赞
踩
本实训需要使用root用户完成相关配置,master、slave1、slave2三台节点都需要安装JDK与Hadoop,具体要求如下:
服务器 | master | slave1 | slave2 |
HDFS | NameNode | ||
HDFS | SecondaryNameNode | ||
HDFS | DataNode | DataNode | DataNode |
YARN | ResourceManager | ||
YARN | NodeManager | NodeManager | NodeManager |
历史日志服务器 | JobHistoryServer |
注意,实训环境的3个节点master、slave1和slave2,它们的主机名及IP地址在实训环境中可以通过3.1前置步骤中的“初始化网络”配置完成,而且实训环境已设置SSH免密切换节点,各节点时间已同步,因此跳过这些步骤。
【说明】原赛题提供的软件版本为Hadoop3.1.3,JDK8u191,调整采用Hadoop3.1.4、JDK8u281实现任务内容。
代码3-1 解压JDK安装包
mkdir -p /root/software tar -zxf /opt/software/jdk-8u281-linux-x64.tar.gz -C /root/software |
图3-1 查看/root/software目录内容
# 编辑/etc/profile文件 vim /etc/profile # 添加以下内容 export JAVA_HOME=/root/software/jdk1.8.0_281 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin # 添加内容后按Esc,输入“:wq”回车保存退出 # 使环境变量生效 source /etc/profile |
图3-2 java -version和javac命令返回结果
# 若路径不存在,则需新建 ssh slave1 "mkdir -p /root/software " ssh slave2 "mkdir -p /root/software " # 发送JDK至子节点 scp -r /root/software/jdk1.8.0_281 slave1:/root/software scp -r /root/software/jdk1.8.0_281 slave2:/root/software |
将/opt/software目录的文件hadoop-3.1.4.tar.gz安装包解压到/root/software路径(若路径不存在,则需新建),具体实现如代码34所示,解压完成后查看/root/software目录的内容,返回结果如图33所示。
mkdir -p /root/software tar -zxf /opt/software/hadoop-3.1.4.tar.gz -C /root/software |
以下步骤均在master节点上操作。
# 进入Hadoop的安装目录 cd /root/software/hadoop-3.1.4 # 创建Hadoop相关目录 mkdir -p ./hadoopDatas/tempDatas mkdir -p ./hadoopDatas/namenodeDatas mkdir -p ./hadoopDatas/datanodeDatas mkdir -p ./hadoopDatas/dfs/nn/edits mkdir -p ./hadoopDatas/dfs/snn/name mkdir -p ./hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits |
修改core-site.xml文件,该文件包含集群全局参数,主要用于定义系统级别的参数,如HDFS URI、Hadoop的临时数据目录等,在<configuration>和</configuration>之间添加配置,添加如代码36所示的内容。注意Hadoop的临时数据目录需要设置为代码35中已提前创建的目录。
<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/root/software/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/tempDatas</value> </property> <property> <name>hadoop.http.staticuser.user</name> <value>root</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <value>*</value> </property> |
修改hadoop-env.sh和yarn-env.sh文件,这两个文件分别是Hadoop与YARN运行基本环境的配置文件,需要添加JDK的实际位置。在文件中修改JAVA_HOME值为当前节点JDK的安装位置,如代码37所示。
代码3-7 修改hadoop-env.sh和yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_281-amd64 |
修改mapred-site.xml,设定MapReduce运行配置,使用YARN作为MapReduce的框架,设置ApplicationMaster、Map和Reduce任务的环境变量,指定MapReduce应用程序运行所需的类路径,配置历史服务器JobHistory Server的地址以及WEB访问地址,在<configuration>和</configuration>之间添加内容,具体如代码38所示。
<property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/root/software/hadoop-3.1.4</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/root/software/hadoop-3.1.4</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/root/software/hadoop-3.1.4</value> </property> <property> <name>mapreduce.application.classpath</name> <value>/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/lib/* </value> </property> <!-- jobhistory properties --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>master:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>master:19888</value> </property> |
修改yarn-site.xml文件,设定YARN运行配置,主要配置ResourceManager、NodeManager的通信端口、web监控端口等,在<configuration>和</configuration>之间添加内容,具体如代码39所示。如果需要指定YARN的ResourceManager的地址为slave1或slave2,只需将配置项yarn.resourcemanager.hostname的值修改为slave1或slave2即可。
