hadoop集群的安装配置

简介

Apache™Hadoop®项目是一个可靠的，可扩展的分布式计算的开源软件。

Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集。 它旨在从单台服务器扩展到数千台机器，每台机器提供本地计算和存储。 该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于在应用层检测和处理故障，从而在一组计算机之上提供高可用性服务，每个计算机都可能出现故障。

该项目包括这些模块：

• Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的常用实用程序
• Hadoop Distributed File System (HDFS™)：提供对应用程序数据的高吞吐量访问的分布式文件系统。
• Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
• Hadoop MapReduce：一个用于并行处理大型数据集的基于YARN的系统。

安装配置

1. 安装jdk

集群中的每台服务器都需要安装jdk,步骤如下：
cd /opt
wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u151-b12/e758a0de34e24606bca991d704f6dcbf/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz
tar -zxvf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz
sudo vim /etc/profile
接下来，在文件最后面添加jdk路径，并保存退出:
#java
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_144
export JRE_HOME=/opt/jdk1.8.0_144/jre
export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib
export PATH=:$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
最后是文件生效，执行命令：
source /etc/profile
查看版本，命令：
java -version

2. 修改主机名及ip映射

集群中的每台服务器都需要配置,步骤如下：
vim /etc/hosts
打开文件后，添加或修改相应的映射(ip 主机名)，例如如下：
10.24.106.80 spark.datanode1
10.24.106.81 spark.datanode2
10.24.106.82 spark.namenode
vim /etc/hostname
打开文件后，修改主机名，和/etc/hosts文件中相同。
最后需要重启使其生效

3. 创建用户

集群中的每台服务器都需要创建,步骤如下：
命令如下：    
useradd hadoop #创建用户名为hadoop的用户
passwd hadoop #为hadoop用户设置密码
接下来，为hadoop用户赋予root权限，命令：
vim /etc/sudoers
在该文件中加入下面一行内容,并保存退出(修改文件内容需要更改文件的权限，保存退出之后，需要把权限再次更改回去)：
hadoop    ALL=(ALL:ALL)       ALL
最后使用hadoop用户登录系统

4. 主机之间通过ssh无密钥登录

集群中的每台服务器都需要配置,步骤如下：
cd /home
下边命令用于生成公钥(id_rsa.pub)和私钥(id_rsa)，并键入下面命令后一直回车就可以了，密钥在/home/.ssh目录下。
ssh-keygen -t rsa -P ''
cd .ssh
接下来把所有服务器生成的公钥全部追加进authorized_keys文件中，意思就是这个文件中有集群中所有服务器的公钥，该文件在.ssh目录下，如没有该文件可以自己创建一个。
最后把拥有集群中所有服务器的公钥的这个文件通过scp命令远程复制到每台服务器中,相当于每台服务器的authorized_keys文件中内容相同。
现在可以通过ssh免密码来远程登录其他服务器了(第一次需要，后面在登陆就不需要了)，例如：
ssh 10.24.106.80

5. 安装hadoop

cd /opt
wget http://mirror.stjschools.org/public/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4-src.tar.gz
tar -zxvf hadoop-2.7.4-src.tar.gz
添加环境变量：
vim /etc/profile
在文件中追加下面内容，并保存退出后，在使其文件生效。
#hadoop
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.4/
现在创建数据存放目录：
可以先通过命令df -h 查看一下那个磁盘下空间比较多，就把数据放在相应的目录下，例如：
cd /home
mkdir -p hadoop/dfs/data
mkdir -p hadoop/dfs/name
mkdir -p hadoop/tmp
上面目录用于存放数据需要大一点的空间。
cd hadoop-2.7.4
接下来进入配置目录，进行相应的配置：
cd etc/hadoop
1. 编辑hadoop-env.sh文件
找到 JAVA_HOME 改为 JDK 的安装目录,例如如下：
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_144
2. 编辑slaves文件添加从服务器的主机名
例如如下(下面两台服务器为slaves):
spark.datanode1
spark.datanode2
3. 编辑core-site.xml文件
vim core-site.xml
添加如下内容：
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://spark.namenode:9002</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary   directories.</description>
    </property>
</configuration>

最后保存退出
配置解释：
第一个value值是<value>hdfs://你的主服务器的主机名:端口(默认为9000，若该端口被占可以更换其他的)</value>
第二个value值是<value>序列文件中使用的读/写缓冲区的大小(一般为131072)</value>
第三个value值是<value>file:/hadoop的临时目录(上面已经提前创建了)</value>
4. 编辑hdfs-site.xml文件
vim hdfs-site.xml
添加如下内容：
<configuration>
   <property>
          <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
          <value>spark.namenode:9001</value>
   </property>
   <property>
         <name>dfs.namenode.name.dir</name>
         <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
   </property>
   <property>
          <name>dfs.datanode.data.dir</name>
          <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
   </property>
   <property>
           <name>dfs.replication</name>
           <value>3</value>
   </property>
   <property>
           <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
           <value>true</value>
   </property>
</configuration>
5. 编辑mapred-site.xml
首先复制mapred-site.xml.template文件,并命名为mapred-site.xml
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
添加以下内容：
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>spark.namenode:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>spark.namenode:19888</value>
    </property>
</configuration>
6. 编辑yarn-site.xml文件
vim yarn-site.xml
<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>spark.namenode:8032</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
            <value>spark.namenode:8030</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
            <value>spark.namenode:8031</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
            <value>spark.namenode:8033</value>

    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
            <value>spark.namenode:8088</value>
    </property>
</configuration>
所有配置已经完成。
接下来，该hadoop-2.7.4文件夹分发给集群中的各个服务器，使用scp远程复制命令,例如：
scp -r hadoop-2.7.4 hadoop@spark.datanode1:/opt
scp -r hadoop-2.7.4 hadoop@spark.datanode2:/opt
首次启动HDFS时，必须格式化。 将一个新的分布式文件系统格式化为hdfs，在master上执行如下命令：
cd hadoop-2.7.4
./bin/hadoop namenode -format
启动hadoop
./sbin/start-dfs.sh
./sbin/start-yarn.sh
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
查看进程服务，命令如下：
jps
在master上可以看到
namenode
secondarynamenode
resourcemanager
在slaves上看到：
datanode
nodemanager
查看端口占用情况,命令如下：
netstat -tupln
最后访问web-ui页面
namenode页面
http://10.24.106.82:50070 
resourcemanager页面
http://10.24.106.82:8088
历史任务界面
http://10.24.106.82.19888

END