大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]Hadoop集群完全分布式的搭建JunLeon——gobigorgohome目录Hadoop集群完全分布式的搭建1、分布式集群的网络和节点规划(1)网络规划(2)节点规划2、分布式集群的环境准备(1)克隆虚拟机(2)网络配置、修改主机名、配置网络映射3、设置SSH无密码登录节点4、安装配置Hadoop集群(配置文件时均在hadoop的主目录下操作)(2)配置分布式集群环境(6个配置文件)(3)分发Hadoop集群安装目录及文件(4)启动和停

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大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]Hadoop集群完全分布式的搭建

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目录

Hadoop集群完全分布式的搭建

1、分布式集群的网络和节点规划

(1)网络规划

(2)节点规划

2、分布式集群的环境准备

(1)克隆虚拟机

(2)网络配置、修改主机名、配置网络映射

3、设置SSH无密码登录节点

4、安装配置Hadoop集群

(配置文件时均在hadoop的主目录下操作)

(2)配置分布式集群环境(6个配置文件)

(3)分发Hadoop集群安装目录及文件

(4)启动和停止Hadoop集群

(6)Web端访问

5、时间同步

(1)安装NTP服务器

(2)配置其他机器的时间同步


说明:此模式是在伪分布模式的基础上搭建,hadoop的主目录为/opt/hadoop2.7.3,所有的操作都是在root用户执行的。也没有做ssh安装、Java JDK、Hadoop的解压安装的步骤,详情请查看前面的博客。

1、分布式集群的网络和节点规划

(1)网络规划

主机名 IP地址 节点类型
BigData01 192.168.182.10 master
BigData02 192.168.182.20 slave1
BigData03 192.168.182.30 slave2

(2)节点规划

服务 BigData01 BigDate02 BigData03
NameNode
Secondary NameNode
DataNode
ResourceManager
NodeManager
JobHistoryServer

2、分布式集群的环境准备

(1)克隆虚拟机

在伪分布模式的基础上,前面已经将创建好用户、安装ssh服务、安装配置Java环境等,所以把Bigdata01作为Master节点,克隆两台虚拟机作为slave节点(分别是BigData02、BigData03)。

1 进入BigData01主机,将/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules文件进行删除

rm -rf /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules

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注:该文件是Linux系统开机启动配置网卡的配置文件,重启开机后会自动生成。

2  拍摄快照

关闭虚拟机 –> 右键单击虚拟机 –> 选择快照 –> 拍摄快照 –> 设置快照名称和描述

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效] 注:拍摄快照是保留虚拟机此刻的状态,方便返回到相同的状态,也可以根据快照克隆相同状态的虚拟机。

3 克隆虚拟机

右键单击虚拟机–>选择管理–>克隆–>选择克隆源(现有快照)–>选择克隆类型–>修改虚拟机名称及位置

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

 注意:本集群用作学习使用,故选的是链接克隆,完整克隆和链接克隆的区别在于,链接克隆,如果母机宕机,克隆后的虚拟机也不可用。

(2)网络配置、修改主机名、配置网络映射

根据集群网络IP规划,分别将IP,主机名,网络映射配置好。

IP地址 主机名
192.168.182.10 BigData01
192.168.182.20 BigData02
192.168.182.30 BigData03

注意:在配置是需要将主机名和IP地址要一致。

网络配置文件 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

IT知识分享网vi  /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

注意:CentOS7和8里面,网络配置文件为:/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

主机名配置文件 /etc/sysconfig/network,修改HOSTNAME=主机名

vi   /etc/sysconfig/network

将HOSTNAME=localhost.localdomain修改为HOSTNAME=BigData01

注意:CentOS7或8,主机名配置文件为:/etc/hostname,直接删除以前的,添加主机名

配置网络映射 /etc/hosts

IT知识分享网vi  /etc/hosts

在文件最后添加 ip地址 主机名(每一台虚拟机上都要配置,如下三行都要添加)

192.168.182.10 BigData01

192.168.182.20 BigData02

192.168.182.30 BigData02

重启网络服务:

service  network  restart

注意:如果重启网络服务失败,出现下图所示: 大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

请查看Linux学习——那些我们网络配置遇到过的问题?ping不通百度?XShell连接不上?(超详细)_JunLeon的博客-CSDN博客  重启网络服务失败–>解决办法二

3、设置SSH无密码登录节点

执行命令在本机生成公钥、私钥和验证文件

ssh-keygen -t rsa

执行命令将登录信息复制到验证文件

ssh-copy-id BigData01   # BigData01为主机名
ssh-copy-id BigData02   # BigData01为主机名
ssh-copy-id BigData03   # BigData01为主机名

