hadoop集群搭建（Hadoop 3.1.3 Hive 3.1.2Spark 3.0.0）

完全分布式HA

服务器规划

技术栈包含

hdfs

hive on spark

presto

doris

superset

azkaban

kafka

fluent\flume

sqoop\kettle\flink-cdc

atlas

禁用swap/selinux

修改 IP/修改主机名/及主机名和 IP 地址的映射

时间同步/设置时区/自动时间同步

关闭防火墙

关闭SELINUX

新建用户

免密登录（先升级openssh）

发送密钥（dw01上执行）

授权

Tencent Kona v8.0.8-GA

腾讯开源的konaJDK，针对大数据场景下优化

解压并重命名至安装地址：/usr/local/java/

zookeeper-3.5.9

解压并重命名至安装地址：/usr/local/zookeeper

apache-hadoop-3.1.3 解压至安装地址：/usr/local/hadoop

修改环境变量

/usr/local/zookeeper/conf

启动zookeeper集群（每台执行）

三台服务器启动

格式化namenode（dw01执行）

启动namenode(dw01上执行)

在[nn2]和[nn3]上分别执行，同步 nn1 的元数据信息

启动nn2 nn3，分别执行

所有节点上启动datanode

将[nn1]切换为 Active

查看状态

配置yarn-site.xml

配置mapred-site.xml

分发配置文件，启动yarn(dw03 启动)

dw03节点

dw01节点

dw01执行

dw03执行

测试样例

启动脚本

HA切换namenode手动

修改yarn显示log的bug

前期准备

l 两台linux虚拟机（本文使用redhat5，IP分别为 IP1、IP2）

l JDK环境（本文使用jdk1.6，网上很多配置方法，本文省略）

l Hadoop安装包（本文使用Hadoop1.0.4）

搭建目标

210作为主机和节点机，211作为节点机。

搭建步骤

1修改hosts文件

在/etc/hosts中增加：

IP1 hadoop1

IP2 hadoop2

2 实现ssh无密码登陆

2.1 主机（master）无密码本机登陆

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa

直接回车，完成后会在 ~/.ssh/ 生成两个文件： id_dsa 和 id_dsa.pub 。

这两个是成对出现，类似钥匙和锁。

再把 id_dsa.pub 追加到授权 key 里面 ( 当前并没有 authorized_key s文件 ) ：

cat ~/.ssh/id_dsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys

ssh localhost hostname

还是要输入密码，一般这种情况都是因为目录或文件的权限问题，看看系统日志，确实是权限问题

.ssh下的authorized_keys权限为600，其父目录和祖父目录应为755

2.2 无密码登陆节点机（slave）

slave上执行：

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa

生成.ssh目录。

将master上的authorized_keys复制到slave上：

scp authorized_keys hadoop2:~/.ssh/

实验：在master上执行

ssh hadoop2

实现无密码登陆。

3 配置Hadoop

3.1拷贝hadoop

将hadoop-1.0.4.tar.gz ,拷贝到usr/local 文件夹下，然后解压。

解压命令：

tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz

3.2查看 cat /etc/hosts

IP1 hadoop1

IP2 hadoop2

3.3 配置 conf/masters 和 conf/slaves

conf/masters：

1

IP1

conf/slaves：

1

2

IP2

IP2

3.4 配置 conf/hadoop-env.sh

加入

1

export JAVA_HOME=/home/elvis/soft/jdk1.7.0_17

3.5 配置 conf/core-site.xml

1

2

3

4

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://IP1:9000</value>

</property>

3.6 配置 conf/hdfs-site.xml

加入

<property>

<name>dfs.http.address</name>

<value>IP1:50070</value>

</property>

<property>

<name>dfs.name.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/namenode</value>

