hadoop集群安装配置(精简)
hadoop集群安装配置(详细)
尚硅谷Hadoop教学
前两个链接是文本教程都可以用,一个精简一些也可以配置好,但是如果出了什么小问题有时候不好找,看个人所需,前一个所用的时间比较少。视频是尚硅谷hadoop教程,其中有安装与配置教程。
如果途中遇见问题,建议别尝试解决,直接照着视频来配置
本文后面也会有配置教程但是因本人使用的是OpenStack并不是本地虚拟机,但是还是将虚拟机搭建Hadoop方法写上(只是虚拟机需要前置配置)
说一下安装过程中可能遇到的问题以及解决办法:
/root/.bash_profile
,后者为:/etc/profile
,本文是基于hadoop3的环境编写source 环境变量PATH
命令来加载环境变量文件jdk8
版本,避免后续报版本不兼容错误permission denied
错误Cannot execute /usr/bin/hadoop/libexec/hdfs-config.sh
如果有全局变量就修改全局变量或者直接删除,然后再检查文件内配的环境变量是否有问题xsync
如果运行报rsync 未找到命令
,在所有的主机上使用命令yun -y install rsync
命令下载rsync
分布式系统基础结构
。存储
和海量数据的分析计算
的问题。Hadoop生态园
如果对一些历史时间比较感兴趣,可以访问腾讯云开发社区的文章“Hadoop的发家简史”链接:Hadoop的发家简史
Hadoop三大发行版本:Apache、Cloudera、Hortonworks。
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在Hadoop1.x时代,Hadoop中的Map Reduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大。在Hadoop2.x时代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度,Map Reduce只负责运算。Hadoop3.x在组成上没有变化。
如果对理论感兴趣,可以点击尚硅谷Hadoop教学
Hadoop Distributed File System,简称HDFS
,是一个分布式文件系统。
元数据
,如文件名、文件目录结构、文件属性
(生成时间、副本数、文件权限),以及每个文件的块列表
和块列表
所在的DataNode
等。存储文件块数据
,以及块数据的校验和
。每隔一段时间对NameNode元数据备份
Yet Another Resource Negotiator 简称YARN,另一种资源协调者,是Hadoop的资源管理器。
内存、CPU、磁盘、网络等
。备注:
MapReduce将计算过程发呢为:Map和Reduce
图中涉及的技术名词解释如下:
进行数据的传递
,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL,Oracle 等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。高可用的,高可靠的
,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;高吞吐量
的分布式发布订阅消息系统;开源大数据内存计算框架
。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。开源大数据内存计算框架
。用于实时计算的场景较多。非结构化数据存储
的数据库。数据仓库工具
,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务
进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。大型分布式系统的可靠协调系统
,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。192.168.10.100
、主机名称hadoop100
、内存4G
、硬盘50G
ping
命令测试当前虚拟机有无网络,若遇到没有网络等问题,VM安装配置以及安装Linuxyum install -y epel-release
yum install -y net-tooles
yum install -y vim
利用模板(Hadoop100)克隆两台虚拟机注意:克隆时要关闭Hadoop100
修改克隆机IP,因环境问题,以下用Hadoop101举例说明:
修改静态IP
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
将文件内容改成(你也可以自己该,这里改了后面配置的时候一起改也一样):
DEVICE=ens33
TYPE=Ethernet
ONBOOT=yes
BOOTPROTO=static
NAME="ens33"
IPADDR=192.168.10.102
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.10.2
DNS1=192.168.10.2
查看Linux虚拟网络,在VM的界面中依次点击 编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8
查看Windows系统适配器VMware Network Adapter VMnet8的IP地址(在网络适配器里)
保证Linux系统ifcfg-ens33文件中IP地址、虚拟网络编辑器地址和Windows系统VM8网络IP地址相同。
以下修改用Hadoop101举例
vim /etc/hostname
输入上例命令,然后将内容修改为 hadoop101
(可以根据自己想要的取,在专业角度上建议不要定义无意义名字)
配置Linux主机名映射文件,打开/etc/hosts
vim /etc/hosts
添加如下内容:
192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108
这些内容可以不用添加那么多,用多少添加多少就行。如果IP
和主机名
不一致记得更改
然后使用命令:
reboot
来重启虚拟机。
本地虚拟机还要修改host文件
,路径如下:
C:\Windows\System32\drivers\etc
打开之后添加如下内容:
192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108
这里的内容要和你上面在Linux中host
文件添加的内容一致。
之后的内容都是一致的了
注意:安装JDK前,一顶顶确保提前删除了虚拟机或服务器上自带的JDK。
其中上传的Linux路径根据自己需求来控制。
首先进入jdk所在的目录:
cd /opt/sotware
在使用命令去解压到另一个文件夹
tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/src/
该解压路径可以自己改写。
随后配置JDK环境变量:
我在学习的时候看见两种方法,下面只说我尝试的:
已尝试:
使用命令修改环境变量配置文件:
路径是你环境变量的路径,在文章开头有提到
vim /etc/profile
在文件里面添加两行内容:
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
