大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)

4.3完全分布式运行模式(开发重点)

分析:

1)准备3台客户机(关闭防火墙、静态ip、主机名称)

2)安装JDK

3)配置环境变量

4)安装Hadoop

5)配置环境变量

6)配置集群

7)单点启动

8)配置ssh

9)群起并测试集群

4.3.1 虚拟机准备

首先克隆两台hadoop102hadoop103

实现三台相互ping通即可

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第1张图片
大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第2张图片
大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第3张图片

三台虚拟机相互ping通后只需把克隆后的其他两个hadoop配置文件的主机名修改即可

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第4张图片

Hadoop102的yarn的浏览器页面

http://192.168.2.123:8088/cluster

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第5张图片
大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第6张图片
大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第7张图片

查看hadoop102历史服务器的页面

http://192.168.2.123:19888/jobhistory

4.3.2 编写集群分发脚本xsync

1. scp(secure copy)安全拷贝

(1)scp定义:

scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。(from server1 to server2)

(2)基本语法

scp -r $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname

命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称

2. rsync 远程同步工具

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(增量copy)做文件的复制要比scp的速度快,rsync只对差异文件做更新。scp(完全copy)是把所有文件都复制过去。

(1)基本语法

rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir/$fname

命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径/名称

选项参数说明

表2-2

选项

功能

-r

递归

-v

显示复制过程

-l

拷贝符号连接(相当Windows的快捷方式)

(3)脚本实现

(a)在/home/hadoop目录下创建bin目录,并在bin目录下xsync创建文件,文件内容如下:

[hadoop@hadoop101 ~]$ mkdir bin

[hadoop@hadoop101 ~]$ cd bin/

[hadoop@hadoop101 bin]$ touch xsync

[hadoop@hadoop101 bin]$ sudo vi xsync

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第8张图片

在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash

#1 获取输入参数个数,如果没有参数,直接退出

pcount=$#

if((pcount==0)); then

echo no args;

exit;

fi

#2 获取文件名称

p1=$1

fname=`basename $p1` #绝对路径

echo fname=$fname

#3 获取上级目录到绝对路径

pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`

echo pdir=$pdir

#4 获取当前用户名称

user=`whoami`

#5 循环

for((host=101; host<104; host++)); do

echo ------------------- hadoop$host --------------

rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir

done

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第9张图片

(b)修改脚本 xsync 具有执行权限

[hadoop@hadoop101 bin]$ chmod 777 xsync #(4读+2写+1执行)

(c)调用脚本形式:xsync 文件名称

[hadoop@hadoop101 bin]$ xsync /home/hadoop/bin

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第10张图片

4.3.3 集群配置

1. 集群部署规划

hadoop101

hadoop102

hadoop103

HDFS

NameNode(主)

DataNode(从)

DataNode

SecondaryNameNode(助理帮助NameNode修复)

DataNode

YARN(操作系统 分配资源)

NodeManager

ResourceManager

NodeManager

NodeManager

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大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第12张图片
大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第13张图片

2. 配置集群

(1)核心配置文件

配置core-site.xml

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ sudo vi core-site.xml

在该文件中编写如下配置

fs.defaultFS

hdfs://hadoop101:9000

hadoop.tmp.dir

/opt/module/hadoop-2.7.1/data/tmp

(2)HDFS配置文件

配置hadoop-env.sh etc/hadoop

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ sudo vi hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_162

配置hdfs-site.xml(只需改第一台即可)

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ sudo vi hdfs-site.xml

在该文件中编写如下配置

dfs.replication

3

dfs.namenode.secondary.http-address

hadoop103:50090

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第14张图片

(3)YARN配置文件

配置yarn-env.sh

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ sudo vi yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_162

配置yarn-site.xml(只需改第一台即可)

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ sudo vi yarn-site.xml

在该文件中增加如下配置

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

yarn.resourcemanager.hostname

hadoop102

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第15张图片

(4)MapReduce配置文件

配置mapred-env.sh

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ sudo vi mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_162

