0.规划
 
两个节点：
 
ip
部署的程序
备注
192.168.56.2/bigdata.lzf
namenode,datanode,NodeManager，hive,presto,mysql,hive-metastore,presto-cli
 主节点
192.168.56.3/bigdata.dn1.lzf
secondarynode,resourceManager,NodeManager,hive,presto,presto-cli
资源管理节点
 
hive由于不存在主从的问题，虽然metastore也可以部署多个。
如果有必要resourceManager也可以部署多个。
--
 
1.公共操作
 
1.1 创建用户
group add hadoop
useradd hadoop -G hadoop
 
1.2 设置ssh互通
使用rsa的互通
 
   1.2.1 分别在2,3机器上执行如下（hadoop用户下)
ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

1.2.2 把3的id_rsa.pub 复制到 2的id_rsa.pub_sl

       ssh bigdata.dn1.lzf
       cd .ssh
       scp id_rsa.pub hadoop@bigdata.lzf:~/.ssh/id_rsa.pub_sl
   1.2.3 把2的 id_rsa.pub_sl 追加都2的authorized_keys
       cd .ssh
       cat id_rsa.pub_sl>> authorized_keys 
   1.2.4 把2的authorized_keys复制到到3的/home/hadoop/.ssh/下
     
   之后进行验证：
  chmod 700 ~/.ssh
  chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys  
  
  在2下执行ssh bigdata.dn1.lzf
  在3下执行ssh bigdata.lzf
  成功，则可以继续了。
  注：
   a.如果有更多的节点，操作时类似的，就是把所有的id_rsa.pub合并在一起，然后追加到主机的 authorized_keys ,最后把主机authorized_keys复制到各个节点上即可。
   b.至于使用rsa还是dsa看具体情况。
 
1.3 目录
 
以hadoop身份执行
mkdir -p  /home/hadoop/data_hadoop/hdfs/name
mkdir -p   /home/hadoop/data_hadoop/hdfs/data
mkdir -p /home/hadoop/data_hadoop/tmp
 
1.4 安装软件
在/home/haoop下安装
hadoop-2.8.0
 
1.5 环境变量配置
 
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.8.0
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.8.0/etc/hadoop
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME
export PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
 
1.6 修改各个env.sh和日志
根据单机的配置即可。
修改 etc/hadoop/log4j.properties 添加如下：
log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=DEBUG
 
2.节点配置
 
2.1 192.168.56.2   配置
 
core-site.xml
 
<property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://bigdata.lzf:9001</value>
 <description>HDFS的URI，文件系统://namenode标识:端口号,默认是9000</description>
</property>
<property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/home/hadoop/data_hadoop/tmp</value>
 <description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description>
</property>
<property>
  <name>ipc.client.connect.max.retries</name>
  <value>100</value>
  <description>默认10次，现在配置100次</description>
</property>
<property>
  <name>ipc.client.connect.retry.interval</name>
  <value>10000</value>
  <description>连接间隔1秒钟，默认是0.1秒</description>
</property>
  --为了权限，例如通过beeline之类的通过访问
  添加以下内容：
<property>
 <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
 <value>*</value>
</property>
<property>
 <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
 <value>*</value>
</property>
 
hdfs-site.xml 
 
<property>
    <name> dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/data_hadoop/hdfs/name</value>
    <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据 </description>
</property>
<property>
    <name> dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/hadoop/data_hadoop/hdfs/data</value>
    <description>datanode上数据块的物理存储位置</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
    <description>副本个数，配置默认是3,应小于datanode机器数量</description>
</property>
<property>
 <name>dfs.namenode.rpc-address</name>
 <value>bigdata.lzf:9001</value>
 <description>RPC address that handles all clients requests。有人说需要和fs.defaultFS 一样端口</description>
</property>
 
<property>
 <name>dfs.namenode.http-address</name>
 <value>bigdata.lzf:50070</value>
 <description>
 The address and the base port where the dfs namenode web ui will listen on.
 If the port is 0 then the server will start on a free port.
 </description>
</property>
<property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>bigdata.dn1.lzf:50090</value>
</property>
 
slaves
#有两个节点
bigdata.lzf
bigdata.dn1.lzf
 
yarn-site.xml
#只是用于nodemanager
<configuration>
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
 
 
 
