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Hadoop是小象——Hadoop集群安装配置
阅读量:171 次
发布时间:2019-02-26

本文共 4781 字,大约阅读时间需要 15 分钟。

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所需软件

Linux所需软件包括:

  • JavaTM1.5.x,必须安装,建议选择Sun公司发行的Java版本(以前安装过)。
  • ssh 必须安装并且保证 sshd一直运行,以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。(一般默认CentOS已经安装了OpenSSH,即使你是最小化安装也是如此,所以不用安装。)

为了能够方便复制,主要是vmware tools时灵时不灵的情况(主要是Install 的时候不方便),我这里使用XShell。

集群网络配置

本文中的集群网络环境配置如下:

master内网IP:192.168.235.131
slave1内网IP:192.168235.132
slave2内网IP:192.168.235.133

另外主机和虚拟机Ping不通的原因如下:

克隆虚拟机的问题,克隆后需要先修改mac地址,再开机修改ip。否则很麻烦,别问我怎么知道的,不然这篇文章在昨天就更了。

通过虚拟机文件复制,在VMware改名快速创建slave1和slave2后,可能会产生网卡MAC地址重复的问题,需要在VMware网卡设置中重新生成MAC,在虚拟机复制后需要更改内网网卡的IP。

集群SSH免密登陆设置

目的:创建一个可以ssh免密登陆的集群


  • hosts文件设置

为了不直接使用IP,可以通过设置hosts文件达到ssh slave1这样的的效果(三个节点设置相同)

$sudo vim /etc/hosts
在文件尾部添加如下行,保存后退出:

192.168.235.131 master192.168.235.132 slave1192.168.235.133 slave2

  • hostname修改

centos7默认的hostname是localhost,为了方便将每个节点hostname分别修改为master、slave1、slave2(以下以master节点为例)。

$sudo hostnamectl set-hostname master
重启terminal,然后查看:$hostname
在这里插入图片描述


  • ssh设置

设置master节点和两个slave节点之间的双向ssh免密通信,下面以master节点ssh免密登陆slave节点设置为例,进行ssh设置介绍(以下操作均在master机器上操作):

首先生成master的rsa密钥:$ssh-keygen -t rsa

设置全部采用默认值进行回车

将生成的rsa追加写入授权文件:$cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

给授权文件权限:$chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

进行本机ssh测试:$ssh master正常免密登陆后所有的ssh第一次都需要密码,此后都不需要密码

在这里插入图片描述

将master上的authorized_keys传到slave1

sudo scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@slave1:~/

登陆到slave1操作:$ssh slave1输入密码登陆

$cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

如果slave上没有这个文件夹,最好先执行一遍$ssh-keygen -t rsa

修改authorized_keys权限:$chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

退出slave1:$exit

进行免密ssh登陆测试:$ssh slave1

在这里插入图片描述

Hadoop安装配置

目的:获得正确配置的完全分布式Hadoop集群(以下操作均在master主机下操作)

安装前三台节点都需要需要关闭防火墙和selinux:
$sudo systemctl stop firewalld.service
$sudo systemctl disable firewalld.service
在这里插入图片描述
将SELinux status参数设定为关闭状态:
$sudo vim /usr/sbin/sestatus
SELinux status: disabled


  • Hadoop安装

首先在master节点进行hadoop安装配置,之后使用scp传到slave1和slave2。

下载Hadoop 二进制源码 至master,我们这里使用wget下载如下地址。

在这里插入图片描述

好了,安装后解压。
$tar -zxvf hadoop-2.8.5.tar.gz
在这里插入图片描述


  • Hadoop的master节点配置

配置hadoop的配置文件core-site.xml  hdfs-site.xml  mapred-site.xml  yarn-site.xml  slaves(都在~/hadoop-2.8.5/etc/hadoop文件夹下)

$cd ~/hadoop/etc/hadoop
在这里插入图片描述
$vim core-site.xml其他文件相同,以下为配置文件内容:

1.core-site.xml

  
    
fs.default.name
    
hdfs://master:9000
  
  
    
hadoop.tmp.dir
    
file:/home/leesanghyuk/hadoop-2.8.5/hadoop/tmp
  

2.hdfs-site.xml

  
    
dfs.replication
    
2
  
  
    
dfs.namenode.name.dir
    
file:/home/leesanghyuk/hadoop-2.8.5/hadoop/tmp/dfs/name
  
  
    
dfs.datanode.data.dir
    
file:/home/leesanghyuk/hadoop-2.8.5/hadoop/tmp/dfs/data
  
  
    
dfs.namenode.secondary.http-address
    
master:9001
  

3.mapred-site.xml

  
    
mapreduce.framework.name
    
yarn
  

4.yarn-site.xml

  
    
yarn.resourcemanager.hostname
    
master
  
  
    
yarn.nodemanager.aux-services
    
mapreduce_shuffle
  
  
    
yarn.log-aggregation-enable
    
true
  
  
    
yarn.log-aggregation.retain-seconds
    
604800
  

5.slaves

slave1
slave2

export JAVA_HOME=/home/Java/jdk1.6

在这里插入图片描述


  • Hadoop的其他节点配置

此步骤的所有操作仍然是在master节点上操作,以master节点在slave1节点上配置为例:

复制hadoop文件至slave1:$scp -r ~/hadoop root@slave1:~/
然后,复制到slave2。


  • Hadoop环境变量配置

配置环境变量,修改vi /etc/profile文件使其永久性生效,添加行(每个节点都需要此步操作,以master节点为例):

#hadoop environment varsexport HADOOP_HOME=/home/leesanghyuk/hadoop-2.8.5export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOMEexport YARN_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

执行 命令source /etc/profile或 执行点命令./profile使其修改生效,执行完可通过echo $PATH命令查看是否添加成功。

在这里插入图片描述


  • Hadoop启动

格式化namenode:$hadoop namenode -format

启动hadoop:$start-all.sh

云服务器启动不成功解决方案:

master节点查看启动情况:$jps

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


  • Hadoop集群测试

目的:验证当前hadoop集群正确安装配置

本次测试用例为利用MapReduce实现wordcount程序

生成文件testWordCount:$echo "My name is LeesangHyuk. This is a example program called WordCount, run by LeesangHyuk " >> testWordCount

创建hadoop文件夹wordCountInput:$hadoop fs -mkdir /wordCountInput

将文件testWordCount上传至wordCountInput文件夹:$hadoop fs -put testWordCount /wordCountInput

执行wordcount程序,并将结果放入wordCountOutput文件夹:$hadoop jar ~/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar wordcount /wordCountInput /wordCountOutput

注意事项:/wordCountOutput文件夹必须是没有创建过的文件夹

查看生成文件夹下的文件:$hadoop fs -ls /wordCountOutput

在这里插入图片描述
在output/part-r-00000可以看到程序执行结果:$hadoop fs -cat /wordCountOutpart-r-00000

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