Hadoop 学习之路（五）—— Hadoop集群环境搭建

一、集群规划

这里搭建一个3节点的Hadoop集群，其中三台主机均部署DataNode和NodeManager服务，但只有hadoop001上部署NameNode和ResourceManager服务。

二、前置条件

Hadoop的运行依赖JDK，需要预先安装。其安装步骤单独整理至：

Linux下JDK的安装

三、配置免密登录

3.1 生成密匙

在每台主机上使用ssh-keygen命令生成公钥私钥对：

ssh-keygen

3.2 免密登录

将hadoop001的公钥写到本机和远程机器的~/ .ssh/authorized_key文件中：

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop001
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop002
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop003

3.3 验证免密登录

ssh hadoop002
ssh hadoop003

四、集群搭建

3.1 下载并解压

下载Hadoop。这里我下载的是CDH版本Hadoop，下载地址为：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

# tar -zvxf hadoop-2.6.0-cdh5.15.2.tar.gz

3.2 配置环境变量

编辑profile文件：

# vim /etc/profile

增加如下配置：

export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
export  PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

执行source命令，使得配置立即生效：

# source /etc/profile

3.3 修改配置

进入${HADOOP_HOME}/etc/hadoop目录下，修改配置文件。各个配置文件内容如下：

1. hadoop-env.sh

# 指定JDK的安装位置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/

2. core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定namenode的hdfs协议文件系统的通信地址-->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop001:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!--指定hadoop集群存储临时文件的目录-->
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

3. hdfs-site.xml

<property>
      <!--namenode节点数据（即元数据）的存放位置，可以指定多个目录实现容错，多个目录用逗号分隔-->
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/namenode/data</value>
</property>
<property>
      <!--datanode节点数据（即数据块）的存放位置-->
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/hadoop/datanode/data</value>
</property>

4. yarn-site.xml

<property>
    <!--配置NodeManager上运行的附属服务。需要配置成mapreduce_shuffle后才可以在Yarn上运行MapReduce程序。-->
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
    <!--resourcemanager的主机名-->
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>hadoop001</value>
</property>
</configuration>

5. mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定mapreduce作业运行在yarn上-->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

5. slaves

配置所有从属节点的主机名或IP地址，每行一个。所有从属节点上的DataNode服务和NodeManager服务都会被启动。

hadoop001
hadoop002
hadoop003

3.4 分发程序

将Hadoop安装包分发到其他两台服务器，分发后建议在这两台服务器上也配置一下Hadoop的环境变量。

# 将安装包分发到hadoop002
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop002:/usr/app/
# 将安装包分发到hadoop003
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop003:/usr/app/

3.5 初始化

在Hadoop001上执行namenode初始化命令：

hdfs namenode -format

3.6 启动集群

进入到Hadoop001的${HADOOP_HOME}/sbin目录下，启动Hadoop。此时hadoop002和hadoop003上的相关服务也会被启动：

# 启动dfs服务
start-dfs.sh
# 启动yarn服务
start-yarn.sh

3.7 查看集群

在每台服务器上使用jps命令查看服务进程，或直接进入Web-UI界面进行查看，端口为50070。可以看到此时有三个可用的Datanode：

点击Live Nodes进入，可以看到每个DataNode的详细情况：

接着可以查看Yarn的情况，端口号为8088 ：

五、提交服务到集群

提交作业到集群的方式和单机环境完全一致，这里以提交Hadoop内置的计算Pi的示例程序为例，在任何一个节点上执行都可以，命令如下：

hadoop jar /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.2.jar  pi  3  3

更多大数据系列文章可以参见个人 GitHub 开源项目：程序员大数据入门指南