Hadoop集群完全分布式搭建教程-CentOS

左手的ㄟ右手 2022-07-31 09:56 272阅读 0赞

本篇在前一篇[《Hadoop单机模式和伪分布式搭建教程》][Hadoop]的基础上完成完全分布式的搭建，所以本篇的前提是已经按照之前的教程完成了伪分布式的安装。注意截图中的slaver应该是slave，哈哈，搭建的时候多打了r，没弄清slaver和slave的区别。

# 1. 说明 #

本教程中电脑为8G内存，故而将使用四个节点作为集群环境，其中一个为master，3个为slave（分别是slave1、slave2和slave3、master节点将仅为namenode存在，而slave节点是datanode），这样也算是比较标准的一个集群了。集群最后启动运行的时候8G内存不够了，崩溃了（原因可能是我设置虚拟机的内存是1.5G，可以考虑改成1G试试），所以建议大家学习弄个1个slave或者2个就可以了...视自己的情况而定....

# 2. 克隆虚拟机 #

右键虚拟机\-->管理\-->克隆，打开克隆向导，然后一路next，直至选择克隆类型为完整克隆：

![SouthEast][]

输入虚拟机的名称为slave1，并且选择一个合适的虚拟机位置，点击完成即可。

![SouthEast 1][]

同理：再克隆一个slave2

结果图：

![SouthEast 2][]

通过上面的步骤，每台虚拟机中都已经搭建了一个伪分布式的Hadoop，但是除了master外，其他的节点上的/usr/local/hadoop目录我们在后面会将其删除，然后将/usr/local/hadoop目录拷贝到每台slave节点上。如果是在实体机上面，那么需要给每个机器按照[《**Hadoop单机模式和伪分布式搭建教程CentOS**》][Hadoop]中1所做的准备工作做一遍。

Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:

>     1. 选定一台机器作为 Master
> 
>     2. 在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
> 
>     3. 在 Master 节点上安装 Hadoop，并完成配置
> 
>     4. 在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
> 
>     5. 将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slave 节点上
> 
>     6. 在 Master 节点上开启 Hadoop

# 3. 系统配置调整 #

因为我们是复制过来的虚拟机，需要对每个虚拟机的主机名以及Hosts文件进行编辑和修改，然后建立它们之间的互通。

1) 首先通过XShell建立与虚拟机之间的联系，通过远程来控制每台虚拟机。

![SouthEast 3][]

![SouthEast 4][]

2) 然后分别修改它们的主机名和/etc/hosts文件，hosts文件是用来进行域名解析，这里我们只配置主机名和IP地址之间的映射。

对应上面的角色，分别将主机名修改为master,slave1,slave2,slave3。为了可以立刻生效同时永久修改主机名，我们需要执行以下两个步骤：

vim /etc/sysconfig/network #这种方法是永久修改，必须重启才生效
    hostname master	 #临时修改，立刻生效

![SouthEast 5][]

修改集群中每台机器的/etc/hosts，其中参数是ip地址和主机名，集群有几个Host就几个，我们只有四个节点，故4个，这个配置文件集群中每台机器都一样。

检查配置，步骤如下：

1、确认主机名

uname -n

2、确认IP地址

hostname --ip-address

3、确保集群中的节点互相连通，

ping master

![SouthEast 6][]

# 4. 建立集群之间的SSH 无密码登录 #

这一步呢，切换到Hadoop用户下，删除掉~/.ssh文件夹内的所有内容，然后重新生成dsa密钥。每台机器步骤如下：

![SouthEast 7][]

再在~/.ssh目录下执行下面的命令，完了之后通过ssh localhost检验一下：

ssh-keygen -t dsa                 # 会有提示，都按回车就可以
    cat id_dsa.pub >> authorized_keys   # 加入授权
    chmod 600 ./authorized_keys       # 修改文件权限，如果不改，无法通过，原因好像是cent os的权限验证比较严格

当所有机器都重新配置好了之后，下面将建立它们之间的SSH无密码登录：

具体步骤（以master无密码登录slaver为例）：

首先将master生成的公匙用scp命令传到所有的slaver上（以下命令是在master上执行）

scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave1:/home/hadoop/.ssh/m_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave2:/home/hadoop/.ssh/m_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave3:/home/hadoop/.ssh/m_id_dsa.pub

然后再用hadoop登入slave1/2/3，将公匙加入到授权中，此时再从master上访问slvaer1/2/3即可无需密码了。（以下命令是在slave上执行）

cat ~/.ssh/m_id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

![SouthEast 8][]

