山东泰安举行重大产业链项目集中开工活动 总投资394.72亿元
2022-03
集群环境下，至少需要3台服务器。
(资料图片)
IP地址 | 主机名称 |
|---|---|
10.0.0.5 | node1 |
10.0.0.6 | node2 |
10.0.0.7 | node3 |
需要保证每台服务器的配置都一致，以下步骤在3台服务器上都需要做一次。
本次安装采用的操作系统是Ubuntu 20.04。
更新一下软件包列表。
sudo apt-get update使用命令安装Java 8。
sudo apt-get install -y openjdk-8-jdk配置环境变量。
vi ~/.bashrcexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64让环境变量生效。
source ~/.bashrc从Hadoop官网Apache Hadoop下载安装包软件。
或者直接通过命令下载。
wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz分布式集群是在多个节点上运行进程来实现Hadoop集群。
在后续使用过程中，都使用主机名称，所以需要配置域名解析。
配置 /etc/hosts。
由于该配置文件的修改需要root权限，所以在每个节点上都手动配置。
10.0.0.5 node110.0.0.6 node210.0.0.7 node3以下配置过程在node1上完成，并且配置完成后将配置文件复制到其他节点。
Hadoop分布式集群的运行，需要配置密钥对实现免密登录。
创建公私钥对hadoop@node1:~$ ssh-keygen -t rsaGenerating public/private rsa key pair.Enter file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa): Enter passphrase (empty for no passphrase): Enter same passphrase again: Your identification has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsaYour public key has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pubThe key fingerprint is:SHA256:pp2AC1bQAQ5J6CJJCij1QA7bgKOsVxpoPVNi+cxhcyg hadoop@node1The key"s randomart image is:+---[RSA 3072]----+|O=*oo.. ||OX E.* . ||X+* @ + ||B+.=.= ||= o++ . S ||..o. . = . || . . . o || || |+----[SHA256]-----+hadoop@node1:~$ cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keyshadoop@node1:~$ scp -r .ssh node1:~/id_rsa.pub 100% 566 1.7MB/s 00:00 authorized_keys 100% 566 2.0MB/s 00:00 known_hosts 100% 1332 4.5MB/s 00:00 id_rsa 100% 2602 10.1MB/s 00:00 hadoop@node1:~$ scp -r .ssh node2:~/hadoop@node2"s password: id_rsa.pub 100% 566 934.6KB/s 00:00 authorized_keys 100% 566 107.3KB/s 00:00 known_hosts 100% 1332 2.5MB/s 00:00 id_rsa 100% 2602 4.8MB/s 00:00 hadoop@node1:~$ scp -r .ssh node3:~/hadoop@node3"s password: id_rsa.pub 100% 566 1.0MB/s 00:00 authorized_keys 100% 566 1.3MB/s 00:00 known_hosts 100% 1332 2.8MB/s 00:00 id_rsa 100% 2602 5.2MB/s 00:00 确保执行ssh命令的时候不需要输入密码。
hadoop@node1:~$ ssh node1hadoop@node1:~$ ssh node2hadoop@node1:~$ ssh node3将安装包解压到目标路径。
hadoop@node1:~$ mkdir -p appshadoop@node1:~$ tar -xzf hadoop-3.3.4.tar.gz -C appsbin目录下存放的是Hadoop相关的常用命令，比如操作HDFS的hdfs命令，以及hadoop、yarn等命令。
etc目录下存放的是Hadoop的配置文件，对HDFS、MapReduce、YARN以及集群节点列表的配置都在这个里面。
sbin目录下存放的是管理集群相关的命令，比如启动集群、启动HDFS、启动YARN、停止集群等的命令。
share目录下存放了一些Hadoop的相关资源，比如文档以及各个模块的Jar包。
在集群的每个节点上都配置Hadoop的环境变量，Hadoop集群在启动的时候可以使用start-all.sh一次性启动集群中的HDFS和Yarn，为了能够正常使用该命令，需要将其路径配置到环境变量中。
hadoop@node1:~$ vi ~/.bashrcexport HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-3.3.4export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/apps/hadoop-3.3.4/etc/hadoopexport YARN_CONF_DIR=/home/hadoop/apps/hadoop-3.3.4/etc/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH使环境变量生效。
hadoop@node1:~$ source ~/.bashrcHadoop软件安装完成后，每个节点上的Hadoop都是独立的软件，需要进行配置才能组成Hadoop集群。Hadoop的配置文件在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下，主要配置文件有6个：
hadoop-env.sh主要配置Hadoop环境相关的信息，比如安装路径、配置文件路径等；core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，主要配置了Hadoop的NameNode的地址、Hadoop产生的文件目录等信息；hdfs-site.xml是HDFS分布式文件系统相关的配置文件，主要配置了文件的副本数、HDFS文件系统在本地对应的目录等；mapred-site.xml是关于MapReduce的配置文件，主要配置MapReduce在哪里运行；yarn-site.xml是Yarn相关的配置文件，主要配置了Yarn的管理节点ResourceManager的地址、NodeManager获取数据的方式等；workers是集群中节点列表的配置文件，只有在这个文件里面配置了的节点才会加入到Hadoop集群中，否则就是一个独立节点。这几个配置文件如果不存在，可以通过复制配置模板的方式创建，也可以通过创建新文件的方式创建。需要保证在集群的每个节点上这6个配置保持同步，可以在每个节点单独配置，也可以在一个节点上配置完成后同步到其他节点。
hadoop@node1:~$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-3.3.4export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/apps/hadoop-3.3.4/etc/hadoopexport HADOOP_LOG_DIR=/home/hadoop/logs/hadoophadoop@node1:~$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml fs.defaultFS hdfs://node1:8020 hadoop.tmp.dir /home/hadoop/data/hadoop/temp hadoop.proxyuser.hadoop.hosts * hadoop.proxyuser.hadoop.groups * hadoop@node1:~$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml dfs.replication 3 dfs.namenode.name.dir /home/hadoop/data/hadoop/hdfs/name dfs.datanode.data.dir /home/hadoop/data/hadoop/hdfs/data hadoop@node1:~$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml mapreduce.framework.name yarn mapreduce.application.classpath $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/* hadoop@node1:~$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle yarn.resourcemanager.hostname node1 hadoop@node1:~$ vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/workersnode1node2node3在node1上配置好环境变量及配置文件，可以手动再在其他节点上完成同样的配置，或者直接将node1的文件复制到其他节点。
