(一)软件准备

1,hadoop-2.7.3.tar.gz(包)

2,三台机器装有cetos7的机子

(二)安装步骤

  1,给每台机子配相同的用户

    进入root : su root

    创建用户s:  useradd s

    修改用户密码:passwd s

  2.关闭防火墙及修改每台机的hosts(root 下)

    vim /etc/hosts  如:(三台机子都一样)

    vim /etc/hostsname:如修改后参看各自的hostname

    关闭防火墙:

      systemctl stop firewalld.service

      禁用防火墙:systemctl disable firewalld.service

      查看防火墙状态firewall-cmd --state

      重启 reboot

  3,为每台机的用户s配置ssh,以用户s身份登录  (一定要相同的用户,因为ssh通信默认使用相同用户身份访问另一台机子)

    1,root 用户下修改: vim /etc/ssh/sshd_config,设置这三项后,执行service sshd restart

    2,退出root,在用户s下操作

      生成密钥对: ssh-keygen -t dsa(一路回车即可)

      转入ssh目录下:cd .ssh

      导入公钥: cat id_dsa.pub >>  authorized_keys

      修改authorized_keys权限:chmod 644       

      authorized_keys  (修改权限,保证自己免密码能登入)

      验证  ssh Master (在三台机都执行相同的操作)

    3,实现master-slave免密码登录

      在master 上执行:   cat ~/.ssh/id_dsa.pub | ssh s@Slave1 'cat - >> ~/.ssh/authorized_keys'      

                cat ~/.ssh/id_dsa.pub | ssh s@Slave2 'cat - >> ~/.ssh/authorized_keys '

      验证 :ssh Slave1


(三 )配置Hadoop集群

    1,解压hadoop和建立文件

      root用户下:tar zxvf  /home/hadoop/hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/

       重命名:mv hadoop-2.7.3 hadoop

       授权给s: chown -R  s /usr/hadoop

    2,创建hdfs相关文件(三台机子都需要操作)

      创建存储hadoop数据文件的目录: mkdir /home/hadoopdir

      存储临时文件,如pid:mkdir /home/hadoopdir/tmp

      创建dfs系统使用的dfs系统名称hdfs-site.xml使用:mkdir /home/hadoopdir/dfs/name

      创建dfs系统使用的数据文件hdfs-site.xml文件使用:mkdir  /home/hadoopdir/dfs/data

       授权给s: chown -R  s /home/hadoopdir

    3,配置环境变量(三台机子都需要操作)

     root用户下:vim /etc/profile  添加如图: 保存退出后:source /etc/profile

          验证:hadoop version(这里要修改  /usr/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh,即export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre)

    4,配置hadoop文件内容

      4.1 修改core-site.xml        

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/hadoopdir/tmp/</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>

     4.2 修改hdfs-site.xml文件

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///home/hadoopdir/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///home/hadoopdir/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

    4.3 修改mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>Master:19888</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobtracker.http.address</name>
<value>Master:50030</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>Master:9001</value>
</property>
</configuration>

    4.4 修改 yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<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>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>Master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>Master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>Master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>Master:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>Master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>Master:8088</value>
</property>
</configuration>

    4.5,修改 slaves文件

      

   5,搭建集群(普通用户s)

     格式hadoop文件:hadoop  namenode -format  (最后出现“util.ExitUtil: Exiting with status 0”,表示成功)

     发送dfs内容给Slave1:scp  -r /home/hadoopdir/dfs/*  Slave1:/home/hadoopdir/dfs

    发给dfs内容给Slave2:scp  -r /home/hadoopdir/dfs/*  Slave2:/home/hadoopdir/dfs

     发送hadoop文件给数据节点:scp -r /usr/hadoop/*  Slave1:/usr/hadoop/  scp -r /usr/hadoop/*  Slave2:/usr/hadoop/

   6,启动集群

    ./sbin/start-all.sh

      1,jps(centos 7 默认没有,可以参照这里安装)查看:Master和Slave中分别出现如下所示:

      

