最近有人提出能不能发一些大数据相关的知识，No problem ！ 今天先从安装环境说起，搭建起自己的学习环境。
Hadoop的三种搭建方式以及使用环境：
- 单机版适合开发调试；
- 伪分布式适合模拟集群学习；
- 完全分布式适用生产环境。
这篇文件介绍如何搭建完全分布式的hadoop集群，一个主节点，两个数据节点。
先决条件
- 准备3台服务器
虚拟机、物理机、云上实例均可，本篇使用Openstack私有云里面的3个实例进行安装部署。
- 操作系统及软件版本
| 服务器 | 系统 | 内存 | IP | 规划 | JDK | HADOOP |
|---|---|---|---|---|---|---|
| node1 | Ubuntu 18.04.2 LTS | 8G | 10.101.18.21 | master | JDK 1.8.0_222 | hadoop-3.2.1 |
| node2 | Ubuntu 18.04.2 LTS | 8G | 10.101.18.8 | slave1 | JDK 1.8.0_222 | hadoop-3.2.1 |
| node3 | Ubuntu 18.04.2 LTS | 8G | 10.101.18.24 | slave2 | JDK 1.8.0_222 | hadoop-3.2.1 |
- 三台机器安装JDK
因为Hadoop是用Java语言编写的，所以计算机上需要安装Java环境，我在这使用JDK 1.8.0_222(推荐使用Sun JDK)
安装命令
sudo apt install openjdk-8-jdk-headless
配置JAVA环境变量，在当前用户根目录下的.profile文件最下面加入以下内容：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
使用source命令让立即生效
source .profile
- host配置
修改三台服务器的hosts文件
vim /etc/hosts
#添加下面内容，根据个人服务器IP配置
10.101.18.21 master
10.101.18.8 slave1
10.101.18.24 slave2
免密登陆配置
- 生产秘钥
ssh-keygen -t rsa
- master免密登录到slave中
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub master
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub slave1
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub slave2
- 测试免密登陆
ssh master
ssh slave1
ssh slave2
Hadoop搭建
我们先在Master节点下载Hadoop包，然后修改配置，随后复制到其他Slave节点稍作修改就可以了。
- 下载安装包，创建Hadoop目录
#下载
wget http://http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-3.2.1//hadoop-3.2.1.tar.gz
#解压到 /usr/local 目录
sudo tar -xzvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /usr/local
#修改hadoop的文件权限
sudo chown -R ubuntu:ubuntu hadoop-3.2.1.tar.gz
#重命名文件夹
sudo mv hadoop-3.2.1 hadoop
- 配置Master节点的Hadoop环境变量
和配置JDK环境变量一样，编辑用户目录下的.profile文件, 添加Hadoop环境变量：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
执行 source .profile 让立即生效
- 配置Master节点
Hadoop 的各个组件均用XML文件进行配置, 配置文件都放在 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 目录中：
- core-site.xml：配置通用属性，例如HDFS和MapReduce常用的I/O设置等
- hdfs-site.xml：Hadoop守护进程配置，包括namenode、辅助namenode和datanode等
- mapred-site.xml：MapReduce守护进程配置
- yarn-site.xml：资源调度相关配置
a. 编辑core-site.xml文件，修改内容如下：
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
</configuration>
参数说明：
- fs.defaultFS：默认文件系统，HDFS的客户端访问HDFS需要此参数
- hadoop.tmp.dir：指定Hadoop数据存储的临时目录，其它目录会基于此路径, 建议设置到一个足够空间的地方，而不是默认的/tmp下
如没有配置
hadoop.tmp.dir参数，系统使用默认的临时目录：/tmp/hadoo-hadoop。而这个目录在每次重启后都会被删除，必须重新执行format才行，否则会出错。
b. 编辑hdfs-site.xml，修改内容如下：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/hdfs/data</value>
</property>
</configuration>
参数说明：
- dfs.replication：数据块副本数
- dfs.name.dir：指定namenode节点的文件存储目录
- dfs.data.dir：指定datanode节点的文件存储目录
c. 编辑mapred-site.xml，修改内容如下：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.application.classpath</name>
<value>$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
</property>
</configuration>
d. 编辑yarn-site.xml，修改内容如下：
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME</value>
</property>
</configuration>
e. 编辑workers, 修改内容如下：
slave1
slave2
配置worker节点
- 配置Slave节点
将Master节点配置好的Hadoop打包，发送到其他两个节点：
# 打包hadoop包
tar -cxf hadoop.tar.gz /usr/local/hadoop
# 拷贝到其他两个节点
scp hadoop.tar.gz ubuntu@slave1:~
scp hadoop.tar.gz ubuntu@slave2:~
在其他节点加压Hadoop包到/usr/local目录
sudo tar -xzvf hadoop.tar.gz -C /usr/local/