配置mapred-site.xml

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ sudo vi mapred-site.xml

在该文件中增加如下配置

mapreduce.framework.name

yarn

3.在集群上分发配置好的Hadoop配置文件

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.1/

4.查看文件分发情况

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.1/etc/hadoop/core-site.xml

4.3.4 集群单点启动

(1)如果集群是第一次启动,需要格式化NameNode

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$ hadoop namenode -format

(2)在hadoop01上启动NameNode

[hadoop@hadoo101 hadoop-2.7.1]$ hadoop-daemon.sh start namenode

[[email protected]]$ jps

3461 NameNode

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第16张图片

(3)在hadoop101、hadoop102以及hadoop103上分别启动DataNode

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$ jps

3461 NameNode

3608 Jps

3561 DataNode

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第17张图片

[hadoop@hadoop102 hadoop-2.7.1]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[hadoop@hadoop102 hadoop-2.7.1]$ jps

3190 DataNode

3279 Jps

[hadoop@hadoop103 hadoop-2.7.1]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[hadoop@hadoop103 hadoop-2.7.1]$ jps

3237 Jps

3163 DataNode

三台结点出来后 顺手关闭jps

4.3.5 SSH无密登录配置

1. 配置ssh

(1)基本语法

ssh另一台电脑的ip地址

(2)ssh连接时出现Host keyverification failed的解决方法

[hadoop@hadoop101opt] $ ssh 192.168.2.123

The authenticity of host '192.168.1.103(192.168.1.103)' can't be established.

RSA key fingerprint iscf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.

Are you sure you want to continueconnecting (yes/no)?

Host key verification failed.

(3)解决方案如下:直接输入yes

2. 无密钥配置

(1)免密登录原理

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第18张图片

cd .ssh/

(2)生成公钥和私钥:【在用户的家目录下,属于隐藏文件 ls -al】

[hadoop@hadoop101 .ssh]$ ssh-keygen -trsa

然后敲(三个回车),就会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第19张图片

(3)将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

[hadoop@hadoop101 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop101

[hadoop@hadoop101 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102

[hadoop@hadoop101 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103

注意:

还需要在hadoop101上采用root账号,配置一下无密登录到hadoop101、hadoop102、hadoop103;

还需要在hadoop102上采用hadoop账号配置一下无密登录到hadoop101、hadoop102、hadoop103服务器上。

3. .ssh文件夹下(~/.ssh)的文件功能解释

表2-4

known_hosts

记录ssh访问过计算机的公钥(public key)

id_rsa

生成的私钥

id_rsa.pub

生成的公钥

authorized_keys

存放授权过的无密登录服务器公钥

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第20张图片

4.3.6 群起集群

1. 配置slaves

/opt/module/hadoop-2.7.1/etc/hadoop/slaves

[hadoop@hadoop101 hadoop]$sudo vi slaves

在该文件中增加如下内容:

Hadoop101

Hadoop102

Hadoop103

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第21张图片

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。

同步所有节点配置文件

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ xsync slaves

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第22张图片

2. 启动集群

(1)如果集群是第一次启动,需要格式化NameNode(注意格式化之前,一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程,然后再删除data和log数据)

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$ bin/hdfs namenode -format

操作过程如遇到如下问题JAVA_HOEM,则检查env.sh配置文件修改即可

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第23张图片

hadoop-env.sh

yarn-env.sh

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第24张图片

mapred-env.sh

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第25张图片

cd/opt/module/hadoop-2.7.1/data/tmp/dfs/name/current

sudo vi VERSION

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第26张图片

cd/opt/module/hadoop-2.7.1/data/tmp/dfs/data/current

sudo vi VERSION

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第27张图片

(2)启动HDFS

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$sbin/start-dfs.sh

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$ jps

4166 NameNode

4482 Jps

4263 DataNode

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第28张图片

[hadoop@hadoop102 hadoop-2.7.1]$ jps

3218 DataNode

3288 Jps

[hadoop@hadoop103 hadoop-2.7.1]$ jps

3221 DataNode

3283 SecondaryNameNode

3364 Jps

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第29张图片

(3)启动YARN

[hadoop@hadoop102 hadoop-2.7.1]$ sbin/start-yarn.sh

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第30张图片

注意:NameNode和ResourceManger如果不是同一台机器,不能在NameNode上启动YARN,应该在ResouceManager所在的机器上启动YARN。

(4)Web端查看SecondaryNameNode

(a)浏览器中输入:http://192.168.2.124:50090/status.html

(b)查看SecondaryNameNode信息

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第31张图片

3. 集群基本测试

(1)上传文件到集群

上传小文件

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$ hdfs dfs-mkdir -p /user/hadoop/input

