sentos安装hadoop集群完整版

以你之姓@ 2022-09-23 13:56 156阅读 0赞

总体思路，准备主从服务器，配置主服务器可以无密码SSH登录从服务器，解压安装JDK，解压安装Hadoop，配置hdfs、mapreduce等主从关系。

1、环境，3台CentOS7，64位，Hadoop2.7需要64位Linux，CentOS7 Minimal的ISO文件只有600M，操作系统十几分钟就可以安装完成，  
Master 192.168.10.129  
Slave1 192.168.10.167  
Slave2 192.168.10.169

2、SSH免密码登录，因为Hadoop需要通过SSH登录到各个节点进行操作，我用的是root用户，每台服务器都生成公钥，再合并到authorized\_keys  
(1)CentOS默认没有启动ssh无密登录，去掉/etc/ssh/sshd\_config其中2行的注释，每台服务器都要设置，

# RSAAuthentication yes #

# PubkeyAuthentication yes #

(2)输入命令，ssh-keygen -t rsa，生成key，都不输入密码，一直回车，/root就会生成.ssh文件夹，每台服务器都要设置，  
(3)合并公钥到authorized\_keys文件，在Master服务器，进入/root/.ssh目录，通过SSH命令合并，  
cat id\_rsa.pub>> authorized\_keys  
ssh root@192.168.0.183 cat ~/.ssh/id\_rsa.pub>> authorized\_keys  
ssh root@192.168.0.184 cat ~/.ssh/id\_rsa.pub>> authorized\_keys  
(4)把Master服务器的authorized\_keys、known\_hosts复制到Slave服务器的/root/.ssh目录  
(5)完成，ssh root@192.168.0.183、ssh root@192.168.0.184就不需要输入密码了

3、安装JDK，Hadoop2.7需要JDK7，由于我的CentOS是最小化安装，所以没有OpenJDK，直接解压下载的JDK并配置变量即可  
(1)下载“jdk-7u79-linux-x64.gz”，放到/home/java目录下  
(2)解压，输入命令，tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz  
(3)编辑/etc/profile  
export JAVA\_HOME=/home/java/jdk1.7.0\_79  
export CLASSPATH=.:JAVAHOME/jre/lib/rt.jar:JAVA\_HOME/lib/dt.jar:JAVAHOME/lib/tools.jarexportPATH=PATH:$JAVA\_HOME/bin  
(4)使配置生效，输入命令，source /etc/profile  
(5)输入命令，java -version，完成

4、安装Hadoop2.7，只在Master服务器解压，再复制到Slave服务器  
(1)下载“hadoop-2.7.0.tar.gz”，放到/home/hadoop目录下  
(2)解压，输入命令，tar -xzvf hadoop-2.7.0.tar.gz  
(3)在/home/hadoop目录下创建数据存放的文件夹，tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name

5、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的core-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://192.168.10.129:9000</value>
        </property>
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>file:/usr/hadoop/tmp</value>
        </property>
        <property>
            <name>io.file.buffer.size</name>
            <value>131702</value>
        </property>
    </configuration>

6、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:/usr/hadoop/hdfs/name</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:/usr/hadoop/hdfs/data</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>2</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>192.168.10.129:9001</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.permissions</name>
            <value>false</value>
        </property>
    </configuration>

7、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的mapred-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
            <value>192.168.10.129:10020</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
            <value>192.168.10.129:19888</value>
        </property>
    </configuration>

8、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的yarn-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
            <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.address</name>
            <value>192.168.10.129:8032</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
            <value>192.168.10.129:8030</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
            <value>192.168.10.129:8031</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
            <value>192.168.10.129:8033</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
            <value>192.168.10.129:8088</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
            <value>1024</value>
        </property>
    </configuration>

9、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA\_HOME，不设置的话，启动不了，  
export JAVA\_HOME=/home/java/jdk1.7.0\_79

10、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的slaves，删除默认的localhost，增加2个从节点，  
192.168.10.167  
192.168.10.169

11、将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置上，通过scp传送，  
scp -r /home/hadoop 192.168.10.167:/home/  
scp -r /home/hadoop 192.168.10.169:/home/

12、在Master服务器启动hadoop，从节点会自动启动，进入/home/hadoop/hadoop-2.7.0目录  
(1)初始化，输入命令，bin/hdfs namenode -format  
(2)全部启动sbin/start-all.sh，也可以分开sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh  
(3)停止的话，输入命令，sbin/stop-all.sh  
(4)输入命令，jps，可以看到相关信息

13、Web访问，要先开放端口或者直接关闭防火墙  
(1)输入命令，systemctl stop firewalld.service  
(2)浏览器打开[http://192.168.10.129:8088/][http_192.168.10.129_8088]  
(3)浏览器打开[http://192.168.10.129:50070/][http_192.168.10.129_50070]

14、安装完成。这只是大数据应用的开始，之后的工作就是，结合自己的情况，编写程序调用Hadoop的接口，发挥hdfs、mapreduce的作用。

个人总结：  
1：hosts配置  
2：配置免密登陆  
3：分发hosts  
4：安装jdk  
5：分发jdk  
6：安装hadoop  
7：scp hadoop和配置文件  
8：重启所有计算  
9：格式化  
10：启动成功

[http_192.168.10.129_8088]: http://192.168.10.129:8088/
[http_192.168.10.129_50070]: http://192.168.10.129:50070/