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06学习大数据 - 集群配置

百度推广助手 • 2022-12-12 • 随笔 • 阅读 5

06学习大数据 - 集群配置,第1张

06学习大数据 - 集群配置 集群部署规划 注意： NameNode 和 SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器 ResourceManager 也很消耗内存，不要和 NameNode 、 SecondaryNameNode 配置在 同一台机器上。 即三个东西都分开就行

配置文件说明 Hadoop 配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认 配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。

默认配置文件

这三个文件已经提供好了

 

自定义配置文件 core-site.xml 、 hdfs-site.xml 、 yarn-site.xml 、 mapred-site.xml 四个配置文件存放在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

 

我的是在这个目录下：

/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
 

 

配置集群 核心配置文件 配置core-site.xml cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop vim core-site.xml

需要配置的内容如下：





	 
	 
		 fs.defaultFS
		 hdfs://hadoop102:8020
	 
	 
	 
	 
		 hadoop.tmp.dir
		 /opt/module/hadoop-3.1.3/data
	 
	 
	 
	 
		 hadoop.http.staticuser.user
		 atguigu

先不配置：

hadoop.http.staticuser.user atguigu
可以等后面再配

同目录下配置hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml

配置内容如下：




	
	
		 dfs.namenode.http-address
		 hadoop102:9870
	 
	
	 
		 dfs.namenode.secondary.http-address
		 hadoop104:9868

YARN 配置文件

vim yarn-site.xml




	 
	 
		 yarn.nodemanager.aux-services
		 mapreduce_shuffle
	 
	 
	 
		 yarn.resourcemanager.hostname
		 hadoop103
	 
	 
	 
		 yarn.nodemanager.env-whitelist
		 
		JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
		NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
		RED_HOME
	 


	 
		 yarn.nodemanager.env-whitelist
		 
		JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
		NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
		RED_HOME

这段配置在hadoop3.2.x以后就无需再配置，属于hadoop的小bug

MapReduce 配置文件

vim mapred-site.xml




	
	 
		 mapreduce.framework.name
		 yarn

默认是运行在local本地

目前只在hadoop102上配置完成

需要将这些分发到hadoop103和hadoop104

在集群上分发配置好的 Hadoop 配置文件

xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

[root@hadoop102 hadoop]# xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
==================== hadoop102 ====================
sending incremental file list

。。。
==================== hadoop103 ====================
sending incremental file list
hadoop/
hadoop/.hdfs-site.xml.swp
hadoop/core-site.xml
hadoop/hdfs-site.xml
hadoop/mapred-site.xml
hadoop/yarn-site.xml
hadoop/shellprofile.d/
。。。
==================== hadoop104 ====================
sending incremental file list
hadoop/
hadoop/.hdfs-site.xml.swp
hadoop/capacity-scheduler.xml
hadoop/configuration.xsl
hadoop/container-executor.cfg
hadoop/core-site.xml
。。。。
去 103 和 104 上查看文件分发情况 [atguigu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop- 3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml [atguigu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop- 3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

至此集群配置已经完成

群起集群 配置workers

vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

 在该文件中增加如下内容

hadoop102
hadoop103
hadoop104

注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

完成修改后要分发

[root@hadoop102 hadoop]# vim workers 
[root@hadoop102 hadoop]# xsync workers 
==================== hadoop102 ====================
sending incremental file list

sent 55 bytes  received 12 bytes  44.67 bytes/sec
total size is 30  speedup is 0.45
==================== hadoop103 ====================
sending incremental file list
workers

sent 132 bytes  received 41 bytes  115.33 bytes/sec
total size is 30  speedup is 0.17
==================== hadoop104 ====================
sending incremental file list
workers

sent 132 bytes  received 41 bytes  346.00 bytes/sec
total size is 30  speedup is 0.17

 

启动集群

如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102 节点格式化 NameNode

注意：格式化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停 止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录，然后再进行格式化。

初始化：在hadoop的根目录运行

hdfs namenode -format

[root@hadoop102 hadoop-3.1.3]# hdfs namenode -format

这里不小心用了root用户初始化，现在要去更改新增的data和logs文件夹的权限了。

sudo chown yourname:yourname data/ logs/

还有后面启动hdfs都不要用root账号

会出现以下报错

Starting namenodes on [hadoop102]
ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [hadoop104]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.

