Hadoop系列-集群安装配置（二）

喜欢ヅ旅行 2022-06-13 03:38 243阅读 0赞

我使用的是hadoop 2.7.3版本，使用下面的教程，搭建成功

转载内容如下：

## 环境 ##

本教程使用 Ubuntu 14.04 64位 作为系统环境，基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，例如 Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。

本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为 Master 节点，局域网 IP 为 192.168.1.121；另一个作为 Slave 节点，局域网 IP 为 192.168.1.122。

## 准备工作 ##

Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:

1.  选定一台机器作为 Master
2.  在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
3.  在 Master 节点上安装 Hadoop，并完成配置
4.  在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
5.  将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slave 节点上
6.  在 Master 节点上开启 Hadoop

配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境、安装 Hadoop 等过程已经在[Hadoop安装教程\_单机/伪分布式配置][Hadoop]或 [CentOS安装Hadoop\_单机/伪分布式配置][CentOS_Hadoop]中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。

继续下一步配置前，请先完成上述流程的前 4 个步骤。

## 网络配置 ##

假设集群所用的节点都位于同一个局域网。

如果使用的是虚拟机安装的系统，那么需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点互连，例如在 VirturalBox 中的设置如下图。此外，如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的，要确保各个节点的 Mac 地址不同（可以点右边的按钮随机生成 MAC 地址，否则 IP 会冲突）：

![VirturalBox中节点的网络设置][VirturalBox]VirturalBox中节点的网络设置

Linux 中查看节点 IP 地址的命令为 `ifconfig`，即下图所示的 inet 地址（注意虚拟机安装的 CentoS 不会自动联网，需要点右上角连上网络才能看到 IP 地址）：

![Linux查看IP命令][Linux_IP]Linux查看IP命令

首先在 Master 节点上完成准备工作，并关闭 Hadoop (`/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh`)，再进行后续集群配置。

为了便于区分，可以修改各个节点的主机名（在终端标题、命令行中可以看到主机名，以便区分）。在 Ubuntu/CentOS 7 中，我们在 Master 节点上执行如下命令修改主机名（即改为 Master，注意是区分大小写的）：

sudo vim /etc/hostname

Shell 命令

如果是用 CentOS 6.x 系统，则是修改 /etc/sysconfig/network 文件，改为 HOSTNAME=Master，如下图所示：

![CentOS中hostname设置][CentOS_hostname]CentOS中hostname设置

然后执行如下命令修改自己所用节点的IP映射：

sudo vim /etc/hosts

Shell 命令

例如本教程使用两个节点的名称与对应的 IP 关系如下：

192.168.1.121   Master
    192.168.1.122   Slave1

我们在 /etc/hosts 中将该映射关系填写上去即可，如下图所示（一般该文件中只有一个 127.0.0.1，其对应名为 localhost，如果有多余的应删除，特别是不能有 “127.0.0.1 Master” 这样的记录）：

![Hadoop中的hosts设置][Hadoop_hosts]Hadoop中的hosts设置

CentOS 中的 /etc/hosts 配置则如下图所示：

![CentOS中的hosts设置][CentOS_hosts]CentOS中的hosts设置

修改完成后需要重启一下，重启后在终端中才会看到机器名的变化。接下来的教程中请注意区分 Master 节点与 Slave 节点的操作。

**需要在所有节点上完成网络配置**

如上面讲的是 Master 节点的配置，而在其他的 Slave 节点上，也要对 /etc/hostname（修改为 Slave1、Slave2 等） 和 /etc/hosts（跟 Master 的配置一样）这两个文件进行修改！

