Hadoop安装和配置

快来打我* 2021-07-26 23:36 451阅读 0赞

# 1、安装Hadoop #

**注意：安装JDK类似，解压后配置环境变量**

**1.0.  Hadoop下载地址：**

[https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/][https_archive.apache.org_dist_hadoop_common_hadoop-2.7.2]

**1.1. 用SecureCRT工具将hadoop-2.7.2.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面**

切换到sftp连接页面，选择Linux下编译的hadoop jar包拖入，如图2-32所示

![20200411153211697.png][]

图2-32 拖入hadoop的tar包

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

图2-33 拖入Hadoop的tar包成功

**1.2. 进入到Hadoop安装包路径下**

[atguigu@hadoop101 ~]$ cd /opt/software/

**1.3. 解压安装文件到/opt/module下面**

[atguigu@hadoop101 software]$ tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /opt/module/

**1.4. 查看是否解压成功**

[atguigu@hadoop101 software]$ ls /opt/module/
    
    hadoop-2.7.2

**1.5. 将Hadoop添加到环境变量**

（1）获取Hadoop安装路径

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ pwd
    
    /opt/module/hadoop-2.7.2

（2）打开/etc/profile文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sudo vi /etc/profile

在profile文件末尾添加JDK路径：（shitf+g）

##HADOOP_HOME
    
    export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
    
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
    
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

（3）保存后退出

:wq

（4）让修改后的文件生效

[atguigu@ hadoop101 hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile

**1.6.  测试是否安装成功**

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop version
    
    Hadoop 2.7.2

**1.7. 重启(如果Hadoop命令不能用再重启)**

[atguigu@ hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sync
    
    [atguigu@ hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sudo reboot

# 2、配置Hadoop #

## 2.1 运行Hadoop集群的准备工作 ##

解压所下载的Hadoop发行版。编辑 vim etc/hadoop/hadoop-env.sh (注意：Hadoop下面的etc文件)文件，至少需要将JAVA\_HOME设置为Java安装根路径。

vim etc/hadoop/hadoop-env.sh

![20200411163455964.png][]

尝试如下命令：  
$ bin/hadoop  
将会显示**hadoop** 脚本的使用文档。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

现在你可以用以下三种支持的模式中的一种启动Hadoop集群：

*  单机模式
 *  伪分布式模式
 *  完全分布式模式

## 2.2 单机模式的操作方法 ##

默认情况下，Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。这对调试非常有帮助。

下面的实例将已解压的 etc/hadoop目录拷贝作为输入，查找并显示匹配给定正则表达式的条目。输出写入到指定的output目录。

2.2.1.创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir input

2.2.2.将Hadoop的xml配置文件复制到input

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cp etc/hadoop/*.xml input

2.2.3.执行share目录下的MapReduce程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

2.2.4.查看输出结果

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat output/*

## 2.3 伪分布式模式的操作方法 ##

Hadoop可以在单节点上以所谓的伪分布式模式运行，此时每一个Hadoop守护进程都作为一个独立的Java进程运行。

### **2.3.1 启动HDFS并运行MapReduce程序** ###

**1.   分析**

>        （1）配置集群
> 
>        （2）启动、测试集群增、删、查
> 
>        （3）执行WordCount案例

**2.   执行步骤**

（1）配置集群

（a）配置：vim etc/hadoop/hadoop-env.sh

Linux系统中获取JDK的安装路径：

[atguigu@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME
    /opt/module/jdk1.8.0_144

修改JAVA\_HOME 路径：

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

（b）配置：vim etc/hadoop/core-site.xml

<property>
 <name>fs.defaultFS</name>
     <value>hdfs://hadoop101:9000</value>
 </property>
 
 
 <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
 </property>

（c）配置：vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

<property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>1</value>
 </property>

（2）启动集群

（a）**格式化****NameNode** （第一次启动时格式化，以后就不要总格式化）

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format

（b）启动NameNode

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

（c）启动DataNode

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

（3）查看集群

（a）查看是否启动成功

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
    13586 NameNode
    13668 DataNode
    13786 Jps