启动 HDFS

在hadoop根目录下运行

sbin/start-dfs.sh

输入jsp查看集群情况

[zuck@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ jps
3123 NameNode
3496 Jps
3245 DataNode
[zuck@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ jps
2326 DataNode
2398 Jps

[zuck@hadoop104 hadoop-3.1.3]$ jps
2353 SecondaryNameNode
2460 Jps
2286 DataNode

一切都OK

访问web页面

Web 端查看 HDFS 的 NameNode
（a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
（b）查看 HDFS 上存储的数据信息

 

启动YARN

在配置了 ResourceManager 的节点（hadoop103）启动 YARN

sbin/start-yarn.sh

[zuck@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh 
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
[zuck@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ jps
2993 Jps
2326 DataNode
2550 ResourceManager
2665 NodeManager

Web 端查看 YARN 的 ResourceManager
（a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088
（b）查看 YARN 上运行的 Job 信息

 

集群基本测试

上传文件到集群

上传小文件

hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input

[zuck@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /input

在http://hadoop102:9870/页面，可以刷新得到新创建的input

 

上传大文件

[zuck@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt /input

将wcinput/word.txt上传到hdfs的/input文件夹下

 

再试试传个大一点的文件

[zuck@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /input
 

这只是个WEB页面，并不是实际存储文件，那么HDFS到底把文件存到哪了？

是datanode结点。

上传文件后查看文件存放在什么位置

 

曾经配置过这么一段

 
 hadoop.tmp.dir
 /opt/module/hadoop-3.1.3/data

查看 HDFS 文件存储路径

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0

查看 HDFS 在磁盘存储文件内容

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce 
atguigu
atguigu

拼接 -rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5 月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1048583 5 月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 63439959 5 月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 495635 5 月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz

下载
[atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linuxx64.tar.gz ./

执行 wordcount 程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

记录输入上面这段命令遇到的问题：

[2021-11-11 00:29:28.386]Container exited with a non-zero exit code 1. Error file: prelaunch.err.
Last 4096 bytes of prelaunch.err :
Last 4096 bytes of stderr :
Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster

Please check whether your etc/hadoop/mapred-site.xml contains the below configuration:

  yarn.app.mapreduce.am.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}


  mapreduce.map.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}


  mapreduce.reduce.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}


For more detailed output, check the application tracking page: http://hadoop103:8088/cluster/app/application_1636618147042_0002 Then click on links to logs of each attempt.
. Failing the application.
2021-11-11 00:29:28,875 INFO mapreduce.Job: Counters: 0

解决方法：

先到根目录关闭yarn

sbin/stop-yarn.sh

在mapred-site.xml配置文件加入以下内容


  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}

分发

xsync mapred-site.xml

再启动yarn

 sbin/start-yarn.sh 
 

再测试一遍

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

又报错了！

Error: Could not find or load main class jar share.hadoop.mapreduce.hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount
 

解决方法：

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/m0_51755061/article/details/114990461

搞定了，然后又遇到这个问题：

Container killed on request. Exit code is 143

1. 以为是内存调小了，调高了虚拟机的内存后没效果。

2.修改map内存限制，具体 *** 作如下：

修改mapred-site.xml文件

增加以下内容


    mapreduce.map.memory.mb
    1500
    每个Map任务的物理内存限制

 

    mapreduce.reduce.memory.mb
    3000
    每个Reduce任务的物理内存限制

 

    mapreduce.map.java.opts
    -Xmx1200m

 

    mapreduce.reduce.java.opts
    -Xmx2600m


    mapreduce.framework.name
    yarn

修改yarn-site.xml内容 


    yarn.nodemanager.resource.memory-mb
    22528
    每个节点可用内存,单位MB

 

    yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
    1500
    单个任务可申请最少内存，默认1024MB

 

    yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
    16384
    单个任务可申请最大内存，默认8192MB

然后分发到hadoop103 104上，再重启集群 ,即可执行

这次运行这条命令：hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

终于没有出现问题了。

看到了正常的进度！

 出现了！成功上传！

 

 

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/zaji/5479351.html

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