Spark环境搭建(中)——Hadoop安装
1. 下载Hadoop
1.1 官网下载Hadoop
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz
打开上述链接,进入到下图,可以随意下载一个完整的hadoop-2.9.0版本,如下图所示:
2. 安装单机版Hadoop
详情参考:https://blog.csdn.net/qazwsxpcm/article/details/78637874
3. 安装集群版Hadoop
把hadoop-2.9.0.tar.gz文件进行操作,分三大步骤:
- 配置前的准备,包括上传到主节点,解压缩并迁移到/opt/app目录,在hadoop目录下创建tmp、name和data目录;
- 配置,包括hadoop-env.sh、yarn-env.sh(前两者为启动文件的JAVA_HOME和PATH配置)、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、Slaves(后面5个文件为核心组件和集群配置),共7个文件需要配置。配置完成需要向另外的集群机器节点分发hadoop程序;
- 启动部署,包括格式化NameNode、启动HDFS、启动YARN。
3.1 准备
3.1.1 上传并解压Hadoop安装包
1. 把hadoop-2.9.0.tar.gz通过Xfpt工具上传到主节点的/opt/uploads目录下
2. 在主节点上解压缩,如果解压缩出来的文件拥有者和用户组不是hadoop,则需要使用sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop-2.9.0命令
# cd /opt/uploads/
# tar -zxvf hadoop-2.9.0.tar.gz
有时解压出来的文件夹,使用命令 ll 查看用户和用户组有可能不是hadoop时,即上图绿框显示,则需要使用如下命令更换为hadoop用户和用户组:
# sudo chown hadoop:hadoop hadoop-2.9.0
3. 把hadoop-2.9.0目录移到/opt/app目录下
# mv hadoop-2.9.0 /opt/app/
# ll /opt/hadoop
3.1.2 在Hadoop目录下创建子目录
以hadoop用户在/opt/app/hadoop-2.9.0目录下创建tmp、name和data目录。tmp为缓存文件,name用于NameNode存放文件,data用于DataNode存放文件
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/
# mkdir tmp && mkdir name && mkdir data
# ll
3.2 配置7大文件
3.2.1 配置hadoop-env.sh
1. 以hadoop用户打开配置文件hadoop-env.sh
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop
# vi hadoop-env.sh
2. 加入配置内容,设置JAVA_HOME和PATH路径
export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.8.0_151
export PATH=\$PATH:/opt/app/hadoop-2.9.0/bin
3. 编译配置文件hadoop-env.sh,并确认生效
# source hadoop-env.sh
# hadoop version
3.2.2 配置yarn-env.sh
1. 以hadoop用户在/opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop打开配置文件yarn-env.sh
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录下,则使用该命令
# vi yarn-env.sh
2. 加入配置内容,在如下位置设置JAVA_HOME路径
export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.8.0_151
3. 编译配置文件yarn-env.sh,并确认生效
source yarn-env.sh
3.2.3 配置core-site.xml
1. 以hadoop用户,使用如下命令打开core-site.xml配置文件
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/ 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录下,则使用该命令
# vi core-site.xml
2. 在配置文件中,按照如下内容进行配置
配置的点有fs默认名字、默认FS、IO操作的文件缓冲区大小、tmp目录、代理用户hosts、代理用户组,共6点。
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://hadoop1:9000</value>
</property>
<property>
<name>fs:defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop1:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/opt/app/hadoop-2.9.0/tmp</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hduser.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hduser.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>
3.2.4 配置hdfs-site.xml
1. 使用如下命令打开hdfs-site.xml配置文件
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/ 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录下,则使用该命令
# vi hdfs-site.xml
2. 在配置文件中,按照如下内容进行配置
hdfs-site.xml配置的点有namenode的secondary、name目录、data目录、备份数目、开启webhdfs,共5点
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop1:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/opt/app/hadoop-2.9.0/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/opt/app/hadoop-2.9.0/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
【注意】:namenode的hdfs-site.xml是必须将dfs.webhdfs.enabled属性设置为true,否则就不能使用webhdfs的LISTSTATUS、LISTFILESTATUS等需要列出文件、文件夹状态的命令,因为这些信息都是由namenode来保存的。
3.2.5 配置mapred-site.xml
1. 默认情况下不存在mapred-site.xml文件,可以从模板拷贝一份。然后,使用vi命令打开mapred-site.xml配置文件
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/ 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录下,则使用该命令
# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
# vi hdfs-site.xml
2. 在配置文件中,按照如下内容进行配置
mapred-site.xml配置的点有mapreduce的框架、jobhistory的地址、jobhistory的webapp地址,共3点。
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop1:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop1:19888</value>
</property>
</configuration>
3.2.6 配置yarn-site.xml
1. 使用如下命令打开yarn-site.xml配置文件
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/ 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录下,则使用该命令
# vi hdfs-site.xml
2. 在配置文件中,按照如下内容进行配置
