在本地利用虚拟机搭建Hadoop大数据平台

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: 在本地电脑简单的利用现有的VM虚拟机搭建Hadoop大数据平台实验记录

一、   虚拟机备份:

注意:VM虚拟机并不是一个非常稳定的系统,在虚拟化情况下,有时候会出现一些非常莫名奇妙的错误,这就需要我们有足够的克隆备份,以用于错误出现的恢复和追溯,大家可以参考我的虚拟机建设方式。


在基础平台中,一般都有一些搭建好的基础组件,例如我们在Hadoop基础平台搭建时候,需要的JDK 1.8 基础组件,我们可以先行搭建好,后在使用的时候,直接克隆,省时省力,在搭建好的基础组件里,我们可以挑选一部分重要的(或者复杂的)进行备份

我们配置到一半的虚拟机,在休息或者阶段性达成时,请在关机时直接进行一次克隆,然后编辑克隆后的虚拟机,按照自己舒服的方式编号即可。

在完成配置后,将完成配置的虚拟机移到已完成的组别,然后在完成备份组进行一个备份。

虚拟机默认安装系统在C盘,建议有一个大一点的C盘空间,至少100-300G。



一、   虚拟机网络设置:

虚拟机常用有三种连接网络模式,分别是桥接,NAT,本地,这三种模式都分别代表什么意思?有什么用呢?我用类比法给大家解释一下这个问题。

1)  桥接模式:在这种模式下,物理主机好像是一个“交换机”所有的虚拟机都连接这个物理主机的交换机上,所有虚拟机之间的交流不受影响,外界带有DHCP功能的路由器会直接分配给虚拟机地址,需要注意的是,你虚拟机的网段和物理机应在同一个网段,不然无法访问。示意图如下:


2.png


2)  NAT模式:NAT(网络地址转,用于把内部的私有网络地址转换成可以通讯的公网地)NAT模式相当于在桥接的Vmnet0(虚拟交换机)上又加入了NAT设备和DHCP服务器来自行分配地址,也就是说,相当于在桥接模式的“交换机”上又加了个“路由器”,这样,物理主机和虚拟机的通讯就需要对于这个“路由器”进行配置才能实现和物理主机的通讯。示意图如下:


3.png

3)  本地模式:本地模式,是NAT模式去掉了NAT设备(只剩DHCP服务器)通过共享网卡可以实现上网。示意图如下:


4.png



我们在配置Hadoop平台的时候,使用NAT方式。


三、   JDK环境配置

1)  环境及需要软件:

1.  物理机操作系统:windows 10 1903

2.  VM版本:15.5 pro

3.  虚拟机操作系统:CentOS 7 x86_64 1804

4.  软件需求:Xshell、Xftp、JDK1.8_211

2)  虚拟机建立:省略

3)  网络设置:

1.  网段:192.168.127.0

2.  网关:192.168.127.1

3.  V8网卡:192.168.127.88

4.  主机IP:192.168.127.31

4)  登录root用户:省略

5)  开始配置:

1.  IP配置

# 修改IP地址

# 这步完成后需重新启动

$ vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="static"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens33"
UUID="001ab3ed-d2b2-4697-ba77-a3a235682441"
DEVICE="ens33"
ONBOOT="yes"
IPADDR="192.168.127.31"
PREFIX="24"
GATEWAY="192.168.127.1"

2.  Xshell到主机

# 在Xshell上创建Shell连接


image.png

image.png


# 在XFTP中的 /root文件夹下新建一个文件夹为apps,且将JDK1.8传输进去


3.  解压缩JDK1.8

$ tar -zxvf /root/apps/jdk-8u211-linux-x64.tar.gz


#
把解压后的JDK 1.8.0_211通过XFTP拖回apps文件夹


4.  设置并且加载JDK1.8

# 在环境变量中加入JDK1.8.0_211

$ vim /etc/profile#
export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.8.0_211
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export   PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HOME/bin


重新加载环境变量

$ source /etc/profile



#
测试

$ echo $JAVA_HOME
$ java -version


5.  关闭主机后,克隆到大数据平台




一、   Hadoop平台单节点搭建

1)  环境及需要软件:

1.  物理机操作系统:windows 10 1903

2.  VM版本:15.5 pro

3.  虚拟机操作系统:CentOS 7 x86_64 1804

4.  软件需求:Xshell、Xftp、hadoop 2.7.7

2)  虚拟机建立:省略

3)  登录root用户:省略

4)  开始配置

1.  修改主机名和IP映射

2.  IP地址和域名

vi /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.127.31 hadoop31

3.  关闭防火墙

$ systemctl stop firewalld.service
$ systemctl disable firewalld.service

关闭防火

4.  配置SSH免密登录

cd ~
ssh-keygen -t rsa #敲三次回车
ssh-copy-id hadoop31 #输入root密码
chmod 700 .ssh


5.  正式安装Hadoop

# 在文件夹下解压缩

tar -zxvf /root/apps/hadoop-2.7.7.tar.gz


# 将hadoop安装包移入apps文件夹中:省略,参照JDK

# 配置依赖环境

cd /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/Hadoop
vim hadoop-env.sh

# 配置文件目录存放位置

vim /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<!--指定hdfs中namenode的地址-->
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop31:9000</value>
</property>
<property>
<!--指定hadoop运行时产生文件的存放目录-->
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/apps/work/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration>

# 配置HDFS副本

vim /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<!--指定hdfs保存数据副本的数量,包括自己,默认为3-->
<!--伪分布式模式,此值为1-->
<name>dfs.replication</name> 
<value>1</value>
</property>
</configuration>

# 复制mapred组建使mapreduce可编辑

cd /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

配置Yarn关联MapReduce运行

vim /root/apps/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<!--指定mapreduce运行在yarn上-->
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

# 格式化NameNode(第一次启动需要,之后都不需要)

cd /root/apps/hadoop-2.7.7
./bin/hdfs namenode -format

启动命令

cd /root/apps/hadoop-2.7.7
./sbin/start-dfs.sh
./sbin/start-yarn.sh

测试地址

http://hadoop31:50070

http://hadoop31:8088

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