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  • 基于centos6.5 hadoop 集群搭建

    1.修改Linux主机名
    2.修改IP
    3.修改主机名和IP的映射关系
    ######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机(如华为用主机、阿里云主机等)
    /etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系
    4.关闭防火墙
    5.ssh免登陆
    6.安装JDK,配置环境变量等

    具体修改方式可参加我的另外一篇文章“基于centos6.5 hadoop 伪分布式安装”、“centos 6.5 配置ssh免登录

    集群规划:
    主机名 IP 安装的软件 运行的进程
    hadoop1 192.168.100.101 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController
    hadoop2 192.168.100.102 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController
    hadoop3 192.168.100.103 jdk、hadoop ResourceManager
    hadoop4 192.168.100.104 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
    hadoop5 192.168.100.105 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
    hadoop6 192.168.100.106 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

    安装步骤:
    1.安装配置zooekeeper集群
    1.1解压
    tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /usr/hadoop/
    1.2修改配置
    cd /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/conf/
    cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
    vim zoo.cfg
    修改:dataDir=/usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp
    在最后添加:
    server.1=hadoop4:2888:3888
    server.2=hadoop5:2888:3888
    server.3=hadoop6:2888:3888
    保存退出
    然后创建一个tmp文件夹
    mkdir /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp
    再创建一个空文件
    touch /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
    最后向该文件写入ID
    echo 1 > /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
    1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop5、hadoop6根目录下创建一个itcast目录:mkdir /itcast)
    scp -r /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/ hadoop5:/usr/hadoop/
    scp -r /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/ hadoop6:/usr/hadoop/

    注意:修改hadoop5、hadoop6对应/usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
    hadoop5:
    echo 2 > /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
    hadoop6:
    echo 3 > /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

    2.安装配置hadoop集群
    2.1解压
    tar -zxvf hadoop-2.2.0.tar.gz -C /usr/hadoop/
    2.2配置HDFS(hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下)
    #将hadoop添加到环境变量中
    vim /etc/profile
    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
    export HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop-2.2.0
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

    #hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
    cd /usr/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop

    2.2.1修改hadoo-env.sh
    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55

    2.2.2修改core-site.xml
    <configuration>
    <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
    <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://ns1</value>
    </property>
    <!-- 指定hadoop临时目录 -->
    <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/usr/hadoop/hadoop-2.2.0/tmp</value>
    </property>
    <!-- 指定zookeeper地址 -->
    <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop4:2181,hadoop5:2181,hadoop6:2181</value>
    </property>
    </configuration>

    2.2.3修改hdfs-site.xml
    <configuration>
    <!--指定hdfs的nameservice为ns1,需要和core-site.xml中的保持一致 -->
    <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>ns1</value>
    </property>
    <!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
    <property>
    <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
    <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
    <value>hadoop1:9000</value>
    </property>
    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
    <value>hadoop1:50070</value>
    </property>
    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
    <value>hadoop2:9000</value>
    </property>
    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
    <value>hadoop2:50070</value>
    </property>
    <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
    <property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://hadoop4:8485;hadoop5:8485;hadoop6:8485/ns1</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>/usr/hadoop/hadoop-2.2.0/journal</value>
    </property>
    <!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
    <property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
    </property>
    <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
    <property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <!-- 配置隔离机制方法,多个机制用换行分割,即每个机制暂用一行-->
    <property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>
    sshfence
    shell(/bin/true)
    </value>
    </property>
    <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
    <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
    <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
    <value>30000</value>
    </property>
    </configuration>

    2.2.4修改mapred-site.xml
    <configuration>
    <!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
    <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    </property>
    </configuration>

    2.2.5修改yarn-site.xml
    <configuration>
    <!-- 指定resourcemanager地址 -->
    <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>hadoop3</value>
    </property>
    <!-- 指定nodemanager启动时加载server的方式为shuffle server -->
    <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    </configuration>


    2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置,因为要在hadoop1上启动HDFS、在hadoop3启动yarn,
    所以hadoop1上的slaves文件指定的是datanode的位置,hadoop3上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
    hadoop4
    hadoop5
    hadoop6