注意：jps是JDK中的命令，不是Linux命令。不安装JDK不能使用jps

（b）web端查看HDFS文件系统

[http://hadoop101:50070/dfshealth.html\#tab-overview][http_hadoop101_50070_dfshealth.html_tab-overview]

注意：如果不能查看，看如下帖子处理

[http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6604189.html][http_www.cnblogs.com_zlslch_p_6604189.html]

（c）查看产生的Log日志

说明：在企业中遇到Bug时，经常根据日志提示信息去分析问题、解决Bug。

当前目录：/opt/module/hadoop-2.7.2/logs

[atguigu@hadoop101 logs]$ ls
    hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.log
    hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.out
    hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.log
    hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.out
    SecurityAuth-root.audit
    [atguigu@hadoop101 logs]# cat hadoop-atguigu-datanode-hadoop101.log

**（d****）思考：为什么不能一直格式化NameNode****，格式化NameNode****，要注意什么？**

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/name/current/
    [atguigu@hadoop101 current]$ cat VERSION
    clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837
    
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/data/current/
    clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837

注意：格式化NameNode，会产生新的集群id,导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。所以，格式NameNode时，一定要先删除data数据和log日志，然后再格式化NameNode。

（4）操作集群

（a）在HDFS文件系统上**创建**一个input文件夹

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input

（b）将测试文件内容**上传**到文件系统上

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input
      /user/atguigu/input/

（c）**查看**上传的文件是否正确

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -ls  /user/atguigu/input/
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat  /user/atguigu/ input/wc.input

（d）运行MapReduce程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar
    share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output

（e）查看输出结果

命令行查看：

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

浏览器查看，如图2-34所示

![20200411192947504.png][]

图2-34 查看output文件

（f）将测试文件内容**下载**到本地

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -get /user/atguigu/output/part-r-00000 ./wcoutput/

（g）**删除**输出结果

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -rm -r /user/atguigu/output

### **2.3.2 启动YARN并运行MapReduce程序** ###

**1.  分析**

>        （1）配置集群在YARN上运行MR
> 
>        （2）启动、测试集群增、删、查
> 
>        （3）在YARN上执行WordCount案例

**2.  执行步骤   **

（1）配置集群

（a）配置vim etc/hadoop/yarn-env.sh

配置一下JAVA\_HOME

![2020041121275427.png][]

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

（b）配置vim etc/hadoop/yarn-site.xml

<property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
      <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
 
 
 <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
     <value>hadoop101</value>
 </property>

（c）配置：vim etc/hadoop/mapred-env.sh

配置一下JAVA\_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

（d）配置： (对mapred-site.xml.template重新命名为) mapred-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
    
    [atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml

<property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
 </property>

（2）启动集群

（a）启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动

（b）启动ResourceManager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（c）启动NodeManager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

（3）集群操作

（a）YARN的浏览器页面查看，如图2-35所示

http://hadoop101:8088/cluster

![20200411211239465.png][]

图2-35 YARN的浏览器页面

（b）删除文件系统上的output文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

（c）执行MapReduce程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar
     share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input  /user/atguigu/output

（d）查看运行结果，如图2-36所示

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

![20200411211251559.png][]

图2-36 查看运行结果

### **2.3.3 配置历史服务器** ###

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1.    配置mapred-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<property>
 <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
 <value>hadoop101:10020</value>
 </property>
 
 
 <property>
     <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
     <value>hadoop101:19888</value>
 </property>

2.    启动历史服务器

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

3.    查看历史服务器是否启动

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps

4.    查看JobHistory

[http://hadoop101:19888/jobhistory][http_hadoop101_19888_jobhistory]

### **2.3.4 配置日志的聚集** ###

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

1.配置yarn-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<property>
 <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
 <value>true</value>
 </property>
 
 <property>
 <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
 <value>604800</value>
 </property>

2.关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

3.启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

4.删除HDFS上已经存在的输出文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

5.执行WordCount程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output

6.查看日志，如图2-37，2-38，2-39所示

[http://hadoop101:19888/jobhistory][http_hadoop101_19888_jobhistory]

