大数据入门级学习——Hadoop集群搭建总结（VM+centOS7）_hadoop集群搭建实验报告总结

步入大数据的第一步：

必须学会搭建大数据集群的框架

那么第一步必须要在linux系统上搭建Hadoop集群

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目录

一、安装并配置虚拟机（centOS7）

二、克隆出三台虚拟机

三、安装及配置JDK

四、安装Hadoop

五、Hadoop的三种运行模式学习过程

1.本地运行模式

官方Grep案例过程记录

官方WordCount案例过程记录

2.伪分布式运行模式

启动HDFS并运行MapReduce程序

启动YARN并运行MapReduce程序

配置历史服务器 

配置日志的聚集 

3.完全分布式运行模式

SSH无密登录模式

群起集群

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一、安装并配置虚拟机（centOS7）

先在VM中创建一台虚拟机（VM傻瓜式安装即可）：

下面简单介绍一下安装centOS7的过程：

 安装centOS7的过程（安装桌面版）：

 安装完成，下面开始配置：

注意：centOS6与centOS7的配置选项不同！（如果安装的是centOS6，最后的文件夹为.../ifcfg-ens0）

 这是原文件的内容（暂不做修改，下文做修改）：

修改过程如下：

查看VM的虚拟网络编辑器：

选择VMnet8查看其中的DHCP设置和NAT设置：

注意：这是起始和结束的IP地址，每台机器的IP地址不同，不能直接照搬！

网关查看方法如下：

现在可以按照上述查看出的配置信息修改文件中内容：

 配置结束，重启网络：

service network restart

尝试ping百度和本机电脑的IP地址，查看网络的连通性：

在本机查看IP地址并连接虚拟机：

均成功，说明文件修改成功，如果没有成功，请按照上述步骤重新配置。

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二、克隆出三台虚拟机

关闭虚拟机，并克隆：

 省略剩余两台虚拟机的克隆过程...（取名Hadoop002和Hadoop003）

在虚拟机中更改名字：

vi /etc/hostname

然后重启生效：

reboot

更改所有虚拟机中的名字：

vim /etc/hosts

 注意：填写正确的IP地址和主机名（并且不能有空格）

在本机也相应修改IP地址和主机名：

同样配置如上图的IP地址和主机名。

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三、安装及配置JDK

Linux下（centOS7中）安装以及配置JDK

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四、安装Hadoop

本文先安装Hadoop2.7.2，下载链接：

https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/

将安装包hadoop-2.7.2.tar.gz导入至opt目录下的software中（可用XShell中的sftp或者FileZilla传输）

在software中解压文件到module文件夹中：

tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /opt/module/

将Hadoop添加到环境变量中：

sudo vi /etc/profile

添加如下内容：

##HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

让文件立即生效：

source /etc/profile

测试安装是否成功：

安装成功，如果没有跳转出来，可以尝试重启机器！

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五、Hadoop的三种运行模式学习过程

• 本地运行模式

• 伪分布式运行模式

• 完全分布式运行模式

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1.本地运行模式

（总结）本地运行模式不需要启用单独进程，直接可以运行，适合测试和开发时使用。

有以下特征：

1. Hadoop默认处于该模式下，并且使用于开发和测试；
2. 不对配置文件进行修改；
3. 使用本地文件系统而并非分布式文件系统；
4. 不会启动NameNode、DataNode等进程，用于对MapReduce程序的逻辑进行测试。

官方Grep案例过程记录

进行字符匹配的练习：

// 1.创建input文件夹
mkdir input
// 2.将etc/hadoop下的xml文件全部copy到input目录下
cp etc/hadoop/*.xml input
// 3.执行mapreduce程序
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
// 4.查看output文件夹下的所有内容
cat output/*

执行完毕出现以下结果：

 说明执行成功！

可以查看结果：

cat part-r-00000

官方WordCount案例过程记录

进行文件中的重复字符的个数：

// 1.创建一个文件夹
mkdir wcinput
// 2.创建一个文件
cd wcinput
touch wc.input
// 3.编辑文件，在文件中添加重复的字符
vim wc.input
（内容如下）
aaa aaa
b b b
cccc
d d
// 4.返回hadoop-2.7.2目录下，执行程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput
// 5.查看结果
cat wcoutput/part-r-00000

查看结果如下：

两个案例均在本地执行完毕，本地模式所展示的内容到此结束，由于使用该模式较少，了解即可！

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2.伪分布式运行模式

（总结）伪分布式模式在单节点上同时启动Namenode、Datanode、Jobtracker、Tasktracker、Secondarynamenode等5个进程，模拟分布式运行的各个节点。

