1. 配置为1个namenode(master主机),2个datanode(slave1主机+slave2主机)的hadoop集群模式,

在VMWare中构建3台运行Ubuntu的机器作为服务器;

关闭操作系统防火墙:ubuntu下默认是关闭的,可以通过命令ufw status检查;

master主机配置如下:

vim /etc/hostname 编辑此文件,设置主机名为master

vim /etc/hosts 编辑此文件,添加如下主机内容信息:

192.168.107.128 master

192.168.189.129 slave1

192.168.189.130 slave2

同理配置slave1,

vim /etc/hostname 编辑此文件,设置主机名为slave1

vim /etc/hosts 编辑此文件,添加如下主机内容信息:

192.168.107.128 master

192.168.189.129 slave1

192.168.189.130 slave2

同理配置slave2主机

vim /etc/hostname 编辑此文件,设置主机名为slave2

vim /etc/hosts 编辑此文件,添加如下主机内容信息:

192.168.107.128 master

192.168.189.129 slave1

192.168.189.130 slave2

2. 下载安装jdk1.8.0_91,并设置好环境变量;

如下命令在master机器上配置:

vim .bashrc 编辑此文件,添加如下内容:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_91

export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin

export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib

export
CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar

export PATH=$JAVA_BIN:$PATH

退出root账户,重新登陆,使环境变量生效。

master,slave1,slave2三台服务器配置一样。

3. 安装配置ssh, 使得master主机能够免密码ssh登录到所有slave主机,因为集群里面的主机需要在后台通信。

(1)安装:

SSH分客户端openssh-client和openssh-server,如果你只是想登陆别的机器的SSH只需要安装openssh-client(ubuntu有默认 安装客户端),如果要使本机开放SSH服务就需要安装openssh-server。

(2) 配置免密码登陆:

在master主机上登陆root用户, 输入命令:ssh-keygen -t
rsa

然后根据提示一直按enter,就会按默认的选项生成的密钥对(私钥id_rsa和公钥id_rsa.pub)并保存在/root/.ssh文件夹中;

将master服务器上的公钥拷贝到slave1上,输入命令:ssh-copy-id root@slave1(root为slave1上的账户)

将master服务器上的公钥拷贝到slave2上,输入命令:ssh-copy-id root@slave2(root为slave2上的账户)

可以测试免密码登陆是否成功,输入命令:ssh slave1或ssh slave2来测试,若不用密码表是配置成功

4. 下载编译好的hadoop二进制文件在master主机上

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.0/hadoop-3.0.0.tar.gz

解压:tar -zxvf
hadoop-3.0.0-src.tar.gz
/usr/local/hadoop-3.0.0

5. 在master主机上设置相关环境变量,将hadoop的bin目录下的可执行文件加入到系统环境

vim .bashrc 编辑此文件,添加如下内容:

export
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.0.0

export
PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

使root用户重新登陆后,此环境变量生效

同理配置slave1和slave2两台主机,重新用root账户登陆后使环境变量生效

6. 配置hadoop环境变量

vim /usr/local/hadoop-3.0.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

编辑hadoop的全局配置文件,设置JAVA_HOME环境变量:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_91

设置哪个用户可以执行namenode和datanode命令

export HDFS_NAMENODE_USER=root

export HDFS_DATANODE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

设置哪个用户可以启动resourcemanager和弄得manager的命令

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

执行source
hadoop-env.sh使环境变量生效

同理配置slave1和slave2两台主机

7. 创建相关目录 ,依次在所有主机上执行

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0# mkdir tmp

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0# mkdir hdfs

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0# cd hdfs/

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs# mkdir name

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs# mkdir tmp

root@master:/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs# mkdir data

8. 配置核心配置文件core-site.xml

在master主机上配置hdfs地址

<configuration>

<property>

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

<value>/usr/local/hadoop-3.0.0/tmp</value>

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

</property>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://master:9000</value> #master为主机名

<description>The name of the default
file system</description>

</property>

</configuration>

上面/usr/local/hadoop-3.0.0/tmp为创建的临时文件夹;master为主机名

9. 编辑hdfs-site.xml文件,配置副本的个数及数据的存放路径

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name> --数据块的副本数量

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name> --元数据存放路径

<value>/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name> --数据节点存放路径

<value>/usr/local/hadoop-3.0.0/hdfs/data</value>

</property>

</configuration>

10. 配置mapred-site.xml

<property>

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

<value>yarn</value>

</property>

11. 配置yarn-site.xml文件

<property>

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

<value>master:18040</value>

</property>

<property>

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

<value>master:18030</value>

</property>

<property>

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

<value>master:18088</value>

</property>

<property>

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

<value>master:18025</value>

</property>

<property>

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

<value>master: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>

12. 配置workers 文件,列出所有workers的主机名

vim workers

slave1

slave2

hdfs分布式文件系统下的datanode进程和YARN下面的nodemanager进程会在这些workers主机上启动

注意:hadoop2.x配置的是slaves文件

13. 远程复制hadoop3.0.0文件下所有文件到slave1和slave2的主机上

scp -r hadoop-3.0.0 root@slave1:/usr/local/

scp -r hadoop-3.0.0 root@slave2:/usr/local/

14. 启动hdfs集群

在master主机上执行以下命令,格式化hdfs文件系统

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

在master主机上执行以下命令,初始化namenode节点

$HADOOP_HOME/bin/hdfs --daemon start
namenode

分别在所有slave节点上执行以下命令,初始化datanode节点

$HADOOP_HOME/bin/hdfs --daemon start
datanode

如果前面的ssh配置成功,也可以直接

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh 启动所有进程

(确保ssh master免密码登陆能成功,一开始我可以免密码登陆ssh slave1和ssh slave2,不能免密码登陆ssh master,后面再master主机目录下,切换到~/.ssh目录,执行cat id_rsa.pub >>
authorized_keys就可以了)

