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超详细的Hadoop3.1.2架构单机、伪分布式、完全分布式安装和配置_hadoop3单机版教程

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-05-06 14:10:31

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hadoop3单机版教程

Hadoop是大数据处理主流框架，如果要学习大数据处理与存储，hadoop是必须掌握的一种框架技术。动手安装是最基础的实践，下面介绍一下单机、伪分布式和完全分布式安装与配置、测试过程，供有需要的参考。

目录

（1）软件准备

（2）Centos安装及网络配置​

（3）JDK安装配置

（4）Hadoop单机安装及配置

（5）Hadoop伪分布配置

（6）启动HADOOP及伪分布式测试

（7）Hadoop完全分布式集群搭建及配置

（1）软件准备

       包括：VMWare Workstation虚拟机

                 Centos7 64位操作系统

                 JDK1.8.0 64位

                 Hadoop3.1.2 (可以在http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/下载）

（2）Centos安装及网络配置

第一步，虚拟机上安装Centos64位操作系统,安装过程比较简单，许多地方都是默认设置，包括网络设置采用nat方式默认设置。

需要提示的是：在安装过程中有设置用户和root密码的地方，建议设置用户时就设置hadoop用户，密码可以自行设置。后面再登录时默认当前用户就是hadoop。这样避免再去使用useradd添加hadoop用户。

第二步. 查看IP地址： 与ubuntu不一样，输入ifconfig会出现错误，这里最简单方法就是使用ping命令，如ping 192.168.58.130，虽然无法ping通，但可以发现在弹出的信息中有from 192.168.58.138字样，这192.168.58.138就是本机的ip地址。

另外在当前命令行使用ip addr也可以将本机IP地址显示出来。

第三步，在centos系统上安装SSH服务，便于上传JDK和HADOOP包。centos最简安装只有命令窗口，没有桌面环境，在使用过程中需要用户比较熟悉linux相关命令。本步骤主要用到如下命令：

  1. root账号登录安装SSH ： yum install -y openssl openssh-server

         yum install rsync （rsync是一个远程数据同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件）

  2. root账户修改配置文件: 用vim打开配置文件/etc/ssh/sshd_config， 找到permitrootlogin将其前面的注释去掉

  3. 启动SSH服务： systemctl start sshd.service

   设置SSH开机自启动：systemctl enable sshd.service

第四步，修改机器hostname、设置host与ip映射

   1. 修改hostname： root账户登录后输入: vi /etc/sysconfig/network, 然后修改如下：

2. 配置host与IP映射：root账户登录后输入: vi /etc/hosts,然后修改如下：

如上将本机IP地址192.168.58.138 映射为master机器名，其他两个节点也类似设置对应的机器名。可以在命令行输入:ping master,如果ping成功，说明机器名修改生效：

第五步，测试SSH，可连接。在windows上安装XSHELL或者SSH SECURE SHELL等软件，测试是否能正常登录连接。

 第六步，设置SSH免密登录（这里如果不是分布式可以不做）。

  为了便于主节点与其他从节点之间的顺畅通信，需要设置免密登录。在主节点机器上当前用户登录，命令行输入：ssh-keygen -t rsa，如下窗口。

由此生成一个私钥和一个公钥，存储在/home/hadoop/.ssh/目录下：

[hadoop@localhost ~]# cd ~/.ssh
[hadoop@localhost .ssh]# ll
total 8
-rw-------. 1 hadoop hadoop 1679 Aug 11 18:37 id_rsa
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  408 Aug 11 18:37 id_rsa.pub
然后执行如下命令，cp id_rsa.pub authorized_keys，产生 authorized_keys文件

[hadoop@localhost .ssh]# cp id_rsa.pub authorized_keys
[hadoop@localhost .ssh]# ll
total 12
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  408 Aug 11 19:34 authorized_keys
-rw-------. 1 hadoop hadoop 1679 Aug 11 18:37 id_rsa
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  408 Aug 11 18:37 id_rsa.pub

然后修改权限ssh文件夹及authorized_keys文件：

[hadoop@localhost ~]$ chmod -R 700 .ssh

[hadoop@localhost ~]$ cd .ssh
[hadoop@localhost .ssh]$ chmod 600 authorized_keys 
这里的权限700和600功能参考如下：