有以下特征：

1. 在一台服务器上模拟多台主机工作；
2. Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、Secondarynamenode的守护进程，并且独立；
3. Hadoop使用分布式文件系统，每个作业也是由JobTraker服务，并且管理这些独立的进程；
4. 在本地模式上增加了代码调试的功能，允许检查内存的使用情况，HDFS的输入输出，以及其他守护进程的交互，类似于完全分布式系统；
5. 这种模式常用来开发测试Hadoop程序的执行是否正确；
6. 需要格式文件系统。

搭建伪分布式运行模式，其实就是配置完全分布式模式的前奏，需要配置文件信息保证程序的正常运行。

启动HDFS并运行MapReduce程序

首先，配置hadoop-env.sh文件信息：

// 1.获得JAVA_HOME的路径
echo $JAVA_HOME
// 2.在hadoop-env.sh文件中修改
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

 如图所示：

 接着，配置core-site.xml文件信息：

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
</property>
 
<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
	<name>hadoop.tmp.dir</name>
	<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>

 接着，配置hdfs-site.xml文件信息：

<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>1</value>
</property>

 启动集群：

// 1.格式化NameNode
bin/hdfs namenode -format
（注意！只需要第一次启动时格式化，频繁格式化会导致错误，博主有一篇博客的错误发生在这里）
// 2.启动NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
// 3.启动DataNode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

 查看集群：

jps

 会出现Jps，NameNode，DataNode三个节点的信息。

web端查看HDFS文件系统：

http://master:50070/dfshealth.html#tab-overview

 查看产生的log日志文件信息：

// 在hadoop-2.7.2的logs目录下
ls

 操作集群：

// 1.在HDFS文件系统上创建一个input文件夹
bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/master/input
// 2.将测试文件内容上传到文件系统上
bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/master/input/
// 3.查看上传的文件是否正确
bin/hdfs dfs -ls  /user/master/input/
bin/hdfs dfs -cat  /user/master/ input/wc.input
// 4.运行MapReduce程序
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/master/input/ /user/master/output
// 5.查看输出结果
bin/hdfs dfs -cat /user/master/output/*
// 6.将测试文件内容下载到本地
hdfs dfs -get /user/master/output/part-r-00000 ./wcoutput/
// 7.删除输出结果
hdfs dfs -rm -r /user/master/output

 浏览器中查看内容如下：

 

启动YARN并运行MapReduce程序

同理，首先要配置相关文件的信息：

首先，配置yarn-env.sh文件信息：

// 将JAVA_HOME插入到文件中去
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

 接着，配置yarn-site.xml文件信息：

<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
 		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 		<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
 
<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>

 接着，配置mapred-env.sh文件信息：

// 将JAVA_HOME导入到文件中
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

 接着配置mapred-site.xml.template文件信息：

// 1.将其重命名为mapred-site.xml
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
// 2.修改文件信息
<!-- 指定MR运行在YARN上 -->
<property>
		<name>mapreduce.framework.name</name>
		<value>yarn</value>
</property>

启动集群：

// 1.刚刚已经启动了NameNode和DataNode，如果关闭则需要重新启动
 
// 2.启动ResourceManager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
// 3.启动NodeManager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

YARN的浏览器页面查看地址：

http://master:8088/cluster

 

// 1.删除文件系统上的output文件
bin/hdfs dfs -rm -R /user/master/output
// 2.执行MapReduce程序
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/master/input  /user/master/output
// 3.查看运行结果
bin/hdfs dfs -cat /user/master/output/*

 页面显示结果如下：

 

配置历史服务器 

首先，配置mapred-site.xml文件信息：

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>master:19888</value>
</property>

 启动历史服务器：

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

 网页中查看JobHistoryServer：

http://master:19888/jobhistory

网页查看结果如下：

 

配置日志的聚集 

配置日志文件信息的聚集，首先必须需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager节点，否则可能会报错。

配置日志文件信息聚集的好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

开启日志聚集的步骤如下：

首先，配置yarn-site.xml文件信息：

<!-- 日志聚集功能使能 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
 
<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>

 重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager节点：

sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
 
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

// 1.删除HDFS上已经存在的输出文件
bin/hdfs dfs -rm -R /user/master/output
// 2.执行WordCount程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/master/input /user/master/output

现在可以在刚刚的网址上，点击查看具体日志文件信息。

如下图所示：

整体伪分布式运行模式已经介绍完毕，详细的过程可以参考下面的完全分布式运行模式，毕竟完全分布式模式运用更多！

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3.完全分布式运行模式

（总结）完全分布式运行模式真正用于实际生活应用中，用户进程运行在多主机搭建的集群上。

有以下特征：

1. 在所有主机上安装JDK和Hadoop，并且互联互通；
2. 能够免密SSH进行登录；
3. 需要修改每台主机的文件系统，配置相关文件，每台主机各司其职，做好集群中的工作；
4. 需要格式化文件系统。

