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2024年大数据最新Hadoop 完全分布式部署_hadoop分布式安装部署(1)，一名毕业三年的女程序媛面试头条经验

作者：代码探险家 | 2024-06-30 01:23:35

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hadoop分布式安装

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既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取

1.BOOTPROTO设置为static，表示IP为静态的。

2.GATEWAY设置为上一步查询到的实际网关地址。

3.IPADDR设置为网关所在的网段，这里查到的网段为10.90.100.0

5. 关闭防火墙
[root@node1 ~]# systemctl stop firewalld
[root@node1 ~]# systemctl disable firewalld


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6.克隆主机

（1）选中node1用来克隆出node2和node3主机，点击 虚拟机–>管理–>克隆

完整克隆

在这里插入图片描述

用同样的方法克隆出node3

修改主机名
在node2上登录普通用户hadoop进行操作

修改主机名

[hadoop@node1 ~]$ sudo hostnamectl set-hostname node2
[sudo] password for hadoop: 


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查看主机名

[hadoop@node1 ~]$ hostname
node2


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重启机器

[hadoop@node1 ~]$ sudo reboot


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同样的方法：

修改node3的主机名为node3

设置静态IP

静态IP的设置过程参照第一部分

node2 ip设置为 10.90.100.122
node3 ip设置为 10.90.100.123


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修改ip与主机名的映射

[hadoop@node1 ~]$ sudo vi /etc/hosts


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添加如下内容

10.90.100.121 node1
10.90.100.122 node2
10.90.100.123 node3


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重启机器

[hadoop@node1 ~]$ sudo reboot


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同样的方法，修改node2、node3机器。

7.配置机器之间免密登录

在node1机器操作：

ssh-keygen -t rsa


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执行命令后，连续敲击三次回车键

[hadoop@node1 ~]$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa): 
Created directory '/home/hadoop/.ssh'.
Enter passphrase (empty for no passphrase): 
Enter same passphrase again: 
Your identification has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:MOzp1MyZUfA69Wi3JEVoOXB4qkbRXr0t47ZCR2AgE2s hadoop@node1
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|      +o+=o+.    |
|     ..+o+X..    |
|      Eo.*oo.o   |
|     o.Bo* += .  |
|     .+.S +o+o   |
|     oo  o.++.   |
|     ..  . o..   |
|          . .    |
|           .     |
+----[SHA256]-----+


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拷贝公钥

ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
ssh-copy-id node3


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执行ssh-copy-id命令后，根据提示输入yes，再输入机器登录密码

在这里插入图片描述

验证从node1发起ssh登录到node2，过程中不需要登录密码为配置成功。使用exit退出免密登录。

同样的方法，在node2、node3机器上配置机器之间免密登录操作。

8.编写分发脚本

安装rsync命令

[hadoop@node1 ~]$ rsync --help
-bash: rsync: command not found
[hadoop@node1 ~]$ sudo yum install rsync -y


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rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。

在主目录创建bin目录

[hadoop@node1 ~]$ mkdir ~/bin


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创建分发脚本文件xsync

[hadoop@node2 ~]$ vim ~/bin/xsync


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内容如下

#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo Not Enough Arguement!
    exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in node1 node2 node3
do
    echo ====================  $host  ====================    
    #3. 遍历所有目录，挨个发送
    for file in $@
    do
        #4. 判断文件是否存在
        if [ -e $file ]
            then
                #5. 获取父目录
                pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
                #6. 获取当前文件的名称
                fname=$(basename $file)
                ssh $host "mkdir -p $pdir"
                rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
            else
                echo $file does not exists!
        fi
    done
done


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修改权限

[hadoop@node1 ~]$ chmod +x ~/bin/xsync


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测试

分别在node2、node3机器安装xsync命令

sudo yum install rsync -y


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把xsync命令发送到node2、node3

xsync /home/hadoop/bin


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二、安装JDK

① 上传jdk文件到已经安装好的node1，上传方式有很多，任选一种方式即可：

② 上传成功后，通过 ls 命令查看是否上传成功

③ 解压jdk-8u202-linux-x64.tar.gz到/opt/module/hadoop目录下：

[hadoop@node1 ~]$ tar -zxvf  jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/hadoop


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没有/opt/module/hadoop目录先创建，因为是使用hadoop普通用户，把hadoop目录的所属用户改为hadoop

[hadoop@node1 ~]$ sudo chown hadoop:hadoop -R /opt/module/hadoop 


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④建立 JDK 软链接，以方便后续使用:

[hadoop@node1 hadoop]$ cd  /opt/module/hadoop/
[hadoop@node1 hadoop]$ ln -s  /opt/module/hadoop/jdk1.8.0_202 jdk


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⑤ 配置 JDK 环境变量 :

[hadoop@node1 hadoop]$ sudo vim /etc/profile


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vim 为打开文件命令

在文件内容的末尾添加如下代码（注意：等号两侧不要有空格）。

export JAVA\_HOME=/opt/module/hadoop/jdk
export JRE\_HOME=${JAVA\_HOME}/jre
export CLASSPATH=$JAVA\_HOME/lib/dt.jar:$JAVA\_HOME/lib/tools.jar:.
export PATH=${JAVA\_HOME}/bin:$PATH


