基于Docker搭建大数据集群（三）Hadoop部署-阿里云开发者社区

基于Docker搭建大数据集群（三）Hadoop部署

2023-09-23 179

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本文涉及的产品

云原生大数据计算服务 MaxCompute，5000CU*H 100GB 3个月

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简介： 基于Docker搭建大数据集群（三）Hadoop部署

主要内容

Hadoop安装

前提

zookeeper正常使用
JAVA_HOME环境变量

安装包

微云下载 | tar包目录下

Hadoop 2.7.7

角色划分

角色分配	NN	DN	SNN
cluster-master	是	否	否
cluster-slave1	否	是	是
cluster-slave1	否	是	否
cluster-slave1	否	是	否

一、环境准备

上传到docker镜像

docker cp hadoop-2.7.7.tar.gz cluster-master:/root/tar

解压

tar xivf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /opt/hadoop

二、配置文件

core-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://jinbill</value>
        </property>
        <property>
                <name>ha.zookeeper.quorum</name>
                <value>cluster-master:2181</value>
        </property>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/opt/hadoop</value>
        </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
        <property>
                 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                 <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
                 <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
                 <value>true</value>
        </property>
        <property>
                 <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
                 <value>mr_jinbill</value>
        </property>
        <property>
                 <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
                 <value>rm1,rm2</value>
        </property>
        <property>
                 <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
                 <value>cluster-slave2</value>
        </property>
        <property>
                 <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
                 <value>cluster-slave3</value>
        </property>
        <property>
                 <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
                 <value>192.168.11.46:12181</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
</configuration>

hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_221

hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>dfs.nameservices</name>
                <value>jinbill</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.ha.namenodes.jinbill</name>
                <value>nn1,nn2</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.rpc-address.jinbill.nn1</name>
                <value>cluster-master:8020</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.rpc-address.jinbill.nn2</name>
                <value>cluster-slave1:8020</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address.shsxt.nn1</name>
                <value>cluster-master:50070</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address.shsxt.nn2</name>
                <value>cluster-slave1:50070</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
                <value>qjournal://cluster-slave1:8485;cluster-slave2:8485;cluster-slave3:8485/jinbill</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.client.failover.proxy.provider.jinbill</name>
                <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
        </value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
                <value>sshfence</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
                <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
                <value>/opt/hadoop/data</value>
        </property>
        <property>          
                <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
                <value>true</value>
        </property>
</configuration>

新建slaves文件，若有则直接编辑

cluster-slave1
cluster-slave2
cluster-slave3

三、初始化

启动所有节点JournalNode

hadoop-daemon.sh start journalnode

在NN上初始化元数据

hdfs namenode -forma

将格式化后的元数据拷贝到SNN上

scp /opt/zookeeper/dfs cluster-slave1:/opt/hadoop

启动master节点的NN

hadoop-daemon.sh start namenode

在SNN上执行

hdfs namenode -bootstrapStandby

启动SNN

hadoop-daemon.sh start namenode

在NN或SNN上初始化ZKFC

hdfs zkfc -formatZK

停止上面节点

stop-dfs.sh

四、启动

start-dfs.shstart-yarn.sh

五、测试是否成功

因为网段不同，所以得加路由才能访问

打开cmd，需要管理员权限
route add 172.15.0.0 mask 255.255.0.0 192.168.11.38 -p

访问UI界面

Hadoop 集群访问地址 Hadoop 作业地址

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基于Docker搭建大数据集群（三）Hadoop部署

主要内容

前提

安装包

角色划分

一、环境准备

上传到docker镜像

解压

二、配置文件

core-site.xml

yarn-site.xml

hadoop-env.sh

hdfs-site.xml

新建slaves文件，若有则直接编辑

三、初始化

启动所有节点JournalNode

在NN上初始化元数据

将格式化后的元数据拷贝到SNN上

启动master节点的NN

在SNN上执行

启动SNN

在NN或SNN上初始化ZKFC

停止上面节点

四、启动

五、测试是否成功

因为网段不同，所以得加路由才能访问

访问UI界面

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二、配置文件

core-site.xml

yarn-site.xml

hadoop-env.sh

hdfs-site.xml

新建slaves文件，若有则直接编辑

三、初始化

启动所有节点JournalNode

在NN上初始化元数据

将格式化后的元数据拷贝到SNN上

启动master节点的NN

在SNN上执行

启动SNN

在NN或SNN上初始化ZKFC

停止上面节点

四、 启动

五、测试是否成功

因为网段不同，所以得加路由才能访问

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