zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 大数据之Hadoop集群搭建

    Hadoop大数据生态圈的一个泛称,是Apache软件基金会为解决大数据量的文件存储于对大数据的分析计算,成立的一个项目小组叫做Hadoop。Hadoop从狭义来说,就是Hadoop这款大数据分布式分析计算以及存储的系统:

      HDFS :分布式文件系统
      MapReduce : 分布式计算系统
      Yarn:分布式集群资源管理

    但是从广义上讲,Hadoop现在已经是指大数据生态圈的一个泛称。

    编译Hadoop

     为什么要编译Hadoop?由于appache给出的hadoop的安装包没有提供带C程序访问的接口,所以我们在使用本地库(本地库可以用来做压缩,以及支持C程序等等)的时候就会出问题,需要对Hadoop源码包进行重新编译。

      1.准备好一台Linux环境,内存4G或以上,硬盘40G或以上,然后切记Linux系统必须是64位的。否则很多依赖包将无法编译成功。

      2.关闭Linux防火墙以及SELINUX安全子系统。

      3.安装JDK1.7的版本,因为hadoop2.7.5这个版本的编译指支持到JDK1.7的版本所以不能使用太高的版本。

      4.安装Maven,这里使用maven3.x以上的版本应该都可以,不建议使用太高的版本,强烈建议使用3.0.5的版本即可。

        将maven的安装包上传到/export/soxwares

        然后解压maven的安装包到/export/servers
        

        配置maven的环境变量:

        vim /etc/profile 

        export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5

        export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"

        export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

        source /etc/profile 

        解压maven的仓库:

        tar -zxvf mvnrepository.tar.gz -C /export/servers/

        修改maven的配置文件:
        cd /export/servers/apache-maven-3.0.5/conf
     

        vim settings.xml

        <localRepository>/export/servers/mavenrepo</localRepository>

        添加一个我们阿里云的镜像地址,会让我们下载jar包更快

        <mirror>

               <id>alimaven</id>
               <name>aliyun maven</name>
               <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
               <mirrorOf>central</mirrorOf>
        </mirror>

      5.安装findbugs 

        解压findbugs 

          tar -zxvf findbugs-1.3.9.tar.gz -C ../servers/

        配置findbugs的环境变量

          vim /etc/profile 

          export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.7.0_75

          export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH

          export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5

          export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

          export FINDBUGS_HOME=/export/servers/findbugs-1.3.9

          export PATH=:$FINDBUGS_HOME/bin:$PATH

          -------------------------------------------------------------------->>>>>>>>

               source /etc/profile 

      6.在线安装一些依赖包

          yum install autoconf automake libtool cmake

          yum install ncurses-devel

          yum install openssl-devel

          yum install lzo-devel zlib-devel gcc gcc-c++

        bzip2压缩需要的依赖包

          yum install -y bzip2-devel

      7.安装protobuf 

        解压protobuf并进行编译 

          cd /export/softwares

          tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C ../servers/

          cd   /export/servers/protobuf-2.5.0

          ./configure 

          make && make install

      8.安装snappy

          cd /export/softwares/

          tar -zxf snappy-1.1.1.tar.gz  -C ../servers/

          cd ../servers/snappy-1.1.1/

          ./configure

          make && make install

      9.编译hadoop源码 

          cd /export/softwares

          tar -zxvf hadoop-2.7.5-src.tar.gz  -C ../servers/

          cd /export/servers/hadoop-2.7.5

        编译支持snappy压缩:
          mvn package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Drequire.snappy -e -X
        编译完成之后我们需要的压缩包就在下面这个路径里面
          /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoop-dist/target
    安装HADOOP
     集群规划
        

        第一步:上传apache hadoop包并解压

      第二步:修改配置文件

       修改core-site.xml

           cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

           vim core-site.xml

            <configuration>

              <property>
                <name>fs.default.name</name>
                <value>hdfs://node01:8020</value>
              </property>
              <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas</value>
              </property>
              <!-- 缓冲区大小,实际工作中根据服务器性能动态调整 -->
              <property>
                <name>io.file.buffer.size</name>
                <value>4096</value>
              </property>
              <!-- 开启hdfs的垃圾桶机制,删除掉的数据可以从垃圾桶中回收,单位分钟 -->
              <property>
                <name>fs.trash.interval</name>
                <value>10080</value>
              </property>
            </configuration>

