Hadoop+Hive学习笔记-4

Hadoop 集群搭建

配置三台虚拟机之间的免密登录

1 切换到root用户：crontab -e

在第一行写入：*/5 * * * * /usr/sbin/ntpdate ntp1.aliyun.com
三台机器都一同操作，这一步让三台机器的时间服务器一致

2 关闭selinux：vim /etc/selinux/config

vim编辑器打开文件，把里面的SELINUX值修改为disabled
这一步是关闭selinux
selinux是什么呢？
安全增强型 Linux（Security-Enhanced Linux）简称 SELinux，它是一个 Linux 内核模块，也是 Linux 的一个安全子系统。

网上有评价这样说的：
SELinux 的结构及配置非常复杂，而且有大量概念性的东西，要学精难度较大。很多 Linux 系统管理员嫌麻烦都把 SELinux 关闭了。如果可以熟练掌握 SELinux 并正确运用，我觉得整个系统基本上可以到达"坚不可摧"的地步了（请永远记住没有绝对的安全）。掌握 SELinux 的基本概念以及简单的配置方法是每个 Linux 系统管理员的必修课。

我的学习目的是数据分析，就没有深入研究这个东西，所以…关闭掉…

3 配置免密登录

在第一台虚拟机（我的是node201）上执行以下操作：
ssh-keygen -t rsa 连按回车就行了，之前配置过，所以overwrite了一下，第一次配置是没有了

出现图中的样子，就是OK了
然后进入下一步，操作如下：
ssh node201
ssh node202
exit
ssh node203
exit
ssh-copy-id node201
ssh-copy-id node201
ssh-copy-id node201
scp ~/.ssh/* hadoop@node202:/home/hadoop/.ssh/
scp ~/.ssh/* hadoop@node203:/home/hadoop/.ssh/

这些步骤的作用是记录三台机器间的登录记录，创建了密钥，以后三台机器之间相互登录就不用密码了
这个配置在第一台虚拟机上操作即可，我的node201 node202 node203三台虚拟机可以免密登录了

传输并解压文件

之前已经准备好了，需要的jdk、hadoop、hive的压缩文件，这里从Windows向Linux传输文件用到了一个工具Xftp
直接连接好把文件拖从左边拖到右边就OK了，很好用
直接放倒了家目录里就可以

在root用户下创建module目录
cd /opt
mkdir module
修改它的所有者和所属组为hadoop
chgrp hadoop module
chown hadoop module
这里比较简单就不截图了

这里需要把三个传输好的压缩文件解压：
tar -zxvf ./jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
tar -zxvf ./hadoop-2.7.3.tar.gz -C /opt/module/
tar -zxvf ./apache-hive-3.1.1-bin.tar.gz -C /opt/module/

配置环境变量

用编辑器打开vim ~/.bash_profile
这里引用一下别的博主的文章：

~/.bash_profile:每个用户都可使用该文件输入专用于自己使用的shell信息,当用户登录时,该文件仅仅执行一次!默认情况下,他设置一些环境变量,执行用户的.bashrc文件.
注：~在LINUX下面是代表HOME这个变量的。
另外在不同的LINUX操作系统下，这个文件可能是不同的，可能是~/.bash_profile； ~/.bash_login或
_{/.profile其中的一种或几种，如果存在几种的话，那么执行的顺序便是：}/.bash_profile、 ~/.bash_login、
_{/.profile。比如我用的是Ubuntu，我的用户文件夹下默认的就只有}/.profile文件。 ————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「碧空独云」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/hnoysz/article/details/78666272

在文本末尾添加我们的环境变量配置：
JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_181
HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.3
HIVE_HOME=/opt/module/apache-hive-3.1.1-bin
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAV{A}_{H}OME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOO{P}_{H}OME/sbin:$HIVE_HOME/bin

export JAVA_HOME
export HADOOP_HOME
export HIVE_HOME
export PATH

:wq之后，环境变量就修改好了

这里要注意 重新加载该文件，使环境变量生效
source ~/.bash_profile
用java -version 和hadoop version可以查看当前的版本号等信息