同理，

Ø 对于s1来说，必须可以ssh master,ssh slave2,ssh slave3

scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/s1_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave2:/home/hadoop/.ssh/s1_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave3:/home/hadoop/.ssh/s1_id_dsa.pub
     
    cat ~/.ssh/s1_id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

Ø 对于s2来说，必须可以ssh master,ssh slave1,ssh slave3

scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/s2_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave1:/home/hadoop/.ssh/s2_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave3:/home/hadoop/.ssh/s2_id_dsa.pub
     
    cat ~/.ssh/s2_id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

Ø 对于s3来说，必须可以ssh master,ssh slave1,ssh slave2

scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/s3_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave2:/home/hadoop/.ssh/s3_id_dsa.pub
    scp ~/.ssh/id_dsa.pub hadoop@slave1:/home/hadoop/.ssh/s3_id_dsa.pub
     
    cat ~/.ssh/s3_id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

配置完了之后，检查确保集群中的所有节点都可以互相SSH无密码登录。

# 5. 配置集群/完全分布式环境 #

集群/分布式模式需要修改 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的5个配置文件，更多设置项可点击查看官方说明，这里仅设置了正常启动所必须的设置项： slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 。

> 1. 文件 slaves，将作为 DataNode 的主机名写入该文件，每行一个，默认为 localhost，所以在伪分布式配置时，节点即作为 NameNode 也作为 DataNode。分布式配置可以保留 localhost，也可以删掉，让 Master 节点仅作为 NameNode 使用。

> 本教程让 Master 节点仅作为 NameNode 使用，因此将文件中原来的 localhost ，加入三行内容，分别是slave1,slave2,slave3。

![SouthEast 9][]

> 2. 修改core-site.xml文件

<configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://master:9000</value>
        </property>
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        </property>
    </configuration>

> 3. 修改hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>master:50090</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>3</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
        </property>
    </configuration>

> 4. 文件 mapred-site.xml （可能需要先重命名，默认文件名为 mapred-site.xml.template），然后配置修改如下：

mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml  #修改文件名称

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

> 5. 修改yarn-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>master</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
    </configuration>

配置好后，将 Master 上的 /usr/local/Hadoop 文件夹复制到各个节点上(首先要将slave上的/usr/local/hadoop文件夹删除，分别在slave1/2/3上执行rm -rf /usr/local/hadoop)。因为之前有跑过伪分布式模式，建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件。在 Master 节点上执行：

cd /usr/local/hadoop
    rm -rf ./tmp/*
    rm ./logs/*
    cd ..   #返回/usr/local目录下
    tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop   # 先压缩再复制
    cd ~/
    scp ./hadoop.master.tar.gz slave1:/home/hadoop  #传输数据

![SouthEast 10][]

首先在slave1上执行（需要root用户）：

tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
    sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

同理，slave2/3。

首次启动需要在Master节点执行NameNode格式化：

hdfs namenode -format

![SouthEast 11][]

在启动集群之前需要关闭centos 的防火墙：

service iptables stop   # 关闭防火墙服务
    chkconfig iptables off  # 禁止防火墙开机自启，就不用手动关闭了

![SouthEast 12][]

接着可以启动 hadoop 了，启动需要在 Master 节点上进行：

start-dfs.sh  #启动HDFS进程

![SouthEast 13][]

> 可以看到master上有namenode和secondaryNameNode的进程

![SouthEast 14][]

> Slave上有datanode的进程

![SouthEast 15][]

start-yarn.sh  #启动计算平台

![SouthEast 16][]

![SouthEast 17][]

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver #启动jobhistoryserver来实现web查看作业的历史运行情况

缺少任一进程都表示出错。另外还需要在 Master 节点上通过命令 hdfs dfsadmin -report 查看 DataNode 是否正常启动，如果 Live datanodes 不为 0 ，则说明集群启动成功。例如我这边一共有 3个 Datanodes：

很不幸......由于8G内存不够，VMWare崩溃了，截图也丢了，但是通过上面的可以看到，集群已经配置成功了，下面我重新设置一下，取消一个datanode，然后再次启动一下集群，hadoop就是有这种特性，那我只启动slave1和slave2来看看。可以看到虽然我配置了3个datanode，但是此时活动的只有2个datanode。

![SouthEast 18][]

