超详解Hadoop集群环境配置，步步附有截图，一篇讲解清楚

曾经终败给现在 2023-10-04 17:16 8阅读 0赞

写在最前，在配置Hadoop之前，要确定已经准备好了Hadoop的准备环境，并且已经在机器上安装完了Hadoop，以及编写了一些必要的集群脚本，具体操作详情见这两篇文章  
[Hadoop安装及集群脚本编写][Hadoop]  
[Hadoop集群准备环境搭建][Hadoop 1]

### 一、Hadoop集群配置 ###

#### 1）集群部署规划 ####

注意：

①NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器上。NN和2NN的关系就好像是NN的补充是2NN，如果安装在同一个机器上，机器一挂，NN和2NN全挂，完全不需要2NN对NN的补充

②ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上

所以安装规划如下

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>hadoop102</th> 
   <th>hadoop103</th> 
   <th>hadoop104</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>HDFS</td> 
   <td>NameNode<br>DataNode</td> 
   <td>DataNode</td> 
   <td>SecondaryNameNode<br>DataNode</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>YARN</td> 
   <td>NodeManger</td> 
   <td>ResourceManager<br>NodeManger</td> 
   <td>NodeManager</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 2）配置文件 ####

Hadoop配置文件分为两类：默认配置文件和自定义文件

自定义文件主要有

core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml，四个文件都放在hadoop目录下的etc/hadoop路径，可以根据实际需要进行配置

自定义文件说明

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>文件</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>core-site.xml</td> 
   <td>核心配置文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>hdfs-site.xml</td> 
   <td>hdfs配置文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>yarn-site.xml</td> 
   <td>yarn配置问及那</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>mapred-site.xml</td> 
   <td>mr配置文件</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 3）配置集群 ####

①核心配置文件

配置core-site.xml

vim hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
     
    <configuration> 
         
        <property> 
            <name>fs.defaultFS</name> 
            <value>hdfs://hadoop102:8020</value> 
        </property> 
     
         
        <property> 
            <name>hadoop.tmp.dir</name> 
            <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value> 
        </property> 
     
         
        <property> 
            <name>hadoop.http.staticuser.user</name> 
            <value>lnnu</value> 
        </property> 
    </configuration>

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

**注意：8020端口是客户端访问集群端口**

②HDFS配置文件

配置hdfs-site.xml

vim hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
     
    <configuration> 
       
      <property> 
            <name>dfs.namenode.http-address</name> 
            <value>hadoop102:9870</value> 
        </property> 
       
        <property> 
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> 
            <value>hadoop104:9868</value> 
        </property> 
    </configuration>

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

**注意：9870是访问hdfs端口**

③yarn配置文件

配置yarn-site.xml

vim hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
     
    <configuration> 
         
        <property> 
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
            <value>mapreduce_shuffle</value> 
        </property> 
     
         
        <property> 
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> 
            <value>hadoop103</value> 
        </property> 
     
         
        <property> 
            <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name> 
            
    <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value> 
        </property> 
    </configuration>

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]

④MapReduce配置文件

配置mapred-site.xml

vim hadoop-3.1.3/etc/hadoop/mapred-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 
     
    <configuration> 
       
        <property> 
            <name>mapreduce.framework.name</name> 
            <value>yarn</value> 
        </property> 
    </configuration>

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]

#### 4）配置好之后将文件分发到其他所有节点 ####

xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

#### 5）查看是否分发成功 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]

### 二、启动集群 ###

#### 1）配置workers ####

配置workers文件，在/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/下

vim  /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

hadoop102 
    hadoop103 
    hadoop104

注意：文件中不允许有空格，也不允许有空行。因为集群无法识别你的空格和空行是否为一台机器  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5]

分发到其他节点

xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

#### 2）启动集群 ####

① 如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102 节点格式化 NameNode

注意：格式化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录，然后再进行格式化。

hdfs namenode -format

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 6]

②启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

![在这里插入图片描述][e3f31478434a42898a3dbb8c14856db0.png]

③启动YARN，因为YARN配置在了hadoop103上，所以到103上启动，ResourceManager

sbin/start-yarn.sh

![在这里插入图片描述][6b9e3a415e0749ff9782a88c4f2afa1a.png]

④web端查看HDFS的NameNode

浏览器：http://hadoop102:9870  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 7]

⑤web端查看YARN的ResourceManager

浏览器：http://hadoop103:8088  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 8]

#### 3）集群小测试 ####

集群启动之后，要测试是否能够正常运行，还是使用之前的官方小案例WordCount

①上传文件到集群

hadoop fs -mkdir /input
    hadoop fs -put fileName /wc

![在这里插入图片描述][a887fc26c1b54005b5bce742b6a5a830.png]

上传大文件

hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz  /

![在这里插入图片描述][0d007d043e17485988e87e376e0e0199.png]

查看是否成功  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 9]

#### 4）配置历史服务器 ####

①历史服务器可以在mapred-site.xml里配置

vim mapred-site.xml

增加内容

<property> 
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name> 
        <value>hadoop102:10020</value> 
    </property> 
     
     
    <property> 
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 
        <value>hadoop102:19888</value> 
    </property>

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 10]

②分发历史服务器

xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/mapred-site.xml

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 11]

③启动历史服务器

mapred --daemon start historyserver

![在这里插入图片描述][1c68210fab0844e4a4130b97227575ab.png]