  1. -rw------- (600)      只有拥有者有读写权限。
  2. -rw-r--r-- (644)      只有拥有者有读写权限；而属组用户和其他用户只有读权限。
  3. -rwx------ (700)     只有拥有者有读、写、执行权限。
  4. -rwxr-xr-x (755)    拥有者有读、写、执行权限；而属组用户和其他用户只有读、执行权限。
  5. -rwx--x--x (711)    拥有者有读、写、执行权限；而属组用户和其他用户只有执行权限。
  6. -rw-rw-rw- (666)   所有用户都有文件读、写权限。
  7. -rwxrwxrwx (777)  所有用户都有读、写、执行权限。

如下进行免密登录测试：ssh hadoop@master，或者直接使用ssh master，不需要输入密码时就表示配置成功。

为了实现几台机器之间互相免密登录，就需要将本机的公钥传递给其他机器，实现命令为：

[hadoop@slave1 .ssh]$ scp d_rsa.pub hadoop@slave2:/home/hadoop/

然后登录进入slave2机器，并在该机器上执行如下命令：

[hadoop@slave2 ]$cat id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys

即将slave1的公钥追加到本机的authorized_keys上。然后就可以在slave1机器上执行

[hadoop@slave1]$ssh slave2，实现免密登录

第7步，关闭防火墙

  centos默认防火墙不是iptables，而是firewall。使用systemctl命令来开启和关闭防火墙。

关闭： [root@master ~]# systemctl stop firewalld

查看状态：[root@master ~]# service firewalld status
Redirecting to /bin/systemctl status firewalld.service
?firewalld.service - firewalld - dynamic firewall daemon
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/firewalld.service; enabled; vendor preset: enabled)
   Active: inactive (dead) since Mon 2019-08-12 09:40:50 CST; 27s ago
     Docs: man:firewalld(1)
  Process: 6574 ExecStart=/usr/sbin/firewalld --nofork --nopid $FIREWALLD_ARGS (code=exited, status=0/SUCCESS)
 Main PID: 6574 (code=exited, status=0/SUCCESS)

（3）JDK安装配置

JDK安装配置比较简单，将JDK安装包上传到当前目录下，如新建一个java文件夹，然后使用tar命令将压缩包解压，然后配置环境变量即可：

第一步，在当前用户目录下新建java文件夹： [hadoop@localhost ~]$ mkdir java

第二步，在新建的java文件夹中解压jdk包： [hadoop@localhost java]$ tar -xvf jdk-8u11-linux-x64.tar.gz

第三步，查看内容，其中jdk1.8.0_11就是jdk包所在的文件夹

[hadoop@localhost java]$ ll
total 155296
drwxr-xr-x. 8 hadoop hadoop       255 Jun 17  2014 jdk1.8.0_11
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 159019376 Aug 10 21:13 jdk-8u11-linux-x64.tar.gz

 [hadoop@localhost java]$ cd jdk1.8.0_11/
[hadoop@localhost jdk1.8.0_11]$ ll
total 25428
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop     4096 Jun 17  2014 bin
-r--r--r--. 1 hadoop hadoop     3244 Jun 17  2014 COPYRIGHT
drwxr-xr-x. 4 hadoop hadoop      122 Jun 17  2014 db
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop      132 Jun 17  2014 include
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  4673670 Jun 17  2014 javafx-src.zip
drwxr-xr-x. 5 hadoop hadoop      185 Jun 17  2014 jre
drwxr-xr-x. 5 hadoop hadoop      225 Jun 17  2014 lib
-r--r--r--. 1 hadoop hadoop       40 Jun 17  2014 LICENSE
drwxr-xr-x. 4 hadoop hadoop       47 Jun 17  2014 man
-r--r--r--. 1 hadoop hadoop      159 Jun 17  2014 README.html
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop      525 Jun 17  2014 release
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 21047086 Jun 17  2014 src.zip
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop   110114 Jun 17  2014 THIRDPARTYLICENSEREADME-JAVAFX.txt
-r--r--r--. 1 hadoop hadoop   178445 Jun 17  2014 THIRDPARTYLICENSEREADME.txt
其中的bin文件夹、lib文件夹、jre文件夹都是熟悉的JAVA环境变量指向路径

第四步，配置java环境变量

如果是当前用户，可以直接编辑当前用户目录下bashrc文件，即在：

[hadoop@master]vi .bashrc

如果使用root账户登录，则在命令行输入: vi /etc/profile，

在文件的最下端加入java环境变量设置：

export JAVA_HOME=/home/hadoop/java/jdk1.8.0_11   
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre 
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib 
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
第五步，保存上述文件并使环境变量生效：source .bashrc。如果是root账户下设置环境变量，则source /etc/profile 