15. 启动YARN

在master主机上启动resourcemanage进程

$HADOOP_HOME/bin/yarn
--daemon start resourcemanager

在所有slave节点上启动nodemanager进程

$HADOOP_HOME/bin/yarn
--daemon start nodemanager

如果前面的ssh配置成功,也可以直接

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh 启动所有进程

16. 通过网页访问hdfs集群的状态

http://localhost:9870

默认端口时9870,可以通过hdfs-default.xml配置文件里面的 dfs.namenode.http-address配置

hdfs集群状态

17. 通过网页访问YARN集群的状态

http://master:18088/cluster

默认端口是8088,可通过yarn-site.xml文件里面的yarn.resourcemanager.webapp.address配置

YARN管理下的hadoop集群状态

Hadoop3.0完全分布式集群安装部署的更多相关文章

  1. HBase 1.2.6 完全分布式集群安装部署详细过程

    Apache HBase 是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统,是NoSQL数据库,基于Google Bigtable思想的开源实现,可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存 ...

  2. CentOS7+Hadoop2.7.2(HA高可用+Federation联邦)+Hive1.2.1+Spark2.1.0 完全分布式集群安装

    1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.9.1 2.9.2 2.9.2.1 2.9.2.2 2.9.3 2.9.3.1 2.9.3.2 2.9.3.3 2. ...

  3. hadoop3.1.1 HA高可用分布式集群安装部署

    1.环境介绍 涉及到软件下载地址:https://pan.baidu.com/s/1hpcXUSJe85EsU9ara48MsQ 服务器:CentOS 6.8 其中:2 台 namenode.3 台 ...

  4. 【分布式】Zookeeper伪集群安装部署

    zookeeper:伪集群安装部署 只有一台linux主机,但却想要模拟搭建一套zookeeper集群的环境.可以使用伪集群模式来搭建.伪集群模式本质上就是在一个linux操作系统里面启动多个zook ...

  5. 2 Hadoop集群安装部署准备

    2 Hadoop集群安装部署准备 集群安装前需要考虑的几点硬件选型--CPU.内存.磁盘.网卡等--什么配置?需要多少? 网络规划--1 GB? 10 GB?--网络拓扑? 操作系统选型及基础环境-- ...

  6. (转)ZooKeeper伪分布式集群安装及使用

    转自:http://blog.fens.me/hadoop-zookeeper-intro/ 前言 ZooKeeper是Hadoop家族的一款高性能的分布式协作的产品.在单机中,系统协作大都是进程级的 ...

  7. HBase集群安装部署

    0x01 软件环境 OS: CentOS6.5 x64 java: jdk1.8.0_111 hadoop: hadoop-2.5.2 hbase: hbase-0.98.24 0x02 集群概况 I ...

  8. flink部署操作-flink standalone集群安装部署

    flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实 ...

  9. 1.Hadoop集群安装部署

    Hadoop集群安装部署 1.介绍 (1)架构模型 (2)使用工具 VMWARE cenos7 Xshell Xftp jdk-8u91-linux-x64.rpm hadoop-2.7.3.tar. ...

随机推荐

  1. REST&RESTFUL

    REST(表征性状态传输,Representational State Transfer)指的是一组架构约束条件和原则.是Roy Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格 ...

  2. 支持ipV6和ipV4的客户端编程

    ipv4和ipv6在socket初始化的时候是不一样的. ipv4 socket初始化: int CClient::InitSocket(CString strIP, short portNum) { ...

  3. Java三大特性(封装,继承,多态)

    Java中有三大特性,分别是封装继承多态,其理念十分抽象,并且是层层深入式的. 一.封装 概念:封装,即隐藏对象的属性和实现细节,仅对外公开接口,控制在程序中属性的读和修改的访问级别:将抽象得到的数据 ...

  4. find命令 参数

    记一下我遇到过的: 中 !表示否定 -a 表示并且 -o  或者   perm注意权限模式,有无 -,单表含义不同,有-是表示属主.组.其他组权限对应(即某位为0时,表示不指定要匹配的权限,而不是没有 ...

  5. PHP常见错误

    1.关于单引号和双引号的区别. $sql="insert into tableName values ('".$name."','".$email." ...

  6. Junit4测试报错

    1.字符串数组越界 java.lang.String IndexOutOfBounds Exception:String index out of range:-1 导致: Transaction r ...

  7. vxWorks内核实现基本原理

    内核实现基本原理     VxWorks 内核维护三个队列:tick队列.ready 队列.active 队列.另外还有一个队列涉及任务,即任务等待资源时所处的队列,这个队列可以是VxWorks内核提 ...

  8. 【mongodb系统学习之十】mongodb查询(三)

    6).特殊类型的查询: A).查询键为null的文档:查询时,如果按常规的key:null的方式做条 件,不仅会匹配到值为null的,还会匹配到不存在这个键的:如果只是要值为null的文档,就必须使用 ...

  9. JDBC连接池(三)DBCP连接池

    JDBC连接池(三)DBCP连接池 在前面的随笔中提到 了  1.JDBC自定义连接池  2. C3P0连接池 今天将介绍DBCP连接池 第一步要导入jar包   (注意:mysql和mysql 驱动 ...

  10. Python实现一些常用排序算法

    一些常用的排序 #系统内置排序算法#list.sort()#heapq模块 def sys_heap_sort(list): import heapq heap = [] for i in range ...