在虚拟机上配置安装hadoop集群

原本以为有大神已经总结的很清楚了，就不自己在写了， 但是在自己安装的过程中还是出现了一些问题， 所以打算以自己的方式重新总结一下。    参考https://blog.csdn.net/hliq5399/article/details/78193113

完全分布式安装

对于hadoop的本地模式，伪分布式的安装，由于在实际工作中用处不大， 这里就省略不写了。

下载最新版本hadoop

https://hadoop.apache.org/releases.html

服务器功能规划

之前在VirtualBox网络的Host-Only配置 中我已经配置了三台虚拟机， 具体的功能划分如下

masterslave1slave2
NameNode ResourceManage  
DataNode DataNode DataNode
NodeManager NodeManager NodeManager
HistoryServer   SecondaryNameNode

 

 

 

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 

配置Hostname

这部分由于我在安装虚拟机的时候就输入了主机名，所以并不需要额外配置。

具体的修改方法（以master机器为例， 其他机器修改为对应的主机名slave1，slave2）

[root@master hadoop]# vi /etc/sysconfig/network

NETWORKING=yes
HOSTNAME=master

[root@master hadoop]# service network restart

配置hosts

[root@master hadoop]# vi /etc/hosts

192.168.102.3 master
192.168.102.4 slave1
192.168.102.5 slave2

此处还是以master为例， 另外两台slave机器也同样配置。

设置SSH无密码登录

Hadoop集群中的各个机器间会相互地通过SSH访问，每次访问都输入密码是不现实的，所以要配置各个机器间的SSH是无密码登录的。

1、 在master上生成公钥

[root@master hadoop]# ssh-keygen -t rsa

一路回车，都设置为默认值，然后再当前用户(我直接用了root用户，所以没有配置hadoop用户和用户组的过程)的Home目录下的.ssh目录中会生成公钥文件（id_rsa.pub）和私钥文件（id_rsa）。

[root@master hadoop]# cd /root/.ssh/
authorized_keys  id_rsa           id_rsa.pub       known_hosts

2、 分发公钥（本机也要分发）

[root@master hadoop]# ssh-copy-id master

[root@master hadoop]# ssh-copy-id slave1

[root@master hadoop]# ssh-copy-id slave2

3、以同样方式设置slave1、slave2到其他机器的无密钥登录。

在master机器上安装Hadoop

我们采用先在master机器上解压、配置Hadoop，然后再分发到其他两台机器上的方式来安装集群。

 解压Hadoop目录：

[root@master hadoop]# tar xzvf hadoop-2.9.2.tar.gz

修改目录的用户名：

[root@master hadoop]# chown -R root:root hadoop-2.9.2

配置Hadoop JDK路径修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径：

[root@master hadoop]#cd /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop
[root@master hadoop]# vi hadoop-env.sh
[root@master hadoop]# vi mapred-env.sh
[root@master hadoop]# vi yarn-env.sh
export JAVA_HOME="/opt/java/jdk1.8.0_191"

 配置core-site.xml：

[root@master hadoop]# vi /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
   <name>fs.defaultFS</name>
   <value>hdfs://master:8020</value>
 </property>
 <property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/opt/tmp</value>
 </property>
</configuration>

fs.defaultFS为NameNode的地址。

hadoop.tmp.dir为hadoop临时目录的地址，默认情况下，NameNode和DataNode的数据文件都会存在这个目录下的对应子目录下。应该保证此目录是存在的，如果不存在，先创建。

配置hdfs-site.xml：

[root@master hadoop]# vi /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
 <property>
   <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
   <value>slave2:50090</value>
 </property>
</configuration>

dfs.namenode.secondary.http-address是指定secondaryNameNode的http访问地址和端口号，因为在规划中，我们将slave2规划为SecondaryNameNode服务器。

所以这里设置为：slave2:50090

 配置slaves:

[root@master hadoop]# vi /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/slaves
master
slave1
slave2

slaves文件是指定HDFS上有哪些DataNode节点。

配置yarn-site.xml:

[root@master hadoop]# vi /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
   <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>slave1</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>106800</value>
    </property>
</configuration>

根据规划yarn.resourcemanager.hostname这个指定resourcemanager服务器指向slave1。

yarn.log-aggregation-enable是配置是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds是配置聚集的日志在HDFS上最多保存多长时间。

 配置mapred-site.xml:

从mapred-site.xml.template复制一个mapred-site.xml文件。

[root@master hadoop]# cp /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/mapred-site.xml
[root@master hadoop]# vi /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>master:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>master:19888</value>
    </property>
</configuration>

mapreduce.framework.name设置mapreduce任务运行在yarn上。

mapreduce.jobhistory.address是设置mapreduce的历史服务器安装在master机器上。

mapreduce.jobhistory.webapp.address是设置历史服务器的web页面地址和端口号。

分发Hadoop文件

1、 首先在其他两台机器上创建存放Hadoop的目录

[root@slave1 opt]# mkdir /opt/hadoop/
[root@slave2 opt]# mkdir /opt/hadoop/

2、 通过Scp分发

Hadoop根目录下的share/doc目录是存放的hadoop的文档，文件相当大，建议在分发之前将这个目录删除掉，可以节省硬盘空间并能提高分发的速度。

doc目录大小有1.6G。

[root@master hadoop]# scp -r /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/ slave1:/opt/hadoop/
[root@master hadoop]# scp -r /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/ slave2:/opt/hadoop/

配置Hadoop环境变量：

在所有机器上执行下面命令。

千万注意：

1、如果你使用root用户进行安装。 vi /etc/profile 即可 系统变量

2、如果你使用普通用户进行安装。 vi ~/.bashrc 用户变量

[root@master hadoop]#vi /etc/profile

在文件最后加上

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.9.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:

