保姆级Hadoop集群部署

2023-02-10 165

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一、准备三台linux并实现三台机器机器免密码登录

为什么要免密登录

Hadoop 节点众多, 所以一般在主节点启动从节点, 这个时候就需要程序自动在主节点登录到从节点中, 如果不能免密就每次都要输入密码, 非常麻烦

免密 SSH 登录的原理

需要先在 B节点配置
A节点的公钥节点请求 B节点要求登录
B节点使用 A节点的公钥, 加密一段随机文本
A节点使用私钥解密, 并发回给 B节点
B节点验证文本是否正确

1、三台机器生成公钥与私钥

在三台机器执行以下命令，生成公钥与私钥

ssh-keygen -t rsa

执行该命令之后，按下三个回车即可

2、拷贝公钥到同一台机器

三台机器将拷贝公钥到第一台机器

三台机器执行命令：

ssh-copy-id node1

如果报错及解决办法

1. /usr/bin/ssh-copy-id: ERROR: ssh: Could not resolve hostname node1: 
2. Name or service not known

解决办法:在集群上的所有机器上执行vi /etc/hosts

1. 192.168.43.129 node1
2. 192.168.43.130 node2
3. 192.168.43.131 node3

3、复制第一台机器的认证到其他机器

将第一台机器的公钥拷贝到其他机器上

在第一台机器上面指向以下命令

scp /root/.ssh/authorized_keys node2:/root/.ssh
scp /root/.ssh/authorized_keys node3:/root/.ssh

二、三台机器时钟同步

为什么需要时间同步

因为很多分布式系统是有状态的, 比如说存储一个数据, A节点记录的时间是 1, B节点记录的时间是 2, 就会出问题

## 安装
yum install -y ntp
## 启动定时任务
crontab -e

随后在输入界面键入

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate ntp4.aliyun.com;

三、hadoop集群搭建

如果需要单机部署参考博客：单机部署hadoop2.7.3_程序员小王java的博客-CSDN博客

怎么将ip地址设置主机名参考我的博客：http://t.csdn.cn/3wpT6

1、解压

tar xzvf hadoop-3.1.1.tar.gz
#修改名字
mv hadoop-3.1.1 hadoop

2、修改配置文件

配置文件的位置在 hadoop/etc/hadoop

core-site.xmlll

<configuration>
    <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://node1:8020</value>
        </property>
        <!-- 临时文件存储目录 -->
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/usr/apps/hadoop/tmp</value>
        </property>
    <!--  缓冲区大小，实际工作中根据服务器性能动态调整 -->
        <property>
                <name>io.file.buffer.size</name>
                <value>8192</value>
        </property>
    <!--  开启hdfs的垃圾桶机制，删除掉的数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟 -->
        <property>
                <name>fs.trash.interval</name>
                <value>10080</value>
        </property>
</configuration>

hadoop-env.sh[2]

1. #java，自己的java地址
2. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171-amd64/

hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>file:///usr/apps/hadoop/datas/datanode/datanodeDatas</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.blocksize</name>
                <value>134217728</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.handler.count</name>
                <value>10</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>file:///usr/apps/hadoop/datas/datanode/datanodeDatas</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address</name>
                <value>node1:50070</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>3</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.permissions.enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
                <value>file:///usr/apps/hadoop/datas/dfs/nn/snn/edits</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
                <value>node1.hadoop.com:50090</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
                <value>file:///usr/apps/hadoop/datas/dfs/nn/edits</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
                <value>file:///usr/apps/hadoop/datas/dfs/snn/name</value>
        </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
                <value>1024</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.map.java.opts</name>
                <value>-Xmx512M</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
                <value>1024</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
                <value>-Xmx512M</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
                <value>256</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
                <value>100</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
                <value>25</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
                <value>node1.hadoop.com:10020</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
                <value>node1.hadoop.com:19888</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
                <value>/usr/apps/hadoop/datas/jobhsitory/intermediateDoneDatas</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
                <value>/usr/apps/hadoop/datas/jobhsitory/DoneDatas</value>
        </property>
        <property>
          <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/apps/hadoop</value>
        </property>
        <property>
          <name>mapreduce.map.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/apps/hadoop/</value>
        </property>
        <property>
          <name>mapreduce.reduce.env</name>
          <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/apps/hadoop</value>
        </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>
    <value>100</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>node1:8032</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>node1:8030</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>node1:8031</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>node1:8033</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>node1:8088</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>node1</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>1024</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>2048</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
    <value>2.1</value>
  </property>
  <!-- 设置不检查虚拟内存的值，不然内存不够会报错 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>1024</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>file:///usr/apps/hadoop/datas/nodemanage/nodemanagerLogs</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>file:///usr/apps/hadoop/datas/nodemanage/nodemanagerLogs</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
    <value>10800</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/usr/apps/hadoop/datas/remoteAppLog/remoteAppLogs</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix</name>
    <value>logs</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>18144000</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds</name>
    <value>86400</value>
  </property>
  <!-- yarn上面运行一个任务，最少需要1.5G内存，虚拟机没有这么大的内存就调小这个值，不然会报错 -->
  <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
        <value>1024</value>
  </property>
</configuration>

worker

node1
node2
node3

3、创建数据和临时文件夹

mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/tmp
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/dfs/nn/snn/edits
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/namenode/namenodedatas
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/datanode/datanodeDatas
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/dfs/nn/edits
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/dfs/snn/name
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/jobhsitory/intermediateDoneDatas
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/jobhsitory/DoneDatas
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/nodemanager/nodemanagerDatas
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/nodemanager/nodemanagerLogs
mkdir -p /usr/apps/hadoop/datas/remoteAppLog/remoteAppLogs

4、分发安装包到其它机器

 scp -r /usr/apps/hadoop node2:/usr/apps/hadoop
 scp -r /usr/apps/hadoop node3:/usr/apps/hadoop

5、在每个节点配置环境变量

vi /etc/profile

#hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/apps/hadoop/
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

6、格式化HDFS

为什么要格式化HDFS

HDFS需要一个格式化的过程来创建存放元数据(image, editlog)的目录

bin/hdfs namenode -format

7、启动集群

# 会登录进所有的worker启动相关进行, 也可以手动进行, 但是没必要
/usr/apps/hadoop/sbin/start-dfs.sh 
/usr/apps/hadoop/sbin/start-yarn.sh mapred --daemon start historyserver

8、访问

此时便可以通过如下三个URL访问Hadoop了

HDFS: http://192.168.43.129:50070/dfshealth.html#tab-startup-progress

Yarn: http://192.168.43.129:8088/cluster

报错：设置hadoop-env.sh

export HDFS_NAMENODE_USER="root"
export HDFS_DATANODE_USER="root"
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER="root"
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER="root"
export YARN_NODEMANAGER_USER="root"