CentOS7 分布式安装 Hadoop 2.8

1. 基本环境

1.1 操作系统

操作系统：CentOS7.3

1.2 三台虚拟机

172.20.20.100　　master

172.20.20.101　　slave1

172.20.20.102　　slave2

1.3 软件包

jdk-8u121-linux-x64.gz

hadoop-2.8.4.tar.gz

2. 环境配置

2.1 新建hadoop用户

useradd hadoop

通过passwd命令修改hadoop用户密码，启用hadoop用户。

passwd hadoop

2.2 配置ssh免密码登录

root和hadoop用户都进行ssh配置以方便主机间操作

详细配置参考另外一篇文章：ssh多台主机实现互相认证

2.3 修改hosts文件

需要在root用户下操作，hadoop用户没有修改权限

修改master主机hosts文件

vi /etc/hosts

添加以下内容：

172.20.20.100 master

172.20.20.101 slave1

172.20.20.102 slave2

2.4 同步hosts文件到其他主机

需要在root用户下操作，hadoop用户没有修改权限

2.1 步骤已经实现了ssh无密码登录，通过scp命令拷贝master主机hosts文件到slave1、slave2主机。

2.5 关闭主机防火墙

每台主机均需操作

# 关闭防火墙

systemctl stop firewalls.service
#禁止防火墙开机启动

systemctl disable firewalls.service

2.6 关闭 selinux

每台主机均需操作

setenforce 

vi /etc/sysconfig/selinux

修改 SELINUX 值为disabled

getenforce 命令查看 selinux状态为disabled

2.7 安装Java JDK

（1）oracle官网下载 jdk-8u121-linux-x64.gz，版本可以根据自己情况做调整。

（2）解压 jdk-8u121-linux-x64.gz 到 /opt/java 目录下。

（3）配置 jdk环境变量。修改/etc/profile 文件，追加以下内容：

#Java

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1..0_121

export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin

export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/jre/lib/rt.jar:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar

修改完毕后，执行 source /etc/profile，通过 java -version 命令查看是否安装成功。

（4）在每台机器上都安装jdk（也可同通过scp命令拷贝/etc/profile 和 /opt/java 实现），hadoop集群要求每台运行主机必须安装jdk。

3. Hadoop 安装

3.1 服务器功能规划

master	slave1	slave2
NameNode	ResourceManage
DataNode	DataNode	DataNode
NodeManager	NodeManager	NodeManager
HistoryServer		SecondaryNameNode

3.2 在master主机上安装hadoop

注意:切换到hadoop用户

(1) 解压hadoop-2.8.4.tar.gz至 /opt目录下

tar -zxvf hadoop-2.8..tar.gz

(2)  配置Hadoop JDK路径

修改 hadoop 解压缩后 etc目录下 hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1..0_121

(3) 配置core-site.xml

<configuration>
　<!-- 指定NameNode主机和hdfs端口 -->

  <property>

   <name>fs.defaultFS</name>

   <value>hdfs://master:8020</value>

 </property>

　<!-- 指定tmp文件夹路径 -->

 <property>

   <name>hadoop.tmp.dir</name>

   <value>/home/hadoop/data/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。

(4) 配置hdfs-site.xml

<property>

   <name>dfs.replication</name>

   <value>3</value>

</property>

<property>

   <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

   <value>slave2:50090</value>

</property>

<property>

   <name>dfs.namenode.name.dir</name>

   <value>/home/hadoop/data/dfs/namenode</value>

</property>

<property>

   <name>dfs.datanode.data.dir</name>

   <value>/home/hadoop/data/dfs/datanode</value>

</property>

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；dfs.namenode.name.dir 指定 NameNode 数据存放路径；dfs.datanode.data.dir 指定 DataNode 数据存放路径；注意，要提前创建好/home/hadoop/data/dfs 文件夹。

