Hadoop分布式搭建

一、平台准备

安装VMware虚拟机平台

Vmware workstation 16

一路next即完成

网络配置：

1. VM虚拟网络编辑：

   点击更改设置，设置子网IP：192.168.88.0

   设置连接模式：NAT模式

2. 在主机的网络连接设置中更改VMnet8网络适配器属性：

   ip地址使用192.168.88.1

   DNS修改为192.168.88.2

安装 Linux 操作系统 CentOS7.x 64

根据正常安装步骤安装,几个注意的步骤：

1. 尽量选择英文
2. 要开启网卡服务

这里准备三台Linux用于搭建集群，分别命名为node1,node2,node3

node1内存：4g 处理器内核4

node2内存：2g 处理器内核2

node3内存：2g 处理器内核2

二、Linux部署Hadoop

服务器基础环境配置

1. 网络配置

   安装三台虚拟机，主服务器node1，从服务器node2,node3

   配置ip：192.168.88.151,192.168.88.152,192.168.88.153,

   设置hosts映射，在主机hosts文件写入：

   192.168.88.151 node1.icu

   192.168.88.152 node2.icu

   192.168.88.153 node3.icu

   使用ping node1.icu 测试是否成功组建局域网

   同时在服务器中使用ping 测试是否能够联网

2. 防火墙关闭

   关闭防火墙是为了某些端口的使用不被屏蔽

   firewall-cmd --state	#查看防火墙状态
   systemctl stop firewalld.service  #停止firewalld服务
   systemctl disable firewalld.service  #开机禁用firewalld服务
   

3. 设置时间同步（保证集群的同步）

   ntpdate ntp5.aliyun.com
   

4. 设置ssh免密登录

   #node1生成公钥私钥 (一路回车)
   	ssh-keygen  
   #node1配置免密登录到node1 node2 node3
   	ssh-copy-id node1
   	ssh-copy-id node2
   	ssh-copy-id node3
   

5. 统一工作目录

   mkdir -p /export/server #软件安装的路径
   mkdir -p /export/data #数据存放路径
   mkdir -p /export/software #安装包存放路径
   

运行环境配置

在/export/server下安装

JDK安装配置

使用finalShell 连接这三台虚拟机，使用finalShell 可以对多端服务器同时发送命令进行安装

1. 在 /export/server 安装JDK

   tar zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz #解压
   rm rf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz #删除安装包
   

2. 配置环境变量

   vim /etc/profile #修改配置文件
   # 配置java变量和路径
   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
   # 重启资源生效
   source /etc/profile
   # 查看版本
   java -version
   

3. 远程主机分发同步

   #把jdk从当前路径复制到 node3主机下的同目录
   scp -r /export/server/jdk1.8.0_241/ root@node3:/export/server/
   

   同时也要相应编辑 /etc/profile 或 进行远程同步

Hadoop安装部署

1. Hadoop安装

上传hadoop安装包到 /export/server下

tar zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz
rm -rf hadoop-3.3.0.tar.gz

2. 集群角色规划

   采用分布式部署，需要划分角色

   节点	HDFS主节点	HDFS从节点	HDFS辅助节点	YARN主节点	YARN从节点
   node1	NameNode	DataNode		ResourceManager	NodeManager
   node2		DataNode	SecondaryNameNode		NodeManager
   node3		DataNode			NodeManager

   HDFS

   • NameNode：集群的管理，存储元数据（描述数据的数据）信息 一个

   • DataNode：存储真实数据的节点 多个

   • SecondaryNameNode：辅助主节点 一个

   YARN

   集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有： CPU ,内存,磁盘,网络带宽

   • ResourceManager：主节点 分配资源
   • NodeManager：从节点 执行任务

3. 核心配置

#文件路径 /export/server/hadoop-3.9.0/etc/hadoop/

hadoopl-env.sh

#文件最后添加
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241

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

<!-- 设置默认使用的文件系统 Hadoop支持file、HDFS、GFS、ali|Amazon云等文件系统 -->
<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>

<!-- 整合hive 用户代理设置 -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 文件系统垃圾桶保存时间 -->
<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>

hdfs-site.xml

<!-- 设置SNN进程运行机器位置信息 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>node2:9868</value>
</property>

mapred-site.xml

<!-- 设置MR程序默认运行模式： yarn集群模式 local本地模式 -->
<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>

yarn-site.xml

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

wokers（配置工作的主机域名）

node1.icu
node2.icu
node3.icu

以上是对一台主机的配置，接下来使用远程分发同步命令快速实现对其他主机的部署

cd /export/server

scp -r hadoop-3.3.0 root@node2:$PWD
scp -r hadoop-3.3.0 root@node3:$PWD

配置Hadoop的环境变量

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
source /etc/profile


#使用scp同步给其他两台机器哦
scp /etc/profile node2:/etc/profile
scp /etc/profile node3:/etc/profile

查看是否完成的基本安装：

#查看已安装的Hadoop信息
hadoop 

Hadoop集群初始化namenode：

**注意：**Hadoop集群初始化namenode只能执行该命令一次，如果报错，请检查错误原因重试上述设置再次执行，如果多次执行会造成程序无响应，最终失败。

初始化：

hdfs namenode -format

如下信息代表成功：

初始化成功之后可以正常使用Hadoop了

脚本启停命令：

#HDFS
start-dfs.sh
stop-dfs.sh
#YARN
start-yarn.sh
stop-yarn.sh
#Hadoop集群
start-all.sh
stop-all.sh

启动之后，可以在主机上使用 jps 命令查看已经启动的进程有哪些

查看HDFS和YARN图形化界面UI

HDFS：http://namenode_host:9870 (namenode_host是namenode运行所在的主机名或者ip)

其中：主机名访问需要在windows中配置hosts 添加主机名

YARN：http://namenode_host:8088

至此，Hadoop分布式的搭建就已经完成了