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Hadoop3.3.2 完全分布式集群构建步骤【无脑版】_hadoop 3.3.2 安装

作者：凡人多烦事01 | 2024-04-20 22:16:08

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hadoop 3.3.2 安装

一、准备工作

1.服务器

准备三台 linux服务器(node-01、node-02、node-03)

全部关闭防火墙：systemctl disable firewalld

全部关闭selinux：vim /etc/selinux/config 把SELINUX=enforcing 改为 SELINUX=disabled

1）ip映射（每台服务器都要执行如下操作）

执行命令： vim /etc/hosts , 文件末端加入如下内容，ip要修改成自己的

192.168.2.101 node-01
192.168.2.102 node-02
192.168.2.103 node-03

2）修改主机名

每台需要执行命令：vim /etc/sysconfig/network，修改如下内容

例如在node-02服务器上，修改为：HOSTNAME=node-02

2. 添加用户

node-01、node-02、node-03上都添加一个admin用户（针对hadoop创建的用户）

执行两个命令 1）adduser admin 2）passwd admin，完成密码修改

3.设置免密登录

注意：免密登录存在一个致命的问题，即免密登录过去后无法获取/etc/profile内的配置信息，所以记得配置hadoop-env.sh文件

创建秘钥=================================

node-01上执行命令：1）su admin 2) ssh-keygen -t dsa -P '' 3) cd /home/admin/.ssh/

4) ls -l , 查看到两个文件 id_dsa、id_dsa.pub 5) cat id_dsa.pub >> authorized_keys

6) scp id_dsa.pub node-02:$(pwd)/node-01.pub ; scp id_dsa.pub node-03:$(pwd)/node-01.pub

node-02上执行命令：1）su admin 2) ssh-keygen -t dsa -P '' 3) cd /home/admin/.ssh/

4) ls -l , 查看到两个文件 id_dsa、id_dsa.pub 5) cat id_dsa.pub >> authorized_keys

6) scp id_dsa.pub node-01:$(pwd)/node-01.pub ; scp id_dsa.pub node-03:$(pwd)/node-01.pub

node-03上执行命令：1）su admin 2) ssh-keygen -t dsa -P '' 3) cd /home/admin/.ssh/

4) ls -l , 查看到两个文件 id_dsa、id_dsa.pub 5) cat id_dsa.pub >> authorized_keys

6) scp id_dsa.pub node-01:$(pwd)/node-01.pub ; scp id_dsa.pub node-02:$(pwd)/node-01.pub

添加秘钥=================================

node-01上执行命令：1）su admin 2) cd /home/admin/.ssh/

3) ls -l , 多出来两个文件 node-02.pub、node-03.pub

4) cat node-02.pub >> authorized_keys ； cat node-03.pub >> authorized_keys

node-02上执行命令：1）su admin 2) cd /home/admin/.ssh/

3) ls -l , 多出来两个文件 node-01.pub、node-03.pub

4) cat node-01.pub >> authorized_keys ； cat node-03.pub >> authorized_keys

node-03上执行命令：1）su admin 2) cd /home/admin/.ssh/

3) ls -l , 多出来两个文件 node-01.pub、node-02.pub

4) cat node-01.pub >> authorized_keys ； cat node-02.pub >> authorized_keys

如果配置的免密登录不生效，可以从以下几点检查：

(1)、各节点~/.ssh目录及其目录下的文件权限：

chmod 700 ~/.ssh

chmod 600 ~/.ssh/*

(2)、如果上述配置后还是不生效，检查/etc/ssh/sshd_config配置，然后执行systemctl restart sshd重启sshd服务：

时间同步=================================

yum install ntpdate
# 直接用域名同步中国上海时间是阿里云的服务器
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai
ntpdate ntp1.aliyun.com
# 查看一下时间是否变化
date -R

4. 下载

jdk-8u301-linux-x64.tar.gz、zookeeper3.7.0.tar.gz、hadoop-3.3.2.tar.gz

分别拷贝到node-01，node-02，node-03三台服务器的中

二、安装软件（3台linux服务做同样操作）

1. JDK

1）删除openjdk（没有可以忽略此步）

先在shell中执行 rpm -qa|grep jdk ，再执行 yum -y remove copy-jdk-configs-*

2）将 jdk-8u301-linux-x64.tar.gz拷贝到 /usr/local 目录中，并解压， tar -zxvf jdk-8u301-linux-x64.tar.gz

