hadoop集群搭建

一、发行版本

​ Hadoop发行版本分为开源社区版和商业版，社区版是指由Apache软件基金会维护的版本，是官方维护的版本体系。商业版Hadoop是指由第三方商业公司在社区版Hadoop基础上进行了一些修改、整合以及各个服务组件兼容性测试而发行的版本，比较著名的有cloudera的CDH、mapR等。

​ 我们学习的是社区版：ApacheHadoop。后续如未说明都是指Apache版本。

​ Hadoop的版本很特殊，是由多条分支并行的发展着。大的来看分为3个大的系列版本：1.x、2.x、3.x。

​ Hadoop1.0由一个分布式文件系统HDFS和一个离线计算框架MapReduce组成。

​ Hadoop 2.0则包含一个支持NameNode横向扩展的HDFS，一个资源管理系统YARN和一个运行在YARN上的离线计算框架MapReduce。相比于Hadoop1.0，Hadoop 2.0功能更加强大，且具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。

​ Hadoop 3.0相比之前的Hadoop 2.0有一系列的功能增强。但目前还是个alpha版本，有很多bug，且不能保证API的稳定和质量。

二、集群简介

​ HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。

​ HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有：

​ NameNode、DataNode、SecondaryNameNode

​ YARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有：

​ ResourceManager、NodeManager

​ 那mapreduce是什么呢？它其实是一个分布式运算编程框架，是应用程序开发包，由用户按照编程规范进行程序开发，后打包运行在HDFS集群上，并且受到YARN集群的资源调度管理。

​ Hadoop部署方式分三种，Standalone mode（独立模式）、Pseudo-Distributedmode（伪分布式模式）、Clustermode（群集模式），其中前两种都是在单机部署。

​ 独立模式又称为单机模式，仅1个机器运行1个java进程，主要用于调试。

​ 伪分布模式也是在1个机器上运行HDFS的NameNode和DataNode、YARN的 ResourceManger和NodeManager，但分别启动单独的java进程，主要用于调试。

​ 集群模式主要用于生产环境部署。会使用N台主机组成一个Hadoop集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。

三、网络环境准备

​ 采用NAT方式联网

​ 可通过编辑ifcfg-eth*配置文件进行配置。

​ 注意BOOTPROTO、GATEWAY、NETMASK。

四、服务器系统设置

1. 同步时间

   手动同步集群时间

   date -s "2019-04-09 03:03:03"
   

   网络同步时间

   yum install ntpdate
   ntpdate cn.pool.ntp.org
   

2. 设置主机名

   vim /etc/sysconfig/network
   NETWORKING=yes
   HOSTNAME=node-1
   

3. 配置IP、主机名映射

   vim /etc/hosts
   192.168.150.102	node-1
   

4. 配置ssh免密登陆

   生成ssh免密登陆

   ssh-keygen -t rsa (四个回车)
   

   执行完这个命令后，会生成id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

   将公钥拷贝到要免密登陆得目标机器上

   ssh-copy-id node-02
   

5. 配置防火墙

   查看防火墙状态

   systemctl status firewalld
   

   关闭防火墙

   systemclt stop firewalld
   

   关闭防火墙开机启动

   systemctl disable firewalld
   

   查看selinux状态

   getenforce
   

   临时关闭selinux

   setenforce 0
   

   永久关闭selinux

   vim /etc/selinux/confing
   SELINUX=disabled
   

五、JDK环境安装

卸载系统自带得openjdk

rpm -qa | grep java
rpm -e --nodeps xxxxx

上传jdk安装包

jdk-8u65-linux-x64.tar.gz

解压安装包

tar -zxvf jdk-8u65-linux-x64.tar.gz -C /opt

配置环境变量 /etc/profile

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_201
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