    2.2.7配置免密码登陆
    #首先要配置hadoop1到hadoop2、hadoop3、hadoop4、hadoop5、hadoop6的免密码登陆
    #在hadoop1上生产一对钥匙
    ssh-keygen -t rsa
    #将公钥拷贝到其他节点,包括自己
    ssh-coyp-id hadoop1
    ssh-coyp-id hadoop2
    ssh-coyp-id hadoop3
    ssh-coyp-id hadoop4
    ssh-coyp-id hadoop5
    ssh-coyp-id hadoop6

    #配置hadoop3到hadoop4、hadoop5、hadoop6的免密码登陆
    #在hadoop3上生产一对钥匙
    ssh-keygen -t rsa
    #将公钥拷贝到其他节点
    ssh-coyp-id hadoop4
    ssh-coyp-id hadoop5
    ssh-coyp-id hadoop6

    #注意:两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置hadoop2到hadoop1的免登陆
    在hadoop2上生产一对钥匙
    ssh-keygen -t rsa
    ssh-coyp-id -i hadoop1

    2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
    scp -r /usr/hadoop/ hadoop2:/
    scp -r /usr/hadoop/ hadoop3:/
    scp -r /usr/hadoop/hadoop-2.2.0/ root@hadoop4:/usr/hadoop/
    scp -r /usr/hadoop/hadoop-2.2.0/ root@hadoop5:/usr/hadoop/
    scp -r /usr/hadoop/hadoop-2.2.0/ root@hadoop6:/usr/hadoop/

    ###注意:严格按照下面的步骤
    2.5启动zookeeper集群(分别在hadoop4、hadoop5、hadoop6上启动zk)
    cd /usr/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/
    ./zkServer.sh start
    #查看状态:一个leader,两个follower
    ./zkServer.sh status

    2.6启动journalnode(在hadoop1上启动所有journalnode,注意:是调用的hadoop-daemons.sh这个脚本,注意是复数s的那个脚本)
    cd /usr/hadoop/hadoop-2.2.0
    sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode
    #运行jps命令检验,hadoop4、hadoop5、hadoop6上多了JournalNode进程

    2.7格式化HDFS
    #在hadoop1上执行命令:
    hdfs namenode -format
    #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件,这里我配置的是/usr/hadoop/hadoop-2.2.0/tmp,然后将/usr/hadoop/hadoop-2.2.0/tmp拷贝到hadoop2的/usr/hadoop/hadoop-2.2.0/下。
    scp -r tmp/ hadoop2:/usr/hadoop/hadoop-2.2.0/

    2.8格式化ZK(在hadoop1上执行即可)
    hdfs zkfc -formatZK

    2.9启动HDFS(在hadoop1上执行)
    sbin/start-dfs.sh

    2.10启动YARN(#####注意#####:是在hadoop3上执行start-yarn.sh,把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题,因为他们都要占用大量资源,所以把他们分开了,他们分开了就要分别在不同的机器上启动)
    sbin/start-yarn.sh

    到此,hadoop2.2.0配置完毕,可以统计浏览器访问:
    http://192.168.100.101:50070
    NameNode 'hadoop1:9000' (active)
    http://192.168.100.102:50070
    NameNode 'hadoop2:9000' (standby)

    验证HDFS HA
    首先向hdfs上传一个文件
    hadoop fs -put /etc/profile /profile
    hadoop fs -ls /
    然后再kill掉active的NameNode
    kill -9 <pid of NN>
    通过浏览器访问:http://192.168.100.102:50070
    NameNode 'hadoop2:9000' (active)
    这个时候hadoop2上的NameNode变成了active
    在执行命令:
    hadoop fs -ls /
    -rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
    刚才上传的文件依然存在!!!
    手动启动那个挂掉的NameNode
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
    通过浏览器访问:http://192.168.100.101:50070
    NameNode 'hadoop1:9000' (standby)

    验证YARN:
    运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序:
    hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar wordcount /profile /out

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