3）在shell中执行 vim /etc/profile，将下面内容放入到文件最下面

# jdk 1.8
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_301
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

4）创建软连接，后续hadoop会用到

ln -s /usr/local/jdk1.8.0_301/bin/java /bin/java

2. Zookeeper

1）将 zookeeper3.7.0.tar.gz拷贝到 /opt 目录中，并解压， tar -zxvf zookeeper3.7.0.tar.gz

2）chown -R admin:admin /home/big_data/zookeeper-3.7.0/

3）在shell中执行 vim /etc/profile，将下面内容放入到文件最下面

# zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/home/big_data/zookeeper-3.7.0
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

4）执行 cp /home/big_data/zookeeper-3.7.0/conf/zoo_sample.cfg /home/big_data/zookeeper-3.7.0/conf/zoo.cfg，并修改其中内容，详细如下，修改dataDir的值，追加server.1 2 3

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/var/zookeeper/data
clientPort=2181
server.1=node-01:2888:3888
server.2=node-02:2888:3888
server.3=node-03:2888:3888

分别进入到每台的 /var/zookeeper/data 目录中，创建myid文件，写入对应的 1 、2、 3值

3. Hadoop安装及配置

首先登陆到node-01节点，登录用户 hadoop

1）将 hadoop-3.3.2.tar.gz拷贝到 /opt 目录中，并解压， tar -zxvf hadoop-3.3.2.tar.gz

2）配置环境变量

# hadoop 3.3.2

export HADOOP_HOME=/home/big_data/hadoop-3.3.2

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

3）cd /home/big_data/hadoop-3.3.2/etc/hadoop/，修改hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、workers

==================hadoop-env.sh

尾端追加：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_301
export HADOOP_HOME=/home/big_data/hadoop-3.3.2
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

# 默认在/tmp目录下，linux会定期清理，如果不改，集群stop-all.sh 无法正常关闭
export HADOOP_PID_DIR=/var/hadoop/pid

# 设置hadoop内部应用的环境变量
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME

# 链接库的相关设置
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR"
export JAVA_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR

==================core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://dfs-cluster</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/var/hadoop/ha/data</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>admin</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>node-01:2181,node-02:2181,node-03:2181</value>
</property>

<property>
<name>hadoop.proxyuser.admin.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.admin.groups</name>
<value>*</value>
</property>

</configuration>

==================hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>dfs-cluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.dfs-cluster</name>
<value>nn1,nn2, nn3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.dfs-cluster.nn1</name>
<value>node-01:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.dfs-cluster.nn2</name>
<value>node-02:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.dfs-cluster.nn3</name>
<value>node-03:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.dfs-cluster.nn1</name>
<value>node-01:9870</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.dfs-cluster.nn2</name>
<value>node-02:9870</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.dfs-cluster.nn3</name>
<value>node-03:9870</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://node-01:8485;node-02:8485;node-03:8485/dfs-cluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.dfs-cluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/admin/.ssh/id_dsa</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

==================mapred-site.xml

<configuration>
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.application.classpath</name>  <value>$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>fireslate.cis.umac.mo:10020</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>fireslate.cis.umac.mo:19888</value>
  </property>
</configuration>

==================yarn-site.xml

<configuration>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<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_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME
    </value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>yarn-cluster</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
    <value>node-03</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>node-02</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
    <value>node-03:8088</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
    <value>node-02:8088</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.zk.address</name>
    <value>node-01:2181,node-02:2181,node-03:2181</value>
</property>
<property>
     <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
     <value>2048</value>
</property>

<property>
<description>Whether to enable log aggregation</description>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>

<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>-1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/logs/yarn</value>
</property>
</configuration>

==================workers

node-01

node-02

node-03

4）分发hadoop-3.3.2工程到node-02、node-03

执行如下3条命令：

cd /home;

scp -R /home/big_data/hadoop-3.3.2/ node-02:$(pwd) ;

scp -R /home/big_data/hadoop-3.3.2/ node-03:$(pwd)

