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  • hadoop集群安装

    服务器 node01 node02 node03
    HDFS NameNode
    HDFS SecondaryNameNode
    HDFS DataNode DataNode DataNode
    YARN ResourceManager
    YARN NodeManager NodeManager NodeManager
    历史日志服务器 JobHistoryServer

    第一步: 准备环境

    准备了3台centos8的服务器

    1. 添加用户

    三台机器添加普通用户

    useradd hadoop
    passwd hadoop
    

    使用visudo命令为三台机器为普通用户添加sudo权限

    hadoop ALL=(ALL)    ALL
    

    2. 三台机器做主机名与IP地址的映射

    # /etc/hosts
    192.168.0.94 node01.dces.com node01
    192.168.0.95 node02.dces.com node02
    192.168.0.96 node03.dces.com node03
    

    3. 三台机器hadoop用户免密码登录

    ssh-keygen -t rsa
    ssh-copy-id node01
    

    4. 安装JDK

    推荐使用手工方式安装jdk

    yum install -y java-11-openjdk.x86_64   # 安装JDK
    alternatives --config java  # 配置当前使用的jdk
    
    # /etc/bashrc
    export JAVA_HOME=$(alternatives --display java | grep current | sed 's/ link currently points to //' | sed 's|/bin/java||')
    source /etc/bashrc
    

    5. 其他

    # 上传hadoop到服务器
    tar -zxvf hadoop-3.2.2.tar.gz
    mv hadoop-3.2.2 hadoop
    

    第二步: 检查hadoop支持

    bin/hadoop checknative
    # 如果 openssl 显示 false, 安装openssl
    yum -y install openssl-devel
    

    image-20210406101513486

    第三步:修改配置文件

    hadoop/etc/hadoop/

    hadoop-env.sh

    export JAVA_HOME=$(alternatives --display java | grep current | sed 's/ link currently points to //' | sed 's|/bin/java||'
    

    core-site.xml

    <configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://node01:8020</value>
        </property>
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/home/hadoop/data/temp</value>
        </property>
      	<!--  缓冲区大小,实际工作中根据服务器性能动态调整;默认值4096 -->
        <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;默认值0 -->
        <property>
            <name>fs.trash.interval</name>
            <value>10080</value>
        </property>
    </configuration>
    

    hdfs-site.xml

    <configuration>
        <!-- NameNode存储元数据信息的路径,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   --> 
        <!--   集群动态上下线 
        <property>
            <name>dfs.hosts</name>
            <value>/opt/hadoop/etc/hadoop/accept_host</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.hosts.exclude</name>
            <value>/opt/hadoop/etc/hadoop/deny_host</value>
        </property>
         -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        		<value>node01:9868</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address</name>
            <value>node01:9870</value>
        </property>
        <!-- namenode保存fsimage的路径 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:///home/hadoop/data/namenode</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:///home/hadoop/data/datanode</value>
        </property>
        <!-- namenode保存editslog的目录 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
            <value>file:///home/hadoop/data/dfs/nn/edits</value>
        </property>
        <!-- secondarynamenode保存待合并的fsimage -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
            <value>file:///home/hadoop/data/dfs/snn/name</value>
        </property>
        <!-- secondarynamenode保存待合并的editslog -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
            <value>file:///home/hadoop/data/dfs/nn/snn/edits</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>3</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.permissions.enabled</name>
            <value>false</value>
        </property>
    	<property>
            <name>dfs.blocksize</name>
            <value>134217728</value>
        </property>
    </configuration>
    

    mapred-site.xml

    <configuration>
        <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
        <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>
            <property>
            <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.map.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.reduce.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
        </property>
    </configuration>
    

    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>
        <!-- 如果vmem、pmem资源不够,会报错,此处将资源监察置为false -->
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
        </property>
    </configuration>
    

    workers

    node01
    node02
    node03
    

    第四步:创建文件存放目录

    mkdir -p /home/hadoop/data/temp
    mkdir -p /home/hadoop/data/namenode
    mkdir -p /home/hadoop/data/datanode
    mkdir -p /home/hadoop/data/dfs/nn/edits
    mkdir -p /home/hadoop/data/dfs/snn/name
    mkdir -p /home/hadoop/data/dfs/nn/snn/edits
    

    第五步:配置hadoop的环境变量

    /etc/bashrc

    export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    
    source /etc/bashrc
    

    第六步:格式化集群

    • 要启动 Hadoop 集群,需要启动 HDFS 和 YARN 两个集群。
    • 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。格式化操作只有在首次启动的时候需要,以后再也不需要了
    • node01执行一遍即可
    hdfs namenode -format
    # 或者
    hadoop namenode –format
    

    第七步:集群启动

    1. 启动HDFS、YARN、Historyserver

      如果配置了 etc/hadoop/workers 和 ssh 免密登录,则可以使用程序脚本启动所有Hadoop 两个集群的相关进程,在主节点所设定的机器上执行。

      主节点node01节点上执行

      ###################### 启动集群
      start-dfs.sh
      start-yarn.sh
      # mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 过时
      mapred --daemon start historyserver
      
      ##################### 停止集群
      stop-dfs.sh
      stop-yarn.sh 
      # mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver 过时
      mapred --daemon stop historyserver
      

    第八步:验证集群是否搭建成功

    使用 mr 测试集群

    [hadoop@node01 mapreduce]$ hadoop jar /opt/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar pi 5 5
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/warrior/p/14621420.html
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