第六步，测试java，在当前用户命令行输入: java -version,可以看到安装成功。

也可以编辑一个HelloWorldjava程序测试：

然后在命令行：

[hadoop@localhost ~]$ javac HelloWorld.java 

[hadoop@localhost ~]$ java HelloWorld

测试打印出程序中的hello结果。

（4）Hadoop单机安装及配置

hadoop安装也比较简单，主要是配置比较麻烦。

将官网上下载的hadoop包上传到当前目录，然后tar解压缩即完成安装。然后麻烦的就是去配置相应的文件，包括core-site.xml、hadoop-env.sh、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml等。

第一步，安装hadoop，直接解压就可以。如图：

第二步，修改系统环境变量配置文件，将HADOOP的路径加入profile，

即在root账户登录后命令行输入：

vi /etc/profile

然后在之前添加的JAVA环境变量文件下方添加HADOOP相关环境变量：

#JAVA环境变量设置

export JAVA_HOME=/home/hadoop/java/jdk1.8.0_11
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

#HADOOP环境变量设置

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-3.1.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
修改完成后保存该文件，然后使用：source /etc/profile使环境设置生效。

第三步，可以测试hadoop是否安装成功。在当前用户目录下命令行输入: hadoop version,如下：

[hadoop@master ~]$ hadoop version
Hadoop 3.1.2
Source code repository https://github.com/apache/hadoop.git -r 1019dde65bcf12e05ef48ac71e84550d589e5d9a
Compiled by sunilg on 2019-01-29T01:39Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 64b8bdd4ca6e77cce75a93eb09ab2a9
This command was run using /home/hadoop/hadoop-3.1.2/share/hadoop/common/hadoop-common-3.1.2.jar

第四步，单机非分布式测试hadoop。如下图，命令执行后将会列出MapReduce一系列程序类名及其意义。如wordcount程序、pi程序、sort排序程序等。

在当前home目录下新建一个input文件夹，使用vi命令编辑三个文件，

[hadoop@master ~]$ cd input
[hadoop@master input]$ ll
total 12
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 12 Aug 12 08:12 f1.txt
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 28 Aug 12 08:12 f2.txt
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 19 Aug 12 08:12 f3.txt
[hadoop@master input]$ more f1.txt
hello world
[hadoop@master input]$ more f2.txt 
hello caojianhua my brother
[hadoop@master input]$ more f3.txt 
hello dear brother
可以看到三个文件中分别有几个单词，其中hello重复出现了3次，brother重复出现了2次，其余的出现了1次。接下来我们用hadoop提供的样例调用其wordcount程序来执行单词统计测试。

[hadoop@master ~]$ hadoop jar hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar wordcount input output  //解释：input为输入的文件夹，将处理input中的三个文件，output为输出结果文件夹。

回车执行后如果出现：2019-08-12 08:17:08,241 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
也就是map任务和reduce任务均完成，说明程序执行正常。

然后可以使用more或者cat命令查看输出结果：

[hadoop@master ~]$ ll
total 324652
drwxr-xr-x. 9 hadoop hadoop       149 Jan 29  2019 hadoop-3.1.2
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 332433589 Aug  9 12:52 hadoop-3.1.2.tar.gz
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop       460 Aug 11 21:24 HelloWorld.class
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop       151 Aug 11 21:24 HelloWorld.java
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop        48 Aug 12 08:12 input
drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop        58 Aug 11 18:01 java
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop        88 Aug 12 08:17 output
[hadoop@master ~]$ cd output
[hadoop@master output]$ ll
total 4
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 61 Aug 12 08:17 part-r-00000
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  0 Aug 12 08:17 _SUCCESS
[hadoop@master output]$ more part-r-00000 
brother 2
caojianhua      1
dear    1
hello   3
my      1
world   1
在output文件夹中使用more命令查看part-r-00000文件，结果显示如上。

（5）Hadoop伪分布配置

上面第4步安装及配置表明本机可以当做hadoop服务器处理程序，也即是单机运行，不是分布式的，map和reduce使用同一进程不同阶段来执行。Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。

