赞
踩
目录
(1)编辑Hadoop环境配置文件 - hadoop-env.sh
(2)编辑Hadoop核心配置文件 - core-site.xml
(4)编辑MapReduce配置文件 - mapred-site.xml
(1)将master虚拟机上的hadoop分发到slave1、slave2虚拟机
(2)将master虚拟机上环境配置文件分发到slave1、slave2虚拟机
配置文件 | 功能描述 |
---|---|
hadoop-env.sh | 配置Hadoop运行所需的环境变量 |
yarn-env.sh | 配置Yarn运行所需的环境变量 |
core-site.xml | Hadoop核心全局配置文件,可在其他配置文件中引用 |
hdfs-site.xml | HDFS配置文件,继承core-site.xml配置文件 |
mapred-site.xml | MapReduce配置文件,继承core-site.xml配置文件 |
yarn-site.xml | Yarn配置文件,继承core-site.xml配置文件 |
workers | 配置从节点文件 |
·执行命令:cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
,进入hadoop配置目录
··执行命令:vim hadoop-env.sh
,添加三条环境变量配置
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_341
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.4
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
存盘退出后,执行命令source hadoop-env.sh
,让配置生效
·查看三个配置的三个环境变量
执行命令:vim core-site.xml
<configuration>
<!--用来指定hdfs的老大-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<!--用来指定hadoop运行时产生文件的存放目录-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp</value>
</property>
</configuration>
·由于配置了IP地址主机名映射,因此配置HDFS老大节点可用hdfs://master1:9000
,否则必须用IP地址hdfs://192.168.1.100:9000
·执行命令:vim hdfs-site.xml
·可以不用设置名称节点的目录、数据节点的目录以及辅助名称节点
<configuration>
<!--设置名称节点的目录-->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp/namenode</value>
</property>
<!--设置数据节点的目录-->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp/datanode</value>
</property>
<!--设置辅助名称节点-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master1:50090</value>
</property>
<!--hdfs web的地址,默认为9870,可不配置-->
<!--注意如果使用hadoop2,默认为50070-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>0.0.0.0:9870</value>
</property>
<!--副本数,默认为3,可不配置-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!--是否启用hdfs权限,当值为false时,代表关闭-->
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
·执行命令:vim mapred-site.xml
<configuration>
<!--配置MR资源调度框架YARN-->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
</configuration>
·后三个属性如果不设置,在运行Hadoop自带示例的词频统计时,会报错:Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster
执行命令:vim yarn-site.xml
<configuration>
<!--配置资源管理器:集群master-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master1</value>
</property>
<!--配置节点管理器上运行的附加服务-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!--关闭虚拟内存检测,在虚拟机环境中不做配置会报错-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
·hadoop-2.x里配置slaves
文件,hadoop-3.x里配置workers
文件
·通过workers文件定义数据节点,根据集群规划,三个节点都要作为数据节点
·执行命令:vim workers
这样集群总共有3个数据节点,正好跟副本数配置的3一致。
·执行命令:scp -r $HADOOP_HOME root@slave1:$HADOOP_HOME
·执行命令:scp -r $HADOOP_HOME root@slave2:$HADOOP_HOME
·在slave1、slave2虚拟机上查看分发的hadoop
·执行命令:scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
·执行命令:scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile
·切换到slave1、slave2虚拟机,执行命令:source /etc/profile
·初次启动HDFS集群时,必须对主节点进行格式化处理。
·执行命令:hdfs namenode -format
·查看名称节点格式化成功的信息
·执行start-all.sh命令,一起启动hdfs和yarn服务,也可以分开启动
·执行命令:start-dfs.sh
`一个名称节点(namenode)——老大,在master虚拟机上;三个数据节点(datanode)——小弟,在master、slave1与slave2虚拟机上。辅助名称节点(secondary namenode)的地址是master,因为在hdfs-site.xml文件里配置了辅助名称节点。
`查看master1进程
·查看slave1进程
·查看slave2进程
·执行命令:start-yarn.sh
·启动了YARN守护进程;一个资源管理器(ResourceManager
)在master虚拟机上,三个节点管理器(NodeManager
)在master、slave1与slave2虚拟机上
·执行jps查看master1进程
查看slave1和slave2进程
·在master虚拟机上执行命令:stop-all.sh
(相当于同时执行了stop-dfs.sh
与stop-yarn.sh
)
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。