Hadoop分布式集群的搭建的方法步骤

更新时间：2019年06月14日 09:43:30 作者：foochane

这篇文章主要介绍了Hadoop分布式集群的搭建的方法步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1 安装说明

1.1 用到的软件

软件	版本	下载地址
linux	Ubuntu Server 18.04.2 LTS	https://ubuntu.com/download/server
hadoop	hadoop-2.7.1	http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.1/hadoop-2.7.1.tar.gz
java	jdk-8u211-linux-x64	https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

1.2 节点安排

名称	ip	hostname
主节点	192.168.233.200	Master
子节点1	192.168.233.201	Slave01
子节点2	192.168.233.202	Slave02

2 创建hadoop用户

所有的节点均创建一个名为hadoop的用户，并添加管理员权限。

注意：这里这是单纯为了方便管理，创建的用户名，也可以使用其他用户名，或者使用系统之前的用户，主要有管理员权限即可

$ sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash #创建用户
$ sudo passwd hadoop #修改密码
$ sudo adduser hadoop sudo #添加管理员权限

3 配置网络环境

3.1 修改主机名

修改 /etc/hostname文件，每个节点都要修改。

主节点修改为：Master
从节点分别修改为：Slave01,Slave02,...

注意：如果是ubuntu18.04桌面版直接修改/etc/hostname文件即可，ubuntu18.04服务器版还需要修改/etc/cloud/cloud.cfg文件，修改如下：

# This will cause the set+update hostname module to not operate (if true)
preserve_hostname: true #这里是将false改成true

3.2 添加IP与主机名的映射关系

在/etc/hosts文件里添加如下内容（每个节点都要修改，根据实际情况修改ip)

192.168.233.200 Master
192.168.233.201 Slave01
192.168.233.202 Slave02

检查各个节点是否能相互ping通。

3.3 设置SSH无密码登录节点

让Master能够通过SSH无密码登录各个Slave节点

如果修改过主机名，需要重新生成的新的公钥。

在Master上执行如下命令：

$ cd ~/.ssh       # 如果没有该目录，先执行一次ssh localhost
$ rm ./id_rsa*      # 删除之前生成的公匙（如果已经存在）
$ ssh-keygen -t rsa    # 执行该命令后，遇到提示信息，一直按回车就可以
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

接着将Master中的id_rsa.pub文件复制到各个Slave节点中

$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave01:/home/hadoop/
$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave02:/home/hadoop/

在各个Slave节点中执行如下命令：

$ mkdir ~/.ssh    # 如果不存在该文件夹需先创建
$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ rm ~/id_rsa.pub  # 用完以后就可以删掉

在Master中验证是否可以无密码登录，各个Slave节点。

如：

$ ssh Slave01 #如果成功登录，则配置完成
$ ssh Slave02 #如果成功登录，则配置完成

4 安装java环境

每个节点都要安装，步骤相同

为了方便操作每个节点，默认在/usr/local/下新建一个名为bigdata的文件夹，存放所有的大数据相关的软件。

$ sudo mkdir /usr/local/bigdata
$ sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/bigdata/

4.1 解压

$ sudo mkdir /usr/local/bigdata/java
$ sudo tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/bigdata/java/

4.2 添加环境变量

在~/.bashrc文件中添加如下内容，并执行$ source ~/.bashrc命令使其生效

#java
export JAVA_HOME=/usr/local/bigdata/java/jdk1.8.0_211
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

5 解压hadoop

下载hadoop-2.7.1.tar.gz文件，并解压到/usr/local/bigdata/文件夹下

$ sudo tar -zxvf hadoop-2.7.1.tar.gz -C /usr/local/bigdata

6 修改hadoop配置文件

需要修改6个文件，文件位于/usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/etc/hadoop/下

6.1 slave 文件

将文件中原来的 localhost 删除，添加内容：

Slave01
Slave02

6.2 core-site.xml 文件

内容修改为：

<configuration>
    <!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema（URI）-->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://Master:9000</value>
    </property>

     <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
</configuration>

6.3 hdfs-site.xml文件

Hadoop的分布式文件系统HDFS一般采用冗余存储，一份文件通常保存3份副本，所以dfs.replication的值还是设置为3。
具体内容如下：

<configuration>
    <property>
        <!-- 指定SecondaryNamenode所在地址 -->
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>Master:50090</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

6.4 mapred-site.xml 文件

修改内容如下：

<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>

6.5 yarn-site.xml文件

内容如下：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>Master</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

6.6 hadoop-env.sh 文件

修改如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/bigdata/java/jdk1.8.0_211

# 可以不用
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.1

7 设置hadoop环境变量

每个节点都要设置

在~/.bashrc文件中添加如下内容，并$ source ~/.bashrc使其生效

export PATH=$PATH:/usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/bin:/usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/sbin

8 slave节点配置

slave节点只需将master节点上/usr/local/下的bigdata文件夹和~/.bashrc文件，放到slave节点即可

注意切换到对应机器执行$ source ~/.bashrc使环境变量生效。

后续的软件均可使用此方式配置。

在master节点：

$ sudo rm -r /usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/tmp   # 删除 Hadoop 临时文件，如果之前有启动过
$ sudo rm -r /usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/logs/*  # 删除日志文件，如果之前有启动过
$ tar -zcvf ~/bigdata.tar.gz /usr/local/bigdata/ # 先压缩再复制
$ scp ~/bigdata.tar.gz Slave01:/home/hadoop
$ scp ~/bigdata.tar.gz Slave02:/home/hadoop
$ scp ~/bashrc Slave01:/home/hadoop
$ scp ~/bashrc Slave02:/home/hadoop

在各个slave节点上

$ sudo mkdir /usr/local/bigdata
$ sudo chown -R hadoop：hadoop /usr/local/bigdata
$ tar -zxvf ~/bigdata.tar.gz -C /usr/local/bigdata
$ sudo source ~/.bashrc

9 启动Hadoop集群

在Master上执行

首次运行需要，执行

$ hdfs namenode -format

格式化名称节点，然后就可以启动hadoop了。

启动hadoop：

$ start-dfs.sh
$ start-yarn.sh
$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

使用jps查看启动的各个节点，缺少任何进程，都表示出错。

$ jps
3585 JobHistoryServer
2938 NameNode
3148 SecondaryNameNode
3308 ResourceManager
3629 Jps

浏览器查看：http://192.168.233.200:50070/

查看相关信息：$ hdfs dfsadmin -report

关闭hadoop：

$ stop-yarn.sh
$ stop-dfs.sh
$ mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

如果有问题，重复如下命令：

$ stop-dfs.sh  # 关闭
$ rm -r /usr/local/bigdata/hadoop-2.7.1/tmp   # 删除 tmp 文件，注意这会删除 HDFS中原有的所有数据
$ hdfs namenode -format  # 重新格式化名称节点
$ start-dfs.sh # 重启

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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