欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

程序员文章站 2024-02-18 15:50:04
前言 本文搭建了一个由三节点(master、slave1、slave2)构成的hadoop完全分布式集群(区别单节点伪分布式集群),并通过hadoop分布式计算的一个示例...

前言

本文搭建了一个由三节点(master、slave1、slave2)构成的hadoop完全分布式集群(区别单节点伪分布式集群),并通过hadoop分布式计算的一个示例测试集群的正确性。

本文集群三个节点基于三台虚拟机进行搭建,节点安装的操作系统为centos7(yum源),hadoop版本选取为2.8.0。作者也是初次搭建hadoop集群,其间遇到了很多问题,故希望通过该博客让读者避免。

实验过程

1、基础集群的搭建

目的:获得一个可以互相通信的三节点集群

下载并安装vmware workstation pro(支持快照,方便对集群进行保存),产品激活序列号网上自行查找。

下载centos7镜像,下载地址

使用vmware安装master节点(稍后其他两个节点可以通过复制master节点的虚拟机文件创建)。

三个节点存储均为30g默认安装,master节点内存大小为2gb,双核,slave节点内存大小1gb,单核

2、集群网络配置

目的:为了使得集群既能互相之间进行通信,又能够进行外网通信,需要为节点添加两张网卡(可以在虚拟机启动的时候另外添加一张网卡,即网络适配器,也可以在节点创建之后,在vmware设置中添加)。

两张网卡上网方式均采用桥接模式,外网ip设置为自动获取(通过此网卡进行外网访问,配置应该按照你当前主机的上网方式进行合理配置,如果不与主机通信的话可以采用nat上网方式,这样选取默认配置就行),内网ip设置为静态ip。

本文中的集群网络环境配置如下:

master内网ip:192.168.1.100

slave1内网ip:192.168.1.101

slave2内网ip:192.168.1.102

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

设置完后,可以通过ping进行网络测试

注意事项:通过虚拟机文件复制,在vmware改名快速创建slave1和slave2后,可能会产生网卡mac地址重复的问题,需要在vmware网卡设置中重新生成mac,在虚拟机复制后需要更改内网网卡的ip。

每次虚拟机重启后,网卡可能没有自动启动,需要手动重新连接。

3、集群ssh免密登陆设置

目的:创建一个可以ssh免密登陆的集群

3.1  创建hadoop用户

为三个节点分别创建相同的用户hadoop,并在以后的操作均在此用户下操作,操作如下:

$su -

#useradd -m hadoop

#passwd hadoop

为hadoop添加sudo权限

#visudo

在该行root all=(all) all下添加hadoop all=(all) all保存后退出,并切换回hadoop用户

#su hadoop

注意事项:三个节点的用户名必须相同,不然以后会对后面ssh及hadoop集群搭建产生巨大影响

3.2  hosts文件设置

为了不直接使用ip,可以通过设置hosts文件达到ssh slave1这样的的效果(三个节点设置相同)

$sudo vim /etc/hosts

在文件尾部添加如下行,保存后退出:

192.168.1.100  master

192.168.1.101  slave1

192.168.1.102  slave2

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

注意事项:不要在127.0.0.1后面添加主机名,如果加了master,会造成后面hadoop的一个很坑的问题,在slave节点应该解析出masterip的时候解析出127.0.0.1,造成hadoop搭建完全正确,但是系统显示可用节点一直为0。

3.3  hostname修改

centos7默认的hostname是localhost,为了方便将每个节点hostname分别修改为master、slave1、slave2(以下以master节点为例)。

$sudo hostnamectl set-hostname master

重启terminal,然后查看:$hostname

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

3.3  ssh设置

设置master节点和两个slave节点之间的双向ssh免密通信,下面以master节点ssh免密登陆slave节点设置为例,进行ssh设置介绍(以下操作均在master机器上操作):

首先生成master的rsa密钥:$ssh-keygen -t rsa

设置全部采用默认值进行回车

将生成的rsa追加写入授权文件:$cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

给授权文件权限:$chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

进行本机ssh测试:$ssh maste r正常免密登陆后所有的ssh第一次都需要密码,此后都不需要密码

将master上的authorized_keys传到slave1

sudo scp ~/.ssh/id_rsa.pubhadoop@slave1:~/

登陆到slave1操作:$ssh slave1输入密码登陆

$cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

修改authorized_keys权限:$chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

退出slave1:$exit

进行免密ssh登陆测试:$ssh slave1

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

4、java安装

目的:hadoop是基于java的,所以要安装配置java环境(三个节点均需要操作,以下以master节点为例)