![20200412204426934.png][]

图2-37  Job History

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

图2-38 job运行情况

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

图2-39 查看日志

### **2.3.5 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。

（1）默认配置文件：

表2-1

<table style="margin-left:1cm;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:187px;"> 要获取的默认文件 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:565px;"> 文件存放在Hadoop的jar包中的位置 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:187px;"> [core-default.xml] </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:565px;"> hadoop-common-2.7.2.jar/ core-default.xml </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:187px;"> [hdfs-default.xml] </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:565px;"> hadoop-hdfs-2.7.2.jar/ hdfs-default.xml </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:187px;"> [yarn-default.xml] </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:565px;"> hadoop-yarn-common-2.7.2.jar/ yarn-default.xml </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:187px;"> [mapred-default.xml] </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:565px;"> hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar/ mapred-default.xml </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

（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。

## 2.4 完全分布式运行模式（开发重点） ##

**xsync集群分发脚本**

**需求：**循环复制文件到所有集群节点的相同目录下

rsync    -av           $pdir/$fname                   $user@hadoop$host:$pdir/$fname

命令   选项参数   要拷贝的文件路径/名称    目的用户@主机:目的路径/名称

**示例：**rsync  -av  /opt/software/   hadoop102:/opt/software

**选项参数说明**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 选项 </td> 
 <td> 功能 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> -a </td> 
 <td> 归档拷贝 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> -v </td> 
 <td> 显示复制过程 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> &nbsp; </td> 
 <td> &nbsp; </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

切换到root用户，并在/usr/bin目录下xsync创建文件，文件内容如下：

[atguigu@hadoop100 local]$ su root
    密码：
    [root@hadoop100 ~]$ cd /usr/local/bin
    [root@hadoop100 bin]$ touch xsync
    [root@hadoop100 bin]$ vi xsync

说明：在/usr/local/bin这个目录下存放的脚本，所有用户可以在系统任何地方直接执行。

在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash
 #1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
 pcount=$#
 if ((pcount==0)); then
 echo no args;
 exit;
 fi
 
 #2 获取文件名称
 p1=$1
 fname=`basename $p1`
 echo fname=$fname
 
 #3 获取上级目录到绝对路径
 pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`
 echo pdir=$pdir
 
 #4 获取当前用户名称
 user=`whoami`
 
 #5 循环
 for((host=101; host<104; host++)); do
 echo ------------------- hadoop$host --------------
 rsync -av $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir
 done

修改脚本 xsync 具有执行权限

[root@hadoop100 bin]$ chmod 777 xsync

（c）调用脚本形式：xsync 文件名称（把hadoop、jdk、环境变量文件分发到集群）

[root@hadoop100 module]$ xsync hadoop-2.7.2

[root@hadoop100 module]# xsync jdk1.8.0_144/

[root@hadoop100 module]# xsync /etc/profile

![20200412230234748.png][]

为了方便其它虚拟机也能使用分发脚本，我们把分发脚本也发过去。

[root@hadoop100 hadoop]# xsync /usr/local/bin/xsync

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

![20200412231206569.png][]

注意：也可以将xsync放到/home/atguigu/bin目录下供当前用户使用。

### 集群配置 ###

**1.   集群部署规划**

<table style="margin-left:33.75pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:116px;"> &nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:216px;"> hadoop101 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:237px;"> hadoop102 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:232px;"> hadoop103 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:116px;"> HDFS &nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:216px;"> NameNode DataNode </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:237px;"> &nbsp; DataNode </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:232px;"> SecondaryNameNode DataNode </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:116px;"> YARN </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:216px;"> &nbsp; NodeManager </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:237px;"> ResourceManager NodeManager </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:232px;"> &nbsp; NodeManager </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**2.   配置集群**

**（1）核心配置文件**

配置core-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi core-site.xml

在该文件中编写如下配置

<property>
      <name>fs.defaultFS</name>
       <value>hdfs://hadoop101:9000</value>
 </property>
 