完全分布式运行模式我们需要准备三台同样的虚拟机，在不同的虚拟机上进行不同的配置操作。

首先，进行同步操作，有几种不同的方法：

方法一：

使用scp安全拷贝，该方法能实现服务器与服务器之间的数据拷贝，例如：

// 将hadoop001上的opt/module以及etc/profile上的文件进行拷贝到hadoop002上
scp -r /opt/module  root@hadoop002:/opt/module
sudo scp /etc/profile root@hadoop002:/etc/profile
（同理，可以将hadoop001上的文件拷贝到hadoop002以及hadoop003上，不再赘述）

方法二：

使用rsync 远程同步工具，该方法不同于scp的地方在于速度快，以及高效，它仅复制文件中有差异的地方，相同的地方不再复制，会省去不少的时间。

选项参数说明：

// 将hadoop001的opt/module复制到hadoop002的目录下
rsync -rvl /opt/software/ root@hadoop002:/opt/software

方法三：

使用xsync集群分发脚本，使文件能够循坏地分发到所有主机的相同目录下。

首先，在根目录下创建文件夹并创建xsync文件，命令如下：

mkdir bin
cd bin/
touch xsync
vim xsync
（编写代码如下：）
#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
pcount=$#
if((pcount==0)); then
echo no args;
exit;
fi
 
#2 获取文件名称
p1=$1
fname=`basename $p1`
echo fname=$fname
 
#3 获取上级目录到绝对路径
pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`
echo pdir=$pdir
 
#4 获取当前用户名称
user=`whoami`
 
#5 循环
for((host=1; host<4; host++)); do
        echo ------------------- hadoop$host --------------
        rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop00$host:$pdir
done

// 修改xysnc具有执行权限
chmod 777 xsync
// 脚本调用形式
xsync 文件名称

集群部署规划：

根据上述表格信息配置集群核心文件：

配置core-site.xml文件信息：

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
		<name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://hadoop001:9000</value>
</property>
 
<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
		<name>hadoop.tmp.dir</name>
		<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>

HDFS配置文件：

// 1.配置hadoop-env.sh文件（添加JAVA_HOME的依赖环境）
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
// 2.配置配置hdfs-site.xml文件
<property>
		<name>dfs.replication</name>
		<value>3</value>
</property>
 
<!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 -->
<property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>hadoop003:50090</value>
</property>

YARN配置文件：

// 1.配置yarn-env.sh文件（添加JAVA_HOME的依赖环境）
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
// 2.配置yarn-site.xml文件
<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
 
<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
		<value>hadoop002</value>
</property>

MapReduce配置文件：

// 1.配置mapred-env.sh（添加JAVA_HOME依赖环境信息）
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
// 2.配置mapred-site.xml（修改名称）
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
编辑内容：
<!-- 指定MR运行在Yarn上 -->
<property>
		<name>mapreduce.framework.name</name>
		<value>yarn</value>
</property>

在集群上发布配置好的文件：

xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/

集群的单点启动：

同伪分布式运行模式，区别就是在不同的主机上启动相应的节点信息，并查看是否启动成功。

 

SSH无密登录模式

利用SSH免密登录可以节约远程登录访问时要输入密码的麻烦，减少访问的时间，更加快捷高效地使集群工作。

基本思想为非对称加密，防止秘钥泄露，公钥加密，私钥解密，公钥公开而私钥不公开，但是一旦私钥泄露那么安全性就无从考证。

免密登录配置过程：

// 在~/.ssh目录下生成公钥和私钥
ssh-keygen -t rsa
// 将公钥拷贝到需要登录的目标机器上（hadoop001上）
ssh-copy-id hadoop001
ssh-copy-id hadoop002
ssh-copy-id hadoop003
（同理在hadoop002以及hadoop003上配置）

.ssh文件夹下的文件功能解释

 

群起集群

配置slaves文件：

// 路径：/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves
文件中增加：
hadoop001
hadoop002
hadoop003
 
// 同步所有节点的文件信息
xsync slaves

如果集群是第一次启动，需要格式化NameNode，同上不能多次格式化，容易出现不可解决的错误。

// 启动HDFS/YARN
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh

通过jps进行查询每个主机的节点时，发现每个主机都各司其职，启动节点各不相同。

web端查看SecondaryNameNode：

http://hadoop003:50090/status.html

上传、下载、删除等操作和伪分布式运行模式相近，这里不再举例。

集群整体的启动、停止：

// 1.分别启动/停止HDFS组件
hadoop-daemon.sh  start / stop  namenode / datanode / secondarynamenode
// 2.启动/停止YARN
yarn-daemon.sh  start / stop  resourcemanager / nodemanager
// 3.整体启动/停止HDFS
start-dfs.sh   /  stop-dfs.sh
// 4.整体启动/停止YARN
start-yarn.sh  /  stop-yarn.sh

集群时间同步：找一台服务器作为时间服务器，进行校准，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步。

 

至此，所有三大模式一一介绍总结完毕！

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