三、启动软件（有序）

1. 启动zookeeper（过半成功）

在node-01、node-02、node-03 三台服务器上分别执行命令：

1) su hadoop 2) zkServer.sh start 3）jps 发现有 QuorumPeerMain 即成功

2.启动hadoop

1）启动Journalnode

在node-01、node-02、node-03 三台服务器上分别执行命令：hdfs --daemon start journalnode

全部执行完成后通过jps命令查看有JournalNode，即成功

2）格式化Namenode

在node-01服务器上执行命令：

a）格式化：hdfs namenode -format

输出的日志倒数第10行左右的末尾，若有 ... has been successfully formated，即成功

b）启动：hdfs --daemon start namenode

在node-02、node-03两台服务器上执行命令：

c）同步数据：hdfs namenode -bootstrapStandby

输出的日志倒数第10行左右的末尾，若有 ... has been successfully formated，即成功

在node-02、node-03两台服务器上执行命令：

d）启动：hdfs --daemon start namenode

3）格式化zkfc

在node-01服务器上执行：

stop-all.sh

hdfs zkfc -formatZK

~~4）启动Datanode~~

~~在node-01、node-02、node-03 三台服务器上分别执行命令：hdfs --daemon start datanode~~

~~5）设置namenode主节点~~

~~在node-01服务器上执行命令：hdfs haadmin -transitionToActive nn1~~

~~注：也可以改成 nn2、nn3, 对应到hdfs-site.xml中dfs.ha.namenodes.mycluster 的某value值即可~~

另外，执行的时候可能会报错，改成 hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual nn1

~~主从设置命令：hdfs haadmin -transitionToActive / -transitionToStandby xxx~~

~~6）启动yarn集群~~

~~在node-01服务器上，执行命令：start-yarn.sh~~

7) 启动集群（上面的删除线部分忽略）

在node-01服务器上执行：start-all.sh

四、启动确认

进程：在任意一台的shell中执行命令- jps 或 jps -l，会出现如下进程
QuorumPeerMain
JournalNode
NameNode
DataNode
DFSZKFailoverController
ResourceManager
NodeManager

namenode：node-01:9870 、node-02:9870、node-03:9870 两台为standby、一台为active

yarn：node-02:8088、node-03:8088，因为yarn的resourcemanager只配置两台，node-02、03

五、测试确认

创建文件夹：hdfs dfs -mkdir -p /word/count

本地创建一个 word.txt文件，上传：hdfs dfs -put word.txt /word/count

cd $HADOOP_HOME/share/hadoop/

六、总结

hdfs启动：start-dfs.sh

hdfs关闭：stop-dfs.sh

yarn启动：start-yarn.sh

yarn关闭：stop-yarn.sh

启动全部：start-all.sh

关闭全部：stop-all.sh

单节点启动：hadoop-daemon.sh start xxx; hdfs --daemon start xxx;

yarn --daemon start resourcemanager / nodemanager

hadoop dfs、hadoop fs和hdfs dfs的区别_SunnyZ-L的博客-CSDN博客_hdfs命令和hadoop命令的区别

太晚了，先睡觉啦 ... 抽空进行细节完善。

# jdk 1.8
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_301
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar

# zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/home/big_data/zookeeper-3.7.0
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

# hadoop 3.3.2
export HADOOP_HOME=/home/big_data/hadoop-3.3.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

# hbase 2.4.11
export HBASE_HOME=/home/big_data/hbase-2.4.11
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

# hive 3.1.3
export HIVE_HOME=/home/big_data/hive-3.1.3
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

# spark 3.2.1
export SPARK_HOME=/home/big_data/spark-3.2.1
# 先不配置path
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

# scala 2.13.8, spark3.2.1的构建版本
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.13.8
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

常见问题：

Hadoop停止yarn集群时WARNING: nodemanager did not stop gracefully after 5 seconds - 知乎

hadoop3.1.3下MapReduce操作出现错误: 找不到或无法加载主类org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 问题解决方法_い木乄子゛的博客-CSDN博客_cannot resolve org.apache.hadoop:hadoop-annotation

# hadoop classpath

编辑 yarn-site.xml

# vim yarn-site.xml


<configuration>
    <property>
        <name>yarn.application.classpath</name>
        <value>输入刚才返回的Hadoop classpath路径</value>
    </property>
</configuration>

yarn查看日志方式

yarn application -list -appStates ALL

yarn logs -applicationId xxxx

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