Hadoop 2.2.0集群搭建

一、环境说明

1、虚拟机平台：VMware10

2、Linux版本号：ubuntu-12.04.3-desktop-i386

3、JDK：jdk1.7.0_51

4、Hadoop版本号：2.2.0

5、集群节点：3个，各自是hadoopMaster。hadoopSlave1。hadoopSlave2

       注明：文中fyzwjd是虚拟机username。

二、准备工作

1、安装虚拟机平台，并新建一个Ubuntu虚拟机，记为hadoopMaster。

2、在hadoopMaster上安装JDK。

       Jdk一般有两个版本号：Open JDK、SunJDK，建议使用Sun JDK。安装过程例如以下：

      先去 Oracle下载Linux下的JDK压缩包。http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html，下好后直接解压。

      进入在存放jdk文件夹的当前文件夹，将解压好的jdk1.7.0_51文件夹用最高权限复移动到/usr/lib/jvm文件夹里，此时即使没有jvm文件夹也能够运行例如以下命令。jvm文件夹将得到创建。   

        sudo mv jdk1.7.0_51 /usr/lib/jvm/

       接下来须要环境变量设置，进入当前username的主目录，改动.profile文件。注意。该文件是当前用户的配置文件，假设要对使用计算机的全部用户生效，那么须要设置的文件应该是 /etc/profile。             

        sudo gedit ~/.profile

        在末尾加上:

        export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_51
        exportJRE_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_51/jre
        exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
        export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

       然后保存关闭。此时在命令行输入java -version将会仍然显示java没有安装。

此时。须要使用source更新下.profile文件：

        $ source ~/.profile

       再次使用java -version命令能够看到例如以下输出：              

        fyzwjd@ubuntu:~$ java -version
        java version "1.7.0_51"
        Java(TM) SE Runtime Environment (build1.7.0_51-b18)

      到此，已经将oracle jdk配置完毕。

假设之前系统里面已经安装了openjdk。能够使用例如以下方法将默认jdk更改过来：

        $ sudo update-alternatives --install/usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.7.0_51/bin/java 300

     输入sun jdk前的数字就好了

        $ sudo update-alternatives --install/usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/jdk1.7.0_51/bin/javac 300
        $ sudo update-alternatives --config java
        $ sudo update-alternatives --config javac

3、安装SSH

       能够先检查是否已经有ssh，也能够跳过这步，直接安装。

       $ sudo ps -ef | grep ssh  

       假设仅仅有 ssh-agent  就须要安装openssh-server了。 

       $ sudo apt-get install ssh openssh-server  

4、配置SSH公钥

       $ ssh-keygen -t rsa -P "yourPassWord"  

       $ ssh-keygen -t rsa -P "yourPassWord" 

       ssh-kengen 是用连字符连着的。千万不要分开。另外，password是你的虚拟机password，而不是空（当然，假设你的虚拟机password为空，另当别论）。

5、建立IP和hadoop节点的映射关系

       改动etc/hosts文件，在上面增加hadoop节点IP和名称的映射关系。

       $ sudo gedit /etc/hosts

       在当中加上（ip是节点可配置的ip。自己设定）：

      192.168.32.***   hadoopMaster
      192.168.32.***   hadoopSlave1
      192.168.32.***   hadoop Slave2

6、克隆两个Ubuntu虚拟机，作为hadoop的其它两个节点

7、分别改动三个Ubuntu虚拟机的名称

      $  sudo gedit /etc/hostname  

       分别将三个虚拟机名称改为：hadoopMaster，hadoopSlave1，hadoopSlave2。
8、改动三个Ubuntu虚拟机的IP
     

 三、配置SSH无password登陆。

       其目的是让hadoopMaster免password登陆hadoopSlave1和hadoopSalve2。过程例如以下：

       1、在hadoopMaster上创建授权文件authorized_keys

       进入~/.ssh/文件夹下运行”ls –a”，发现開始是没有authorized_keys文件的，能够使用下面两种方法来生成：

      (1) 将id_rsa.pub追加到authorized_keys授权文件里;

      $ cat id_rsa.pub >> authorized_keys  

     (2) 复制id_rsa.pub 为 authorized_keys

      $ cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys  

       完毕后就能够无password登录本机了，能够尝试登陆localhost

      $ ssh localhost  

       2、将授权文件复制到hadoopSlave1、hadoopSlave2同样目录下

      $ scp authorized_keys fyzwjd@hadoopSlave1:~/.ssh/authorized_keys
      $ scp authorized_keys fyzwjd@hadoopSlave2:~/.ssh/authorized_keys

            拷贝过程须要password，拷贝之后就能够免password登陆hadoopSlave1和hadoopSlave2了。

 四、安装Hadoop2.2，搭建集群

      1、在hadoopMaster上安装hadoop

       首先到Apache官网上下载hadoop2.2的压缩文件，将其解压到当前用户的根目录中（home/fyzwjd/）。将解压出的目录改名为hadoop。

      $ sudo mv hadoop-2.2.0 hadoop  

      配置之前，先在本地文件系统创建下面目录：~/hadoop/tmp、~/dfs/data、~/dfs/name。

主要涉及的配置文件有7个：都在/hadoop/etc/hadoop目录下，能够用gedit命令对其进行编辑。

~/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
~/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh
~/hadoop/etc/hadoop/slaves
~/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
~/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
~/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
~/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

        (1)     配置文件1：hadoop-env.sh
              改动JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_51）
        (2)     配置文件2：yarn-env.sh
              改动JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_51）
        (3)     配置文件3：slaves

hadoopSalve1
hadoopSlave2

        (4)    配置文件4：core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoopMaster:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/fyzwjd/hadoop/tmp</value>
<description>Abasefor other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.fyzwjd.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.fyzwjd.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>

        (5)     配置文件5：hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoopMaster:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/home/fyzwjd/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/home/fyzwjd/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

         (6)    配置文件6：mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoopMaster:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoopMaster:19888</value>
</property>
</configuration>

         (7)    配置文件7：yarn-site.xml

<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>hadoopMaster:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>hadoopMaster:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>hadoopMaster:8035</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>hadoopMaster:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>hadoopMaster:8088</value>
</property>
</configuration>

     2、将hadoop目录复制到hadoopSlave1和hadoopSlave2上。

scp –r/home/fyzwjd/hadoop fyzwjd@hadoopSlave1:~/
scp –r/home/fyzwjd/hadoop fyzwjd@hadoopSlave2:~/

五、验证与执行
    全部的组件启动和停止服务都在/hadoop/sbin文件夹下。一般启动hadoop前会格式化namenode。详细命令參考例如以下：

进入安装文件夹： cd ~/hadoop/
格式化namenode：./bin/hdfs namenode –format
启动hdfs: ./sbin/start-dfs.sh
此时在hadoopMaster上面执行的进程有：namenodesecondarynamenode
hadoopSlave1和hadoopSlave2上面执行的进程有：datanode

启动yarn: ./sbin/start-yarn.sh
此时在hadoopMaster上面执行的进程有：namenodesecondarynamenoderesourcemanager
hadoopSlave1和hadoopSlave2上面执行的进程有：datanode nodemanaget

查看集群状态：./bin/hdfs dfsadmin –report
查看文件块组成： ./bin/hdfsfsck/ -files -blocks
查看HDFS: http://hadoopMaster:50070
查看RM: http:// hadoopMaster:8088