Hadoop3.3.1最新版本安装分布式集群部署

Hadoop3.3.1最新版本安装分布式集群部署,第1张

Hadoop3.3.1最新版本安装分布式集群部署

  集群规划:

机器ip分配节点node1192.168.56.10NameNode、SecondaryNameNode、DataNode、ResourceManagernode2192.168.56.11DataNode、NodeManagernode3192.168.56.12DataNode、NodeManager 1、首先从

Apache Hadoophttp://hadoop.apache.org/下载最新版本的hadoop,关闭防火墙和selinux

2、解压到linux,配置环境变量在/etc/profile.d/hadoop.sh
export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8.0_201
export Flink_HOME=/data/soft/flink-1.14.0
export PATH=$Flink_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH



#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/data/soft/hadoop-3.3.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

export HADOOP_CONF_DIR=/data/soft/hadoop-3.3.1/etc/hadoop

export ZOOKEEPER_HOME=/data/soft/apache-zookeeper-3.7.0-bin
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
3、cd /mine/hadoop-3.3.1/etc/hadoop
[root@node1 soft]# cd hadoop-3.3.1
[root@node1 hadoop-3.3.1]# ll
总用量 88
drwxr-xr-x 2 1000 1000   203 6月  15 01:52 bin
drwxr-xr-x 3 1000 1000    20 6月  15 01:15 etc
drwxr-xr-x 2 1000 1000   106 6月  15 01:52 include
drwxr-xr-x 3 1000 1000    20 6月  15 01:52 lib
drwxr-xr-x 4 1000 1000   288 6月  15 01:52 libexec
-rw-rw-r-- 1 1000 1000 23450 6月  15 01:02 LICENSE-binary
drwxr-xr-x 2 1000 1000  4096 6月  15 01:52 licenses-binary
-rw-rw-r-- 1 1000 1000 15217 6月  15 01:02 LICENSE.txt
-rw-rw-r-- 1 1000 1000 29473 6月  15 01:02 NOTICE-binary
-rw-rw-r-- 1 1000 1000  1541 5月  21 12:11 NOTICE.txt
-rw-rw-r-- 1 1000 1000   175 5月  21 12:11 README.txt
drwxr-xr-x 3 1000 1000  4096 6月  15 01:15 sbin
drwxr-xr-x 4 1000 1000    31 6月  15 02:18 share
[root@node1 hadoop-3.3.1]# pwd
/data/soft/hadoop-3.3.1

 

 4、修改其中的一些文件

(1)hadoop-env.sh,修改JAVA_HOME为具体的路径

export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8.0_201

 (2)core-site.xml


  fs.defaultFS
  hdfs://node1:9000




  hadoop.tmp.dir
  /data/soft/hadoop-3.3.1/datas

 (3)hdfs-site.xml


  dfs.replication
  3



  dfs.permissions.enabled
  false

 (4)mapred-site.xml


  mapreduce.framework.name
  yarn


  yarn.app.mapreduce.am.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}


  mapreduce.map.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}


  mapreduce.reduce.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

 (5)yarn-site.xml



  yarn.resourcemanager.hostname
  node1




  yarn.nodemanager.aux-services
  mapreduce_shuffle




yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
    false


     yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
     false



    
    yarn.log-aggregation-enable
    true


    
    yarn.nodemanager.remote-app-log-dir
    /data/soft/hadoop-3.3.1/nodemanager-remote-app-logs


    
    yarn.log-aggregation.retain-seconds
    604800



    
    yarn.nodemanager.log-dirs
    file:///data/soft/hadoop-3.3.1/nodemanager-logs



    
    yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec
    604800

 5、对namenode节点进行格式化
hdfs namenode -format
6、在sbin目录里找到hadoop-daemon.sh进行执行,
hadoop-daemon.sh start namenode

 在别的节点启动datanode:

hadoop-daemon.sh start datanode

也可以使用start-dfs.sh进行启动,但是要配置etc/hadoop里的workers文件:

node1
node2
node3
7、分发节点

在node2、node3上部署java、hadoop环境:

rsync -av /etc/hosts root@node2:/etc/
rsync -av /etc/profile.d/hadoop.sh root@node2:/etc/profile.d/
rsync -av /data/soft/jdk1.8.0_201 root@node2:/data/soft
rsync -av /data/soft/hadoop-3.3.1 root@node2:/data/soft
rsync -av /etc/hosts root@node3:/etc/
rsync -av /etc/profile.d/hadoop.sh root@node3:/etc/profile.d/
rsync -av /data/soft/jdk1.8.0_201 root@node3:/data/soft
rsync -av /data/soft/hadoop-3.3.1 root@node3:/data/soft

 start-dfs.sh报错


处理:
vim /data/soft/hadoop-3.3.1/sbin/start-dfs.sh,stop-dfs.sh
添加以下几行:  