下面介绍伪分布式配置。主要需要修改配置文件然后启动相应的集群服务。包括如下5个配置文件修改：

 1. 修改hadoop-env.sh，设置JAVA_HOME路径

  export JAVA_HOME=/home/hadoop/java/jdk1.8.0_11

2. 修改core-site.xml，配置文件系统和存储目录

  1. <configuration>
  2.  
  3. <！--设定hadoop运行时产生文件的存储路径 -->
  4.   <property>
  5.        <name>hadoop.tmp.dir</name>
  6.        <value>file:/home/hadoop/hadoop-3.1.2/tmp</value>
  7.        <description>a base for other tempory directories.</description>
  8.   </property>
  9.  
  10. <！--指定namenode的通信地址，默认8020端口 -->
  11.   <property>
  12.         <name>fs.defaultFS</name>
  13.         <value>hdfs://localhost:9000</value>
  14.    </property>
  15. </configuration>

3. 修改配置文件 hdfs-site.xml：

  1. <configuration>
  2.  
  3. <!-- namenode 上存储 hdfs 名字空间元数据-->
  4.  <property>  
  5.        <name>dfs.name.dir</name>
  6.          <value>/home/hadoop/hadoop-3.1.2/tmp/dfs/name</value>
  7.     </property>
  8.  
  9. <!-- datanode 上数据块的物理存储位置--> 
  10.      <property>
  11.         <name>dfs.data.dir</name>
  12.          <value>/home/hadoop/hadoop-3.1.2/tmp/dfs/data</value>
  13.      </property>
  14.  
  15. <!-- 设置 hdfs 副本数量 -->
  16.  
  17. <property>
  18.         <name>dfs.replication</name>
  19.         <value>1</value>
  20.  </property>
  21. </configuration>

4. 修改配置文件 mapred-site.xml

  1. <configuration>
  2. <!-- 指定yarn运行-->   
  3.  
  4. <property>
  5.         <name>mapreduce.framework.name</name>
  6.         <value>yarn</value>
  7. </property> 
  8.  
  9. <property>
  10.     <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
  11.     <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
  12. </property>
  13. <property>
  14.     <name>mapreduce.map.env</name>
  15.     <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
  16. </property>
  17. <property>
  18.     <name>mapreduce.reduce.env</name>
  19.     <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
  20. </property>
  21. <property>
  22.    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
  23.    <value>2048</value>
  24. </property>
  25.  
  26. </configuration>

5.修改配置文件yarn-site.xml

  1. <!-- Site specific YARN configuration properties --> 
  2.  
  3. <!-- 指定ResourceManager的地址 -->
  4.  
  5. <configuration>
  6.  <property>
  7.         <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  8.         <value>master</value>
  9. </property>
  10. <property>
  11.         <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  12.         <value>mapreduce_shuffle</value>
  13. </property>
  14.  
  15. <property>
  16.     <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
  17.     <value>false</value>
  18. </property>
  19. <property>
  20.    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
  21.     <value>5</value>
  22. </property>
  23. </configuration>

配置文件修改并保存后，就可以开始启动Hadoop了。

（6）启动HADOOP及伪分布式测试

 第一步，首先进行hadoop的初始化，在命令行输入：

[hadoop@master ~]$hadoop namenode -format

在执行结果最后出现：

2019-08-12 09:14:42,139 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at master/192.168.58.138
************************************************************/
表明初始化成功。

第二步，启动所有进程，在命令行输入：

[hadoop@master ~]$cd /hadoop-3.1.2/sbin

执行sbin目录中的start-all.sh脚本文件：

[hadoop@master sbin]$ ./start-all.sh
WARNING: Attempting to start all Apache Hadoop daemons as hadoop in 10 seconds.
WARNING: This is not a recommended production deployment configuration.
WARNING: Use CTRL-C to abort.
Starting namenodes on [localhost]
localhost: Warning: Permanently added 'localhost' (ECDSA) to the list of known hosts.
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [master]
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
第三步，查看进程状态，在命令行输入:jps

[hadoop@master sbin]$ jps
17905 NameNode
18883 Jps
18198 SecondaryNameNode
18438 ResourceManager
18541 NodeManager
18015 DataNode

至此，单机上伪分布式Hadoop环境配置好了，一台机器上配置Hadoop集群：NameNode、DataNode、SecondaryNameNode，YARN集群：ResourceManager、NodeManager。Hadoop集群负责分布式存储和预算，YARN集群负责任务资源管理和调度。

