Hadoop入门环境搭建

环境搭建

安装centos7

创建虚拟机

打开vmware软件，按步骤操作：

  • 文件——新建虚拟机
  • 你希望使用什么类型的配置？
    • 选 自定义（高级），下一步
  • 选择虚拟机硬件兼容性
    • 下一步
  • 安装客户机操作系统
    • 选 稍后安装操作系统，下一步
  • 选择客户机机操作系统
    • 选 Linux，版本选 CentOS7 64 位，下一步
  • 命名虚拟机
    • 虚拟机名称，填 hadoop100
    • 位置，填 E:\vmhadoop100
    • 下一步
  • 处理器配置
    • 由于我的机器是4核
    • 处理器数量，选2
    • 每个处理器的内核数量，选2
    • 下一步
  • 此虚拟机的内存
    • 选4G，下一步
  • 网络类型
    • 选NAT，下一步
  • 选择 I/O 控制器类型
    • LSI Logic （推荐），下一步
  • 选择磁盘类型
    • SCSI （推荐），下一步
  • 选择磁盘
    • 创建新虚拟磁盘，下一步
  • 指定磁盘容量
    • 设置为 50G，将虚拟磁盘拆分成多个文件，下一步
  • 指定磁盘文件
    • 下一步
  • 已准备好创建虚拟机
    • 点 自定义硬件
    • 点 新 CD/DVD（IDE）
    • 连接 一项选 使用 ISO 映像文件，选择centos的安装镜像
    • 关闭
  • 完成

虚拟机安装CentOS系统

接下来就是启动虚拟机，安装centos操作系统：

  • 启动虚拟机
  • 选 Install CentOS 7，然后界面提示按 Enter 继续
  • 语言选 English，然后点Continue
  • LOCALIZATION 选 Asia/Shanghai timezone
  • SOFTWARE SELECTION 选 Basic Web Server
  • SYSTEM 项 点进去 INSTALLATION DESTINATION ，然后点 Done 确认一下
  • SYSTEM 项 点进去 KDUMP ，取消勾选 Enable kdump，点Done
  • SYSTEM 项 点进去 NETWORK & HOSTNAME，将网卡启用一下，点Done
  • 然后下一步开始安装
    • 设置root密码
    • 创建一个普通用户账号
  • 等待系统安装完成，然后重启

网络配置

打开vmware，按如下操作：

  • 编辑 —— 虚拟网络编辑器

  • 因为需要管理员权限，所以点一下弹出来的界面的 “更改配置”

  • 重新打开 虚拟网络编辑器

  • 选择 名称为 “VMnet8”，类型为 “NAT模式” 的那条记录

    • 然后左下角 “子网IP” 改成 192.168.1.0
    • “子网掩码” 改成255.255.255.0

  • 点 “NAT设置”，弹出的界面 “网关IP” 改成 192.168.1.2

  • 重启虚拟机的 CentOS系统

然后用root账号登陆CentOS操作系统

将网络连接方式从自动获取IP改成静态IP：

$ vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
  • BOOTPROTO="dhcp" 改成 BOOTPROTO="static"
  • 在最后加上 IPADDR="192.168.1.100"，（hadoop100虚拟机对应的ip）
  • 在最后加上 GATEWAY="192.168.1.2"，（对应vmware虚拟网络编辑器中修改的网关配置）
  • 在最后加上 DNS1="192.168.1.2"

修改主机名：

vi /etc/hostname
  • 将原来的值（localhost.localdomain）改成 hadoop100

添加主机映射：

vi /etc/hosts

  • 添加多台主机的映射

    192.168.1.100 hadoop100
192.168.1.101 hadoop101
192.168.1.102 hadoop102
192.168.1.103 hadoop103
192.168.1.104 hadoop104
192.168.1.105 hadoop105
192.168.1.106 hadoop106
192.168.1.107 hadoop107
192.168.1.108 hadoop108