 
 <property>
      <name>hadoop.tmp.dir</name>
      <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
 </property>

**（2）HDFS配置文件**

配置hadoop-env.sh

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

配置hdfs-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi hdfs-site.xml

在该文件中编写如下配置

<property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>3</value>
 </property>
 
 
 <property>
       <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
       <value>hadoop103:50090</value>
 </property>

**（3）YARN配置文件**

配置yarn-env.sh

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

配置yarn-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-site.xml

在该文件中增加如下配置

<property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
      <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
 
 
 <property>
      <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
      <value>hadoop102</value>
 </property>

**（4）MapReduce配置文件**

配置mapred-env.sh

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

配置mapred-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml

在该文件中增加如下配置

<property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
 </property>

**3．在集群上分发配置好的Hadoop配置文件**

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/

**4．查看文件分发情况**

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml

### 集群单点启动 ###

**（1）如果集群是第一次启动，需要格式化NameNode**

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs namenode -format

**（2）在hadoop101上启动NameNode**

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start namenode
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
    3461 NameNode

**（3）在hadoop101、hadoop102以及hadoop103上分别启动DataNode**

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
    3461 NameNode
    3608 Jps
    3561 DataNode
    [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode
    [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ jps
    3190 DataNode
    3279 Jps
    [atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode
    [atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ jps
    3237 Jps
    3163 DataNode

**（4）思考：每次都一个一个节点启动，如果节点数增加到1000个怎么办？**

早上来了开始一个一个节点启动，到晚上下班刚好完成，下班？![20200413232227857.png][]

### SSH无密登录配置 ###

如图在根目录执行 ssh-keygen -t rsa

生成公钥和私钥：

\[root@hadoop101 ~\]\# ssh-keygen -t rsa

然后敲（三个回车），就会生成两个文件id\_rsa（私钥）、id\_rsa.pub（公钥）

[root@hadoop101 /]# cd ~
    [root@hadoop101 ~]# ssh-keygen -t rsa
    Generating public/private rsa key pair.
    Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa): 
    Enter passphrase (empty for no passphrase): 
    Enter same passphrase again: 
    Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
    Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.
    The key fingerprint is:
    c7:85:3b:2b:75:9d:0a:80:70:cb:d3:eb:79:c0:ac:6e root@hadoop101
    The key's randomart image is:
    +--[ RSA 2048]----+
    |    . .          |
    |     + +   .     |
    |      = o . .    |
    |       o + o . . |
    |        S B . o  |
    |       . * = .   |
    |        = o .    |
    |      E. o       |
    |     oo          |
    +-----------------+

![20200415234729744.png][]

第一种方式：（这种方式比较麻烦）

将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上：如下，hadoop1，hadoop2，hadoop3都能访问，hadoop1.

[root@hadoop101 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop101
    [root@hadoop101 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
    [root@hadoop101 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103

注意：

还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104；

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。

第二种方式：

首先设置hadoop1自己能免密登录自己

[root@hadoop101 .ssh]# ssh-copy-id hadoop101

生成authorized\_key

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

然后~~把.ssh整个文件夹发送到各个机器，这样各个机器之间都能免密登录了！

[root@hadoop101 .ssh]# cd ..
    [root@hadoop101 ~]# xsync .ssh
    fname=.ssh
    pdir=/root
    ------------------- hadoop101 --------------
    sending incremental file list
    
    sent 132 bytes  received 13 bytes  290.00 bytes/sec
    total size is 3685  speedup is 25.41
    ------------------- hadoop102 --------------
    root@hadoop102's password: 
    sending incremental file list
    .ssh/
    .ssh/authorized_keys
    .ssh/id_rsa
    .ssh/id_rsa.pub
    .ssh/known_hosts
    
    sent 3992 bytes  received 92 bytes  480.47 bytes/sec
    total size is 3685  speedup is 0.90
    ------------------- hadoop103 --------------
    root@hadoop103's password: 
    sending incremental file list
    .ssh/
    .ssh/authorized_keys
    .ssh/id_rsa
    .ssh/id_rsa.pub
    .ssh/known_hosts
    
    sent 3992 bytes  received 92 bytes  907.56 bytes/sec
    total size is 3685  speedup is 0.90
    [root@hadoop101 ~]#