</property>

<property>

<name>dfs.data.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

3.7 配置conf/mapred-site.xml

加入

<property>

<name>mapred.job.tracker</name>

<value>192.168.1.50:8012</value>

</property>

3.8 建立相关的目录

1

/usr/local/hadoop/ //hadoop数据和namenode目录

【注意】只创建到hadoop目录即可，不要手动创建data和namenode目录。

其他节点机也同样建立该目录。

3.9 拷贝hadoop文件到其他节点机

将hadoop文件远程copy到其他节点（这样前面的配置就都映射到了其他节点上），

命令：

1

scp -r hadoop-1.0.4 IP2:/usr/local/

3.10 格式化Active master

命令：

bin/hadoop namenode -format

3.11 启动集群 ./start-all.sh

现在集群启动起来了，看一下，命令：

1

bin/hadoop dfsadmin -report

2个datanode，打开web看一下

浏览器输入:IP1:50070

打完收工，集群安装完成！

环境配置：

虚拟机：

vmware workstation 12

系统：

ubuntu 16.04 LTS（推荐使用原版，不要用kylin）

节点：                192.168.159.132    master                192.168.159.134    node1                192.168.159.137    node2

jdk-8u101-Linux-x64.gz (Java )hadoop-2.7.3.tar.gz (Hadoop 包)

安装步骤：

1、安装虚拟机系统，并进行准备工作（可安装一个然后克隆）

2.修改各个虚拟机的hostname和host

3.创建用户组和用户

4、配置虚拟机网络，使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过相互ping通。

5.安装jdk和配置环境变量，检查是否配置成功

6、配置ssh，实现节点间的无密码登录 ssh node1/2指令验证时候成功

7、master配置hadoop，并将hadoop文件传输到node节点

8、配置环境变量，并启动hadoop，检查是否安装成功，执行wordcount检查是否成功。

1.安装虚拟机

在VM上安装下载好的Ubuntu的系统，具体过程自行百度。可以安装完一个以后克隆，但是本人安装过程中遇到很多问题，经常需要删除虚拟机，重新安装，而被克隆的虚拟机不能删除，所以本人就用了很长时候，一个一个安装。

一共3台虚拟机：分配情况和IP地址如下：

（注：查看ip地址的指令   ifconfig）

安装虚拟机时可以设置静态IP，因为过程中常常遇到网络连接问题,ifconfig找不到IPV4地址。当然，也可以不设，默认分配。

192.168.159.132    master                192.168.159.134    node1                192.168.159.137    node2

2.修改虚拟机的hostname和hosts文件

以master上机器为例，打开终端，执行如下的 *** 作，把hostname修改成master，hosts修改成如下所示的样子：

#修改hostname的指令：sudo gedit /etc/hostname

#修改hosts指令：sudo gedit /etc/hosts

#将以下内容添加到hosts中192.168.159.132    master192.168.159.134    node1192.168.159.137    node2

如下图所示:

同样地，在node1和node2机器上做相似的 *** 作，分别更改主机名为node1和node2，然后把hosts文件更改和master一样。

3.创建用户和用户组（三台机器上都要 *** 作）

1. 创建hadoop用户组

sudo addgroup hadoop

2. 创建hadoop用户

sudo adduser -ingroup hadoop hadoop

3. 给hadoop用户添加权限，打开/etc/sudoers文件

sudo gedit /etc/sudoers

按回车键后就会打开/etc/sudoers文件了，给hadoop用户赋予root用户同样的权限

在root  ALL=(ALL:ALL)  ALL下添加hadoop  ALL=(ALL:ALL)  ALL

4.检验各个主机之间能否连通

分别以刚刚创建的hadoop用户重新登录系统，以后的 *** 作都以hadoop用户登录。

ping +主机名

分别在各个主机上执行上述指令，看是否能与其他主机连通。

出现下图代表能够连通：

如果都成功ping通，进行下面的 *** 作。

5.安装jdk和配置环境变量

分别在每台主机上安装jdk，并配置环境变量。（嫌麻烦的前面可以安装完jdk后再克隆）

1）下载jdk安装包（自行百度），并将安装包拖入到虚拟机当中

2）通过cd命令进入到安装包的当前目录，利用如下命令进行解压缩。

tar -zxvf jdk.....(安装包名称)

3）利用如下命令将解压后的文件夹移到/usr目录下　

#注意，这样移动到/usr以后就没有jdk1.8...这个目录了，是将这个目录下的所有文件全部移动到/usr/java下，mv jdk1.8...(文件夹名称) /usr/java

4）配置环境变量

sudo gedit /etc/profile

在末尾加上四行：

[plain] view plain copy print?