关闭防火墙：

sudo systemctl stop firewalld
sudo systemctl disable firewalld

Win10也修改一下主机映射文件：

  • 进入 C:WindowsSystem32driversetc 路径

  • 编辑hosts文件，加入如下配置

    192.168.1.100 hadoop100
192.168.1.101 hadoop101
192.168.1.102 hadoop102
192.168.1.103 hadoop103
192.168.1.104 hadoop104
192.168.1.105 hadoop105
192.168.1.106 hadoop106
192.168.1.107 hadoop107
192.168.1.108 hadoop108

最后重启一下CentOS，重启后用ping命令测试一下centos与win10是否能相互ping通

其它配置

root用户登录CentOS操作系统，然后继续操作

安装hadoop所需软件：

sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y psmisc nc net-tools rsync vim lrzsz ntp libzstd openssl-static libssl-dev

创建一个普通用户

sudo useradd caibh
sudo passwd caibh

将普通用户添加到sudoer

vi /etc/sudoers

# 找到下面一行（91行），在root下面添加一行，如下所示：

## Allow root to run any commands anywhere
# root  ALL=(ALL)   ALL
# caibh ALL=(ALL)   ALL

在 /opt 目录下创建文件夹，并将所有者改成caibh

cd /opt
mkdir module
mkdir software
chown caibh:caibh /opt/module /opt/software

重启一下CentOS

克隆虚拟机

经过上面的步骤，已经创建了一台名为hadoop100的虚拟机，下面需要通过vmware的克隆功能，克隆hadoop102、hadoop103、hadoop104三台主机出来：

  • 打开vmware，确认hadoop100已关机，选中它
  • 虚拟机 —— 快照 —— 快照管理器 —— 克隆
  • 弹出向导界面，点下一步
  • 克隆源
    • 选中 虚拟机中的当前状态
    • 下一步
  • 克隆类型
    • 选 创建完整克隆
    • 下一步
  • 新虚拟机名称
    • 名称写 hadoop102，位置写 E:vmhadoop102
    • 点完成，等待克隆完成

克隆完成后启动 hadoop102，使用root登录，修改一下主机名和ip

vi /etc/hostname
# 主机名改成 hadoop102

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

# 改成如下配置
# BOOTPROTO="static"
# IPADDR="192.168.1.102"
# GATEWAY="192.168.1.2"
# DNS1="192.168.1.2"

hadoop103、hadoop104如法炮制。

安装JDK和Hadoop

打开xshell软件，连接到hadoop100，切换到 /opt/software 目录下，把jdk和hadoop的安装文件拖拉到xshell界面，此时会自动上传到centos的/opt/software目录下。

切换到/opt/software目录下，解压安装两个软件，安装到/opt/module目录下：

cd /opt/software
tar -xf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module
tar -xf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module

然后配置环境变量

sudo vim /etc/profile.d/env.sh

加入以下内容：

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

加载配置：

source /etc/profile

验证java安装：

java -version

验证hadoop安装：

hadoop version

检查hadoop本地依赖库：

$ hadoop checknative
hadoop:  true /opt/module/hadoop-3.1.3/lib/native/libhadoop.so.1.0.0
zlib:    true /lib64/libz.so.1
zstd  :  true /lib64/libzstd.so.1
snappy:  true /lib64/libsnappy.so.1
lz4:     true revision:10301
bzip2:   true /lib64/libbz2.so.1
openssl: false Cannot load libcrypto.so (libcrypto.so: cannot open shared object file: No such file or directory)!
ISA-L:   false libhadoop was built without ISA-L support

发现openssl一项为false，按下面的操作解决：

$ cd /usr/lib64
$ ls
# 确认一下找到 libcrypto.so.1.0.2k
libcrypto.so.10                     libmagic.so.1.0.0                libtiffxx.so.5.2.0
libcrypto.so.1.0.2k  

