VMware-Fusion-8.0.0-2985594.dmg
ubuntu-14.04.4-desktop-amd64.iso
在VMware Fusion中安装三台虚拟机,如下:
在安装三台虚拟机的时候,创建专门用于 Hadoop 集群管理的用户 hadoop,为了管理方便,密码可以简单设置为 hadoop。
三台机器的名称和IP地址如下:
主机名称 | IP地址 |
master |
192.168.109.137 |
slave01 |
192.168.109.134 |
slave02 |
192.168.109.138 |
修改 三台机器的 /etc/hosts 文件,配置如下:
127.0.0.1 localhost 192.168.109.137 master 192.168.109.134 slave01 192.168.109.138 slave02可以使用 ping 命令测试三台机器的连通性。
在三台机器中分别执行以下两个命令,以便无密码登录到 localhost。
ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys将 slave01 和 slave02 的公钥 id_dsa.pub 传给 master。
scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/id_dsa.pub.slave01 scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/id_dsa.pub.slave02将 slave01 和 slave02的公钥信息追加到 master 的 authorized_keys文件中。
cat id_dsa.pub.slave01 >> authorized_keys cat id_dsa.pub.slave02 >> authorized_keys
将 master 的公钥信息 authorized_keys 复制到 slave01 和 slave02 的 .ssh 目录下。
scp authorized_keys hadoop@slave01:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys scp authorized_keys hadoop@slave02:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys分别 ssh 到 slave01 和 slave02
可以看到从 master 已经不需要密码就可以登录到 slave01 和 slave 02。slave01 和 slave02 也无需密码访问另外两台机器,如下:
分别在三台机器中安装 JDK 和 Hadoop,具体的安装细节这里不再赘述,可以参见另外一篇博文 Hadoop 2.6.4单节点集群环境搭建 。注意:本文将 Java 和 Hadoop 解压安装到 /opt 目录下, 需使用 chown 命令将解压后文件夹所属的用户和用户组改成 hadoop,以免后面产生权限问题。下面是 JDK 和 Hadoop 环境变量配置:
# Java Env export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.7.0_80 export JRE_HOME=/opt/java/jdk1.7.0_80/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JRE_HOME/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin # Hadoop Env export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.6.4 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
(1) hadoop-env.sh
增加如下两行配置:
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.7.0_80 export HADOOP_PREFIX=/opt/hadoop-2.6.4(2) core-site.xml
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/hadoop-2.6.4/tmp</value> </property> </configuration>注意:tmp目录需提前创建
(3) hdfs-site.xml
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> </configuration>数据有三个副本
(4) mapred-site.xml
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>(5) yarn-env.sh
增加 JAVA_HOME 配置
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.7.0_80(6) yarn-site.xml
<configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>master</value> </property> </configuration>(7) slaves
master slave01 slave02master 即作为 NameNode 也作为 DataNode。
在 master 上执行以下命令:
hdfs namenode -format
在 master 机器上执行 start-dfs.sh, 如下:
使用 jps 命令查看 master 上的Java进程:使用 jps 命令分别查看 slave01 和 slave02 上的 Java 进程:
可以看到 NameNode 和 DataNode 均启动成功。
浏览器输入地址: http://master:50070/ 可以查看 NameNode 信息。
运行 start-yarn.sh, 如下:
使用 jps 查看 master 上的 Java 进程
可以看到 master 上 ResourceManager 和 NodeManager 均启动成功。
可以看到 slave01 上 NodeManager 也启动成功。
同样可以看到 slave02 上 NodeManager 也已经启动成功了。
至此,整个 Hadoop 集群就已经启动了。