④查看是否启动成功

jps

![在这里插入图片描述][1d14da5fc1654da98815ac42f895aaa5.png]

⑤web端查看JobHistory

http://hadoop102:19888/jobhistory  
![在这里插入图片描述][1d61e2a05d8f43809bcf605b6e450311.png]

#### 5）配置日志的聚集 ####

就是把应用的日志信息上传到HDFS系统上。

日志聚集配置之后，可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager、ResourceManager和HistoryServer。

开启步骤：

①配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

增加配置

<property> 
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name> 
        <value>true</value> 
    </property> 
     
    <property>   
        <name>yarn.log.server.url</name>   
        <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value> 
    </property> 
     
    <property> 
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> 
        <value>604800</value> 
    </property>

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 12]

②分发配置

xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 13]

③关闭NameManager、ResourceManager、HistoryServer

sbin/stop-dfs.sh
    sbin/stop-yarn.sh
    mapred  --daemon stop historyserver

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 14]  
![在这里插入图片描述][64a3093e514b4d3db334114259a3d6cc.png]

④确认已经关闭

jps

![在这里插入图片描述][a8682bed60bd4a198fac8659a5cf6b7a.png]

⑤启动NameManager、ResourceManager、HistoryServer

sbin/start-dfs.sh
    mapred --daemon start historyserver
    sbin/start-yarn.sh

![在这里插入图片描述][932bde4213f54af09f7df868408d1748.png]

![在这里插入图片描述][a0fea7c291e74d8c8656c54ea6ce68e9.png]

启动成功  
![在这里插入图片描述][d46ec4e768974249a712c70ad5419f1b.png]

⑥执行WordCount案例

hadoop  jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input/word.txt /output

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 15]

查看结果  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 16]

结果内容  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 17]  
![在这里插入图片描述][70ac539c64bc44329a6fc0c4b15f90fc.png]

#### 6）集群启动/停止总结 ####

①各个模块分开启动/停止

HDFS：

start-dfs.sh/stop-dfs.sh

YARN：

start-yarn.sh/stop-yarn.sh

②各个服务组件逐一启动/停止

分别启动HDFS组件

hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode

启动/停止YARN

yarn --daemon start/stop  resourcemanager/nodemanager

#### 7）Hadoop集群常用脚本 ####

①Hadoop启停脚本

编写一个脚本文件，可以启动HDFS、YARN、HistoryServer

vim /home/lnnu/bin/myhadoop.sh

#!/bin/bash 
     
    if [ $# -lt 1 ] 
    then 
        echo "No Args Input..." 
        exit ; 
    fi 
     
    case $1 in 
    "start") 
            echo " =================== 启动 hadoop 集群 ===================" 
     
            echo " --------------- 启动 hdfs ---------------" 
            ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh" 
            echo " --------------- 启动 yarn ---------------" 
            ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh" 
            echo " --------------- 启动 historyserver ---------------" 
            ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver" 
    ;; 
    "stop") 
            echo " =================== 关闭 hadoop 集群 ===================" 
     
            echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------" 
            ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver" 
            echo " --------------- 关闭 yarn ---------------" 
            ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh" 
            echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------" 
            ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh" 
    ;; 
    *) 
        echo "Input Args Error..." 
    ;; 
    esac

给脚本执行权限

chmod +x myhadoop.sh

![在这里插入图片描述][0079f72afbf246ffb53344bcf9d3385b.png]

脚本测试

myhadoop start

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 18]

②查看三台服务器Java进程脚本执行权限

vim /home/lnnu/bin/jpsall

#!/bin/bash 
     
    for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 
    do 
            echo =============== $host =============== 
            ssh $host jps  
    done

添加执行权限

chmod +x jpsall

![在这里插入图片描述][b5bc7a1f289b4ff6abdeec05c5986460.png]

测试脚本

jpsall

![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 19]

测试成功，将脚本分发  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 20]

#### 8）常用端口号说明 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>端口名称</th> 
   <th>Hadoop2.x</th> 
   <th>hadoop3.x</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>NameNode<br>内部通信端口</td> 
   <td>8020/9000</td> 
   <td>8020/9000/9820</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>NameNode HTTP UI<br>（hdfs端口）</td> 
   <td>50070</td> 
   <td>9870</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MapReduce<br>查看执行任务窗口</td> 
   <td>8088</td> 
   <td>8088</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>历史服务器通信端口</td> 
   <td>19888</td> 
   <td>19888</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[Hadoop]: https://blog.csdn.net/weixin_46429290/article/details/121791252?spm=1001.2014.3001.5501
[Hadoop 1]: https://blog.csdn.net/weixin_46429290/article/details/121753912?spm=1001.2014.3001.5501
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://img-blog.csdnimg.cn/e09791a2b93e40028648ba8263473ab8.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA54mn56CB5paH,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/b6e6e65619f648548068a16bfb9b4cf2.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA54mn56CB5paH,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/687ff6845f074e0f90b7fbad4f1ecce7.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA54mn56CB5paH,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/b922ce70a02d464a9f4a03c254c6c50a.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA54mn56CB5paH,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/c5e9df79bb39499f8de4eff46c5e6636.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA54mn56CB5paH,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA54mn56CB5paH_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/7eba51d4330d4dcc984e2232d8642d08.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBA54mn56CB5paH,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
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