# 创建一个软链接
$ sudo ln -s libcrypto.so.1.0.2k libcrypto.so

测试demo

官方grep样例

# 在hadoop-3.1.3文件下面创建一个input文件夹
$ cd /opt/module/hadoop-3.1.3
$ mkdir input

# 将Hadoop的xml配置文件复制到input
$ cp etc/hadoop/*.xml input

# 执行share目录下的MapReduce程序
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

# 查看输出结果
$ cat output/*

官方WordCount样例

# 在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹
$ mkdir wcinput

# 在wcinput文件下创建一个wc.input文件
$ cd wcinput

# 编辑wc.input文件
vi wc.input

# 在文件中输入如下内容
# hadoop yarn
# hadoop mapreduce
# caibh
# caibh

# 回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3

# 执行程序
$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput

# 查看结果
$ cat wcoutput/*
caibh	2
hadoop	2
mapreduce	1
yarn	1

编写集群分发脚本

scp命令

案例实操

  1. 在hadoop100上，将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop102上。
[caibh@hadoop100 /]$ scp -r /opt/module root@hadoop102:/opt/module
  1. 在hadoop103上，将hadoop101服务器上的/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop103上。
[caibh@hadoop103 /]$ scp -r caibh@hadoop101:/opt/module root@hadoop103:/opt/module
  1. 在hadoop103上操作将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop104上。
[caibh@hadoop103 /]$ scp -r caibh@hadoop101:/opt/module caibh@hadoop104:/opt/module

注意：拷贝过来的/opt/module目录，别忘了在hadoop102、hadoop103、hadoop104上修改所有文件的，所有者和所有者组。

$ sudo chown caibh:caibh -R /opt/module

rsync命令

rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。

rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。

基本语法

$ rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname

# -av, a表示归档拷贝, v表示显示复制过程
# $pdir/$fname, 表示要拷贝的文件路径/名称
# $user@$host:$pdir/$fname, 目的用户@主机:目的路径/名称

案例实操

  1. 把hadoop101机器上的/opt/software目录同步到hadoop102服务器的root用户下的/opt/目录
[caibh@hadoop101 /]$ rsync -av /opt/software/ hadoop102:/opt/software

xsync集群分发脚本

需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下

需求分析：

rsync命令原始拷贝：

$ rsync -av /opt/module root@hadoop103:/opt/
# -a 归档拷贝
# -v 显示复制过程

期望脚本：

$ xsync <要同步的文件名称>

说明：在 /home/caibh/bin 这个目录下存放的脚本，caibh用户可以在系统任何地方直接执行。

脚本实现

在 /home/caibh 目录下创建 xsync 文件

$ cd /home/caibh
$ vim xsync

在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash

# 1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
 echo Not Enough Arguement!
 exit;
fi

# 2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ==================== $host ====================
 # 3. 遍历所有目录，挨个发送
 for file in $@
 do
  # 4. 判断文件是否存在
  if [ -e $file ]
  then
   # 5. 获取父目录
   pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
   # 6. 获取当前文件的名称
   fname=$(basename $file)
   ssh $host "mkdir -p $pdir"
   rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
  else
   echo $file does not exists!
  fi
 done
done

修改脚本 xsync 具有执行权限

$ chmod +x xsync

将脚本移动到/bin中，以便全局调用

$ sudo mv xsync /bin/

测试脚本

$ sudo xsync /bin/xsync

免密登录配置

在hadoop102上如下操作

# 使用caibh账号登录
$ ssh-keygen -t rsa
$ ssh-copy-id hadoop102
$ ssh-copy-id hadoop103
$ ssh-copy-id hadoop104

# 切换到root账号
$ su -
$ ssh-keygen -t rsa
$ ssh-copy-id hadoop102
$ ssh-copy-id hadoop103
$ ssh-copy-id hadoop104

在hadoop103、hadoop104也做同样操作

集群配置

集群部署规划

注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器

注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

hadoop102 hadoop103 hadoop104
HDFS NameNode
DataNode		 DataNode SecondaryNameNode
DataNode
YARN NodeManager ResourceManager
NodeManager		 NodeManager

1. 核心配置文件

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vim core-site.xml

配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- 配置HDFS默认的NameNode地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
    </property>
    <!-- Hadoop数据存放路径 -->
    <property>
        <name>hadoop.data.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
    </property>
    <!-- 兼容hive的配置 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.caibh.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <!-- 兼容hive的配置 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.caibh.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration>