配置Slave1和Slaver2两个节点的Hadoop环境变量：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
启动集群
- 格式化HDFS文件系统
进入Master节点的Hadoop目录，执行一下操作：
bin/hadoop namenode -format
格式化namenode，第一次启动服务前执行的操作，以后不需要执行。
截取部分日志(看第5行日志表示格式化成功)：
2019-11-11 13:34:18,960 INFO util.GSet: VM type = 64-bit
2019-11-11 13:34:18,960 INFO util.GSet: 0.029999999329447746% max memory 1.7 GB = 544.5 KB
2019-11-11 13:34:18,961 INFO util.GSet: capacity = 2^16 = 65536 entries
2019-11-11 13:34:18,994 INFO namenode.FSImage: Allocated new BlockPoolId: BP-2017092058-10.101.18.21-1573450458983
2019-11-11 13:34:19,010 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/hdfs/name has been successfully formatted.
2019-11-11 13:34:19,051 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/hadoop/hdfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
2019-11-11 13:34:19,186 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/hadoop/hdfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 401 bytes saved in 0 seconds .
2019-11-11 13:34:19,207 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
2019-11-11 13:34:19,214 INFO namenode.FSImage: FSImageSaver clean checkpoint: txid=0 when meet shutdown.
- 启动Hadoop集群
sbin/start-all.sh
启动过程遇到的问题与解决方案：
a. 错误：master: rcmd: socket: Permission denied
解决：
执行 echo "ssh" > /etc/pdsh/rcmd_default
b. 错误：JAVA_HOME is not set and could not be found.
解决：
修改三个节点的hadoop-env.sh，添加下面JAVA环境变量
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
- 使用jps命令查看运行情况
Master节点执行输出：
19557 ResourceManager
19914 Jps
19291 SecondaryNameNode
18959 NameNode
Slave节点执行输入：
18580 NodeManager
18366 DataNode
18703 Jps
- 查看Hadoop集群状态
hadoop dfsadmin -report
查看结果：
Configured Capacity: 41258442752 (38.42 GB)
Present Capacity: 5170511872 (4.82 GB)
DFS Remaining: 5170454528 (4.82 GB)
DFS Used: 57344 (56 KB)
DFS Used%: 0.00%
Replicated Blocks:
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0
Low redundancy blocks with highest priority to recover: 0
Pending deletion blocks: 0
Erasure Coded Block Groups:
Low redundancy block groups: 0
Block groups with corrupt internal blocks: 0
Missing block groups: 0
Low redundancy blocks with highest priority to recover: 0
Pending deletion blocks: 0
-------------------------------------------------
Live datanodes (2):
Name: 10.101.18.24:9866 (slave2)
Hostname: slave2
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20629221376 (19.21 GB)
DFS Used: 28672 (28 KB)
Non DFS Used: 16919797760 (15.76 GB)
DFS Remaining: 3692617728 (3.44 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 17.90%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Nov 11 15:00:27 CST 2019
Last Block Report: Mon Nov 11 14:05:48 CST 2019
Num of Blocks: 0
Name: 10.101.18.8:9866 (slave1)
Hostname: slave1
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20629221376 (19.21 GB)
DFS Used: 28672 (28 KB)
Non DFS Used: 19134578688 (17.82 GB)
DFS Remaining: 1477836800 (1.38 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 7.16%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Nov 11 15:00:24 CST 2019
Last Block Report: Mon Nov 11 13:53:57 CST 2019
Num of Blocks: 0
- 关闭Hadoop
sbin/stop-all.sh
Web查看Hadoop集群状态
在浏览器输入 http://10.101.18.21:9870 ，结果如下：
在浏览器输入 http://10.101.18.21:8088 ，结果如下：
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