2.2 .192.168.56.3  配置
 
core-site.xml
 
<property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://bigdata.lzf:9001</value>
 <description>HDFS的URI，文件系统://namenode标识:端口号,默认是9000</description>
</property>
<property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/home/hadoop/data_hadoop/tmp</value>
 <description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description>
</property>
<property>
  <name>ipc.client.connect.max.retries</name>
  <value>100</value>
  <description>默认10次，现在配置100次</description>
</property>
<property>
  <name>ipc.client.connect.retry.interval</name>
  <value>10000</value>
  <description>连接间隔1秒钟，默认是0.1秒</description>
</property>
  --为了权限，例如通过beeline之类的通过访问
  添加以下内容：
<property>
 <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
 <value>*</value>
</property>
<property>
 <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
 <value>*</value>
</property>
 
hdfs-site.xml 
 
<property>
    <name> dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/data_hadoop/hdfs/name</value>
    <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据 </description>
</property>
<property>
    <name> dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/hadoop/data_hadoop/hdfs/data</value>
    <description>datanode上数据块的物理存储位置</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
    <description>副本个数，配置默认是3,应小于datanode机器数量</description>
</property>
<property>
 <name>dfs.namenode.rpc-address</name>
 <value>bigdata.lzf:9001</value>
 <description>RPC address that handles all clients requests。有人说需要和fs.defaultFS 一样端口</description>
</property>
<property>
 <name>dfs.namenode.http-address</name>
 <value>bigdata.lzf:50070</value>
 <description>
 The address and the base port where the dfs namenode web ui will listen on.
 If the port is 0 then the server will start on a free port.
 </description>
</property>
<property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>bigdata.dn1.lzf:50090</value>
</property>
 
slaves
#有两个节点
bigdata.lzf
bigdata.dn1.lzf
 
yarn-site.xml
#resourceManager,nodemanager
<configuration>
 <property>
   <name>yarn.resourcemanager.address</name>
   <value>bigdata.dn1.lzf:8032</value>
   <description>资源管理器地址</description>
 </property>
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>bigdata.dn1.lzf</value>
        <description>资源管理器节点名称 </description>
</property>
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value> org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
        <description>调度器类 </description>
</property>
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>bigdata.dn1.lzf:8099</value>
        <description>用于管理集群的资源，可以通过浏览器访问 </description>
</property>
<property>
        <name>yarn.nodemanager.webapp.address</name>
        <value>bigdata.dn1.lzf:8042</value>
        <description>用于管理节点，可以通过浏览器访问 </description>
</property>
 
</configuration>
 
3.初始化
 
在2节点上执行
hdfs namenode -format 
不需要执行hdfs secondarynamenode -format
 
 
4.启动
 
4.1启动dfs
在主节点2行执行start-dfs.sh即可：
[hadoop@bigdata sbin]$ ./start-dfs.sh
17/07/21 17:28:44 DEBUG util.NativeCodeLoader: Trying to load the custom-built native-hadoop library...
17/07/21 17:28:44 DEBUG util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
Starting namenodes on [bigdata.lzf]
bigdata.lzf: starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.8.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-bigdata.lzf.out
bigdata.dn1.lzf: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.8.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-bigdata.dn1.lzf.out
bigdata.lzf: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.8.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-bigdata.lzf.out
Starting secondary namenodes [bigdata.dn1.lzf]
bigdata.dn1.lzf: starting secondarynamenode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.8.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-bigdata.dn1.lzf.out
17/07/21 17:29:05 DEBUG util.NativeCodeLoader: Trying to load the custom-built native-hadoop library...
17/07/21 17:29:05 DEBUG util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
 
然后可以在2,3上使用jps，分别可以看到以下内容 
5620 Jps
5239 NameNode
5373 DataNode
---
4069 DataNode
4261 Jps
4167 SecondaryNameNode
 
4.2 启动yarn
然后在节点3上执行：start-yarn.sh
注意：3节点才是配置为资源管理器节点的，所以只能从3启动，而不是从2
译注: 也许以后的版本不需要如此了！
         如果在2上执行start-yarn.sh也可以启动yarn集群，但rm就是2，而不是3了。
 
5.测试
 
创建目录
[hadoop@bigdata sbin]$ hadoop fs -mkdir /tmp
17/07/21 17:33:03 DEBUG util.NativeCodeLoader: Trying to load the custom-built native-hadoop library...
17/07/21 17:33:03 DEBUG util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
[hadoop@bigdata sbin]$ hadoop fs -ls /
17/07/21 17:33:16 DEBUG util.NativeCodeLoader: Trying to load the custom-built native-hadoop library...
17/07/21 17:33:16 DEBUG util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
Found 1 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2017-07-21 17:33 /tmp
---
上传文件
[hadoop@bigdata sbin]$ hadoop fs -copyFromLocal -f  start-dfs.sh  hdfs://bigdata.lzf:9001/tmp
17/07/21 17:35:29 DEBUG util.NativeCodeLoader: Trying to load the custom-built native-hadoop library...
17/07/21 17:35:29 DEBUG util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
 
查看
这个是在3上执行的，前面创建目录和上传是在2执行的。
[hadoop@bigdata ~]$ hadoop fs -tail hdfs://bigdata.lzf:9001/tmp/start-dfs.sh

17/07/21 17:41:18 DEBUG util.NativeCodeLoader: Trying to load the custom-built native-hadoop library...