yarn-site.xml配置的点有①nodemanager的aux-services及其类;②resourcemanager的地址、其sheduler地址、其resource-tracker地址、其admin地址以及webapp地址,共7点。
<configuration>
<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>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>hadoop1:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>hadoop1:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>hadoop1:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>hadoop1:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>hadoop1:8088</value>
</property>
</configuration>
3.2.7 配置Slaves文件
1. 使用# vi slaves打开从节点配置文件
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/ 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录下,则使用该命令
# vi slaves
2. 在配置文件中加入如下内容:
hadoop1
hadoop2
hadoop3
3.2.8 向各节点分发Hadoop程序
1. 在hadoop1机器/opt/app/hadoop-2.9.0使用如下命令把hadoop文件夹复制到hadoop2和hadoop3机器
# cd /opt/app
# scp -r hadoop-2.9.0 hadoop@hadoop2:/opt/app/
# scp -r hadoop-2.9.0 hadoop@hadoop3:/opt/app/
2. 在从节点查看是否复制成功
3.3 启动部署
启动部署,包括格式化NameNode、启动HDFS、启动YARN。
3.3.1 格式化NameNode
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0
# ./bin/hdfs namenode -format
3.3.2 启动HDFS
1. 使用如下命令启动HDFS:
# cd /opt/app/hadop-2.9.0/sbin 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/sbin目录下,则使用该命令
# ./start-dfs.sh
2. 验证HDFS启动
此时在hadoop1上面运行的进程有:NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
hadoop2和hadoop3上面运行的进程有:NameNode和DataNode
【注意】:jps命令出现—— xxxx--process information unavailable解决方法(有可能出现)
解决方法:根目录/tmp中找到hsperfdata_前缀的目录,并找出PID(即xxxx)对应的文件并且删除即可。如果/tmp文件不重要的话,全部删除也行。
3.3.3 启动YARN
1. 使用如下命令启动YARN
# cd /opt/app/hadoop-2.9.0/sbin 如果不在/opt/app/hadoop-2.9.0/sbin目录下,则使用该命令
# ./start-yarn.sh
2. 验证YARN启动
此时在hadoop1上运行的进程有:NameNode、SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager和ResourceManager
hadoop2和hadoop3上面运行的进程有:NameNode、DataNode和NodeManager
4. HA配置及启动
在HA集群中,Standby NameNode也起着命名空间状态的checkpoints作用,因此不需要在HA集群中运行Secondary NameNode、CheckpointNode、或者BackupNode;而且这样做会导致报错。
两个NameNode为了数据同步,会通过一组称为JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时,会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息,并且一直监控edit log的变化,把变化应用于自己的命名空间。这就是JournalNode起到的作用。
QuorumPeerMain用于两个NameNode以上的主备选举及切换。
DFSZKFailoverController用于发生故障的主NameNode节点自动切换备用NameNode。
4.1 节点服务分配
4.2 搭建zookeeper集群
具体操作详情请看:https://www.cnblogs.com/swordfall/p/8667409.html “zookeeper安装使用及工作原理分析”的第6节
4.3 配置HDFS HA(所有机器均需配置)
4.3.1 创建name、data、journal目录
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# pwd
/opt/app/hadoop-2.7.5-ha-multi
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# mkdir -p tmp/name
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# mkdir -p tmp/data
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# mkdir -p tmp/journal
(base) [root@bridge1 tmp]# ll
total 0
drwxr-xr-x 2 root root 6 Nov 17 22:06 data
drwxr-xr-x 2 root root 6 Nov 17 22:06 journal
drwxr-xr-x 2 root root 6 Nov 17 22:05 name
4.3.2 slaves配置datanode
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# cat etc/hadoop/slaves
bridge1
bridge2
bridge3
4.3.3 配置hdfs-site.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> <configuration> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>bridge</value> </property> <property> <name>dfs.ha.namenodes.bridge</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址,nn1所在地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.bridge.nn1</name> <value>bridge1:8020</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址,nn2所在地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.bridge.nn2</name> <value>bridge2:8020</value> </property> <!-- nn1的http通信地址,外部访问地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.bridge.nn1</name> <value>bridge1:50070</value> </property> <!-- nn2的http通信地址,外部访问地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.bridge.nn2</name> <value>bridge2:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode日志上的存放位置(一般和zookeeper部署在一起) --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://bridge1:8485;bridge2:8485;bridge3:8485/bridge</value> </property> <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/app/hadoop-2.7.5-ha-multi/tmp/journal</value> </property> <!