       修改hdfs-site.xml 

            cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

            vim hdfs-site.xml

            <configuration>

              <property>
                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
                <value>node01:50090</value>
              </property>

              <!-- 指定namenode的访问地址和端口 -->
              <property>
                <name>dfs.namenode.http-address</name>
                <value>node01:50070</value>
              </property>
              <!-- 指定namenode元数据的存放位置 -->
              <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>

            file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2

                </value>
              </property>
              <!-- 定义dataNode数据存储的节点位置,实际工作中,一般先确定磁盘的挂载目录,然后多个目录用,进行分割 -->
              <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>

            file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2

                </value>

              </property>
              <!-- 指定namenode日志文件的存放目录 -->
              <property>
                <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
                <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value>
              </property>

              <property>

                <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
                <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name</value>
              </property>
              <property>
                <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
                <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
              </property>
              <!-- 文件切片的副本个数-->
              <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>3</value>
              </property>

              <!-- 设置HDFS的文件权限-->
              <property>
                <name>dfs.permissions</name>
                <value>true</value>
              </property>

              <!-- 设置一个文件切片的大小:128M-->
              <property>
                <name>dfs.blocksize</name>
                <value>134217728</value>
              </property>
            </configuration>

      修改hadoop-env.sh 

          cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

          vim hadoop-env.sh
          export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141 
      修改mapred-site.xml 
          cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
          vim mapred-site.xml 
          <configuration>
            <property>
              <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
              <value>true</value>
            </property>

            <property>
              <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
              <value>node01:10020</value>
            </property>

            <property>
              <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
              <value>node01:19888</value>
            </property>
          </configuration>

      修改yarn-site.xml

           cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

           vim yarn-site.xml

          <configuration>

            <property>

              <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

              <value>node01</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>
            <property>    
              <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>    
              <value>20480</value>
            </property>
            <property>  
                  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
                    <value>2048</value>
            </property>
            <property>
              <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
              <value>2.1</value>
            </property>
          </configuration>

      修改mapred-env.sh 

         cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

         vim mapred-env.sh

          export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141 

      修改slaves

        修改slaves文件,然后将安装包发送到其他机器,重新启动集群即可 

        第一台机器执行以下命令

          cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

          vim slaves

            node01

            node02

            node03 

          第一台机器执行以下命令 

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name

          mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits

        安装包的分发 

          cd /export/servers/

          scp -r hadoop-2.7.5 node02:$PWD

          scp -r hadoop-2.7.5 node03:$PWD

      第三步:配置hadoop的环境变量 

          vim /etc/profile 

          export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5

          export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

          source /etc/profile

      第四步:启动集群 

       要启动 Hadoop 集群,需要启动 HDFS 和 YARN 两个模块。注意:首次启动 HDFS 时,必须对其进行格式化操作。本质上是一些清理和准备工作,因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的。

          hdfs namenode-format 或者 hadoop namenode–format 

          cd /export/servers/hadoop-2.7.5/

          bin/hdfs namenode -format

          sbin/start-dfs.sh

          sbin/start-yarn.sh

          sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

          三个端口查看界面

            http://node01:50070/explorer.html#/ 查看hdfs
            http://node01:8088/cluster 查看yarn集群
            http://node01:19888/jobhistory 查看历史完成的任务 
    为此Hadoop集群就搭建好了。
  • 相关阅读:
    JDK 9 发布仅数月,为何在生产环境中却频遭嫌弃?
    MyBatis 延迟加载,一级缓存,二级缓存设置
    mysql jdbc url
    idea中模块累积编写
    Idea中通过Git将代码同步到GitHub
    HomeBrew安装及使用
    (二)Java秒杀项目之实现登录功能
    (一)Java秒杀项目之项目环境搭建
    Spring实现构造注入
    Mybatis动态SQL之使用foreach完成复杂查询
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sky9408251/p/12044519.html
Copyright © 2011-2022 走看看