第四步，可以在外部浏览器登录hadoop，由于本处使用的centos最简安装，没有图形界面，因此无法从服务器本机测试，需要外部浏览器测试。首先要确定防火墙关闭，然后hadoop3.0开始采用端口为：9870。因此在外部浏览器地址栏输入：

http://192.168.58.138:9870, 这里192.168.58.138是centos服务器的ip地址，9870为hadoop所用端口。

通过上述web界面浏览整个集群的状态。

第五步，实例测试，还是选用系统自带的MapReduce案例，进行wordcount测试。

（1）在hdfs系统里新建一个test文件夹，这里要理解不是真的在本地磁盘上建立文件夹，而是在虚拟的datanode上建立文件夹，实际存储路径在hdfs-site.xml设定了，即：/home/hadoop/hadoop-3.1.2/tmp/dfs/data,可以去这个目录下查看。

[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -mkdir /test

新建成功后，可以在web界面上查看browse directory：有新建的test文件夹。

（2）将之前本地单机测试时input文件夹中的三个文件上传到test目录中：

         [hadoop@master ~]$ hdfs dfs -put input/* /test
     

（3）开始测试，如下命令行：

[hadoop@master hadoop-3.1.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar wordcount /test /output2

2019-08-12 11:45:40,303 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1565581394614_0001
2019-08-12 11:46:03,644 INFO mapreduce.Job: Job job_1565581394614_0001 running in uber mode : false
2019-08-12 11:46:03,714 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
2019-08-12 11:47:56,955 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
2019-08-12 11:48:44,873 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
2019-08-12 11:48:48,055 INFO mapreduce.Job: Job job_1565581394614_0001 completed successfully
2019-08-12 11:48:53,548 INFO mapreduce.Job: Counters: 53
当测试结束后，可以在命令行输入：

[hadoop@master hadoop-3.1.2]$ hdfs dfs -cat /output2/*
brother 2
caojianhua      1
dear    1
hello   3
my      1
world   1

结果与单机版hadoop处理是一样的。

也可以在web界面查看

至此，整个单台机器安装Hadoop以及配置Hadoo伪分布式集群就结束了。

总体过程还比较顺利，都是边实践边记录，有几个地方需要注意的是：

（1）本次使用的是Hadoop3.1.2版本，在配置和使用时与hadoop2.0版本稍微有所差别，尤其是mapred-site配置和后面的yarn-site配置，增加了内存分配比例设置。

（2）在使用web访问hadoop时，端口号为9870，而不是之前的50070.如果要查看YARN集群状况，在web浏览器地址栏输入：

http://192.168.58.138:8088/cluster/，端口号为8088.

（7）Hadoop完全分布式集群搭建及配置

前面伪分布式集群配置好后，就可以实现完全分布式集群搭建了。具体做法记录如下：

第一步，在另外两台slave1和slave2机器上安装好JDK和HADOOP。安装过程与master机器一样，解压缩，配置环境变量，在终端测试java和hadoop的版本命令，无误后即安装好了。

第二步，在master机器上配置hadoop分布式环境变量，如上第5小节中5个相关配置文件的修改，这里完全一致。

第三步，在master机器上/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/路径下修改workers,设置如下：

  1. $ vi workers
  2.  
  3. # 添加如下内容 
  4.  
  5. slave1 
  6.  
  7. slave2

然后保存退出

第四步，修改/home/hadoop/hadoop/sbin/目录下的几个文件，分别在 start-dfs.sh 和 stop-dfs.sh中添加如下内容：

HDFS_DATANODE_USER=hadoop
HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=hadoop
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoop

分别在 start-yarn.sh 和 stop-yarn.sh 中添加如下内容：

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoop

HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn

YARN_NODEMANAGER_USER=hadoop

第五步，分发hadoop目录至slave1和slave2机器上，就是让三台机器hadoop配置完全一致

上面的操作要在每一个节点上都同步，但是一个一个的去编辑太麻烦了，可以用scp命令，在 master节点编辑好之后，直接发送给 slave节点

scp -r /home/hadoop/hadoop hadoop@slave1:/home/hadoop

至此，集群各个机器的hadoop配置就完成了。与伪分布式测试一样，此时可以启动在master机器上启动hadoop，具体过程请参考伪分布式启动命令，也就是先使用hdfs namenode -format,然后在sbin目录下使用./start-all.sh执行该shell命令，就可以启动hadoop了。

测试查看一下datanode：

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