【Hadoop】集群安装_hadoop 3.3.0安装

搭建hadoop需要的软件

• VMware Workstation 用于管理虚拟机的软件

• Xshell 7 用于远程操控虚拟机

• 

• Xftp 7 用于远程传输文件到虚拟机(将文件从windows传输到linux)

   注：以下是在linux系统采用三台虚拟机搭建Hadoop集群的步骤

第一步 集群角色规划

给每台虚拟机分配角色,以及IP地址

• 判断当前主机的网络号,才能规划集群的IP地址

  

  • 可知我当前机器的网络号是192.168.200

  • 那么我规划的三台机器的IP地址就可以是192.168.200.80 192.168.200.81 192.168.200.82

  • 按照这个思路，规划你的集群IP地址

注意事项

• 一定要设定一个namenode角色，并且尽量将namenode分配在内存大的机器上

• 将经常联系的角色分配在一个机器上，有利于提高数据传输速度

• 将互相争夺资源的角色，尽量分配在不同的机器上

第二步 先新建一台虚拟机

• 先在第一台虚拟机配置，后面的两台虚拟机，可以直接克隆第一台虚拟机

 

• 最大磁盘空间，不代表虚拟机直接占用这么大的磁盘空间，所以尽量设置大一点，毕竟集群处理的都是大数据，需要的磁盘空间比较大，建议设置50G

 

• 然后点击开启虚拟机

• 选择中文

• 点击网络和主机名，打开以太网

• 点击配置

• 选项IPv4设置

• 地址也就是IP地址，是我们提取规划好的第一台机器的IP，网关和子网掩码是固定的

• 然后点击应用

 

• 设置root账户密码

• 重启过后第二步就完成了

第三步 下载Hadoop安装包、JDK1.8

• 首先下载需要用到的工具net-tools和vim

  yum install net-tools
  yum install vim

注意：下载在window的安装包可以通过xftp 7传输到Linux虚拟机

Hadoop安装包地址：Index of /dist/hadoop/common/hadoop-3.3.0

• 将安装包下载到本地后，拉到Linux的目录中，新建一个/export/server目录(放Hadoo以及JDK的包)

• 然后，在当前目录将hadoop安装包解压一下，注意我下载的是hadoop3.3.0版本，根据不同的版本文件名也不同

• 

• 会生成一个

JDK1.8安装包地址：Java Downloads | Oracle​​​​​​

• 

• 同样将JDK1.8的压缩包放到/export/server目录下，并解压，会得到两个包

• 然后在/etc/profile去配置hadoop和jdk的环境变量

/etc/profile文档版

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
​
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

第四步 配置服务器基础环境

• 修改Hosts映射

  • 根据你集群上规划的不同的IP地址，输入IP，以下图片是以我集群的IP为例

 

• 关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service   #关闭防火墙
systemctl disable firewalld.service #禁止防火墙开启自启

• 创建统一工作目录

mkdir -p /export/data/      #数据存储路径

第五步 编辑Hadoop配置文件

• hadoop-env.sh

cd /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
vim hadoop-env.sh

配置文件

#配置JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
#设置用户以执行对应角色shell命令
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root 

• core-site.xml

cd /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
vim core-site.xml

配置文件

<configuration>
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://node1:8020</value>
</property>
​
<!-- 设置Hadoop本地保存数据路径 -->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/export/data/hadoop-3.3.0</value>
</property>
​
<!-- 设置HDFS web UI用户身份 -->
<property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>root</value>
</property>
</configuration>

• hdfs-site.xml

cd /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
vim hdfs-site.xml

配置文件

<configuration>
<property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>node2:9868</value>
</property>
<property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>[DISK]file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data,[ARCHIVE]file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data/archive</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.domain.socket.path</name>
    <value>/var/lib/hadoop-hdfs/dn_socket</value>
</property>
</configuration>

• mapred-site.xml

cd /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
vim mapred-site.xml

配置文件

<configuration>
<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

<!-- MR程序历史服务地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>node1:10020</value>
</property>

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

• yarn-site.xml

cd /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
vim yarn-site.xml

配置文件

<configuration>
<!-- 设置YARN集群主角色运行机器位置 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>node1.itcast.cn</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

<!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

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

<!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<!-- 历史日志保存的时间 7天 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
  <value>604800</value>

• workers

cd /export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
vim workers

配置文件

node1.itcast.cn
node2.itcast.cn
node3.itcast.cn

第六步 克隆及启动

• 克隆我们搭建好的第一台机器

1.克隆

进入VMware，右键点击我们的虚拟机，点击管理，再点击克隆(克隆之前需要把虚拟机关机)

 

• 注意一定要选择完整克隆

• 点击完成

第三台机器同理，只需要修改一下名称

2.启动配置

2.1.修改第二台和第三台机器的主机名

vim /etc/hostname

• 如果是第二台机器，就直接在里面输入node2

• 同理第三台输入node3

2.2修改第二台和第三台机器的IP

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

配置文件

• 只需要修改IPADDR即可

3.设置免密登录

• 先把三台机器在xshell启动

  

  

   

  • 然后点击连接,同理操作连接第二台和第三台机器

  • 在查看中把撰写窗口打开，这样可以同时给三台机器发命令

  • 在撰写窗口中输入以下命令

ssh-keygen #连续按4个回车 生成公钥、私钥
ssh-copy-id node1、ssh-copy-id node2、ssh-copy-id node3

• 然后连按四个回车

• 给node1的机器传输公钥

• 给node2的机器传输公钥

• 给node3的机器传输公钥

4.格式化操作

• 首次启动HDFS，必须格式化(初始化)

命令

hdfs namenode -format 

• 代表格式化成功,也就代表集群创建成功

总结

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• 如果觉得文章看起来难懂，推荐你看一下视频教学1.集群规划哔哩哔哩bilibili