.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

<table style="margin-left:28.1pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:120.75pt;"> known_hosts </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:470px;"> 记录ssh访问过计算机的公钥(public key) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:120.75pt;"> id_rsa </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:470px;"> 生成的私钥 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:120.75pt;"> id_rsa.pub </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:470px;"> 生成的公钥 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:120.75pt;"> authorized_keys </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:470px;"> 存放授权过得无密登录服务器公钥 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 群起集群 ###

**1.  配置slaves**

/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi slaves

在该文件中增加如下内容：

hadoop101
    hadoop102
    hadoop103

注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

同步所有节点配置文件

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ xsync slaves

**2.  启动集群**

（1）如果集群是第一次启动，需要格式化NameNode（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format

（2）启动HDFS

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
    4166 NameNode
    4482 Jps
    4263 DataNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ jps
    3218 DataNode
    3288 Jps

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ jps
    3221 DataNode
    3283 SecondaryNameNode
    3364 Jps

（3）启动YARN

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

注意：NameNode和ResourceManger如果不是同一台机器，不能在NameNode上启动 YARN，应该在ResouceManager所在的机器上启动YARN。

（4）Web端查看SecondaryNameNode

（a）浏览器中输入：[http://hadoop103:50090/status.html][http_hadoop103_50090_status.html]

（b）查看SecondaryNameNode信息，如图2-41所示。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

**3.  集群基本测试**

（1）上传文件到集群

上传小文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input

上传大文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -put
    
     /opt/software/hadoop-2.7.2.tar.gz  /user/atguigu/input

（2）上传文件后查看文件存放在什么位置

（a）查看HDFS文件存储路径

[atguigu@hadoop101 subdir0]$ pwd
    
    /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-1495462844069/current/finalized/subdir0/subdir0

（b）查看HDFS在磁盘存储文件内容

[atguigu@hadoop101 subdir0]$ cat blk_1073741825
    hadoop yarn
    hadoop mapreduce
    atguigu
    atguigu

（3）拼接

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月  23 16:01 blk_1073741836
    -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu   1048583 5月  23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
    -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu  63439959 5月  23 16:01 blk_1073741837
    -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu    495635 5月  23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
    [atguigu@hadoop101 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.file
    [atguigu@hadoop101 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.file
    [atguigu@hadoop101 subdir0]$ tar -zxvf tmp.file

（4）下载

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -get
    
     /user/atguigu/input/hadoop-2.7.2.tar.gz ./

### 集群启动/停止方式总结 ###

1.    各个服务组件逐一启动/停止

（1）分别启动/停止HDFS组件

hadoop-daemon.sh  start / stop  namenode / datanode / secondarynamenode

（2）启动/停止YARN

yarn-daemon.sh  start / stop  resourcemanager / nodemanager

2.    各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用

（1）整体启动/停止HDFS

start-dfs.sh   /  stop-dfs.sh

（2）整体启动/停止YARN

start-yarn.sh  /  stop-yarn.sh

### **集群时间同步** ###

注意：集群时间同步就是集群之间的时间保持一致，这和hadoop无关，Hbase也要求集群需要时间同步；

时间同步的方式：找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，比如，每隔十分钟，同步一次时间。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

**配置时间同步具体实操：**

1.    时间服务器配置（必须root用户）

（1）检查ntp是否安装(如下说明ntp服务已经安装)

[root@hadoop101 桌面]# rpm -qa|grep ntp
    ntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64
    fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarch
    ntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

（2）检查ntp服务有没有启动

[root@hadoop101 /]# service ntpd status
    ntpd 已停

已停：是可以的，如果正在运行需要暂停服务；

>           service ntpd stop;  
>           chkconfig ntpd off; \#检查服务是否关闭  
>           chkconfig --list ntpd; \#检查服务是否关闭