修改后重新加载一下环境变量 source /etc/profile 或 source ~/.bashrc

格式化NameNode

在master(NameNode)机器上执行格式化：

[root@master bin]# hdfs namenode -format

启动集群

1、 启动HDFS

[root@master current]# start-dfs.sh
18/12/20 14:13:31 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on [master]
master: starting namenode, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-namenode-master.out
slave1: starting datanode, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-datanode-slave1.out
slave2: starting datanode, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-datanode-slave2.out
master: starting datanode, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-datanode-master.out
Starting secondary namenodes [slave2]
slave2: starting secondarynamenode, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/hadoop-root-secondarynamenode-slave2.out
18/12/20 14:13:47 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

2、 启动YARN

在slave1(ResourceManager)机器上启动YARN服务

[root@slave1 opt]# start-yarn.sh
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-resourcemanager-slave1.out
slave2: starting nodemanager, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-nodemanager-slave2.out
master: starting nodemanager, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-nodemanager-master.out
slave1: starting nodemanager, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/yarn-root-nodemanager-slave1.out

3、 启动日志服务器

因为我们规划的是在master服务器上运行MapReduce日志服务，所以要在master上启动。

[root@master sbin]# mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
starting historyserver, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/logs/mapred-root-historyserver-master.out

4、查看3台服务器的进程启动状态

[root@master logs]# jps
6180 Jps
4790 NodeManager
5694 NameNode
6079 JobHistoryServer
[root@slave1 opt]# jps
4592 DataNode
4048 ResourceManager
4155 NodeManager
4686 Jps
[root@slave2 hadoop]# jps
3744 SecondaryNameNode
3673 DataNode
3852 Jps
3373 NodeManager

5、 查看HDFS Web页面

http://192.168.102.3:50070/

6、 查看YARN Web 页面

http://192.168.102.4:8088/cluster

测试Job

我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。

1、 准备mapreduce输入文件wc.input

[root@master logs]# cat /opt/data/wc.input
hadoop mapreduce hive
hbase spark storm
sqoop hadoop hive
spark hadoop

2、 在HDFS创建输入目录input

[root@master logs]# hdfs dfs -mkdir /input

3、 将wc.input上传到HDFS

[root@master logs]# hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /input/wc.input

4、 运行hadoop自带的mapreduce Demo

[root@master logs]# yarn jar /opt/hadoop/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /input/wc.input /output/
18/12/20 14:43:29 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
18/12/20 14:43:29 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at slave1/192.168.102.4:8032
18/12/20 14:43:30 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 1
18/12/20 14:43:31 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
18/12/20 14:43:31 INFO Configuration.deprecation: yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.enabled is deprecated. Instead, use yarn.system-metrics-publisher.enabled
18/12/20 14:43:31 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1545286577071_0001
18/12/20 14:43:31 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1545286577071_0001
18/12/20 14:43:31 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://slave1:8088/proxy/application_1545286577071_0001/
18/12/20 14:43:31 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1545286577071_0001
18/12/20 14:43:41 INFO mapreduce.Job: Job job_1545286577071_0001 running in uber mode : false
18/12/20 14:43:41 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
18/12/20 14:43:47 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
18/12/20 14:43:54 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
18/12/20 14:43:55 INFO mapreduce.Job: Job job_1545286577071_0001 completed successfully
18/12/20 14:43:55 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
        File System Counters
                FILE: Number of bytes read=94
                FILE: Number of bytes written=396815
                FILE: Number of read operations=0
                FILE: Number of large read operations=0
                FILE: Number of write operations=0
                HDFS: Number of bytes read=169
                HDFS: Number of bytes written=60
                HDFS: Number of read operations=6
                HDFS: Number of large read operations=0
                HDFS: Number of write operations=2
        Job Counters
                Launched map tasks=1
                Launched reduce tasks=1
                Data-local map tasks=1
                Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=3250
                Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=4671
                Total time spent by all map tasks (ms)=3250
                Total time spent by all reduce tasks (ms)=4671
                Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=3250
                Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=4671
                Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=3328000
                Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=4783104
        Map-Reduce Framework
                Map input records=4
                Map output records=11
                Map output bytes=115
                Map output materialized bytes=94
                Input split bytes=98
                Combine input records=11
                Combine output records=7
                Reduce input groups=7
                Reduce shuffle bytes=94
                Reduce input records=7
                Reduce output records=7
                Spilled Records=14
                Shuffled Maps =1
                Failed Shuffles=0
                Merged Map outputs=1
                GC time elapsed (ms)=136
                CPU time spent (ms)=1160
                Physical memory (bytes) snapshot=368492544
                Virtual memory (bytes) snapshot=4127322112
                Total committed heap usage (bytes)=165810176
        Shuffle Errors
                BAD_ID=0
                CONNECTION=0
                IO_ERROR=0
                WRONG_LENGTH=0
                WRONG_MAP=0
                WRONG_REDUCE=0
        File Input Format Counters
                Bytes Read=71
        File Output Format Counters
                Bytes Written=60

5、 查看输出文件

[root@master logs]# hdfs dfs -ls /output
18/12/20 14:45:25 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 2 items
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2018-12-20 14:43 /output/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 root supergroup         60 2018-12-20 14:43 /output/part-r-00000
[root@master logs]# hdfs dfs -cat /output/part-r-00000
18/12/20 14:45:55 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
hadoop  3
hbase   1
hive    2
mapreduce       1
spark   2
sqoop   1
storm   1
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原文地址：https://www.cnblogs.com/scarecrow-blog/p/10144273.html