Hadoop集群环境搭建

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1. 集群规划

这里搭建一个 3 节点的 Hadoop 集群，其中三台主机均部署 DataNode 和 NodeManager 服务，但只有 hadoop001 上部署 NameNode 和 ResourceManager 服务。

2020-10-18-0K7fNC

2. 前置条件

Hadoop 的运行依赖 JDK，需要预先安装。其安装步骤单独整理至：

• Linux 下 JDK 的安装

3. 配置免密登录

3.1 生成密匙

在每台主机上使用 ssh-keygen 命令生成公钥私钥对：

ssh-keygen

3.2 免密登录

将 hadoop001 的公钥写到本机和远程机器的 ~/ .ssh/authorized_key 文件中：

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop001
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop002
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop003

3.3 验证免密登录

ssh hadoop002
ssh hadoop003

4. 集群搭建

4.1 下载并解压

下载 Hadoop。这里我下载的是 CDH 版本 Hadoop，下载地址为：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

# tar -zvxf hadoop-2.6.0-cdh5.15.2.tar.gz

4.2 配置环境变量

编辑 profile 文件：

# vim /etc/profile

增加如下配置：

export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
export  PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

执行 source 命令，使得配置立即生效：

# source /etc/profile

4.3 修改配置

进入 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下，修改配置文件。各个配置文件内容如下：

4.3.1 hadoop-env.sh

# 指定JDK的安装位置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/

4.3.2 core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定 namenode 的 hdfs 协议文件系统的通信地址-->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop001:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!--指定 hadoop 集群存储临时文件的目录-->
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

4.3.3 hdfs-site.xml

<property>
      <!--namenode 节点数据（即元数据）的存放位置，可以指定多个目录实现容错，多个目录用逗号分隔-->
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/namenode/data</value>
</property>
<property>
      <!--datanode 节点数据（即数据块）的存放位置-->
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/hadoop/datanode/data</value>
</property>

4.3.4 yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--配置 NodeManager 上运行的附属服务。需要配置成 mapreduce_shuffle 后才可以在 Yarn 上运行 MapReduce 程序。-->
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <!--resourcemanager 的主机名-->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop001</value>
    </property>
</configuration>

4.3.5 mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定 mapreduce 作业运行在 yarn 上-->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

4.3.6 slaves

配置所有从属节点的主机名或 IP 地址，每行一个。所有从属节点上的 DataNode 服务和 NodeManager 服务都会被启动。

hadoop001
hadoop002
hadoop003

4.4 分发程序

将 Hadoop 安装包分发到其他两台服务器，分发后建议在这两台服务器上也配置一下 Hadoop 的环境变量。

# 将安装包分发到hadoop002
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop002:/usr/app/
# 将安装包分发到hadoop003
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop003:/usr/app/

4.5 初始化

在 Hadoop001 上执行 namenode 初始化命令：

hdfs namenode -format

4.6 启动集群

进入到 Hadoop001 的 ${HADOOP_HOME}/sbin 目录下，启动 Hadoop。此时 hadoop002 和 hadoop003 上的相关服务也会被启动：

# 启动dfs服务
start-dfs.sh
# 启动yarn服务
start-yarn.sh

4.7 查看集群

在每台服务器上使用 jps 命令查看服务进程，或直接进入 Web-UI 界面进行查看，端口为 50070。可以看到此时有三个可用的 Datanode：

2020-10-18-cCsUPH

点击 Live Nodes 进入，可以看到每个 DataNode 的详细情况：

2020-10-18-pwt5mu

接着可以查看 Yarn 的情况，端口号为 8088 ：

2020-10-18-4GdSIj

5. 提交服务到集群

提交作业到集群的方式和单机环境完全一致，这里以提交 Hadoop 内置的计算 Pi 的示例程序为例，在任何一个节点上执行都可以，命令如下：

hadoop jar /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.2.jar  pi  3  3