注:这里免密登录配置和上面一样,虚拟机相互之间都要执行ssh-copy-id这个命令。

4、安装配置Hadoop集群

(配置文件时均在hadoop的主目录下操作)

进入Hadoop主目录:cd /opt/hadoop-2.7.3

(1)配置Java、Hadoop的环境变量

由于是在伪分布模式的基础上搭建的,故跳过jdk、hadoop的安装,但是需要保证java、hadoop的环境变量在/etc/profile文件中已经配置好,如图所示

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

(2)配置分布式集群环境(6个配置文件)

对于Hadoop分布式集群模式的部署,常常需要配置的三个文件:

环境变量配置文件:hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh

全局核心配置文件:core-site.xml

HDFS配置文件:hdfs-site.xml

YARN配置文件:yarn-site.xml

MapReduce配置文件:mapred-site.xml、slaves

1 vi etc/hadoop/hadoop-env.sh 定位25行,配置自己的jdk路径即可

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效] 注意:yarn-env.shmapred-env.sh两个文件可以不用配置,如果要配置,可以在首次出现“export JAVA_HOME=……”处配置为“export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161”

2 vi  etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
 <property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>hdfs://BigData01:9000</value>
 </property>
 <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/opt/hadoopTmp/</value>
 </property>
</configuration>

参数说明:

fs.defaultFS:该参数是配置指定HDFS的通信地址。其值为hdfs://BigData01:9000,9000为端口号。

hadoop.tmp.dir:该参数配置的是Hadoop临时目录,即指定Hadoop运行时产生文件的存储路径,其值可以自行设置,不能设置为/tmp(/tmp是Linux的临时目录)。

注意:如果在普通用户配置临时目录/opt/hadoopTmp/,需要手动创建及修改权限。

3 vi  etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
 <property>
      <name>dfs.namenode.http-address</name>
      <value>BigData01:50070</value>
 </property>
 <property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>BigData02:50090</value>
 </property>
 <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>3</value>
 </property>
 <property>
      <name>dfs.namenode.name.dir</name>
      <value>/opt/hadoopTmp/dfs/name</value>
 </property>
 <property>
      <name>dfs.datanode.data.dir</name>
      <value>/opt/hadoopTmp/dfs/data</value>
 </property>
</configuration>

参数说明:

dfs.namenode.http-address:该参数是配置NameNode的http访问地址和端口号。因为在集群规划中指定BigData01设为NameNode的服务器,故设置为BigData01:50070。

dfs.namenode.secondary.http-address:该参数是配置SecondaryNameNode的http访问地址和端口号。在集群规划中指定BigData02设为SecondaryNameNode的服务器,故设置为BigData02:50090。

dfs.replication:该参数是配置HDFS副本数量。

dfs.namenode.name.dir:该参数是设置NameNode存放的路径。

dfs.datanode.data.dir:该参数是设置DataNode存放的路径。

4 vi  etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
 <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostsname</name>
    <value>BigData01</value>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>BigData01:8088</value>
 </property>
 <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.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>106800</value>
 </property>
 <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/user/container/logs</value>
 </property>
</configuration>

参数说明:

yarn.resourcemanager.hostsname:该参数是指定ResourceManager运行在那个节点上。

yarn.resourcemanager.webapp.address:该参数是指定ResourceManager服务器的web地址和端口。

yarn.nodemanager,aux-services:该参数是指定NodeManager启动时加载server的方式。

yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class:该参数是指定使用mapreduce_shuffle中的类。

yarn.log-aggregation-enable:该参数是配置是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds:该参数是配置聚集的日志在HDFS上保存的最长时间。

yarn.nodemanager.remote-app-log-dir:该参数是指定日志聚合目录。

5 vi etc/hadoop/mapred-site.xml

mapred-site.xml文件默认不存在,可以使用模板文件mapred-site.xml.template复制一份为mapred-site.xml

复制命令:

cp  etc/hadoop/mapred-site.xml.template  etc/hadoop/mapred-site.xml

 文件里配置:

<configuration>
 <property>
     <name>mapreduce.framework.name</name>
     <value>yarn</value>
 </property>
 <property>
     <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
     <value>Bigdata03:10020</value>
 </property>
 <property>
     <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
     <value>BigData03:19888</value>
 </property>
 <property>
     <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
     <value>${hadoop.tmp.dir}/mr-history/tmp</value>
 </property>
 <property>
     <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
     <value>${hadoop.tmp.dir}/mr-history/done</value>
 </property>
</configuration>