--客户端通过代理访问namenode,访问文件系统,HDFS 客户端与Active 节点通信的Java 类,使用其确定Active 节点是否活跃 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.bridge</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!--这是配置自动切换的方法,有多种使用方法,具体可以:看官网,在文末会给地址,这里是远程登录杀死的方法 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/opt/app/hadoop-2.7.5-ha-multi/tmp/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/opt/app/hadoop-2.7.5-ha-multi/tmp/data</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>bridge1:2181,bridge2:2181,bridge3:2181</value> </property> </configuration>
4.3.4 配置core-site.xml文件
注意:这里的hduser为hadoop的用户,如root
<configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://bridge</value> </property> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://bridge</value> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>131072</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/opt/app/hadoop-2.7.5-ha-multi/tmp</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.hduser.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.hduser.groups</name> <value>*</value> </property> </configuration>
4.3.5 启动HDFS相关服务
1. 在三台机器上分别启动zookeeper:
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# /opt/app/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# /opt/app/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start
(base) [root@bridge3 hadoop-2.7.5-ha-multi]# /opt/app/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start
2. 在bridge1上格式化zk集群:
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./bin/hdfs zkfc -formatZK
3. 在三台机器上启动journalnode集群
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
(base) [root@bridge3 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
4. 格式化namenode,启动namenode,bridge1上执行如下:
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./bin/hdfs namenode -format
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
bridge2执行如下:
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
5. 在三台机器上分别启动datanode
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
(base) [root@bridge3 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
6. ZKFC(FailoverController)必须在namenode上执行。让zk决定哪个namenode为active
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
7. 第5步和第6步可以替换为
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# start-dfs.sh
4.4 配置YARN HA(所有机器均需配置)
4.4.1 配置mapred-site.xml文件
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>bridge1:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>bridge1:19888</value> </property> </configuration>
4.4.2 配置yarn-site.xml文件
<configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>bridge1</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> <property> <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name> <value>2000</value> </property> <!-- HA --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>bridge-yarn</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>bridge1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>bridge2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name> <value>bridge1:8088</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name> <value>bridge2:8088</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>bridge1:2181,bridge2:2181,bridge3:2181</value> </property> </configuration>
4.4.3 启动yarn相关服务
在bridge1执行如下命令:
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/start-yarn.sh
在bridge2启动resourcemanager
(base) [root@bridge2 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
验证:
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
(base) [root@bridge1 hadoop-2.7.5-ha-multi]# ./bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby
5. 总结
【参考资料】
http://www.ttlsa.com/linux/jps-process-information-unavailable/ jps命令出现xxxx--process information unavailable解决方法
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4701646.html 石山园大神的讲解
https://www.cnblogs.com/zhichaoma/p/9956277.html hadoop单节点部署
https://my.oschina.net/u/204498/blog/639986 hadoop ha部署