配置好后需要在各个节点上执行如下命令，测试是否相互 ping 得通，如果 ping 不通，后面就无法顺利配置成功：

ping Master -c 3 # 只ping 3次，否则要按 Ctrl+c 中断
        ping Slave1 -c 3

Shell 命令

例如我在 Master 节点上 `ping Slave1`，ping 通的话会显示 time，显示的结果如下图所示：

![检查是否ping得通][ping]检查是否ping得通

继续下一步配置前，请先完成所有节点的网络配置，修改过主机名的话需重启才能生效。

## SSH无密码登陆节点 ##

这个操作是要让 Master 节点可以无密码 SSH 登陆到各个 Slave 节点上。

首先生成 Master 节点的公匙，在 Master 节点的终端中执行（因为改过主机名，所以还需要删掉原有的再重新生成一次）：

cd ~/.ssh # 如果没有该目录，先执行一次ssh localhost
        rm ./id_rsa* # 删除之前生成的公匙（如果有）
        ssh-keygen -t rsa # 一直按回车就可以

Shell 命令

让 Master 节点需能无密码 SSH 本机，在 Master 节点上执行：

cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys

Shell 命令

完成后可执行 `ssh Master` 验证一下（可能需要输入 yes，成功后执行 `exit` 返回原来的终端）。接着在 Master 节点将上公匙传输到 Slave1 节点：

scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave1:/home/hadoop/

Shell 命令

scp 是 secure copy 的简写，用于在 Linux 下进行远程拷贝文件，类似于 cp 命令，不过 cp 只能在本机中拷贝。执行 scp 时会要求输入 Slave1 上 hadoop 用户的密码(hadoop)，输入完成后会提示传输完毕，如下图所示：

![通过scp向远程主机拷贝文件][scp]通过scp向远程主机拷贝文件

接着在 Slave1 节点上，将 ssh 公匙加入授权：

mkdir ~/.ssh # 如果不存在该文件夹需先创建，若已存在则忽略
        cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
        rm ~/id_rsa.pub # 用完就可以删掉了

Shell 命令

如果有其他 Slave 节点，也要执行将 Master 公匙传输到 Slave 节点、在 Slave 节点上加入授权这两步。

这样，在 Master 节点上就可以无密码 SSH 到各个 Slave 节点了，可在 Master 节点上执行如下命令进行检验，如下图所示：

ssh Slave1

Shell 命令

![在Master节点中ssh到Slave节点][Master_ssh_Slave]在Master节点中ssh到Slave节点

## 配置PATH变量 ##

（CentOS 单机配置 Hadoop 的教程中有配置这一项了，这一步可以跳过）

在单机伪分布式配置教程的最后，说到可以将 Hadoop 安装目录加入 PATH 变量中，这样就可以在任意目录中直接使用 hadoo、hdfs 等命令了，如果还没有配置的，需要在 Master 节点上进行配置。首先执行 `vim ~/.bashrc`，加入一行：

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin

如下图所示：

![配置PATH变量][PATH]配置PATH变量

保存后执行 `source ~/.bashrc` 使配置生效。

## 配置集群/分布式环境 ##

集群/分布式模式需要修改 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的5个配置文件，更多设置项可点击查看官方说明，这里仅设置了正常启动所必须的设置项： slaves、[core-site.xml][]、[hdfs-site.xml][]、[mapred-site.xml][]、[yarn-site.xml][] 。

1, 文件 slaves，将作为 DataNode 的主机名写入该文件，每行一个，默认为 localhost，所以在伪分布式配置时，节点即作为 NameNode 也作为 DataNode。分布式配置可以保留 localhost，也可以删掉，让 Master 节点仅作为 NameNode 使用。

本教程让 Master 节点仅作为 NameNode 使用，因此将文件中原来的 localhost 删除，只添加一行内容：Slave1。

2, 文件 core-site.xml 改为下面的配置：

<configuration>
        <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://Master:9000</value>
        </property>
        <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
        </property>
        </configuration>

XML

3, 文件 hdfs-site.xml，dfs.replication 一般设为 3，但我们只有一个 Slave 节点，所以 dfs.replication 的值还是设为 1：

<configuration>
        <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>Master:50090</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
        </property>
        </configuration>