参数说明:

mapreduce.framework.name:该参数是指定MapReduce框架运行在YARN上。

mapreduce.jobhistory.address:该参数是设置MapReduce的历史服务器安装的位置及端口号。

mapreduce.jobhistory.webapp.address:该参数是设置历史服务器的web页面地址和端口。

mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir:该参数是设置存放日志文件的临时目录。

mapreduce.jobhistory.done-dir:该参数是设置存放运行日志文件的最终目录。

6 vi etc/hadoop/slaves

添加你的所有节点主机名即可

BigData01
BigData02
BigData03

(3)分发Hadoop集群安装目录及文件

在Master节点上安装及配置好hadoop系统,其他slave节点完成ssh、jdk等的安装、免密登录等,既可以将在BigData01上配置好的Hadoop分发给其他节点:

分发命令:

[root@BigData01 opt]# scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@BigData02:/opt/
[root@BigData01 opt]# scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@BigData03:/opt/

(4)启动和停止Hadoop集群

在启动hadoop集群前,需要先格式化NameNode,在Master主机下操作:

格式化命令:

hdfs namenode -format

也可以使用:hadoop namenode -format命令

格式化后即可启动集群的节点,可以分别启动HDFS和YARN,也可以一起启动:

全部启动命令:start-all.sh

启动和停止HDFS:

start-dfs.sh        #启动HDFS
stop-dfs.sh         #停止HDFS

启动和停止YARN:

start-yarn.sh       #启动YARN
stop-yarn.sh        #停止YARN

全部启动和停止:

start-all.sh        #启动HDFS和YARN
stop-all.sh         #停止HDFS和YARN

启动和停止历史(日志)服务器:

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver     #启动historyserver
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver     #停止historyserver

(5)验证(查看是否启动成功)

命令:jps

成功开启后,会看到下图所示的节点显示:

Master: NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager

slave1: SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager

slave2: DataNode、NodeManager

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(6)Web端访问

关闭防火墙:

service iptables stop

访问HDFS:50070

192.168.182.10:50070    #访问HDFS,50070是端口

访问YARN:8088

192.168.182.10:8088     #访问YARN,8088是端口

注意:根据自己配置的IP地址查看,必须关闭虚拟机里的防火墙,不然访问不了。

5、时间同步

Hadoop集群对时间要求非常高,主节点与各从节点的时间都必须同步。NTP使用来使计算机时间同步的一种协议。配置时间同步服务器(NTP服务器)主要就是为了进行集群的时间同步。

这里主要以BigData01作为NTP服务器,从节点BigData02和BigData03每10分钟跟BigData01同步一次。

(1)安装NTP服务器

1 安装配置NTP服务器

查看是否安装NTP服务,如果出现ntp-x.x.xntpdate-x.x.x则不需要再安装

rpm -qa | grep ntp

安装命令:

yum install -y ntp      # 使用yum在线安装

2 修改配置文件ntp.conf

vi /etc/ntp.conf

① 启用restrice,修改网段

打开restrice的注释(删除前面的#号),修改为自己的网段

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效] ② 注释掉四行server域名,再添加两行,如图所示:

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

③ 修改配置文件ntpd

命令:vi /etc/sysconfig/ntpd

在此文件内,第二行添加一行SYNC_HWCLOCK=yes,将同步后的时间写入CMOS里。

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④ 启动NTP服务

service ntpd start      # 启动NTP服务
chkconfig ntpd on       # 开机自启动,永久启动

两个命令可以连用:

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

(2)配置其他机器的时间同步

首先要保证从节点(其他机器)安装有NTP,然后开始配置从节点跟主节点同步时间。以下操作是在BigData02和BigData03机器上配置(剩下的这两台都要配置):

① 注释掉四行server域名配置,其后添加一行:server BigData01 大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

② 修改配置文件ntpd,此操作和前面的NTP服务器中配置一样

大数据学习——Hadoop集群完全分布式的搭建(超详细)[亲测有效]

③ 启动时间同步

启动NTP服务:service ntpd start & chkconfig ntpd on

也可以执行命令:ntpdate BigData01 完成同步

注意:在客户机里也可以不用配置NTP,而是使用Linux定时任务来执行与NTP服务器同步时间,具体操作如下:

输入命令:crontab -e

打开vi编辑器后,添加一行:

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate BigData01; /sbin/hwclock -w

表示每10分钟与NTP服务器(BigData01)进行一次时间同步,并写入本机BIOS。

(3)测试集群间的时间同步

通过命令查看集群简的时间是否同步

date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S'

以“年-月-日 时:分:秒”的格式显示,如果三台时间一致,完成时间同步。然后重启虚拟机再次查看时间是否同步。

 以上Hadoop分布式集群(完全分布式)就已经搭建成功了,并对其做好时间同步,方便后面去搭建高可用的环境。

下一篇:搭建Hadoop基于Zookeeper的高可用环境(超详细)

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