17/07/21 17:41:18 DEBUG util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library

----------------------------------------

# quorumjournal nodes (if any)

SHARED_EDITS_DIR=$($HADOOP_PREFIX/bin/hdfs getconf -confKey dfs.namenode.shared.edits.dir 2>&-)

case "$SHARED_EDITS_DIR" in

qjournal://*)

  JOURNAL_NODES=$(echo "$SHARED_EDITS_DIR" | sed 's,qjournal://\([^/]*\)/.*,\1,g; s/;/ /g; s/:[0-9]*//g')

  echo "Starting journal nodes [$JOURNAL_NODES]"

  "$HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemons.sh" \

      --config "$HADOOP_CONF_DIR" \

      --hostnames "$JOURNAL_NODES" \

      --script "$bin/hdfs" start journalnode ;;

esac

#---------------------------------------------------------

# ZK Failover controllers, if auto-HA is enabled

AUTOHA_ENABLED=$($HADOOP_PREFIX/bin/hdfs getconf -confKey dfs.ha.automatic-failover.enabled)

if [ "$(echo "$AUTOHA_ENABLED" | tr A-Z a-z)" = "true" ]; then

  echo "Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [$NAMENODES]"

  "$HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemons.sh" \

    --config "$HADOOP_CONF_DIR" \

    --hostnames "$NAMENODES" \

    --script "$bin/hdfs" start zkfc

fi

# eof
http访问 
 
50070  默认是访问集群中的数据节点
http://bigdata.lzf:50070/explorer.html#/tmp  可以直接访问 hdfs://bigdata.lzf:9001/tmp在的文件。
50075 用户访问具体的数据节点
http://bigdata.lzf:50075,http://bigdata.dn1.lzf:50075
 
hadoop 的 wordcount 测试
 
hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.8.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.0.jar grep hdfs://bigdata.lzf:9001/tmp/hadoop-hadoop-namenode-bigdata.lzf.log  output '(lzf)'
17/07/24 11:44:04 INFO mapreduce.Job: Counters: 29

	File System Counters

		FILE: Number of bytes read=604458

		FILE: Number of bytes written=1252547

		FILE: Number of read operations=0

		FILE: Number of large read operations=0

		FILE: Number of write operations=0

		HDFS: Number of bytes read=1519982

		HDFS: Number of bytes written=0

		HDFS: Number of read operations=12

		HDFS: Number of large read operations=0

		HDFS: Number of write operations=5

	Map-Reduce Framework

		Combine input records=0

		Combine output records=0

		Reduce input groups=0

		Reduce shuffle bytes=0

		Reduce input records=0

		Reduce output records=0

		Spilled Records=0

		Shuffled Maps =0

		Failed Shuffles=0

		Merged Map outputs=0

		GC time elapsed (ms)=0

		Total committed heap usage (bytes)=169222144

	Shuffle Errors

		BAD_ID=0

		CONNECTION=0

		IO_ERROR=0

		WRONG_LENGTH=0

		WRONG_MAP=0

		WRONG_REDUCE=0

	File Output Format Counters

		Bytes Written=0

根据测试，输出的内容会放在/user/hadoop/output目录下，事先不创建也没有关系。

 
6.遇到问题
6.1 ip地址变更的问题  
由于其中的主节点原来是承担了所有的角色，而且ip地址和现有的也不同。
其次，重新格式化之后，并没有删除掉原来的元数据目录。
所以，只好手动删除掉
rm -Rf   /home/hadoop/data_hadoop/hdfs/name

rm -Rf   /home/hadoop/data_hadoop/hdfs/data

rm -Rf   /home/hadoop/data_hadoop/hdfs/tmp

mkdir -p  /home/hadoop/data_hadoop/hdfs/name

mkdir -p   /home/hadoop/data_hadoop/hdfs/data

mkdir -p /home/hadoop/data_hadoop/tmp

6.2 区分namenode和secondarynamenode 的关键

hdfs-site.xml中改配置如下

<property>
 <name>dfs.namenode.http-address</name>
 <value>bigdata.lzf:50070</value>
 <description>
 The address and the base port where the dfs namenode web ui will listen on.
 If the port is 0 then the server will start on a free port.
 </description>
</property>
<property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>bigdata.dn1.lzf:50090</value>
</property>

通过这个最简单的配置，了解hadoop中集群的简单工作原理。
 
后续的研究，包括：
1.增加数据节点
2.搭建ha-hadoop集群
3.搭建基于yarn的presto集群

搭建两个节点的大数据集群-1.hdfs集群的更多相关文章

  1. 大数据学习之hdfs集群安装部署04

    1-> 集群的准备工作 1)关闭防火墙(进行远程连接) systemctl stop firewalld systemctl -disable firewalld 2)永久修改设置主机名 vi ...