HDFS_DATANODE_USER=root
HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

 start-yarn.sh报错


处理:
vim /data/soft/hadoop-3.3.1/sbin/start-yarn.sh,stop-yarn.sh
添加以下几行:  

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root
8、启动界面

 在http://192.168.56.100:9870(HDFS管理界面)里可以看到namenode已经让启动!!!

  

 9、集群崩溃处理办法

崩溃条件:

(1)把node1的datas目录删除,把namenode进程杀死了

*** 作:

data.txt:

hello world titty
hello are you
are you ok ?
kitty
hello
test test
hdfs dfs -mkdir  /data
hdfs dfs -put /data/soft/hadoop-3.3.1.tar.gz /data/
hdfs dfs -put /data/soft/datas/data.txt /data/

 将node1的namenode、datanode杀死:

[root@node1 hadoop-3.3.1]# jps
4578 NodeManager
3540 NameNode
3735 DataNode
4392 ResourceManager
14555 Jps
4045 SecondaryNameNode
[root@node1 hadoop-3.3.1]# kill -kill 3540
[root@node1 hadoop-3.3.1]# jps
4578 NodeManager
3735 DataNode
4392 ResourceManager
14972 Jps
4045 SecondaryNameNode
[root@node1 hadoop-3.3.1]# kill -kill 3735
[root@node1 hadoop-3.3.1]# jps
4578 NodeManager
15269 Jps
4392 ResourceManager
4045 SecondaryNameNode

 

解决办法:

stop-dfs.sh

node1、node2、node3上:

[root@node1 hadoop-3.3.1]# rm -rf datas logs
[root@node1 hadoop-3.3.1]# ll
总用量 88
drwxr-xr-x 2 1000 1000   203 6月  15 01:52 bin
drwxr-xr-x 3 1000 1000    20 6月  15 01:15 etc
drwxr-xr-x 2 1000 1000   106 6月  15 01:52 include
drwxr-xr-x 3 1000 1000    20 6月  15 01:52 lib
drwxr-xr-x 4 1000 1000   288 6月  15 01:52 libexec
-rw-rw-r-- 1 1000 1000 23450 6月  15 01:02 LICENSE-binary
drwxr-xr-x 2 1000 1000  4096 6月  15 01:52 licenses-binary
-rw-rw-r-- 1 1000 1000 15217 6月  15 01:02 LICENSE.txt
drwxr-xr-x 2 root root     6 11月 20 00:37 nodemanager-logs
-rw-rw-r-- 1 1000 1000 29473 6月  15 01:02 NOTICE-binary
-rw-rw-r-- 1 1000 1000  1541 5月  21 12:11 NOTICE.txt
-rw-rw-r-- 1 1000 1000   175 5月  21 12:11 README.txt
drwxr-xr-x 3 1000 1000  4096 11月 20 00:37 sbin
drwxr-xr-x 4 1000 1000    31 6月  15 02:18 share

 然后:

重新在node1上格式化namenode:

hdfs namenode -format
rsync -av /data/soft/hadoop-3.3.1 root@node2:/data/soft/
rsync -av /data/soft/hadoop-3.3.1 root@node3:/data/soft/

jps:

 

hdfs的命令使用

#上传本地文件到hdfs
hdfs dfs -put /mine/ideaIU-2019.2.4.tar.gz /
#查看hdfs上文件的文件内容
hdfs dfs -cat /hello.txt
#下载hdfs上的文件到本地
hdfs dfs -get /test /mine/test
#列出所有的hdfs上/(根)的文件
hdfs dfs -ls -h /
#在hdfs上创建文件夹
hdfs dfs -mkdir -p /a/b/c
#在hdfs上删除文件或者文件夹
hdfs dfs -rm -r -f /a/b/c

10、修改hdfs的web端口和yarn的web端口的配置

hdfs-site.xml配置http:


  dfs.http.address
  hadoop1:9870

yarn-site.yml配置如下:


      yarn.resourcemanager.webapp.address
      hadoop1:8088

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5573933.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-12-14
下一篇 2022-12-14

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存