搭建：离线部署 CDH 5.12.1 及部署 Hadoop 集群服务

喜欢ヅ旅行 2023-10-14 14:33 29阅读 0赞

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第一章 - 引言

CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）是一套基于 Apache Hadoop 的大数据解决方案，提供了分布式存储和计算能力。在本文中，我们将详细介绍如何离线部署 CDH 5.12.1，并搭建一个 Hadoop 集群服务，帮助你快速搭建大数据处理平台。

#### 第一节 - 准备工作 ####

**步骤一：下载 CDH 5.12.1 安装包**

首先，你需要从 Cloudera 官方网站（https://www.cloudera.com/）下载 CDH 5.12.1 的离线安装包。

**步骤二：准备服务器**

在搭建 Hadoop 集群之前，你需要准备一组服务器。确保这些服务器能够相互通信，并且满足 Hadoop 的硬件和操作系统要求。

#### 第二节 - 离线部署 CDH 5.12.1 ####

**步骤一：上传安装包**

将下载的 CDH 5.12.1 安装包上传到所有服务器的相同目录下。

**步骤二：解压安装包**

在所有服务器上执行以下命令，解压 CDH 5.12.1 安装包：

$ tar -xzvf CDH-5.12.1.tar.gz

**步骤三：安装依赖包**

在所有服务器上执行以下命令，安装 CDH 5.12.1 所需的依赖包：

$ sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel
    
    $ sudo yum install -y mysql-connector-java

**步骤四：配置主机名**

在所有服务器上执行以下命令，配置主机名：

$ sudo hostnamectl set-hostname <hostname>

其中 `<hostname>` 是服务器的主机名。

**步骤五：设置 hosts 文件**

在所有服务器上执行以下命令，编辑 `/etc/hosts` 文件：

$ sudo vi /etc/hosts

添加所有服务器的 IP 地址和主机名：

<server1_IP> <server1_hostname>
    
    <server2_IP> <server2_hostname>
    
    ...

保存并退出文件。

#### 第三节 - 部署 Hadoop 集群服务 ####

**步骤一：配置 SSH 免密登录**

在其中一台服务器上执行以下命令，生成 SSH 密钥并将其分发到其他服务器上：

$ ssh-keygen -t rsa
    
    $ ssh-copy-id <server2>
    
    $ ssh-copy-id <server3>
    
    ...

其中 `<server2>`、`<server3>` 等是其他服务器的主机名。

**步骤二：配置 Hadoop 集群**

在其中一台服务器上执行以下命令，配置 Hadoop 集群的相关文件：

**步骤一：编辑 core-site.xml 文件**

在其中一台服务器上，编辑 `core-site.xml` 文件：

$ cd /path/to/hadoop/conf
    
    $ sudo vi core-site.xml

将以下配置添加到文件中：

<configuration>
    
    <property>
    
     <name>fs.defaultFS</name>
    
     <value>hdfs://<namenode>:8020</value>
    
    </property>
    
    </configuration>

其中 `<namenode>` 是你选择作为 NameNode 的服务器的主机名。

**步骤二：编辑 hdfs-site.xml 文件**

在同一台服务器上，编辑 `hdfs-site.xml` 文件：

$ sudo vi hdfs-site.xml

将以下配置添加到文件中：

<configuration>
    
    <property>
    
     <name>dfs.replication</name>
    
     <value>3</value>
    
    </property>
    
    </configuration>

这将设置副本数量为 3，即每个数据块将在集群中的 3 个节点上进行复制。

**步骤三：编辑 yarn-site.xml 文件**

在同一台服务器上，编辑 `yarn-site.xml` 文件：

$ sudo vi yarn-site.xml

将以下配置添加到文件中：

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

其中 `<resourcemanager>` 是你选择作为 ResourceManager 的服务器的主机名。

**步骤四：编辑 mapred-site.xml 文件**

在同一台服务器上，编辑 `mapred-site.xml` 文件：

$ sudo vi mapred-site.xml

将以下配置添加到文件中：

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

**步骤五：分发配置文件**

在同一台服务器上，执行以下命令，将配置文件分发到其他服务器上：

$ scp core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml <server2>:<hadoop_path>/conf
    
    $ scp core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml <server3>:<hadoop_path>/conf
    
    ...

其中 `<server2>`、`<server3>` 等是其他服务器的主机名，`<hadoop_path>` 是 Hadoop 安装目录的路径。

**步骤六：格式化 HDFS**

在其中一台服务器上，执行以下命令，格式化 HDFS：

$ hdfs namenode -format

**步骤七：启动 Hadoop 服务**

在其中一台服务器上，执行以下命令，启动 Hadoop 服务：

$ start-dfs.sh
    
    $ start-yarn.sh

**步骤八：验证 Hadoop 集群**

在浏览器中访问其中一台服务器的主机名和端口号 `50070`（如 http://<nam enode>:50070）来访问 Hadoop 的 Web UI，确保集群已成功部署并运行。

#### 第四节 - 案例：使用 Hadoop 集群进行数据处理 ####

现在，你已经成功搭建了 CDH 5.12.1 的离线部署和 Hadoop 集群服务。接下来，我们将演示如何使用 Hadoop 集群进行数据处理。

**案例：WordCount**

我们将使用经典的 WordCount 作为案例来演示 Hadoop 集群的使用。以下是一个简单的 Java 代码示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
    
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
    
    import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
    
    
    
    import java.io.IOException;
    
    import java.util.StringTokenizer;
    
    
    
    public class WordCount {
    
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
    
     private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    
     private Text word = new Text();
    
    
    
     public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
    
      while (itr.hasMoreTokens()) {
    
    •    word.set(itr.nextToken());
    
    •    context.write(word, one);
    
      }
    
    }
    
    }
    
    
    
    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    
     private IntWritable result = new IntWritable();
    
    
    
     public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    
      int sum = 0;
    
      for (IntWritable val : values) {
    
    •    sum += val.get();
    
      }
    
      result.set(sum);
    
      context.write(key, result);
    
    }
    
    }
    
    
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
     Configuration conf = new Configuration();
    
     Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    
     job.setJarByClass(WordCount.class);
    
     job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    
     job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    
     job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    
     job.setOutputKeyClass(Text.class);
    
     job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    
     FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    
     FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    
     System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    
    }
    
    }

使用上述代码编译并打包为 `WordCount.jar`。

在集群的其中一台服务器上，执行以下命令运行 WordCount 作业：

$ hadoop jar WordCount.jar WordCount <input_path> <output_path>

其中 `<input_path>` 是输入文件的路径，`<output_path>` 是输出结果的路径。

#### 第五节 - 结语 ####

通过本文的介绍，你已经学习了如何离线部署 CDH 5.12.1 和搭建 Hadoop 集群服务。你还了解了如何使用 Hadoop 集群进行数据处理，并通过一个简单的 WordCount 案例进行了演示。

希望本文能够帮助你快速搭建起一个可靠的大数据处理平台，并了解了如何使用 Hadoop 集群进行数据处理。

CDH 提供了强大的分布式存储和计算能力，可以满足大规模数据处理的需求。通过搭建 Hadoop 集群，你可以充分利用集群的计算资源，实现高效的数据处理和分析。

希望本文对你理解和使用 CDH 5.12.1 及 Hadoop 集群服务有所帮助。愿你在大数据处理的道路上取得更大的成功！