hadoop01

hadoop完全分布式搭建

1 完全分布式介绍

Hadoop运行模式包括：本地模式（计算的数据存在Linux本地，在一台服务器上 自己测试）、伪分布式模式（和集群接轨 HDFS yarn，在一台服务器上执行）、完全分布式模式。

本地模式：（hadoop默认安装后启动就是本地模式，就是将来的数据存在Linux本地，并且运行MR程序的时候也是在本地机器上运行）

伪分布式模式：伪分布式其实就只在一台机器上启动HDFS集群，启动YARN集群，并且数据存在HDFS集群上，以及运行MR程序也是在YARN上运行，计算后的结果也是输出到HDFS上。本质上就是利用一台服务器中多个java进程去模拟多个服务

完全分布式：完全分布式其实就是多台机器上分别启动HDFS集群，启动YARN集群，并且数据存在HDFS集群上的以及运行MR程序也是在YARN上运行，计算后的结果也是输出到HDFS上。

在真实的企业环境中，服务器集群会使用到多台机器，共同配合，来构建一个完整的分布式文件系统。而在这样的分布式文件系统HDFS相关的守护进程也会分布在不同的机器上，例如：

• NameNode守护进程，尽可能的单独部署在一台硬件性能较好的机器中。
• 其他的每台机器上都会部署一个Datanode守护进程，一般的硬件环境即可。
• SecondaryNameNode守护进程最好不要和NameNode在同一台机器上

2 部署环境

2.1 搭建环境&软件

2.2 守护进程布局

3 准备工作

1. 三台机器的防火墙必须是关闭的.
2. 确保三台机器的网络配置畅通(NAT模式，静态IP，主机名的配置)
3. 确保/etc/hosts文件配置了ip和hostname的映射关系
4. 确保配置了三台机器的免密登陆认证（克隆会更加方便）
5. 确保所有机器时间同步
6. jdk和hadoop的环境变量配置

3.0 安装ifconfig 和vim

如果没有ifconfig
yum search ifconfig
yum install net-tools.x86_64

yum -y install vim

3.1 关闭防火墙

# 三台虚拟机均操作
systemctl status firewalld  # 查看防火墙状态
systemctl stop firewalld    # 关闭防火墙
systemctl disable firewalld # 禁止使用防火墙

3.2 配置静态ip

# 三台虚拟机均操作
vim/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens32 

IPADDR="192.168.149.111"
NETMASK="255.255.255.0"
GATEWAY="192.168.149.2"
DNS1="114.114.114.114"

3.3 配置hostname的映射关系

# 三台虚拟机均操作
# 1. 修改主机名
vim /etc/hostname
node1

# 或者 
hostnamectl --static set-hostname node1

# 2. 修改映射
vim /etc/hosts

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.149.111 node1
192.168.149.112 node2
192.168.149.113 node3

3.4 免密登陆认证

# ssh免密登录（只需要配置node1至node1、node2、node3即可）

	# 1. node1生成公钥私钥 (一路回车)
	ssh-keygen  
	
	# 2. node1配置免密登录到node1 node2 node3
	ssh-copy-id node1
	ssh-copy-id node2
	ssh-copy-id node3
	sh
	# 如果失败，查看/root目录下的.ssh
	ls -la
	# 将已有的.ssh删除，重复上述操作
	
	 # 3. 进行验证 
	 ssh node1
	 ssh node2
	 ssh node3
	 
# 同时配置其余两台机器

3.5 时间同步

# 集群时间同步
yum -y install ntpdate
ntpdate ntp5.aliyun.com

3.6 jdk环境变量配置

# 1. 将jdk安装包上传到/export/software/jdk
# 2. 解压jdk安装包
tar -xvf  jdk-8u241-linux-x64.tar.gz 

# 3. 配置环境变量
vim /etc/profile
	
export JAVA_HOME=/export/software/jdk/jdk1.8.0_241
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
	
# 4. 重新加载环境变量文件
source /etc/profile

# 5. 查看jdk环境
java -version

3.7 hadoop安装与环境变量配置

# 1. 将hadoop安装包上传到/export/software/hadoop
# 2. 解压hadoop
tar -zxvf hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz 
# 3 .配置环境变量
vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/export/software/hadoop/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

source /etc/profile

4 hadoop文件配置

配置文件位置： /$HADOOP_HOME/etc/hadoop

4.1 core-site.xml

    fs.defaultFS
    hdfs://node1:9820




    hadoop.tmp.dir
    /export/software/hadoop/hadoop-3.3.0/tmp




    hadoop.http.staticuser.user
    root




    hadoop.proxyuser.root.hosts
    *



    hadoop.proxyuser.root.groups
    *




    fs.trash.interval
    1440

4.2 hdfs-site.xml

 
 
    dfs.replication 
    3
 

 

    dfs.namenode.secondary.http-address
    node2:9868


 
 
    dfs.namenode.http-address
    node1:9870 

4.3 hadoop-env.sh

#文件最后添加
export JAVA_HOME=/export/software/jdk/jdk1.8.0_241

# Hadoop3中，需要添加如下配置，设置启动集群角色的用户是谁
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root 

4.4 workers

node1
node2
node3

4.5 mapred-site.xml

  mapreduce.framework.name
  yarn




  mapreduce.jobhistory.address
  node1:10020

 


  mapreduce.jobhistory.webapp.address
  node1:19888



  yarn.app.mapreduce.am.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}



  mapreduce.map.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}



  mapreduce.reduce.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

4.6 yarn-site.xml

	yarn.resourcemanager.hostname
	node1



    yarn.nodemanager.aux-services
    mapreduce_shuffle




    yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
    false




    yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
    false




  yarn.log-aggregation-enable
  true




    yarn.log.server.url
    http://node1:19888/jobhistory/logs




  yarn.log-aggregation.retain-seconds
  604800

5 启动hadoop

5.1 格式化namenode

（首次启动）格式化namenode

hdfs namenode -format

5.2 启动服务

start-dfs.sh # 启动HDFS所有进程(NameNode、SecondaryNameNode、DataNode)
stop-dfs.sh # 停止HDFS所有进程(NameNode、SecondaryNameNode、DataNode)

hadoop-daemon.sh start namenode # 只开启NameNode
hadoop-daemon.sh start secondarynamenode # 只开启SecondaryNameNode
hadoop-daemon.sh start datanode # 只开启DataNode

hadoop-daemon.sh stop namenode # 只关闭NameNode
hadoop-daemon.sh stop secondarynamenode # 只关闭SecondaryNameNode
hadoop-daemon.sh stop datanode # 只关闭DataNode


start-all.sh  # 启动所有服务
stop-all.sh   # 关闭所有服务

5.3 查看节点

jps

# node1
6371 NameNode
7461 Jps
7094 NodeManager
6519 DataNode
6942 ResourceManager

# node2
3617 DataNode
3938 Jps
3731 SecondaryNameNode
3815 NodeManager

# node3
3594 Jps
3355 DataNode
3471 NodeManager

5.4 开启页面

Web UI页面

• HDFS集群：http://192.168.149.111:9870/
• YARN集群：http://192.168.149.111:8088/