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⑥ 使配置生效 ：

[hadoop@node1 hadoop]$ source /etc/profile


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⑦ 检验是否安装成功 ：

[hadoop@node1 hadoop]$ java -version
java version "1.8.0\_202"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_202-b08)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.202-b08, mixed mode)


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三、Hadoop集群安装部署

1.安装Hadoop

(1) 上传hadoop安装包到已经安装好的node1，上传方式有很多，任选一种方式即可

(2)上传成功后，通过 ls 命令查看是否上传成功

(3)解压hadoop-3.3.4.tar.gz到/opt/module/hadoop/目录下

[hadoop@node1 ~]$ tar -xzvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C  /opt/module/hadoop/


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(4)建立 hadoop软链接，以方便后续使用

[hadoop@node1 hadoop]$ cd  /opt/module/hadoop/
[hadoop@node1 hadoop]$ ln -s  /opt/module/hadoop/hadoop-3.3.4 hadoop


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(5)配置 hadoop 环境变量

[hadoop@node1 hadoop]$ sudo vim /etc/profile


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在文件内容的末尾添加如下代码（注意：等号两侧不要有空格）。

export HADOOP\_HOME=/opt/module/hadoop/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP\_HOME/bin:$HADOOP\_HOME/sbin


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(6) 使配置生效 ：

[hadoop@node1 software]$ source /etc/profile


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(7) 校验

[hadoop@node1 software]$ hadoop version
Hadoop 3.3.4
Source code repository https://github.com/apache/hadoop.git -r a585a73c3e02ac62350c136643a5e7f6095a3dbb
Compiled by stevel on 2022-07-29T12:32Z
Compiled with protoc 3.7.1
From source with checksum fb9dd8918a7b8a5b430d61af858f6ec
This command was run using /opt/module/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.4.jar
[hadoop@node1 software]$ 


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看到hadoop版本号输出，说明环境变量配置成功

2.配置Hadoop 集群

1）核心配置文件

配置core-site.xml

[hadoop@node1 bin]$ cd $HADOOP\_HOME/etc/hadoop
[hadoop@node1 hadoop]$  vim core-site.xml


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内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  
<configuration>
<!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://node1:9820</value>
    </property>
    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop/hadoop-3.3.4/data</value>
    </property>
 
    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为hadoop -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>hadoop</value>
    </property>
 
    <!-- 配置该hadoop(superUser)允许通过代理访问的主机节点 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <!-- 配置该hadoop(superUser)允许通过代理用户所属组 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <!-- 配置该hadoop(superUser)允许通过代理的用户-->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop.users</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration>  


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2)配置hdfs-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml                                                       


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内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>   
<configuration>
<!-- nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
       	<value>node1:9870</value>
    </property>
    <!-- 2nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>node3:9868</value>
    </property>
</configuration>    


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3)配置yarn-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ vim yarn-site.xml


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内容如下：

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
	</property>
    
    <!-- 指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>node2</value>
    </property>
    
    <!-- 环境变量的继承 -->
    <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>
    
    <!-- yarn容器允许分配的最大最小内存 -->
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>2048</value>
    </property>
    
    <!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>2048</value>
    </property>
    
    <!-- 关闭yarn对物理内存和虚拟内存的限制检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>

</configuration>


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4)配置mapred-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ vim mapred-site.xml


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内容如下：

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
    <!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>


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5)配置workers

[hadoop@node1 hadoop]$ vim workers


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把原有的内容替换成如下内容：

node1
node2
node3


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注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

6)配置历史服务器

修改mapred-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ vim mapred-site.xml


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mapred-site.xml添加如下配置

    <!-- 历史服务器端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>node1:10020</value>
    </property>
 
    <!-- 历史服务器web端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>node1:19888</value>
    </property>


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文件最终结果：

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
    <!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
        <!-- 历史服务器端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>node1:10020</value>
    </property>

    <!-- 历史服务器web端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>node1:19888</value>
    </property>

</configuration>


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7)配置日志聚集

修改yarn-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ vim yarn-site.xml


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yarn-site.xml在<configuration></configuration>之间添加如下配置

    <!-- 开启日志聚集功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
    <property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
 
    <!-- 设置日志保留时间为7天 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>


![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d492c33937c38569e132e630ae6a7e5b.png)
![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/400e21790b8150d27b674e272125b423.png)
![img](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/29f2941eb6f702ff28da506ca8a1b1e3.png)

**既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！**

**由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新**

**[需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取](https://bbs.csdn.net/topics/618545628)**

ml`在`<configuration></configuration>`之间添加如下配置




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<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

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[外链图片转存中…(img-cc2bVQ5x-1715610179015)]
[外链图片转存中…(img-F8dIwDi7-1715610179016)]
[外链图片转存中…(img-jyttyYJQ-1715610179016)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

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