Hadoop2.8分布式集群安装与测试

1.hadoop2.x 概述

个）。每一个都有相同的职能。一个是active状态的，一个是standby状态的。当集群运行时，只有active状态的NameNode是正常工作的，standby状态的NameNode是处于待命状态的，时刻同步active状态NameNode的数据。一旦active状态的NameNode不能工作，standby状态的NameNode就可以转变为active状态的，就可以继续工作了。

个NameNode的数据其实是实时共享的。新HDFS采用了一种共享机制，Quorum Journal Node（JournalNode）集群或者Network File System（NFS）进行共享。NFS是操作系统层面的，JournalNode是hadoop层面的，我们这里使用JournalNode集群进行数据共享（这也是主流的做法）。JournalNode的架构图如下：

两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时，会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息，并且一直监控edit log的变化，把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了。

对于HA集群而言，确保同一时刻只有一个NameNode处于active状态是至关重要的。否则，两个NameNode的数据状态就会产生分歧，可能丢失数据，或者产生错误的结果。为了保证这点，这就需要利用使用ZooKeeper了。首先HDFS集群中的两个NameNode都在ZooKeeper中注册，当active状态的NameNode出故障时，ZooKeeper能检测到这种情况，它就会自动把standby状态的NameNode切换为active状态。来自 <http://www.jianshu.com/p/a1d3028f3e27>

Hadoop安装分为三种方式，分别为单机、伪分布式、完全分布式，安装过程不难，在此主要详细叙述完全分布式的安装配置过程，毕竟生产环境都使用的完全分布式，前两者作为学习和研究使用。按照下述步骤一步一步配置一定可以正确的安装Hadoop分布式集群环境。

2、搭建

2.1 网络环境

No.	Host Name	IP Address	Node Type	User Name
1	Maser	192.168.1.106	Name Node	hadoop/root
2	Slave1	192.168.1.107	Data Node	hadoop/root
3	Slave2	192.168.1.108	Data Node	hadoop/root

2.2、软硬件环境

Centos7.3

Java-1.8.0-openjdk

Hadoop 2.8.1

2.3、环境搭建

All nodes are disabled SELinux and firewalld

All nodes can ping with each other

All nodes have same hadoop directory structure and a same user account

Create a hadoop user, home directory is /home/hadoop, add into root group.

hadoop directory is /usr/local/hadoop, directory owner is hadoop

Master node and slave node can SSH with no password publick key authentication

All nodes have same /etc/hosts, add master node and slave node record line

SSH采用了公钥加密。过程如下：

(1)远程主机收到用户的登录请求，把自己的公钥发给用户。

(2)用户使用这个公钥，将登录密码加密后，发送回来。

(3)远程主机用自己的私钥，解密登录密码，如果密码正确，就同意用户登录。

3、安装配置java

3.1、安装Java

安装JDK以及配置环境变量，需要以"root"的身份进行

# yum search jdk

# yum -y install java-1.8.0-openjdk*

3.2、配置java环境

新建配置文件etc/profile/java.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java

export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar:${JRE_HOME}/lib

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export PATH=.:$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

3.3、验证

# java -version

# javac -version

4、 安装配置hadoop

4.1 安装

# cd /usr/local/src

# wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.1/hadoop-2.8.1.tar.gz

# tar -vxzf hadoop-2.8.1

# mv hadoop-2.8.1 ../hadoop

# chown -R hadoop:hadoop hadoop

4.2 配置 hadoop 环境

/etc/profile.d/java

4.3.2 创建hadoop子目录

# cd /usr/local/hadoop

# mkdir tmp hdfs

# cd hdfs

# mkdir name tmp data

4.3 hadoop 配置文件

进入到$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录修改配置文件，配置项可参考文档http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/

4.3.1 hadoop-env.sh

验证

4.3.2 core-site.xml

<configuration>

<property>

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

<value>/usr/local/hadoop/tmp</value>

<final>true</final>

<!--（备注：请先在 /usr/hadoop 目录下建立 tmp 文件夹） -->

<description>A base for other temporary directories.</description>

</property>

<property>

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

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

<!-- hdfs://Master.Hadoop:22-->

<final>true</final>

</property>

<property>

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

<value>131072</value>

</property>

</configuration>

4.3.3 hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

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

<value>/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>

</property>

<property>

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

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

</property>

<property>

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

<value>master.hadoop:9001</value>

</property>

<property>

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

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>dfs.permissions</name>

<value>false</value>

</property>

</configuration>

4.3.4 mapred-site.xml

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

</configuration>

4.3.5 yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

<property>

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

<value>Master.Hadoop:18040</value>

</property>

<property>

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

<value>Master.Hadoop:18030</value>

</property>

<property>

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

<value>Master.Hadoop:18088</value>

</property>

<property>

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

<value>Master.Hadoop:18025</value>

</property>

<property>

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

<value>Master.Hadoop:18141</value>

</property>

<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>

</configuration>

4.3.6 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters 文件

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves

4.4 Slave node 上java/hadoop安装与配置

4.4.1 java/openjdk安装同master node

在master node上

scp /etc/profile.d/java.sh slave1:/etc/profile.d

scp /etc/profile.d/java.sh slave2:/etc/profile.d

4.4.2 Hadoop安装

在master node上

scp -r /usr/local/hadoop slave1:/usr/local

scp -r /usr/local/hadoop slave1:/usr/local

4.4.3 改变权限

chown -R hadoop:hadoop /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-*

chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

5、测试、验证

5.1

$ hadoop namenode -format

$ start-all .sh

$ ps -ef |grep hadoop

$ jps

master (master)

slave1 (Secondary master)

slave2

5.2 通过网页查看集群

在本地访问HDFS WebUI: http://8088:50070

YARN WebUI: http://master:8088

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

5.3.1 cd /home/hadoop

$ cat >>test.txt<<EOF

Hello World

Hello World

Hello World

Hello World

5.3.2 进入本地hadoop目录（/usr/local/hadoop）

$ 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

$ hdfs dfs -put test.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

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

5.3.3  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