(5) 配置slaves

修改hadoop etc目录下slaves文件

vi slaves

修改其内容为：

master

slave1

slave2

slaves文件是指定HDFS DataNode 工作节点。

(6) 配置 yarn-site.xml

vi yarn-site.xml

添加以下属性：

<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>

yarn.resourcemanager.hostname

yarn.log-aggregation-enable

yarn.log-aggregation.retain-seconds

(7) 配置mapred-site.xml

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

<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>

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。

(8) 分发Hadoop文件

master主机hadoop解压目录为 /opt/software，在slave1和slave2 分别新建目录 /opt/software

mkdir /opt/software

然后通过scp分发hadoop安装文件。

scp -r /opt/software/hadoop-2.8. slave1:/opt/software/

scp -r /opt/software/hadoop-2.8. slave2:/opt/software/

(9) 配置Hadoop 环境变量

su root

vi  /etc/profile

添加如下配置：

#hadoop

export HADOOP_HOME=/opt/software/hadoop-2.8.

export PATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

修改完成，保存后执行 source /etc/profile 命令，然后scp命令，拷贝/etc/profile 文件至 slave1和 slave2 主机。

scp /etc/profile slave1:/etc/profile

scp /etc/profile slave2:/etc/profile

同样在slave1和slave2 主机上执行 source /etc/profile 重新加载配置信息。

(10) NameNode 格式化

在NameNode机器上执行格式化

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode –format

注意：

-site.xmlhadoop.tmp.dirdfs.namenode.name.dirdfs.datanode.data.dir

<property>

   <name>dfs.namenode.name.dir</name>

   <value>/home/hadoop/data/dfs/namenode</value>

</property>

<property>

   <name>dfs.datanode.data.dir</name>

   <value>/home/hadoop/data/dfs/datanode</value>

</property>

因为每次格式化，默认是创建一个集群ID，并写入NameNode和DataNode的VERSION文件中（VERSION文件所在目录为dfs/name/current 和 dfs/data/current），重新格式化时，默认会生成一个新的集群ID,如果不删除原来的目录，会导致NameNode中的VERSION文件中是新的集群ID,而DataNode中是旧的集群ID，不一致时会报错。

另一种方法是格式化时指定集群ID参数，指定为旧的集群ID。

4.  启动集群

4.1  启动HDFS

[hadoop@master ~]$ $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

jps 命令查看进程启动情况，能看到master主机启动了 NameNode 和 DataNode进程。

从启动输出信息可以看出NameNode、DataNode和 SecondaryNameNode 启动情况。

4.2  启动YARN

ssh连接到slave1主机，ResourceManager 服务运行主机。

ssh slave1

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

jps命令，查看slave1主机运行进程。

注意，如果不在ResourceManager主机上运行 $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh 命令的话，ResourceManager 进程将不会启动，需要到 ResourceManager 主机上执行yarn-daemon.sh start resourcemanager 命令来启动ResourceManager进程。

4.3 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slave2上启动。

[hadoop@master ~]$ $HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

4.4 查看HDFS Web页面

地址为 NameNode 进程运行主机ip，端口为50070，http://172.20.20.100:50070 。

4.5 查看YARN Web页面

地址为ResourceManager 进程运行主机，http://172.20.20.101:8088

4.6 查看JobHistory Web 页面

地址为JobHistoryServer 进程运行主机ip，端口为19888，通过配置文件查看自己的JobHistory web端口，http://172.20.20.100:19888

至此，已经完成Hadoop 分布式安装。

5. 测试Job

5.1  准备mapreduce输入文件wc.input

[hadoop@master ~]$ cat wc.input

hadoop mapreduce hive

hbase spark storm

sqoop hadoop hive

spark hadoop

5.2 在HDFS创建输入目录input

[hadoop@master ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -mkdir input

5.3 将wc.input 上传到HDFS

[hadoop@master ~]$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put wc.input /input

5.4 运行hadoop自带的mapreduce Demo

[hadoop@master ~]$ yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8..jar wordcount /input/wc.input /output

因为/etc/profile文件中已配置过hadoop环境变量，所以可以直接运行yarn命令，如下所示为执行结果。

5.5 查看输出文件

[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -ls /output/
[hadoop@master ~]$ hdfs dfs -cat /output/part-r-