Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS

为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的 Hadoop 伪分布式配置教程。但其他 Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于 Ubuntu 和 CentOS/RedHat 系统。例如本教程以 Ubuntu 系统为主要演示环境，但对 Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与 CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。

环境

本教程使用 Ubuntu 14.04 64位 作为系统环境，基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，例如 Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。

本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为 Master 节点，局域网 IP 为 192.168.1.121；另一个作为 Slave 节点，局域网 IP 为 192.168.1.122。

准备工作

Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:

  1. 选定一台机器作为 Master
  2. 在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
  3. 在 Master 节点上安装 Hadoop，并完成配置
  4. 在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
  5. 将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slave 节点上
  6. 在 Master 节点上开启 Hadoop

配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境、安装 Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置 或 CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。

继续下一步配置前，请先完成上述流程的前 4 个步骤。

网络配置

假设集群所用的节点都位于同一个局域网。

如果使用的是虚拟机安装的系统，那么需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点互连，例如在 VirturalBox 中的设置如下图。此外，如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的，要确保各个节点的 Mac 地址不同（可以点右边的按钮随机生成 MAC 地址，否则 IP 会冲突）：

VirturalBox中节点的网络设置VirturalBox中节点的网络设置

Linux 中查看节点 IP 地址的命令为 ifconfig，即下图所示的 inet 地址（注意虚拟机安装的 CentoS 不会自动联网，需要点右上角连上网络才能看到 IP 地址）：

Linux查看IP命令Linux查看IP命令

首先在 Master 节点上完成准备工作，并关闭 Hadoop (/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh)，再进行后续集群配置。

为了便于区分，可以修改各个节点的主机名（在终端标题、命令行中可以看到主机名，以便区分）。在 Ubuntu/CentOS 7 中，我们在 Master 节点上执行如下命令修改主机名（即改为 Master，注意是区分大小写的）：

  1. sudo vim /etc/hostname

如果是用 CentOS 6.x 系统，则是修改 /etc/sysconfig/network 文件，改为 HOSTNAME=Master，如下图所示：

CentOS中hostname设置CentOS中hostname设置

然后执行如下命令修改自己所用节点的IP映射：

  1. sudo vim /etc/hosts

例如本教程使用两个节点的名称与对应的 IP 关系如下：

192.168.1.121   Master
192.168.1.122   Slave1

我们在 /etc/hosts 中将该映射关系填写上去即可，如下图所示（一般该文件中只有一个 127.0.0.1，其对应名为 localhost，如果有多余的应删除，特别是不能有 “127.0.0.1 Master” 这样的记录）：

Hadoop中的hosts设置Hadoop中的hosts设置

CentOS 中的 /etc/hosts 配置则如下图所示：

CentOS中的hosts设置CentOS中的hosts设置

修改完成后需要重启一下，重启后在终端中才会看到机器名的变化。接下来的教程中请注意区分 Master 节点与 Slave 节点的操作。

需要在所有节点上完成网络配置

如上面讲的是 Master 节点的配置，而在其他的 Slave 节点上，也要对 /etc/hostname（修改为 Slave1、Slave2 等） 和 /etc/hosts（跟 Master 的配置一样）这两个文件进行修改！

配置好后需要在各个节点上执行如下命令，测试是否相互 ping 得通，如果 ping 不通，后面就无法顺利配置成功：

  1. ping Master -c 3 # 只ping 3次，否则要按 Ctrl+c 中断
  2. ping Slave1 -c 3

例如我在 Master 节点上 ping Slave1，ping 通的话会显示 time，显示的结果如下图所示：

检查是否ping得通检查是否ping得通

继续下一步配置前，请先完成所有节点的网络配置，修改过主机名的话需重启才能生效。

SSH无密码登陆节点

这个操作是要让 Master 节点可以无密码 SSH 登陆到各个 Slave 节点上。

首先生成 Master 节点的公匙，在 Master 节点的终端中执行（因为改过主机名，所以还需要删掉原有的再重新生成一次）：

  1. cd ~/.ssh # 如果没有该目录，先执行一次ssh localhost
  2. rm ./id_rsa* # 删除之前生成的公匙（如果有）
  3. ssh-keygen -t rsa # 一直按回车就可以

让 Master 节点需能无密码 SSH 本机，在 Master 节点上执行：

  1. 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 Slave1 节点：

  1. scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave1:/home/hadoop/

scp 是 secure copy 的简写，用于在 Linux 下进行远程拷贝文件，类似于 cp 命令，不过 cp 只能在本机中拷贝。执行 scp 时会要求输入 Slave1 上 hadoop 用户的密码(hadoop)，输入完成后会提示传输完毕，如下图所示：

通过scp向远程主机拷贝文件通过scp向远程主机拷贝文件

接着在 Slave1 节点上，将 ssh 公匙加入授权：

  1. mkdir ~/.ssh # 如果不存在该文件夹需先创建，若已存在则忽略
  2. cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
  3. rm ~/id_rsa.pub # 用完就可以删掉了

