Hadoop3.0完全分布式集群安装部署

 

1. 配置为1个namenode(master主机），2个datanode（slave1主机+slave2主机）的hadoop集群模式，

在VMWare中构建3台运行Ubuntu的机器作为服务器；

关闭操作系统防火墙：ubuntu下默认是关闭的，可以通过命令ufw status检查；

master主机配置如下：

vim /etc/hostname 编辑此文件，设置主机名为master

vim /etc/hosts 编辑此文件，添加如下主机内容信息：

192.168.107.128 master

192.168.189.129 slave1

192.168.189.130 slave2

 

同理配置slave1，

vim /etc/hostname 编辑此文件，设置主机名为slave1

vim /etc/hosts 编辑此文件，添加如下主机内容信息：

192.168.107.128 master

192.168.189.129 slave1

192.168.189.130 slave2

 

同理配置slave2主机

vim /etc/hostname 编辑此文件，设置主机名为slave2

vim /etc/hosts 编辑此文件，添加如下主机内容信息：

192.168.107.128 master

192.168.189.129 slave1

192.168.189.130 slave2

 

2. 下载安装jdk1.8.0_91，并设置好环境变量；

如下命令在master机器上配置：

vim .bashrc 编辑此文件，添加如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_91

export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin

export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib

export
CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar

export PATH=$JAVA_BIN:$PATH

退出root账户，重新登陆，使环境变量生效。

master，slave1，slave2三台服务器配置一样。

 

3. 安装配置ssh, 使得master主机能够免密码ssh登录到所有slave主机，因为集群里面的主机需要在后台通信。

(1)安装：

SSH分客户端openssh-client和openssh-server，如果你只是想登陆别的机器的SSH只需要安装openssh-client（ubuntu有默认 安装客户端），如果要使本机开放SSH服务就需要安装openssh-server。

(2) 配置免密码登陆：

在master主机上登陆root用户， 输入命令：ssh-keygen -t
rsa

然后根据提示一直按enter，就会按默认的选项生成的密钥对（私钥id_rsa和公钥id_rsa.pub）并保存在/root/.ssh文件夹中;

将master服务器上的公钥拷贝到slave1上，输入命令：ssh-copy-id root@slave1（root为slave1上的账户）

将master服务器上的公钥拷贝到slave2上，输入命令：ssh-copy-id root@slave2（root为slave2上的账户）

可以测试免密码登陆是否成功，输入命令：ssh slave1或ssh slave2来测试，若不用密码表是配置成功

 

 

4. 下载编译好的hadoop二进制文件在master主机上

wget

解压：tar -zxvf
hadoop-3.0.0-src.tar.gz 至 /usr/local/hadoop-3.0.0

 

5. 在master主机上设置相关环境变量，将hadoop的bin目录下的可执行文件加入到系统环境

vim .bashrc 编辑此文件，添加如下内容：

export
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.0.0

export
PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

使root用户重新登陆后，此环境变量生效

同理配置slave1和slave2两台主机，重新用root账户登陆后使环境变量生效

 

6. 配置hadoop环境变量

vim /usr/local/hadoop-3.0.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

编辑hadoop的全局配置文件，设置JAVA_HOME环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_91

设置哪个用户可以执行namenode和datanode命令

export HDFS_NAMENODE_USER=root

export HDFS_DATANODE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

设置哪个用户可以启动resourcemanager和弄得manager的命令

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

 

执行source
hadoop-env.sh使环境变量生效

同理配置slave1和slave2两台主机

 

7. 创建相关目录 ，依次在所有主机上执行

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0# mkdir tmp

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0# mkdir hdfs

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0# cd hdfs/

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs# mkdir name

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs# mkdir tmp

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs# mkdir data

 

8. 配置核心配置文件core-site.xml

在master主机上配置hdfs地址

<configuration>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop-3.0.0/tmp</value>

<description>A base for other
temporary directories</description>

</property>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://master:9000</value> #master为主机名

<description>The name of the default
file system</description>

</property>

</configuration>

 

上面/usr/local/hadoop-3.0.0/tmp为创建的临时文件夹；master为主机名

 

9. 编辑hdfs-site.xml文件，配置副本的个数及数据的存放路径

 

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name> --数据块的副本数量

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name> --元数据存放路径

<value>/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name> --数据节点存放路径

<value>/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs/data</value>

</property>

</configuration>

 

10. 配置mapred-site.xml

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

 

11. 配置yarn-site.xml文件

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>master:18040</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>master:18030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>master:18088</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>master:18025</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>master:18141</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

 

12. 配置workers 文件，列出所有workers的主机名

vim workers

slave1

slave2

hdfs分布式文件系统下的datanode进程和YARN下面的nodemanager进程会在这些workers主机上启动

注意：hadoop2.x配置的是slaves文件

 

13. 远程复制hadoop3.0.0文件下所有文件到slave1和slave2的主机上

scp -r hadoop-3.0.0 root@slave1:/usr/local/

scp -r hadoop-3.0.0 root@slave2:/usr/local/

 

14. 启动hdfs集群

在master主机上执行以下命令，格式化hdfs文件系统

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

 

在master主机上执行以下命令，初始化namenode节点

$HADOOP_HOME/bin/hdfs --daemon start
namenode

 

分别在所有slave节点上执行以下命令，初始化datanode节点

$HADOOP_HOME/bin/hdfs --daemon start
datanode

 

如果前面的ssh配置成功，也可以直接

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh 启动所有进程

（确保ssh master免密码登陆能成功，一开始我可以免密码登陆ssh slave1和ssh slave2，不能免密码登陆ssh master，后面再master主机目录下，切换到~/.ssh目录，执行cat id_rsa.pub >>
authorized_keys就可以了）

 

15. 启动YARN

在master主机上启动resourcemanage进程

$HADOOP_HOME/bin/yarn
--daemon start resourcemanager

 

在所有slave节点上启动nodemanager进程

$HADOOP_HOME/bin/yarn
--daemon start nodemanager

 

如果前面的ssh配置成功，也可以直接

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh 启动所有进程

 

16. 通过网页访问hdfs集群的状态

http://localhost:9870

默认端口时9870，可以通过hdfs-default.xml配置文件里面的 dfs.namenode.http-address配置

 

 

hdfs集群状态

 

17. 通过网页访问YARN集群的状态

默认端口是8088，可通过yarn-site.xml文件里面的yarn.resourcemanager.webapp.address配置

 

 

YARN管理下的hadoop集群状态

 

 

 

posted @ 2018-03-16 16:58  郭远威  阅读(875)  评论(0)  编辑  收藏  举报