下载并安装:$sudo yum install java-1.8.0-openjdkjava-1.8.0-openjdk-devel

验证是否安装完成:$java -version

配置环境变量,修改~/.bashrc文件,添加行: export java_home=/usr/lib/jvm/java-1.8.0

使环境变量生效:$source ~/.bashrc

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

5、hadoop安装配置

目的:获得正确配置的完全分布式hadoop集群(以下操作均在master主机下操作)

安装前三台节点都需要需要关闭防火墙和selinux

$sudo systemctl stop firewalld.service
$sudo systemctl disable firewalld.service
$sudo vim /usr/sbin/sestatus

将selinux status参数设定为关闭状态

selinux status: disabled

5.1  hadoop安装

首先在master节点进行hadoop安装配置,之后使用scp传到slave1和slave2。

下载hadoop二进制源码至master,,并将其解压在~/ 主目录下

$tar -zxvf ~/hadoop-2.8.1.tar.gz -c ~/

$mv~/hadoop-2.8.1/* ~/hadoop/

注意事项:hadoop有32位和64位之分,官网默认二进制安装文件是32位的,但是本文操作系统是64位,会在后面hadoop集群使用中产生一个warning但是不影响正常操作。

5.2  hadoop的master节点配置

配置hadoop的配置文件core-site.xml  hdfs-site.xml  mapred-site.xml  yarn-site.xml  slaves(都在~/hadoop/etc/hadoop文件夹下)

$cd ~/hadoop/etc/hadoop

$vimcore-site.xml其他文件相同,以下为配置文件内容:

1.core-site.xml  

<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/hadoop/tmp</value>
  </property>
</configuration>

2.hdfs-site.xml 

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/hadoop/tmp/dfs/name</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/hadoop/tmp/dfs/data</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>master:9001</value>
  </property>
</configuration>

3.mapred-site.xml  

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
</configuration>

4.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>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
  </property>
</configuration>

5.slaves

slave1
slave2

5.3  hadoop的其他节点配置

此步骤的所有操作仍然是在master节点上操作,以master节点在slave1节点上配置为例

复制hadoop文件至slave1:$scp -r ~/hadoop hadoop@slave1:~/

5.4  hadoop环境变量配置

配置环境变量,修改~/.bashrc文件,添加行(每个节点都需要此步操作,以master节点为例):

#hadoop environment vars
export hadoop_home=/home/hadoop/hadoop
export hadoop_install=$hadoop_home
export hadoop_mapred_home=$hadoop_home
export hadoop_common_home=$hadoop_home
export hadoop_hdfs_home=$hadoop_home
export yarn_home=$hadoop_home
export hadoop_common_lib_native_dir=$hadoop_home/lib/native
export path=$path:$hadoop_home/sbin:$hadoop_home/bin

使环境变量生效:$source ~/.bashrc

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

6、hadoop启动

格式化namenode:$hadoop namenode -format

启动hadoop:$start-all.sh

master节点查看启动情况:$jps

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

slave1节点查看启动情况:$jps

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

slave2节点查看启动情况:$jps

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

web浏览器输入127.0.0.1:50070,查看管理界面

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

7、hadoop集群测试

目的:验证当前hadoop集群正确安装配置

本次测试用例为利用mapreduce实现wordcount程序

生成文件testwordcount:$echo "my name is xie pengcheng. this is a example program called wordcount, run by xie pengcheng " >>testwordcount

创建hadoop文件夹wordcountinput:$hadoop fs -mkdir /wordcountinput

将文件testwordcount上传至wordcountinput文件夹:$hadoop fs -puttestwordcount/wordcountinput

执行wordcount程序,并将结果放入wordcountoutput文件夹:$hadoop jar ~/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.1.jar wordcount /wordcountinput /wordcountoutput

注意事项:/wordcountoutput文件夹必须是没有创建过的文件夹

查看生成文件夹下的文件:$hadoop fs -ls /wordcountoutput

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

在output/part-r-00000可以看到程序执行结果:$hadoop fs -cat /wordcountoutpart-r-00000

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

总结

以上所述是小编给大家介绍的hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程,希望对大家有所帮助