2. HDFS配置文件

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vim hdfs-site.xml

配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <!-- NameNode存储数据的路径 -->  
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file://${hadoop.data.dir}/name</value>
  </property>
  <!-- DataNode存储数据的路径 -->  
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file://${hadoop.data.dir}/data</value>
  </property>
  <!-- SencodaryNameNode存储数据的路径 -->  
  <property>
    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
    <value>file://${hadoop.data.dir}/namesecondary</value>
  </property>
  <!-- 兼容hive的配置 -->
  <property>
    <name>dfs.client.datanode-restart.timeout</name>
    <value>30</value>
  </property>
 <!-- SencondaryNameNode的地址 -->   
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>hadoop104:9868</value>
  </property>
</configuration>

3. YARN配置文件

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vim yarn-site.xml

配置如下：

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <!--  -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- ResourceManger地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    <!-- 一些环境变量 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

4. MapReduce配置文件

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vim mapred-site.xml

配置如下：

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <!-- 告诉MapReduce它跑在YARN上 -->
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
</configuration>

5. workers配置文件

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vim workers

配置如下：

# 配出所有的从机
hadoop102
hadoop103
hadoop104

同步三台机器的配置文件

$ cd $HADOOP_HOME/etc
[caibh@hadoop102 etc]$ xsync hadoop/
==================== hadoop102 ====================
sending incremental file list

sent 896 bytes  received 18 bytes  1,828.00 bytes/sec
total size is 107,796  speedup is 117.94
==================== hadoop103 ====================
sending incremental file list
hadoop/
hadoop/core-site.xml
hadoop/hdfs-site.xml
hadoop/mapred-site.xml
hadoop/workers
hadoop/yarn-site.xml

sent 3,590 bytes  received 164 bytes  7,508.00 bytes/sec
total size is 107,796  speedup is 28.71
==================== hadoop104 ====================
sending incremental file list
hadoop/
hadoop/core-site.xml
hadoop/hdfs-site.xml
hadoop/mapred-site.xml
hadoop/workers
hadoop/yarn-site.xml

启动HDFS集群

HDFS第一次启动前需要做一个格式化，由于HDFS的NameNode是配置在hadoop102上的，所以在hadoop102上执行一下格式化：

$ hdfs namenode -format

格式化之后就可以通过start-dfs.sh（在/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin目录下）启动HDFS的集群了：

$ start-dfs.sh

启动YARN集群

由于YARN的ResourceManger是在hadoop103上，所以要到hadoop103上启动YARN：

$ start-yarn.sh

启动后可以在三台机器上通过jps命令查看到相关的java进程

配置历史服务器和日志聚集

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

先停掉集群：

# 到hadoop102上操作
$ stop-dfs.sh

# 到hadoop103上操作
$ stop-yarn.sh

在hadoop102上配置 mapred-site.xml

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vim mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置（带注释的两条）：

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <!-- 历史服务器端地址 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
  </property>
  <!-- 历史服务器web端地址 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
  </property>
</configuration>

在hadoop102上配置 yarn-site.xml

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vim yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置（带注释的两条）：

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>

    <!-- 开启日志聚集功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>    
    <!-- 日志聚集服务器地址 -->
    <property>  
        <name>yarn.log.server.url</name>  
        <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>  
    </property>
    <!-- 日志保存一星期 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>
</configuration>

分发配置

$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

在hadoop102启动历史服务器

$ mapred --daemon start historyserver

查看历史服务器是否启动

$ jps

查看 JobHistory Web页面

http://hadoop102:19888/jobhistory

配置日志聚集

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

先停掉集群：

# 到hadoop102上操作
$ stop-dfs.sh

# 到hadoop103上操作
$ stop-yarn.sh

$ mapred –daemon start historyserver

4. 查看历史服务器是否启动

jps

5. 查看JobHistor

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原文地址：https://www.cnblogs.com/caibh/p/14442338.html