<property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>master</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name> <value>/root/software/hadoop-3.1.4/hadoop/yarn/local</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name> <value>/root/software/hadoop-3.1.4/tmp/logs</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://master:19888/jobhistory/logs/</value> <description>URL for job history server</description> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>8192</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>8192</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>8192</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>8192</value> </property> <property> <name>yarn.application.classpath</name> <value> /root/software/hadoop-3.1.4/etc/hadoop:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/lib/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/common/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/lib/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/hdfs/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/mapreduce/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/lib/*:/root/software/hadoop-3.1.4/share/hadoop/yarn/* </value> </property> |
修改workers文件,master、slave1、slave2节点均作为DataNode,在workers文件里面删除原有的localhost,添加如代码310所示的内容。
master slave1 slave2 |
修改hdfs-site.xml文件,设置HDFS运行配置,主要配置如NameNode和DataNode数据的存放位置、文件副本的个数、SecondaryNameNode的地址等,并且指定NameNode元数据目录、DataNode数据存储目录和NameNode的edits文件存储目录等路径。在<configuration>和</configuration>之间添加内容,具体如代码311所示。
<property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:///root/software/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/namenodeDatas</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///root/software/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/datanodeDatas</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.edits.dir</name> <value>file:///root/software/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/edits</value> </property> <property> <name> dfs.namenode.checkpoint.dir</name> <value>file:///root/software/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/snn/name</value> </property> <property> <name> dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name> <value>file:///root/software/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>master:50090</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> |
进入/root/software/hadoop-3.1.4/sbin目录,修改HDFS的启动脚本start-dfs.sh与停止脚本stop-dfs.sh,在#!/usr/bin/env bash下方添加内容,指定DataNode、NameNode和SecondaryNameNode各个组件的运行用户,具体如代码312所示。
HDFS_DATANODE_USER=root HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root HDFS_NAMENODE_USER=root HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root |
进入/root/software/hadoop-3.1.4/sbin目录,修改YARN的启动脚本start-yarn.sh和停止脚本stop-yarn.sh,在#!/usr/bin/env bash下方添加内容,指定YARN组件的运行用户,具体如代码313所示。
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root YARN_NODEMANAGER_USER=root |
注意,本次搭建的Hadoop集群共有3个节点,其主机名及IP地址在实训环境中已通过4.1前置步骤中的“初始化网络”配置完成,而且实训环境已设置免密切换节点,各节点时间已同步,因此跳过这些步骤。
在3个节点上修改/etc/profile文件,在文件末尾修改如代码314所示内容,文件修改完保存退出,执行命令“source /etc/profile”使配置生效。(/root/software/hadoop-3.1.4/bin目录包含了hdfs、mapred和yarn等脚本文件,用于管理和使用Hadoop。)
export HADOOP_HOME=/root/software/hadoop-3.1.4 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin |
ssh slave1 "mkdir -p /root/software" ssh slave2 "mkdir -p /root/software" scp -r /root/software/hadoop-3.1.4 slave1:/root/software/ scp -r /root/software/hadoop-3.1.4 slave2:/root/software/ scp /etc/profile slave1:/etc/profile scp /etc/profile slave2:/etc/profile # 在slave1与slave2节点执行以下命令使环境变量生效 source /etc/profile |
在master节点,确保修改后的环境变量已经生效,在Linux终端分别执行如代码316所示的命令。
# 进入Hadoop的sbin目录 cd /root/software/hadoop-3.1.4/sbin # 启动HDFS相关服务 ./start-dfs.sh # 启动YARN相关服务 ./start-yarn.sh # 启动日志相关服务 mapred --daemon start historyserver |
Hadoop集群启动之后,在主节点master,子节点slave1,slave2分别执行jps,出现如图36所示的信息,说明Hadoop集群启动成功。
# 进入Hadoop的sbin目录 cd /root/software/hadoop-3.1.4/sbin # 关闭YARN相关服务 ./stop-yarn.sh # 关闭HDFS相关服务 ./stop-dfs.sh # 关闭日志相关服务 mapred --daemon stop historyserver |
了解详细内容请联系广东泰迪智能科技股份有限公司
欲了解更多信息,欢迎登陆官网http://www.tipdm.com/,咨询电话18927565259
*更多相关内容请持续关注,具体内容解释权归泰迪智能科技所有。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。