在Linux中修改了环境变量文件之后
一定要使用source来更改环境变量
一定要使用source来更改环境变量
一定要使用source来更改环境变量
重要的事情说三遍!命令如下:
source /etc/profile
然后在命令行输入以下命令来检测Java是否安装:
java -version
若返回版本号那jdk就安装完成了。
Hadoop下载地址
利用XShell文件传输工具将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到Linux中,文件目录自适应
使用命令进入传入Hadoop的目录
cd /opt/sofftware
然后使用命令解压文件
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local/src
vim /etc/profile
在将hadoop添加到环境变量
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
记得source
一下环境变量文件。
使用以下命令来检测hadoop是否安装成功
hadoop -version
若返回版本号那么就是安装成功
[root@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
总用量 52
drwxr-xr-x. 2 root root 4096 5月 22 2017 bin
drwxr-xr-x. 3 root root 4096 5月 22 2017 etc
drwxr-xr-x. 2 root root 4096 5月 22 2017 include
drwxr-xr-x. 3 root root 4096 5月 22 2017 lib
drwxr-xr-x. 2 root root 4096 5月 22 2017 libexec
-rw-r--r--. 1 root root 15429 5月 22 2017 LICENSE.txt
-rw-r--r--. 1 root root 101 5月 22 2017 NOTICE.txt
-rw-r--r--. 1 root root 1366 5月 22 2017 README.txt
drwxr-xr-x. 2 root root 4096 5月 22 2017 sbin
drwxr-xr-x. 4 root root 4096 5月 22 2017 share
(1)bin目录:存放对Hadoop相关服务(hdfs,yarn,mapred)进行操作的脚本
(2)etc目录:Hadoop的配置文件目录,存放Hadoop的配置文件
(3)lib目录:存放Hadoop的本地库(对数据进行压缩解压缩功能)
(4)sbin目录:存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
(5)share目录:存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例
mkdir wcinput
cd wcinput
vim word.txt
在文件中输入如下内容:
hadoop yarn
hadoop mapreduce
sherry
sherry
回到目录:hadoop3.1.3
执行程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput
因原来的集群所有任务全配置在master,不知道为什么master直接崩溃,所以推到重来,使用vm虚拟机创建hadoop102、hadoop103、hadoop104,从这里开始均使用尚硅谷教程开始
会看见一长串执行,在下面就能看见Map Reduce
执行完成之后输出的文件夹为wcoutput
,进入文件夹,并输入命令查看执行结果
cd wcoutput
cat part-r-00000
详见3.1、3.2、3.3
节。
scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
上面这一行是对命令的解释
(3)案例实操
前提:在hadoop102、hadoop103、hadoop104都已经创建好的/opt/module、/opt/software两个目录,并且已经把这两个目录修改为sherry:sherry(这个是你的主机名)
sudo chown sherry:sherry -R /opt/module
(a)在hadoop102上,将hadoop102中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop103上。
scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 sherry@hadoop103:/opt/module
(b)在hadoop103上,将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。
scp -r sherry@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/
(c)在hadoop103上操作,将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。
scp -r sherry@hadoop102:/opt/module/* sherry@hadoop104:/opt/module
rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
rsync和scp区别:用rsync做文件的复制要比scp的速度快,rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。
rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
上面这一行是对命令的解释
选项 | 功能 |
---|---|
-a | 归档拷贝 |
-v | 显示复制过程 |
rm -rf wcinput/
rsync -av hadoop-3.1.3/ sherry@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/
rsync -av /opt/module atguigu@hadoop103:/opt/
(b)期望脚本:
xsync要同步的文件名称
(c)期望脚本在任何路径都能使用(脚本放在声明了全局环境变量的路径)
echo $PATH
结果
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/sherry/.local/bin:/home/sherry/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin:/opt/module/hadoop-3.1.3/bin:/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin
cd /home/sherry
mkdir bin
cd bin
vim xsync
在文件中编写如下代码:
#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo Not Enough Arguement!
exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ==================== $host ====================
#3. 遍历所有目录,挨个发送
for file in $@
do
#4. 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取父目录
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
ssh $host "mkdir -p $pdir"
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $file does not exists!
fi
done
done
(b)修改脚本 xsync 具有执行权限
chmod +x xsync
(c)测试脚本
xsync /home/atguigu/bin
(d)将脚本复制到/bin中,以便全局调用
sudo cp xsync /bin/
(e)同步环境变量配置(root所有者)
sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
注意:如果用了sudo,那么xsync一定要给它的路径补全。
让环境变量生效
source /etc/profile
(1)基本语法
ssh另一台电脑的IP地址
(2)ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法
ssh hadoop103
(3)退回到hadoop102
exit
pwd
/home/sherry/.ssh
ssh-keygen -t rsa
注意:known_hosts | 记录ssh访问过计算机公钥(public key) |
---|---|
id_rsa | 生成的私钥 |
id_rsa.pub | 生成的公钥 |
authorized_keys | 存放受全国的无密登录服务器公钥 |
注意:
> NameNode 和 SecondaryNameNode不要安装在同一服务器
> ResourceManager也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上
hadoop102 | hadoop103 | hadoop104 | |
---|---|---|---|
HDFS | NameNode DataNode |
DataNode |
SecondaryNameNode DataNode |
YARN | NodeManager |
ResourceManager NodeManager |
NodeManager |
Hadoop配置文件分两类:默认配置文件和自定义配置文件,只有用户向修改某一默认配置值时,才需要修改自定义配置文件,更改相应属性值。
要获取的默认文件 | 文件存放在Hadoop的jar包中的位置 |
---|---|
[core-default.xml] | hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml |
[hdfs-default.xml] | hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml |
[yarn-default.xml] | hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml |
[mapred-default.xml] | hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml |
$HADOOP_HOME/etc/hadoop
这个路径上,用户可以根据项目需求重新进行修改配置。cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
vim core-site.xml
文件内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>atguigu</value>
</property>
</configuration>
vim hdfs-site.xml
文件内容如下;
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop104:9868</value>
</property>
</configuration>
vim yarn-site.xml
文件内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定MR走shuffle -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<!-- 环境变量的继承 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
</configuration>
vim mapred-site.xml
文件内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
分别在hadoop103、104上输入
cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
在文件中增加如下内容:
hadoop102
hadoop103
hadoop104
注意: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
同步所有节点的配置文件
xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
hdfs namenode -format
start-dfs.sh
hadoop103
)启动YARNsbin/start-yarn.sh
hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /
pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0
cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce
sherry
sherry
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
tar -zxvf tmp.tar.gz
hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
为了查看程序的历史运行情况,需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下:
vim mapred-site.xml
在文件里面增加如下配置:
<!-- 历史服务器端地址 -->
mapreduce.jobhistory.address</name>
hadoop102:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
hadoop102:19888</value>
</property>
xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
mapred --daemon start historyserver
jps
日子聚集概念应用运行完成之后,将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。
日志聚集功能好处:可以方便的查看程序运行详情,方便开发调试。
注意:开启日志聚集功能,需要重新启动NodeManager、ResourceManager和HistoryServer。
开启日志聚集功能具体步骤如下:
vim yarn-site.xml
在该文件中添加如下配置:
<!-- 开启日志聚集功能 -->
yarn.log-aggregation-enable</name>
true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
yarn.log.server.url</name>
http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
604800</value>
</property>
xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
sbin/stop-yarn.sh
mapred --daemon stop historyserver
start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver
hadoop fs -rm -r /output
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
start-dfs.sh/stop-dfs.sh
(2)整体启动/停止YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
(2)启动/停止YARN
yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
cd /home/atguigu/bin
vim myhadoop.sh
输入以下内容:
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input..."