  2. vivo 万台规模 HDFS 集群升级 HDFS 3.x 实践

    vivo 互联网大数据团队-Lv Jia Hadoop 3.x的第一个稳定版本在2017年底就已经发布了,有很多重大的改进. 在HDFS方面,支持了Erasure Coding.More than 2 ...

  3. HDFS集群和YARN集群

    Hadoop集群环境搭建(一)   1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要 ...

  4. 大数据-HDFS 集群搭建的配置文件

    1.HDFS简单版集群搭建相关配置文件 1.core-site.xml文件 <property> <name>fs.defaultFS</name> <val ...

  5. 大数据集群环境 zookeeper集群环境安装

    大数据集群环境 zookeeper集群环境准备 zookeeper集群安装脚本,如果安装需要保持zookeeper保持相同目录,并且有可执行权限,需要准备如下 编写脚本: vi zkInstall.s ...

  6. 大数据（2）---HDFS集群搭建

    一.准备工作 1.准备几台机器,我这里使用VMware准备了四台机器,一个name node,三个data node. VMware安装虚拟机:https://www.cnblogs.com/niju ...

  7. elasticsearch系列八：ES 集群管理（集群规划、集群搭建、集群管理）

    一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个 ...

  8. 大数据【一】集群配置及ssh免密认证

    八月迷情,这个月会对大数据进行一个快速的了解学习. 一.所需工具简介 首先我是在大数据实验一体机上进行集群管理学习,管理五台实验机,分别为master,slave1,slave2,slave3,cli ...

  9. elasticsearch 集群管理（集群规划、集群搭建、集群管理）

    一.集群规划 搭建一个集群我们需要考虑如下几个问题: 1. 我们需要多大规模的集群? 2. 集群中的节点角色如何分配? 3. 如何避免脑裂问题? 4. 索引应该设置多少个分片? 5. 分片应该设置几个 ...

随机推荐

  1. 纯CSS的三角符号

    项目中经常用到三角形,现在给大家讲下用纯CSS写的下三角实心图形 .triangle{ border-width: 5px 4px 0 4px; border-color: #454A7B trans ...

  2. Elipse plugin or Bundle & OSGI

    Develop and register service, lookup and use service! Android Design on service's publish-find-bind ...

  3. WebSettings 最全属性说明

    setAllowContentAccess (boolean allow) 是否允许在WebView中访问内容URL(Content Url),默认允许.内容Url访问允许WebView从安装在系统中 ...

  4. 检查SQL Server 2005的索引密度和碎片信息(转)

    查询数据库中所有表的索引密度和碎片信息,以便为索引的重建和整理提供依据,也可以参考DBCC SHOWCONTIG,通常FRAGMENTATIOIN在30%以上建议重建,否则建议整理 SELECT i. ...

  5. monkeyrunner多点触摸

    思路是:在屏幕上某个位置按着不放:device.touch(x,y,md.DOWN) 然后再做一个滑动的操作:device.drap((x1,y1),(x2,y2),0.2,10) 然后再松开按键:d ...

  6. js的作用域与作用域链

    JavaScript的作用域和作用域链.在初学JavaScript时,觉得它就和其他语言没啥区别,尤其是作用域这块,想当然的以为“全局变量就是在整个程序的任何地方都可以访问,也就是写在函数外的变量,局 ...

  7. Dll注入：修改PE文件 IAT注入

    PE原理就不阐述了, 这个注入是PE感染的一种,通过添加一个新节注入,会改变PE文件的大小,将原有的导入表复制到新节中,并添加自己的导入表描述符,最后将数据目录项中指向的导入表的入口指向新节. 步骤: ...

  8. std::string::find_last_not_of

    public member function <string> std::string::find_last_not_of C++98 C++11 string (1) size_t fi ...

  9. ACM-ICPC (10/15) Codeforces Round #440 (Div. 2, based on Technocup 2018 Elimination Round 2)

    A. Search for Pretty Integers You are given two lists of non-zero digits. Let's call an integer pret ...

  10. 「SDOI2008沙拉公主的困惑」

    题目 看着有点可怕 求 \[\sum_{i=1}^{n!}[(i,m!)=1]\] 考虑一下\(m=n\)的时候的答案 非常显然就是\(\varphi(m!)\) 而如果\(n>m\) 非常显然 ...