 开机自启动，永久启动

两个命令可以连用：

（2）配置其他机器的时间同步

首先要保证从节点（其他机器）安装有NTP，然后开始配置从节点跟主节点同步时间。以下操作是在BigData02和BigData03机器上配置（剩下的这两台都要配置）：

① 注释掉四行server域名配置，其后添加一行：server BigData01 

② 修改配置文件ntpd，此操作和前面的NTP服务器中配置一样

③ 启动时间同步

启动NTP服务：service ntpd start & chkconfig ntpd on

也可以执行命令：ntpdate BigData01 完成同步

注意：在客户机里也可以不用配置NTP，而是使用Linux定时任务来执行与NTP服务器同步时间，具体操作如下：

输入命令：crontab -e

打开vi编辑器后，添加一行：

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate BigData01; /sbin/hwclock -w

表示每10分钟与NTP服务器（BigData01）进行一次时间同步，并写入本机BIOS。

（3）测试集群间的时间同步

通过命令查看集群简的时间是否同步

date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S'

以“年-月-日 时:分:秒”的格式显示，如果三台时间一致，完成时间同步。然后重启虚拟机再次查看时间是否同步。

 以上Hadoop分布式集群（完全分布式）就已经搭建成功了，并对其做好时间同步，方便后面去搭建高可用的环境。

下一篇：搭建Hadoop基于Zookeeper的高可用环境（超详细）

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