也可以通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态：[http://192.168.25.128:50070/，IP是master的IP地址。如果不成功，可以通过启动日志排查原因。][http_192.168.25.128_50070_IP_master_IP]

![SouthEast 19][]

![SouthEast 20][]

执行以下命令将Hadoop的安装包发送到Hdfs上，查看HDFS的状态：

hadoop fs -mkdir -p /user/hadoop
    hadoop fs -put hadoop-2.6.0.tar.gz /user/hadoop

![SouthEast 21][]

# 6. 执行分布式实例 #

cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/* ./input/

cd ~/
    hadoop fs -mkdir -p /user/input
    hadoop fs -put ./input/* /user/input
    hadoop fs -ls /user/input

![SouthEast 22][]

hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep /user/input /user/output 'dfs[a-z.]+'

![SouthEast 23][]

显示mapreduce job的进度

![SouthEast 24][]

MR作业的输出结果

关闭 Hadoop 集群也是在 Master 节点上执行的：

stop-yarn.sh
    stop-dfs.sh
    mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

此外，同伪分布式一样，也可以不启动 YARN，但要记得改掉 mapred-site.xml 的文件名。

OK，到这里一个完全分布式的Hadoop集群就搭建完成了！！！接下来你就可以在这个上面玩耍了，虚拟机上面需要注意自己的内存，学习一下完全分布式的搭建，根据自己的电脑配置，可以选择在实验的时候运行伪分布式还是完全分布式，伪分布式利于程序的调试，并且对资源消耗小。本教程只是是满足基本运行需求的配置，并没有对集群进任何优化，所以如果对优化比较有兴趣的童鞋，欢迎你们分享，我也想学学。

[Hadoop]: http://blog.csdn.net/zhshulin/article/details/50410403
[SouthEast]: /images/20220731/0da93d3c3b63423ea657ede1a0eb1154.png
[SouthEast 1]: /images/20220731/34f991f97e66464280d79e07379be79b.png
[SouthEast 2]: /images/20220731/e2521fd103304ce0b64a5638720fddce.png
[SouthEast 3]: /images/20220731/3cec49345b9a4695ae1c426268a8f64f.png
[SouthEast 4]: /images/20220731/b50be99b671344f085627bf0221165dc.png
[SouthEast 5]: /images/20220731/3c8d9ab652ca4948b994952144ae157f.png
[SouthEast 6]: /images/20220731/f67752be77a34e1c9bee750f69092810.png
[SouthEast 7]: /images/20220731/601a005f02384553b91f466f301c0c60.png
[SouthEast 8]: /images/20220731/58c07dd482724f59b8306c09ca86d619.png
[SouthEast 9]: /images/20220731/d8ff90317af54b35ad281bfa982b1c44.png
[SouthEast 10]: /images/20220731/135577ce9a6e418da9e9b9b7e50c8315.png
[SouthEast 11]: /images/20220731/d1961d318a984b44bd97452b1ffd98bc.png
[SouthEast 12]: /images/20220731/776141ca3eef49a583b799bc15a5fb82.png
[SouthEast 13]: /images/20220731/02e0236fddcd4ef0be32c13ec8963c62.png
[SouthEast 14]: /images/20220731/94414a9d50264cafb4d5e09a08050406.png
[SouthEast 15]: /images/20220731/d9db0bd666014d24bc6cf0b81cca3ee1.png
[SouthEast 16]: /images/20220731/b0d133f3cadb454f945283286f59582f.png
[SouthEast 17]: /images/20220731/973abd4d3c4c465382f6c8f9209d1c9f.png
[SouthEast 18]: /images/20220731/080345a0cfa7477ab7a1f6c03d35efc5.png
[http_192.168.25.128_50070_IP_master_IP]: http://192.168.25.128:50070/，IP是master的IP地址。如果不成功，可以通过启动日志排查原因。
[SouthEast 19]: /images/20220731/a1e307c4462b4dd7b6ba40da6fba1a86.png
[SouthEast 20]: /images/20220731/f86ea9ed5014482bb17534360cbe56d5.png
[SouthEast 21]: /images/20220731/05cdd7194a2c490cb2d0ef937a1efaaf.png
[SouthEast 22]: /images/20220731/1ce0fe5ba4d242b29a20d6bf99a55378.png
[SouthEast 23]: /images/20220731/61154f06b0f745e78613ee2827d4f80e.png
[SouthEast 24]: /images/20220731/3b8603d07aec4fa79cfb755a774f3728.png