如果有其他 Slave 节点，也要执行将 Master 公匙传输到 Slave 节点、在 Slave 节点上加入授权这两步。

这样，在 Master 节点上就可以无密码 SSH 到各个 Slave 节点了，可在 Master 节点上执行如下命令进行检验，如下图所示：

  1. ssh Slave1

在Master节点中ssh到Slave节点在Master节点中ssh到Slave节点

配置PATH变量

（CentOS 单机配置 Hadoop 的教程中有配置这一项了，这一步可以跳过）

在单机伪分布式配置教程的最后，说到可以将 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，如果还没有配置的，需要在 Master 节点上进行配置。首先执行 vim ~/.bashrc，加入一行：

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin

如下图所示：

配置PATH变量配置PATH变量

保存后执行 source ~/.bashrc 使配置生效。

配置集群/分布式环境

集群/分布式模式需要修改 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的5个配置文件，更多设置项可点击查看官方说明，这里仅设置了正常启动所必须的设置项： slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 。

1, 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。

本教程让 Master 节点仅作为 NameNode 使用，因此将文件中原来的 localhost 删除，只添加一行内容：Slave1。

2, 文件 core-site.xml 改为下面的配置：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://Master:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
</configuration>

3, 文件 hdfs-site.xml，dfs.replication 一般设为 3，但我们只有一个 Slave 节点，所以 dfs.replication 的值还是设为 1：

<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>

4, 文件 mapred-site.xml （可能需要先重命名，默认文件名为 mapred-site.xml.template），然后配置修改如下：

<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>

5, 文件 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 文件夹复制到各个节点上。因为之前有跑过伪分布式模式，建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件。在 Master 节点上执行：

  1. cd /usr/local
  2. sudo rm -r ./hadoop/tmp # 删除 Hadoop 临时文件
  3. sudo rm -r ./hadoop/logs/* # 删除日志文件
  4. tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop # 先压缩再复制
  5. cd ~
  6. scp ./hadoop.master.tar.gz Slave1:/home/hadoop

在 Slave1 节点上执行：

  1. sudo rm -r /usr/local/hadoop # 删掉旧的（如果存在）
  2. sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
  3. sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

同样，如果有其他 Slave 节点，也要执行将 hadoop.master.tar.gz 传输到 Slave 节点、在 Slave 节点解压文件的操作。

首次启动需要先在 Master 节点执行 NameNode 的格式化：

  1. hdfs namenode -format # 首次运行需要执行初始化，之后不需要
CentOS系统需要关闭防火墙

CentOS系统默认开启了防火墙，在开启 Hadoop 集群之前，需要关闭集群中每个节点的防火墙。有防火墙会导致 ping 得通但 telnet 端口不通，从而导致 DataNode 启动了，但 Live datanodes 为 0 的情况。

在 CentOS 6.x 中，可以通过如下命令关闭防火墙：

  1. sudo service iptables stop # 关闭防火墙服务
  2. sudo chkconfig iptables off # 禁止防火墙开机自启，就不用手动关闭了

若用是 CentOS 7，需通过如下命令关闭（防火墙服务改成了 firewall）：

  1. systemctl stop firewalld.service # 关闭firewall
  2. systemctl disable firewalld.service # 禁止firewall开机启动

如下图，是在 CentOS 6.x 中关闭防火墙：

CentOS6.x系统关闭防火墙CentOS6.x系统关闭防火墙

接着可以启动 hadoop 了，启动需要在 Master 节点上进行：

  1. start-dfs.sh
  2. start-yarn.sh
  3. 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，如下图所示：

通过jps查看Master的Hadoop进程通过jps查看Master的Hadoop进程

在 Slave 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程，如下图所示：

通过jps查看Slave的Hadoop进程通过jps查看Slave的Hadoop进程

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：

通过dfsadmin查看DataNode的状态通过dfsadmin查看DataNode的状态

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 slaves 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 Slave 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：

  1. 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：

  1. hdfs dfs -mkdir input
  2. 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：

通过Web页面查看DataNode的状态通过Web页面查看DataNode的状态

接着就可以运行 MapReduce 作业了：

  1. 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。

显示MapReduce Job的进度显示MapReduce Job的进度

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：

通过Web页面查看集群和MapReduce作业的信息通过Web页面查看集群和MapReduce作业的信息

执行完毕后的输出结果：

MapReduce作业的输出结果MapReduce作业的输出结果

关闭 Hadoop 集群也是在 Master 节点上执行的：

  1. stop-yarn.sh
  2. stop-dfs.sh
  3. 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。

自此，你就掌握了 Hadoop 的集群搭建与基本使用了

posted @ 2016-01-14 16:18  黛玉他哥  阅读(239)  评论(0)  编辑  收藏  举报