XML

4, 文件 mapred-site.xml （可能需要先重命名，默认文件名为 mapred-site.xml.template），然后配置修改如下：

<configuration>
        <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>Master:10020</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>Master:19888</value>
        </property>
        </configuration>

XML

5, 文件 yarn-site.xml：

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

XML

配置好后，将 Master 上的 /usr/local/Hadoop 文件夹复制到各个节点上。因为之前有跑过伪分布式模式，建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件。在 Master 节点上执行：

cd /usr/local
        sudo rm -r ./hadoop/tmp # 删除 Hadoop 临时文件
        sudo rm -r ./hadoop/logs/* # 删除日志文件
        tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop # 先压缩再复制
        cd ~
        scp ./hadoop.master.tar.gz Slave1:/home/hadoop

Shell 命令

在 Slave1 节点上执行：

sudo rm -r /usr/local/hadoop # 删掉旧的（如果存在）
        sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
        sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop

Shell 命令

同样，如果有其他 Slave 节点，也要执行将 hadoop.master.tar.gz 传输到 Slave 节点、在 Slave 节点解压文件的操作。

首次启动需要先在 Master 节点执行 NameNode 的格式化：

hdfs namenode -format # 首次运行需要执行初始化，之后不需要

Shell 命令

**CentOS系统需要关闭防火墙**

CentOS系统默认开启了防火墙，在开启 Hadoop 集群之前，需要关闭集群中每个节点的防火墙。有防火墙会导致 ping 得通但 telnet 端口不通，从而导致 DataNode 启动了，但 Live datanodes 为 0 的情况。

在 CentOS 6.x 中，可以通过如下命令关闭防火墙：

sudo service iptables stop # 关闭防火墙服务
         sudo chkconfig iptables off # 禁止防火墙开机自启，就不用手动关闭了

Shell 命令

若用是 CentOS 7，需通过如下命令关闭（防火墙服务改成了 firewall）：

systemctl stop firewalld.service # 关闭firewall
         systemctl disable firewalld.service # 禁止firewall开机启动

Shell 命令

如下图，是在 CentOS 6.x 中关闭防火墙：

![CentOS6.x系统关闭防火墙][CentOS6.x]CentOS6.x系统关闭防火墙

接着可以启动 hadoop 了，启动需要在 Master 节点上进行：

start-dfs.sh
        start-yarn.sh
        mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

Shell 命令

通过命令 `jps` 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话，在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer 进程，如下图所示：

![通过jps查看Master的Hadoop进程][jps_Master_Hadoop]通过jps查看Master的Hadoop进程

在 Slave 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程，如下图所示：

![通过jps查看Slave的Hadoop进程][jps_Slave_Hadoop]通过jps查看Slave的Hadoop进程

缺少任一进程都表示出错。另外还需要在 Master 节点上通过命令 `hdfs dfsadmin -report` 查看 DataNode 是否正常启动，如果 Live datanodes 不为 0 ，则说明集群启动成功。例如我这边一共有 1 个 Datanodes：

![通过dfsadmin查看DataNode的状态][dfsadmin_DataNode]通过dfsadmin查看DataNode的状态

也可以通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态：[http://master:50070/][http_master_50070]。如果不成功，可以通过启动日志排查原因。

**伪分布式、分布式配置切换时的注意事项**

1.  从分布式切换到伪分布式时，不要忘记修改 slaves 配置文件；
2.  在两者之间切换时，若遇到无法正常启动的情况，可以删除所涉及节点的临时文件夹，这样虽然之前的数据会被删掉，但能保证集群正确启动。所以如果集群以前能启动，但后来启动不了，特别是 DataNode 无法启动，不妨试着删除所有节点（包括 Slave 节点）上的 /usr/local/hadoop/tmp 文件夹，再重新执行一次 `hdfs namenode -format`，再次启动试试。

