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Hadoop分布式集群安装配置教程

2016-12-18 12:04 597 查看


环境准备:

Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:

选定一台机器作为 master 在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境

在 Master 节点上安装 Hadoop,并完成配置

在其他 Node 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境

将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Node 节点上

在 Master 节点上开启 Hadoop

版本:

[hadoop@master ~]$ hadoop version
Hadoop 2.7.2
.....


节点对应IP:

- 172.16.151.10 master

- 172.16.151.20 node1

a) 配置网络连接、主机名、修改/et c/hosts

b) 禁用SElinux - SELINUX=disabled

c) 关闭防火墙

d) 测试网络连接

[hadoop@master ~]$ ping node1 -c 2
[hadoop@node1 ~]$ ping master -c 2


配置SSH无密登陆节点

这个操作是要让 master 节点可以无密码 SSH 登陆到各个 node 节点上
[hadoop@master hadoop]$ cd ~/.ssh               # 如果没有该目录,先执行一次ssh localhost
[hadoop@master hadoop]$ rm ./id_rsa*            # 删除之前生成的公匙(如果有)
[hadoop@master hadoop]$ ssh-keygen -t rsa       # 一直按回车就可以
[hadoop@master hadoop]$ cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys
完成后可执行 ssh Master 验证一下(可能需要输入 yes,成功后执行 exit 返回原来的终端)
接着在 Master 节点将上公匙传输到 Node1 节点:
[hadoop@master hadoop]$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Node1:/home/hadoop/
接着在 Node1 节点上,将 ssh 公匙加入授权:
[hadoop@node1 ~]$ mkdir ~/.ssh       # 如果不存在该文件夹需先创建,若已存在则忽略
[hadoop@node1 ~]$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[hadoop@node1 ~]$ rm ~/id_rsa.pub    # 用完就可以删掉了


配置环境变量:

Hadoop
安装目录加入 PATH 变量中,这样就可以在任意目录中直接使用hadoo、hdfs 等命令了,需要在 Master 节点上进行配置。

[hadoop@master ]$ vim ~/.bashrc,加入一行:
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin
[hadoop@master hadoop]$ source ~/.bashrc


配置集群/分布式模式

[hadoop@master hadoop]$ cd

/usr/local/hadoop/etc/hadoop

文件
slaves
,将作为
DataNode
的主机名写入该文件,每行一个,默认为 localhost,所以在伪分布式配置时,节点即作为
NameNode
也作为DataNode.分布式配置可以保留 localhost,也可以删掉,让 Master 节点仅作为 NameNode 使用


[hadoop@master hadoop]$ cat slaves
node1
[hadoop@master hadoop]$ vim core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.native.lib</name>
<value>false</value>
<description> if loadown nativelib</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary direction</description>
</property>
</configuration>

`dfs.replication` 一般设为 3,但我们只有一个 node 节点,所以 dfs.replication 的值还是设为`1`:
[hadoop@master hadoop]$ vim hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>

[hadoop@master hadoop]$ vim mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>master:19888</value>
</property>
</configuration>

[hadoop@master hadoop]$ vim yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

配置好后,将 Master 上的 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 文件夹复制到各个节点上。
[hadoop@master hadoop]$ cd /usr/local/hadoop
[hadoop@master hadoop]$ sudo rm -r tmp     # 删除 Hadoop 临时文件
[hadoop@master hadoop]$ sudo rm -r logs/*   # 删除日志文件
[hadoop@master hadoop]$ tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./etc/hadoop  # 先压缩再复制
[hadoop@master hadoop]$ cd ~
[hadoop@master hadoop]$ scp ./hadoop.master.tar.gz Node1:/home/hadoop
在 Node1 节点上执行:
[hadoop@node1 ]$ sudo rm -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop    # 删掉旧的(如果存在)
[hadoop@node1 ]$ sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local/hadoop/etc
[hadoop@node1 ]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop/etc/hadoop
同样,如果有其他 Node 节点,也要执行将 hadoop.master.tar.gz 传输到 Node 节点、在 Node 节点解压文件的操作。


启动并测试Hadoop集群

首次启动需要先在 Master 节点执行 NameNode 的格式化:
[hadoop@master ]$ hdfs namenode -format       # 首次运行需要执行初始化,之后不需要
接着可以启动 hadoop 了,启动需要在 Master 节点上进行:
[hadoop@master ]$ start-dfs.sh
[hadoop@master ]$ start-yarn.sh
[hadoop@master ]$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
通过命令 jps 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话,在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer 进程:
[hadoop@master ~]$ jps
2867 JobHistoryServer
2260 NameNode
13191 Jps
2446 SecondaryNameNode
2591 ResourceManager
----------
在 Node 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程
[hadoop@node1 ~]$ jps
2146 DataNode
13800 Jps
2250 NodeManager

缺少任一进程都表示出错。另外还需要在 Master 节点上通过命令 hdfs dfsadmin -report 查看 DataNode 是否正常启动,如果 Live datanodes 不为 0 ,则说明集群启动成功。例如我这边一共有 1 个 Datanodes:
[hadoop@master ~]$ hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 23602401280 (21.98 GB)
Present Capacity: 21455265792 (19.98 GB)
DFS Remaining: 21454774272 (19.98 GB)
DFS Used: 491520 (480 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0

-------------------------------------------------
Live datanodes (1):

Name: 172.16.151.20:50010 (node1)
Hostname: node1
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 23602401280 (21.98 GB)
DFS Used: 491520 (480 KB)
Non DFS Used: 2147135488 (2.00 GB)
DFS Remaining: 21454774272 (19.98 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 90.90%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Sun Dec 18 00:52:52 CST 2016


也可以通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态:http://master:50070/

。如果不成功,可以通过启动日志排查原因。

伪分布式、分布式配置切换时的注意事项

1, 从分布式切换到伪分布式时,不要忘记修改 nodes 配置文件;

2, 在两者之间切换时,若遇到无法正常启动的情况,可以删除所涉及节点的临时文件夹,这样虽然之前的数据会被删掉,但能保证集群正确启动。所以如果集群以前能启动,但后来启动不了,特别是 DataNode 无法启动,不妨试着删除所有节点(包括 Node 节点)上的 /usr/local/hadoop/tmp 文件夹,再重新执行一次 hdfs namenode -format,再次启动试试。

执行分布式实例

执行分布式实例过程与伪分布式模式一样,首先创建 HDFS 上的用户目录:

[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的配置文件作为输入文件复制到分布式文件系统中:
[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -mkdir input
[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml input


通过查看 DataNode 的状态(占用大小有改变),输入文件确实复制到了 DataNode 中,如下图所示:



接着就可以运行 MapReduce 作业了:

[hadoop@master ~]$ hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'


运行时的输出信息与伪分布式类似,会显示 Job 的进度。

可能会有点慢,但如果迟迟没有进度,比如 5 分钟都没看到进度,那不妨
重启 Hadoop
再试试。若重启还不行,则很有可能是内存不足引起,建议
增大虚拟机的内存
,或者通过更改 YARN 的内存配置解决。

同样可以通过 Web 界面查看任务进度 http://master:8088/cluster 在 Web 界面点击 “
Tracking UI
” 这一列的 History 连接,可以看到任务的运行信息,如下图所示:





执行完毕后的输出结果




关闭 Hadoop 集群也是在 Master 节点上执行的:

[hadoop@master ~]$ stop-yarn.sh
[hadoop@master ~]$ stop-dfs.sh
[hadoop@master ~]$ mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver


此外,同伪分布式一样,也可以不启动 YARN,但要记得改掉 mapred-site.xml 的文件名。

- 参考资料
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