Hadoop运行模式(二)、SSH无密登录配置、生成公钥和私钥、集群配置、集群部署规划、默认配置文件、核心配置文件、HDFS配置文件、YARN配置文件、MapReduce配置文件、在集群上分发配置好的

简介: ssh文件夹下(~/.ssh)的文件功能解释、ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法、免密登录原理、将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上、NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器、ResourceManager也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上、Hadoop配置文件分两类:默认配置文件和自定义配置文件,只有用户想修改某一默认配置值时,才需要修改自定义配置文件,更改相应属性值、.

@[toc]

3.Hadoop运行模式

3.3SSH无密登录配置

3.3.1配置ssh

3.3.1.1基本语法

ssh 另一台电脑的IP地址

3.3.1.2ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法

  • [summer@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103

如果出现如下内容

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

输入 yes,并回车

3.3.1.3退回到hadoop102

  • [summer@hadoop103 ~]$ exit

3.3.2无密钥配置

3.3.2.1免密登录原理

在这里插入图片描述

3.3.2.2生成公钥和私钥

[summer@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/summer/.ssh
[summer@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

敲(三个回车),就会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.3.2.3将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

  • [summer@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
  • [summer@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
  • [summer@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

完成后在hadoop102、hadoop103、hadoop104上都会有这个文件夹
在这里插入图片描述

注意:
还需要在hadoop103上采用 atguigu 账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。
还需要在hadoop104上采用 atguigu 账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。
还需要在hadoop102上采用 root 账号,配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104;
这里我就不一一展示了

3.3.3.ssh文件夹下(~/.ssh)的文件功能解释

文件夹 作用
known_hosts 记录ssh访问过计算机的公钥(public key)
id_rsa 生成的私钥
id_rsa.pub 生成的公钥
authorized_keys 存放授权过的无密登录服务器公钥

3.4集群配置

3.4.1集群部署规划

注意:
NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
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 SecondayNameNode DataNode
YARN NodeManager ResourceManager NodeManager NodeManager

3.4.2配置文件说明

Hadoop配置文件分两类:默认配置文件和自定义配置文件,只有用户想修改某一默认配置值时,才需要修改自定义配置文件,更改相应属性值。

3.4.2.1默认配置文件

要获取的默认文件 文件存放在 Hadoop 的 jar 包中的位置
[core-default.xml] hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml
[hdfs-default.xml] hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml
[yarn-default.xml] hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml
[mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

3.4.2.2自定义配置文件

core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上,用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

3.4.3配置集群

3.4.3.1核心配置文件(core-site.xml)

配置core-site.xml

  • [root@hadoop102 .ssh]# cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
  • [root@hadoop102 .ssh]#vim core-site.xml

在这里插入图片描述
文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
 <!-- 指定 NameNode 的地址 -->
 <property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
 </property>
 <!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 -->
 <property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
 </property>
 <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为summer -->
 <property>
 <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
 <value>summer</value>
 </property>
</configuration>

HDFS网页登录先别配置,后面会配置

3.4.3.2HDFS配置文件(hdfs-site.xml)

配置hdfs-site.xml

  • [root@hadoop102 hadoop]# vim hdfs-site.xml

在这里插入图片描述
文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- nn web 端访问地址-->
<property>
 <name>dfs.namenode.http-address</name>
 <value>hadoop102:9870</value>
 </property>
<!-- 2nn web 端访问地址-->
 <property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>hadoop104:9868</value>
 </property>
</configuration>

3.4.3.3YARN配置文件(yarn-site.xml)

配置yarn-site.xml

  • [root@hadoop102 hadoop]# vim yarn-site.xml

在这里插入图片描述
文件内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
 <!-- 指定 MR 走 shuffle -->
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
 <!-- 指定 ResourceManager 的地址-->
 <property>
 <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
 <value>hadoop103</value>
 </property>
 <!-- 环境变量的继承 -->
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
 
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
RED_HOME</value>
 </property>
</configuration>

3.4.3.4MapReduce配置文件(mapred-site.xml)

配置mapred-site.xml

  • [root@hadoop102 hadoop]# vim mapred-site.xml

在这里插入图片描述

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上 -->
 <property>
 <name>mapreduce.framework.name</name>
 <value>yarn</value>
 </property>
</configuration>

3.4.4在集群上分发配置好的Hadoop配置文件

  • [root@hadoop102 hadoop]# cd ..
  • [root@hadoop102 etc]# xsync hadoop/

在这里插入图片描述

3.4.5去103和104上查看文件分发情况

  • [summer@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
  • [summer@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
1月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
148 6
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
44 0
|
1月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
Hadoop-24 Sqoop迁移 MySQL到Hive 与 Hive到MySQL SQL生成数据 HDFS集群 Sqoop import jdbc ETL MapReduce
84 0
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
64 2
|
15天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
59 2
|
16天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
56 1
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
53 1
|
1月前
|
存储 分布式计算 资源调度
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
74 5
|
1月前
|
资源调度 数据可视化 大数据
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
35 4
|
1月前
|
大数据 网络安全 数据安全/隐私保护
大数据-03-Hadoop集群 免密登录 超详细 3节点云 分发脚本 踩坑笔记 SSH免密 集群搭建(二)
大数据-03-Hadoop集群 免密登录 超详细 3节点云 分发脚本 踩坑笔记 SSH免密 集群搭建(二)
110 5