hadoop@node1:~$ scp -r .bashrc apps node2:~/hadoop@node1:~$ scp -r .bashrc apps node3:~/在启动集群前，需要对NameNode进行格式化，在node1上执行以下命令：
hadoop@node1:~$ hdfs namenode -format在node1上执行start-all.sh命令启动集群。
hadoop@node1:~$ jps55936 Jpshadoop@node1:~$ start-all.shWARNING: 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 [node1]Starting datanodesnode2: WARNING: /home/hadoop/logs/hadoop does not exist. Creating.node3: WARNING: /home/hadoop/logs/hadoop does not exist. Creating.Starting secondary namenodes [node1]WARNING: YARN_CONF_DIR has been replaced by HADOOP_CONF_DIR. Using value of YARN_CONF_DIR.Starting resourcemanagerWARNING: YARN_CONF_DIR has been replaced by HADOOP_CONF_DIR. Using value of YARN_CONF_DIR.Starting nodemanagersWARNING: YARN_CONF_DIR has been replaced by HADOOP_CONF_DIR. Using value of YARN_CONF_DIR.node3: WARNING: YARN_CONF_DIR has been replaced by HADOOP_CONF_DIR. Using value of YARN_CONF_DIR.node2: WARNING: YARN_CONF_DIR has been replaced by HADOOP_CONF_DIR. Using value of YARN_CONF_DIR.node1: WARNING: YARN_CONF_DIR has been replaced by HADOOP_CONF_DIR. Using value of YARN_CONF_DIR.hadoop@node1:~$ jps57329 ResourceManager57553 NodeManager57027 SecondaryNameNode58165 Jps56437 NameNode56678 DataNode上传一个文件到HDFS。
hdfs dfs -put .bashrc /打开HDFS Web UI查看相关信息，默认端口9870。
打开YARN Web UI查看相关信息，默认端口8088。
操作HDFS使用的命令是hdfs，命令格式为：
Usage: hdfs [OPTIONS] SUBCOMMAND [SUBCOMMAND OPTIONS]支持的Client命令主要有：
Client Commands:classpath prints the class path needed to get the hadoop jar and the required librariesdfs run a filesystem command on the file systemenvvars display computed Hadoop environment variablesfetchdt fetch a delegation token from the NameNodegetconf get config values from configurationgroups get the groups which users belong tolsSnapshottableDir list all snapshottable dirs owned by the current usersnapshotDiff diff two snapshots of a directory or diff the current directory contents with a snapshotversion print the version操作HDFS使用的命令是yarn，命令格式为：
Usage: yarn [OPTIONS] SUBCOMMAND [SUBCOMMAND OPTIONS] or yarn [OPTIONS] CLASSNAME [CLASSNAME OPTIONS] where CLASSNAME is a user-provided Java class支持的Client命令主要有：
Client Commands:applicationattempt prints applicationattempt(s) reportapp|application prints application(s) report/kill application/manage long running applicationclasspath prints the class path needed to get the hadoop jar and the required librariescluster prints cluster informationcontainer prints container(s) reportenvvars display computed Hadoop environment variablesfs2cs converts Fair Scheduler configuration to Capacity Scheduler (EXPERIMENTAL)jar run a jar filelogs dump container logsnodeattributes node attributes cli clientqueue prints queue informationschedulerconf Updates scheduler configurationtimelinereader run the timeline reader servertop view cluster informationversion print the version yarn jar 可以执行一个jar文件。
验证案例1，统计含有“dfs”的字符串创建一个input目录。
hadoop@node1:~$ hdfs dfs -mkdir /input将Hadoop的配置文件复制到input目录下。
hadoop@node1:~$ hdfs dfs -put apps/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/*.xml /input/以下命令用于执行一个Hadoop自带的样例程序，统计input目录中含有dfs的字符串，结果输出到output目录。
hadoop@node1:~$ yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar grep /input /output "dfs[a-z.]+"在YARN上可以看到提交的Job。
执行结果为：
hadoop@node1:~$ hdfs dfs -cat /output/*1 dfsadmin1 dfs.replication1 dfs.namenode.name.dir1 dfs.datanode.data.dir同样执行Hadoop自带的案例，计算圆周率。
hadoop@node1:~$ yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar pi 10 10执行结果为：
hadoop@node1:~$ yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar pi 10 10WARNING: YARN_CONF_DIR has been replaced by HADOOP_CONF_DIR. Using value of YARN_CONF_DIR.Number of Maps = 10Samples per Map = 10Wrote input for Map #0Wrote input for Map #1Wrote input for Map #2Wrote input for Map #3Wrote input for Map #4Wrote input for Map #5Wrote input for Map #6Wrote input for Map #7Wrote input for Map #8Wrote input for Map #9Starting Job... ...Job Finished in 43.014 secondsEstimated value of Pi is 3.20000000000000000000在YARN上可以看到提交的Job。
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