修改hadoop的配置文件

先进入hadoop路径 cd /opt/module/hadoop-2.7.3/etc/hadoop

1.vim ./hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_181

2.vim ./mapred-env.sh

这里注意，原来的哪行是被注释掉的，用 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_181 替换掉

3.vim ./yarn-env.sh

同样，这一行也是被注释掉的，用 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_181 替换掉

前三项是为了配置java的环境变量

4.vim ./core-site.xml

    
    
            fs.defaultFS
            hdfs://node201:9000
    

    
    
            hadoop.tmp.dir
            /opt/module/hadoopdata
    

在文件中的configuration标签内加入上面代码

这一步设定了namenode是在node201虚拟机上
下面几步差不多，就不贴图了

5.vim ./hdfs-site.xml

    
    
            dfs.replication
            3
    

    
    
            dfs.namenode.secondary.http-address
            node203:50090
    

这一步和第四部一样，也是要在configuration标签内加入我们的配置代码
这一步设置了辅助namenode节点在node203虚拟机
HDFS副本数量和虚拟机数量一致，设为3

6.vim ./mapred-site.xml

这里默认应该是没有这个文件的，所以先执行：
cp ./mapred-site.xml.template ./mapred-site.xml
然后再编辑文件：vim ./mapred-site.xml

    mapreduce.framework.name
    yarn

这一步设置了mapreduce运行在yarn上

7.vim ./yarn-site.xml

    
    
            yarn.nodemanager.aux-services
            mapreduce_shuffle
    

    
    
            yarn.resourcemanager.hostname
            node201
    

这一步指定了yarn的resource manager运行在node201上

8.vim ./slaves

这里是设置从属服务器，默认是localhost，删掉修改成我们的机器名

截止目前为止，第一台虚拟机的Hadoop基本已经配置好了

现在要把第一台的jdk和Hadoop复制到另外两台机器上

进入module目录，开始复制：
scp -r /opt/module/hadoop-2.7.3 hadoop@node202:/opt/module/

我们一共三台虚拟机，所以另外一台也要复制：
scp -r /opt/module/hadoop-2.7.3 hadoop@node203:/opt/module/
scp -r /opt/module/jdk1.8.0_181/ hadoop@node202:/opt/module/
scp -r /opt/module/jdk1.8.0_181/ hadoop@node203:/opt/module/

接下来偷个懒，直接把环境变量也复制到另外两台虚拟机：
scp ~/.bash_profile hadoop@node202:/home/hadoop/
scp ~/.bash_profile hadoop@node203:/home/hadoop/

环境变量复制完之后，记得回两台虚拟机上让配置文件生效
在另外两台上都执行：source ~/.bash_profile
然后用java -version和hadoop version 检查一下是否复制成功

格式化Hadoop集群

这里注意要在主节点上也就是第一台虚拟机上进行格式化
执行：hdfs namenode -format

启动/关闭hadoop集群

启动集群

在主节点机器上执行：start-all.sh 启动集群

验证Hadoop集群是否正常启动

执行完启动之后，分别在三台虚拟机上运行jps命令，查看当前的Java进程是否正确
主节点机器上应该有5个进程：

另外两台虚拟机上应该分别有3和4个进程如下：


这样进程这样的话，Hadoop集群就是已经正常运行了

关闭集群，在主节点这台机器上执行：stop-all.sh
因为后面还要调试，暂时不运行

验证集群

访问端口：192.168.5.201:50070
如果集群正常启动

访问端口192.168.5.201:8088，如果正常启动则：

Hadoop的wordcount

1.vim word.txt

新建一个word.txt文件，然后insert经典的：
hello world
:wq 退出之后，开始我们的测试

2.wordcount测试

在Hadoop集群运行的情况下：hadoop fs -mkdir /test
创建test文件夹在hadoop目录下
运行 hadoop fs -put ./word.txt /test
将刚的word文件转移到test目录下
测试一下结果：


通过虚拟机的Hadoop端口页面访问均可以看到word文件，验证这一步成功

接下来可以执行wordcount方法进行验证
执行：hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /test/word.txt /output
集群开始调取资源进行处理，处理完成后
执行：hadoop fs -cat /output/part-r-00000 查看count结果

可以看到，hello和world都分别出现了一次，验证OK
其实应该弄一个复杂点的文本来测试，失算了