（3）修改ntp配置文件

[root@hadoop101 桌面]# vi /etc/ntp.conf

修改内容如下

a）修改1（授权192.168.1.0-192.168.1.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间）

#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap  放开注释--改为
    restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

b）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）

server 0.centos.pool.ntp.org iburst
    server 1.centos.pool.ntp.org iburst
    server 2.centos.pool.ntp.org iburst
    server 3.centos.pool.ntp.org iburst
    把上面四行注释掉---改为如下
    #server 0.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 1.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 2.centos.pool.ntp.org iburst
    #server 3.centos.pool.ntp.org iburst

c）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步）

server 127.127.1.0
    fudge 127.127.1.0 stratum 10

（4）修改/etc/sysconfig/ntpd 文件

[root@hadoop101 桌面]# vim /etc/sysconfig/ntpd

增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）

SYNC_HWCLOCK=yes

（5）重新启动ntpd服务

[root@hadoop101 桌面]# service ntpd status
    ntpd 已停
    [root@hadoop101 桌面]# service ntpd start
    正在启动 ntpd：                                            [确定]

（6）设置ntpd服务开机启动

[root@hadoop101 桌面]# chkconfig ntpd on

2.    其他机器配置（必须root用户）

（1）在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次

[root@hadoop102 桌面]# crontab -e

编写定时任务如下：（如下代表每隔10分钟去hadoop101去同步时间）

\*/10 \* \* \* \* /usr/sbin/ntpdate hadoop101

（2）修改任意机器时间（测试使用：10分钟后修改回来）

[root@hadoop102 桌面]# date -s "2017-9-11 11:11:11"

（3）十分钟后查看机器是否与时间服务器同步

[root@hadoop102 桌面]# date

说明：测试的时候可以将10分钟调整为1分钟，节省时间。

[https_archive.apache.org_dist_hadoop_common_hadoop-2.7.2]: https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/
[20200411153211697.png]: /images/20210726/6aea2e0201b5412e9c7fb1255d188cce.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210726/fd9ac6337afc48be9cfdecd1540d4d01.png
[20200411163455964.png]: /images/20210726/a6ee1e4d6b6b4c17b24ab07cf998a207.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210726/031ea088af7a40fd976445c9448c9686.png
[http_hadoop101_50070_dfshealth.html_tab-overview]: http://hadoop101:50070/dfshealth.html#tab-overview
[http_www.cnblogs.com_zlslch_p_6604189.html]: http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6604189.html
[20200411192947504.png]: /images/20210726/f2c8f73dc3d244dbbfaf4138663f2d8b.png
[2020041121275427.png]: /images/20210726/146e533abf3f4b97aa3153c4ab2c8beb.png
[20200411211239465.png]: /images/20210726/46ac714cb34e4804afa527ea1c055505.png
[20200411211251559.png]: /images/20210726/514b75800fb945b7bdebf3f24034d37a.png
[http_hadoop101_19888_jobhistory]: http://hadoop101:19888/jobhistory
[20200412204426934.png]: /images/20210726/2346613801364347a5df367123adfeb3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20210726/0686980ffa5d4c668ff0c66a70e0b908.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20210726/d4f8837c3bd147948fc17ec201b4ae2a.png
[20200412230234748.png]: /images/20210726/053344806b4e494c9c9d20e74448d3e9.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20210726/94bf4837abf14b89b0f96901119a001c.png
[20200412231206569.png]: /images/20210726/b21c158beedb450b9be7354b07cb959a.png
[20200413232227857.png]: /images/20210726/3edb57a929f74686b8c1573e531680b5.png
[20200415234729744.png]: /images/20210726/67ac51dd03c0499dbdaa052e30703582.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20210726/7735581d01354577bb2df9b29092a742.png
[http_hadoop103_50090_status.html]: http://hadoop104:50090/status.html
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20210726/efb5e1fddf5746ab86fe3e6a5247f1a3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpbWluZzEwMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20210726/14d709bb5a2549cd96f98d59ba34b1f8.png