## 执行分布式实例 ##

执行分布式实例过程与伪分布式模式一样，首先创建 HDFS 上的用户目录：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

Shell 命令

将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的配置文件作为输入文件复制到分布式文件系统中：

hdfs dfs -mkdir input
        hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml input

Shell 命令

通过查看 DataNode 的状态（占用大小有改变），输入文件确实复制到了 DataNode 中，如下图所示：

![通过Web页面查看DataNode的状态][Web_DataNode]通过Web页面查看DataNode的状态

接着就可以运行 MapReduce 作业了：

hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

Shell 命令

运行时的输出信息与伪分布式类似，会显示 Job 的进度。

可能会有点慢，但如果迟迟没有进度，比如 5 分钟都没看到进度，那不妨重启 Hadoop 再试试。若重启还不行，则很有可能是内存不足引起，建议增大虚拟机的内存，或者通过更改 YARN 的内存配置解决。

![显示MapReduce Job的进度][MapReduce Job]显示MapReduce Job的进度

同样可以通过 Web 界面查看任务进度 [http://master:8088/cluster][http_master_8088_cluster]，在 Web 界面点击 “Tracking UI” 这一列的 History 连接，可以看到任务的运行信息，如下图所示：

![通过Web页面查看集群和MapReduce作业的信息][Web_MapReduce]通过Web页面查看集群和MapReduce作业的信息

执行完毕后的输出结果：

![MapReduce作业的输出结果][MapReduce]MapReduce作业的输出结果

关闭 Hadoop 集群也是在 Master 节点上执行的：

stop-yarn.sh
        stop-dfs.sh
        mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

Shell 命令

此外，同伪分布式一样，也可以不启动 YARN，但要记得改掉 mapred-site.xml 的文件名。

自此，你就掌握了 Hadoop 的集群搭建与基本使用了。

参考资料：

[http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html][http_hadoop.apache.org_docs_r2.7.3_hadoop-project-dist_hadoop-common_ClusterSetup.html]

[http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/][http_www.powerxing.com_install-hadoop-cluster]

[http://www.powerxing.com/install-hadoop-simplify/][http_www.powerxing.com_install-hadoop-simplify]

[大数据技术学习路线][Link 1]

[Hadoop]: http://www.powerxing.com/install-hadoop/
[CentOS_Hadoop]: http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-centos/
[VirturalBox]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-01-virturalbox.png
[Linux_IP]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-02-ifconfig.png
[CentOS_hostname]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-03-hostname-centos.png
[Hadoop_hosts]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-03-hosts.png
[CentOS_hosts]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-03-hosts-centos.png
[ping]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-04-ping-slave.png
[scp]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-05-scp.png
[Master_ssh_Slave]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-06-ssh-slave.png
[PATH]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-07-path.png
[core-site.xml]: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml
[hdfs-site.xml]: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml
[mapred-site.xml]: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml
[yarn-site.xml]: http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml
[CentOS6.x]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-09-iptables.png
[jps_Master_Hadoop]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-07-jps-master.png
[jps_Slave_Hadoop]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-08-jps-slave.png
[dfsadmin_DataNode]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-09-dfsadmin.png
[http_master_50070]: http://master:50070/
[Web_DataNode]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-10-datanode.png
[MapReduce Job]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-11-running-job.png
[http_master_8088_cluster]: http://master:8088/cluster
[Web_MapReduce]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-12-web-cluster.png
[MapReduce]: http://cdn.powerxing.com/imgs/install-hadoop-cluster-13-grep-output.png
[http_hadoop.apache.org_docs_r2.7.3_hadoop-project-dist_hadoop-common_ClusterSetup.html]: http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html
[http_www.powerxing.com_install-hadoop-cluster]: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/
[http_www.powerxing.com_install-hadoop-simplify]: http://www.powerxing.com/install-hadoop-simplify/
[Link 1]: http://blog.csdn.net/hemin1003/article/details/73603836