刷新配置

source /etc/profile

六、Hadoop安装包目录结构

解压hadoop-2.7.4-with-centos-6.7.tar.gz，目录结构如下：

bin：Hadoop最基本的管理脚本和使用脚本的目录，这些脚本是sbin目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用Hadoop。

etc：Hadoop配置文件所在的目录，包括core-site,xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等从Hadoop1.0继承而来的配置文件和yarn-site.xml等Hadoop2.0新增的配置文件。

include：对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在lib目录中），这些头文件均是用C++定义的，通常用于C++程序访问HDFS或者编写MapReduce程序。

lib：该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用。

libexec：各个服务对用的shell配置文件所在的目录，可用于配置日志输出、启动参数（比如JVM参数）等基本信息。

sbin：Hadoop管理脚本所在的目录，主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动/关闭脚本。

share：Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录。

七、Hadoop配置文件修改

​ hadoop安装主要就是配置文件得修改，一般在主节点进行修改，完毕后scp下发给其他各个从节点机器。

1. hadoop-env.sh

   ​ 文件中设置的是Hadoop运行时需要的环境变量。JAVA_HOME是必须设置的，即使我们当前的系统中设置了JAVA_HOME，它也是不认识的，因为Hadoop即使是在本机上执行，它也是把当前的执行环境当成远程服务器。

   vim hadoop-env.sh
   export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_201
   

2. core-site.xml

   hadoop得核心配置文件，有默认得配置项core-default.xml

   core-default.xml与core-site.xml的功能是一样的，如果在core-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取core-default.xml里的相同属性的值。

   <!-- 用于设置Hadoop的文件系统，由URI指定 -->
   <property>
       <name>fs.defaultFS</name>
       <value>hdfs://node-1:9000</value>
   </property>
   <!-- 配置Hadoop的临时目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} -->
   <property>
       <name>hadoop.tmp.dir</name>
       <value>/export/data/hadoop/tmp</value>
   </property>
   

3. hdfs-site.xml

   HDFS的核心配置文件，有默认的配置项hdfs-default.xml。

   hdfs-default.xml与hdfs-site.xml的功能是一样的，如果在hdfs-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取hdfs-default.xml里的相同属性的值。

   <property> 
       <name>dfs.namenode.name.dir</name> 
       <value>/export/data/hadoop/name</value> 
       <description>为了保证元数据的安全一般配置多个不同目录</description> 
   </property> 
   <property> 
       <name>dfs.datanode.data.dir</name> 
       <value>/export/data/hadoop/data</value> 
       <description>datanode 的数据存储目录</description> 
   </property>
   <!-- 指定HDFS副本的数量 -->
   <property>
       <name>dfs.replication</name>
       <value>2</value>
   </property>
   <!-- secondary namenode 所在主机的ip和端口->
   <property>
       <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
       <value>192.168.150.101:50090</value>
   </property>
   

4. mapred-site.xml

   MapReduce的核心配置文件，有默认的配置项mapred-default.xml。

   mapred-default.xml与mapred-site.xml的功能是一样的，如果在mapred-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取mapred-default.xml里的相同属性的值。

   <!-- 指定mr运行时框架，这里指定在yarn上，默认是local -->
   <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
   </property>
   

5. yarn-site.xml

   YARN的核心配置文件，有默认的配置项yarn-default.xml。

   yarn-default.xml与yarn-site.xml的功能是一样的，如果在yarn-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取yarn-default.xml里的相同属性的值。

   <!-- 指定YARN的老大（ResourceManager）的地址 -->
   <property>
   	<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
   	<value>node-1</value>
   </property>
   <!-- NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序默认值："" -->
   <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
   

6. slaves

   slaves文件里面记录的是集群主机名。一般有以下两种作用：

   一是：配合一键启动脚本如start-dfs.sh、stop-yarn.sh用来进行集群启动。这时候slaves文件里面的主机标记的就是从节点角色所在的机器。

   二是：可以配合hdfs-site.xml里面dfs.hosts属性形成一种白名单机制。

   dfs.hosts指定一个文件，其中包含允许连接到NameNode的主机列表。必须指定文件的完整路径名。如果值为空，则允许所有主机。例如：

   <property>
       <name> dfs.hosts </name>
       <value>/export/server/hadoop/etc/hadoop/slaves </value>
   </property>
   

   那么所有在slaves中的主机才可以加入集群中。

   ​