#java

export JAVA_HOME=/usr/java

export JRE_HOME=/usr/java/jre

export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib

export PATH=:$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

输入如下命令使配置生效：source /etc/profile

查看配置是否成功，

出现如上信息说明java配置成功。

6.配置SSH，实现节点间的无密码登录

本人在这一步经常出错，莫名其妙的错误，网上也找不到资料。需要自己多实验几次。

下面的 1.2.3在所有主机上都要做

1..安装ssh

[plain] view plain copy print?

sudo apt-get install openssh-server

已有ssh或者安装成功了的输入命令

[plain] view plain copy print?

ps -e | grep ssh

验证SSH是否成功安装输入

[plain] view plain copy print?

ssh localhost

出现以下提示说明安装成功

3.生成密钥Pair

ssh-keygen -t rsa

输入之后一直选择enter即可。生成的秘钥位于 ~/.ssh文件夹下。可用cd 命令进入查看。

4.在master上，导入authorized_keys

cat ~/.ssh/id_dsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys

5.远程无密码登录(把master上的authorized_keys拷贝到其他主机的相应目录下)

#进入master的.ssh目录,执行复制 *** 作

scp authorized_keys hadoop@node1:~/.ssh/

scp authorized_keys hadoop@node2:~/.ssh/

修改各台主机上authorized_keys文件的权限：

所有机器上，均执行命令：

chmod 600 .ssh/authorized_keys

完成之后，在master上执行下面 *** 作，检查免密码登录是否成功。

ssh node1(node2)

7.master配置hadoop,然后将master的hadoop文件传送给node节点

1）解包移动

[plain] view plain copy print?

#解压hadoop包

tar -zxvf hadoop...

#将安装包移到/usr目录下

mv hadoop... /usr/hadoop

2）新建文件夹

[plain] view plain copy print?

#在/usr/hadoop目录下新建如下目录(root)

mkdir /dfs

mkdir /dfs/name

mkdir /dfs/data

mkdir /tmp

3)配置文件：hadoop-env.sh(文件都在/usr/hadoop/etc/hadoop中)

修改JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/java）

4)配置文件：yarn-env.sh

修改JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/java）

5)配置文件：slaves

将内容修改为：

node1

node2

6)配置文件：core-site.xml

[html] view plain copy print?

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://master:9000</value>

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>131072</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>file:/usr/hadoop/tmp</value>

<description>Abase for other temporary   directories.</description>

</property>

</configuration>

7)配置文件：hdfs-site.xml

[html] view plain copy print?

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>master:9001</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/usr/hadoop/dfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/usr/hadoop/dfs/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

8)配置文件：mapred-site.xml

先创建然后编辑

cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

gedit etc/hadoop/mapred-site.xml

[html] view plain copy print?

<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>

9)配置文件：yarn-site.xml

[html] view plain copy print?

<configuration>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>master:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>master:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>master:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>master:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>master:8088</value>

</property>

</configuration>

10)将hadoop传输到node1和node2 usr/hadoop目录,（如果传输时报错说 ：权限拒绝，先把文件传送到非/usr目录下，然后在node上把这个文件再移动到/usr/hadoop）

scp -r /usr/hadoop hadoop@node1:/usr/hadoop

7、配置环境变量，并启动hadoop，检查是否安装成功

1）配置环境变量

#编辑/etc/profilesudo gedit /etc/profile#以上已经添加过java的环境变量,在后边添加就可以#hadoop  export HADOOP_HOME=/opt/Hadoop/hadoop-2.7.2  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin  

执行

source /etc/profile

使文件生效。

2）启动hadoop,进入hadoop安装目录

bin/hdfs namenode -format

sbin/start-all.sh

3)启动后分别在master, node下输入jps查看进程

看到下面的结果，则表示成功。

Master:

node:

8.向hadoop集群系统提交第一个mapreduce任务(wordcount)

进入本地hadoop目录（/usr/hadoop）

1、  bin/hdfs dfs -mkdir -p /data/input在虚拟分布式文件系统上创建一个测试目录/data/input

2、  hdfs dfs -put README.txt  /data/input  将当前目录下的README.txt 文件复制到虚拟分布式文件系统中

3、  bin/hdfs dfs-ls /data/input    查看文件系统中是否存在我们所复制的文件

如图 *** 作：

3、  运行如下命令向hadoop提交单词统计任务

进入jar文件目录，执行下面的指令。

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /data/input /data/output/result

查看result，结果在result下面的part-r-00000中

hdfs dfs -cat /data/output/result/part-r-00000

自此，hadoop集群搭建成功！

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