exit ;
fi
case $1 in
"start")
echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="
echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="
echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
echo "Input Args Error..."
;;
esac
保存后退出,然后赋予脚本执行权限
chmod +x myhadoop.sh
cd /home/atguigu/bin
vim jpsall
输入如下内容:
#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo =============== $host ===============
ssh $host jps
done
保存后退出,然后赋予脚本执行权限
chmod +x jpsall
xsync /home/atguigu/bin/
端口名称 | Hadoop2.x | Hadoop3.x |
---|---|---|
NameNode内部通信端口 | 8020 / 9000 | 8020 / 9000 / 9820 |
NameNode HTTP UI | 50070 | 9870 |
MapReduce查看执行任务端口 | 8088 | 8088 |
历史服务器通信端口 | 19888 | 19888 |
如果服务器在公网环境(能连接外网),可以不采用集群时间同步,因为服务器会定期和公网时间进行校准;
如果服务器在内网环境,必须要配置集群时间同步,否则时间久了,会产生时间偏差,导致集群执行任务时间不同步。
找一个机器,作为时间服务器,所有的机器与这台集群时间进行定时的同步,生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果,采用1分钟同步一次。
sudo systemctl status ntpd
sudo systemctl start ntpd
sudo systemctl is-enabled ntpd
sudo vim /etc/ntp.conf
修改内容如下:
(a)修改1(授权192.168.10.0-192.168.10.255网段上的所有机器人可以从这台机器上查询和同步时间)
在文件中找到:
#restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
将前面的#去掉变成:
restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
(b)修改2(集群在局域网中,不适用其他互联网上的时间)
将下面的全部注释掉:
server 0.centos.pool.ntp.org iburst
server 1.centos.pool.ntp.org iburst
server 2.centos.pool.ntp.org iburst
server 3.centos.pool.ntp.org iburst
变为:
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
(c)添加3(当该节点丢失忘了链接,依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步)
3) 修改hadoop102的/etc/sysconfig/htpd文件
sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
增加内容如下(让硬件时间与系统时间一起同步)
SYNC_HWCLOCK=yes
sudo systemctl start ntpd
sudo systemctl enable ntpd
sudo systemctl stop ntpd
sudo systemctl disable ntpd
sudo systemctl stop ntpd
sudo systemctl disable ntpd
sudo crontab -e
编写定时任务如下:
*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
sudo date -s "2021-9-11 11:11:11"
4)1分钟后查看机器是否与时间服务器同步
sudo date
该章节是尚硅谷给出的在搭建hadoop环境中容易出现的问题以及解决方案。
java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102
at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475)
at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:146)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
解决办法:
(1)在/etc/hosts文件中添加192.168.10.102 hadoop102
(2)主机名称不要起hadoop hadoop000等特殊名称
执行命令不生效,粘贴Word中命令时,遇到-和长–没区分开。导致命令失效
解决办法:尽量不要粘贴Word中代码。
jps发现进程已经没有,但是重新启动集群,提示进程已经开启。
原因是在Linux的根目录下/tmp目录中存在启动的进程临时文件,将集群相关进程删除掉,再重新启动集群。
jps不生效
原因:全局变量hadoop java没有生效。解决办法:需要source /etc/profile文件。
8088端口连接不上
[sherry@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts
注释掉如下代码
#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1 hadoop102