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$ hdfs dfs-put wcinput/wc.txt /user/hadoop/input

上传大文件

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$

bin/hadoopfs -put /opt/software/hadoop-2.7.1.tar.gz /user/hadoop/input

(2)上传文件后查看文件存放在什么位置

(a)查看HDFS文件存储路径

[hadoop@hadoop101 subdir0]$ pwd

/opt/module/hadoop-2.7.1/data/tmp/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-1495462844069/current/finalized/subdir0/subdir0

/opt/module/hadoop-2.7.1/data/tmp/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-1495462844069/currentl

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第32张图片

(b)查看HDFS在磁盘存储文件内容

[hadoop@hadoop101 subdir0]$ cat blk_1073741825

hadoop yarn

hadoop mapreduce

hadoop

hadoop

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第33张图片

(3)拼接后解压文件

-rw-rw-r--.1 hadoop hadoop 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836

-rw-rw-r--.1 hadoop hadoop 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta

-rw-rw-r--.1 hadoop hadoop 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837

-rw-rw-r--.1 hadoop hadoop 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta

[hadoop@hadoop101 subdir0]$ cat blk_1073741826>>tmp.file

[hadoop@hadoop101 subdir0]$ cat blk_1073741827>>tmp.file

[hadoop@hadoop101 subdir0]$ tar -zxvf tmp.file

(4)下载

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.1]$bin/hadoop fs -get

/user/hadoop/input hadoop-2.7.1.tar.gz ./

执行MapReduce程序:

[[email protected]]$

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jarwordcount /user/hadoop/input /user/hadoop/output

web端查看output文件

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第34张图片

在三台虚拟机web端分别查看:

192.168.2.122:50070

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第35张图片

192.168.2.123:8088

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第36张图片

192.168.2.124:50090

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第37张图片

4.3.7 集群启动/停止方式总结

1. 各个服务组件逐一启动/停止

(1)分别启动/停止HDFS组件

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

(2)启动/停止YARN

yarn-daemon.sh start / stop resourcemanager / nodemanager

2. 各个模块分开启动/停止(配置ssh是前提)常用

(1)整体启动/停止HDFS

start-dfs.sh / stop-dfs.sh

(2)整体启动/停止YARN

start-yarn.sh / stop-yarn.sh

4.3.8 集群时间同步

时间同步的方式: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,比如,每隔十分钟,同步一次时间。

大数据应用——Hadoop运行模式(完全分布式运行)_第38张图片

配置时间同步具体实操:

1. 时间服务器配置(必须root用户

(1)检查ntp是否安装

[root@hadoop102桌面]# rpm-qa|grep ntp

ntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarch

ntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

(2)修改ntp配置文件

[root@hadoop102桌面]# vi/etc/ntp.conf

修改内容如下

a)修改1(授权192.168.1.0-192.168.1.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间)

#restrict 192.168.1.0mask 255.255.255.0 nomodify notrap为

restrict 192.168.1.0 mask255.255.255.0 nomodify notrap

b)修改2(集群在局域网中,不使用其他互联网上的时间)

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为

#server 0.centos.pool.ntp.orgiburst

#server 1.centos.pool.ntp.orgiburst

#server 2.centos.pool.ntp.orgiburst

#server 3.centos.pool.ntp.orgiburst

c)添加3当该节点丢失网络连接,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

server 127.127.1.0

fudge 127.127.1.0 stratum 10

(3)修改/etc/sysconfig/ntpd 文件

[root@hadoop102桌面]# vi/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

(4)重新启动ntpd服务

[root@hadoop102桌面]#service ntpd status

ntpd 已停

[root@hadoop102桌面]#service ntpd start

正在启动 ntpd: [确定]

(5)设置ntpd服务开机启动

[root@hadoop102桌面]#chkconfig ntpd on

2. 其他机器配置(必须root用户)

(1)在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次

[root@hadoop103桌面]#crontab -e

编写定时任务如下:

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

(2)修改任意机器时间

[root@hadoop103桌面]#date -s "2023-4-1 11:11:11"

(3)十分钟后查看机器是否与时间服务器同步

[root@hadoop103桌面]#date

说明:测试的时候可以将10分钟调整为1分钟,节省时间。

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