Hadoop完全分布式部署

一、需要的软件

	1、虚拟机管理软件：VMware15
	2、系统：CentOS 7
	3、ssh软件：Xshell 7
	4、hadoop版本：2.7.7
	5、Jdk版本：jdk8

二、安装配置Hadoop

注意：使用超级管理员root登录。

1、 配置静态网络，关闭防火墙，设置hosts映射关系

1.1使用ping 命令检测网络是否连通

	ping www.baidu.com 
	使用ctrl+c来停止命令
 	如果网络没有打开，打开网络：
	service network restart

1.2 修改ip地址，设置为静态网络。

	vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
	选择编辑ifcfg-ens33这个文件修改ip地址信息。

	1）	把BOOTPROTO="hdcp" 改为BOOTPROTO=”static”静态网络ip
	2）	设置ONBOOT="yes"
	3）	添加master IP地址为：IPADDR=192.168.100.10
	4）	添加子网掩码：NETMASK=255.255.255.0
	5）	添加网关： GATEWAY=192.168.100.2
	6）	DNS1=192.168.100.1
	7）	重启网络：systemctl restart network
	8）	测试网络有没有连通：ping www.baidu.com

1.3 关闭防火墙

	#关闭防火墙
	systemctl stop firewalld
	#禁用防火墙
	systemctl disable firewalld
	#查看防火墙状态
	systemctl status firewalld

1.4 设置hosts映射关系

备注：这里是把三个Linux的ip地址保存到三个虚拟机去，相当于我们自己在手机里面存别人的电话号码 一样的道理，这样相互之间就知道对应ip地址的机器是哪一台。所以这个操作也是要在三台虚拟机都要 进行的。给ip地址起名字，几个机器需要互相连通，这样在连接几台机器的时候只需要使用机器名就行，不需要使用ip地址。

1.4.1 编辑hosts文件：

	vi /etc/hosts

1.4.2 进入编辑模式 i，在最后一行添加

	192.168.100.10 master
	192.168.100.20 slave1
	192.168.100.30 slave2

此时关机，克隆出两台机器，分别为 slave1 、 slave2

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2. 设置机器主机名和网络，以及测试hosts映射是否成功。

2.1 设置slave1 和slave2 的网络

	vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
	slave1 的网络为 192.168.100.20/24 
	slave2 的网络为 192.168.100.30/24

2.2 设置master、slave1 和slave2 的主机名

	hostnamectl set-hostname master
	hostnamectl set-hostname slave1
	hostnamectl set-hostname slave2		

2.3 使用ping命令，看是否能够进行相互的连通。

	在master里面连通slave1和slave2。 			在slave1里面连通master和slave2。
	在slave2里面连通master和slave1。

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3、 配置SSH免密登录及时间同步

3.1 在各个机器（master、slave1、slave2）家目录执行

	ssh-keygen -t rsa
	然后一直回车确认

3.2 ls -all :查看所有文件和文件夹，

	会在/root/.ssh产生id_rsa和id_rsa.pub文件
	查看.ssh目录可以看到id_rsa（私钥）， id_rsa.pub （公钥）两个文件

如何能在master中对s1和s2进行免密登录？
需要把master的公钥放到s1和s2的authorized_keys文件里
(执行以下步骤即可)

3.3 在master、slave1、slave2中分别执行

	(期间需要输入yes ,和对应机器的密码,看提示自行决定)
	ssh-copy-id slave1 
	ssh-copy-id slave2 
	ssh-copy-id master

3.4 设置时间同步(按需设置)

	crontab -e
	0 1 * * * /usr/sbin/ntpdate cn.pool.ntp.org

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4、 解压jdk包和Hadoop包并安装jdk

	在/opt目录下创建
	/module（存放解压或安装好的软件）,
	/software（tar包等软件包），
	目录存放文件

4.1 解压压缩文件：解压hadoop文件和jdk文件，

	输入命令时可以用tab键补全
	tar -zxvf /opt/software/hadoop-2.7.7.tar.gz –C /opt/module/hadoop
	tar -zxvf /opt/software/jdk-8u171-linux-x64.tar.gz –C /opt/module/jdk

4.2 创建一个专门用于配置环境变量的文件

	vi /etc/profile.d/bigdata_env.sh

4.3 在bigdata_env.sh文件中设置java的环境变量

	export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_162
	export PATH=$JAVE_HOME/bin:$PATH

4.4 使环境变量生效

	source /etc/profile
	#可以查看java的版本
	java –version

到此,master中的java配置已经结束了.

4.5 在slave1和slave2中不用再去安装，直接分发就好了

	scp -r /opt/module/jdk1.8.0_162/ slave1:/opt/module
	scp -r /opt/module/jdk1.8.0_162/ slave2:/opt/module

4.6 配置s1和s2的环境变量，参考步骤（3）（4）。

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5、 解压Hadoop及配置环境变量

5.1 解压Hadoop

	tar -zxvf /opt/sofrware/hadoop-2.7.7.tar.gz -C /opt/module

5.2 配置环境变量

	系统环境配置在master、s1和s2相同，以master 为例。
	vi /etc/profile.d/bigdata_env.sh
	#HADOOP_HOME
	export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.7
	export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
	export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
	export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
	export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
	export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
	export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
	
	使变量生效 
	source  /etc/profile

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6、 配置Hadoop相关的自定义配置

	切换到/opt/module/hadoop-2.7.7/etc/hadoop目录下
	cd /opt/module/hadoop-2.7.7/etc/Hadoop

6.1 vi core-site.xml

	<property>
	<name>hadoop.tmp.dir</name>
	<value>file:/opt/module/hadoop-2.7.7/tmp</value>
	</property>
	<property>
	<name>fs.defaultFS</name>
	<value>hdfs://master:9000</value>
	</property>
	<property>
	<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
	<value>*</value>
	</property>
	<property>
	 <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
	 <value>*</value>
	</property>

6.2 vi hdfs-site.xml

	<property>
	<name>dfs.replication</name>
	    	<value>2</value>
	</property>
	<property>
	        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
	<value>file:/opt/module/hadoop-2.7.7/tmp/dfs/name</value>
	</property>
	<property>
	       <name>dfs.datanode.data.dir</name>
	<value>file:/opt/module/hadoop-2.7.7/tmp/dfs/data</value>
	</property>

6.3 vi mapred-site.xml

	<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>

6.4 vi yarn-env.sh

	export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_162

6.5 vi yarn-site.xml

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

6.6 vim workers(slaves)

	master
	slave1
	slave2

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7、 分发Hadoop安装包

	scp -r /opt/module/hadoop-2.7.7 slave1:/opt/module/
	
	scp -r /opt/module/hadoop-2.7.7 slave2:/opt/module/

8、 Hdfs格式化

	hdfs namenode -format

9、 Hadoop启动

	start-all.sh

使用jps查看java进程会看到 如下进程
在master上可看到

	NameNode
	SecondaryNameNode
	ResourceManager
	NodeManager
	DataNode

在slave1上可看到

NodeManager
 DataNode

在slave2上可看到

 NodeManager
 DataNode