      2,离开安全模式(master): hadoop dfsadmin  safemode  leave

       查看结果:hadoop dfsadmin -report,如图

      3,登录网页查看:http://Master:50070  (查看live node)    查看yarn环境(http://Master/8088)

        

  (四) 参考网页:

      1,Ubuntu16.04 完全分布式搭建Spark2.0

      2,Cetos6详细搭建hadoop集群

      3,SSH集群搭建

      4,livenode 为0 异常汇总(我就是第二种情况)

Centos7完全分布式搭建Hadoop2.7.3的更多相关文章

  1. hbase2.1.9 centos7 完全分布式 搭建随记

    hbase2.1.9 centos7 完全分布式 搭建随记 这里是当初在三个ECS节点上搭建hadoop+zookeeper+hbase+solr的主要步骤,文章内容未经过润色,请参考的同学搭配其他博 ...

  2. zookeeper3.5.5 centos7 完全分布式 搭建随记

    zookeeper3.5.5 centos7 完全分布式 搭建随记 这里是当初在三个ECS节点上搭建hadoop+zookeeper+hbase+solr的主要步骤,文章内容未经过润色,请参考的同学搭 ...

  3. 大数据环境完全分布式搭建 hadoop2.4.1

    (如果想要安装视频及相关软件可以博私聊我 qq 731487514) hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA.YARN等.最新的hadoop-2.4.1又增加了YA ...

  4. centos7搭建hadoop2.10完全分布式

    本篇介绍在centos7中大家hadoop2.10完全分布式,首先准备4台机器:1台nn(namenode);3台dn(datanode) IP hostname 进程 192.168.30.141 ...

  5. hadoop2.8 集群 1 (伪分布式搭建)

    简介: 关于完整分布式请参考: hadoop2.8 ha 集群搭建   [七台机器的集群] Hadoop:(hadoop2.8) Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构.用户 ...

  6. Hadoop2.7.7 centos7 完全分布式 配置与问题随记

    Hadoop2.7.7 centos7 完全分布式 配置与问题随记 这里是当初在三个ECS节点上搭建hadoop+zookeeper+hbase+solr的主要步骤,文章内容未经过润色,请参考的同学搭 ...

  7. Docker中自动化搭建Hadoop2.6完全分布式集群

    这一节将在<Dockerfile完成Hadoop2.6的伪分布式搭建>的基础上搭建一个完全分布式的Hadoop集群. 1. 搭建集群中需要用到的文件 [root@centos-docker ...

  8. Dockerfile完成Hadoop2.6的伪分布式搭建

    在 <Docker中搭建Hadoop-2.6单机伪分布式集群>中在容器中操作来搭建伪分布式的Hadoop集群,这一节中将主要通过Dokcerfile 来完成这项工作. 1 获取一个简单的D ...

  9. 32位Ubuntu12.04搭建Hadoop2.5.1完全分布式环境

    准备工作 1.准备安装环境: 4台PC,均安装32位Ubuntu12.04操作系统,统一用户名和密码 交换机1台 网线5根,4根分别用于PC与交换机相连,1根网线连接交换机和实验室网口 2.使用ifc ...

随机推荐

  1. iOS切圆角的几个方法

    这几天在研究到切圆角的方法,也找了下网上的资料 ---------- 切圆角尽量避免离屏渲染. 1.直接用视图中layer中的两个属性来设置圆角,这种方法比较简单,但是及其影响性能不推荐:  @pro ...

  2. 【2017-03-16】TSQL基本编程、存储过程、触发器

    一.TSQL基本编程 1.定义变量 :declare @变量名 数据类型        变量名前面必须加"@"符号 declare @aaa int; declare @bbb n ...

  3. [译]Selenium Python文档:五、Waits等待

    大多数现代web应用都使用了AJAX技术.当浏览器加载一个页面的时候,该页面内的元素可能在不用的时间间隔内进行加载.这使得元素定位变得比较困难:如果一个元素还没有出现在DOM中,定位函数将会抛出一个E ...

  4. 在调用相机后idleTimerDisabled失效的问题

    在调用相机后idleTimerDisabled失效的问题 相关资料: http://stackoverflow.com https://github.com/jamiemcd 问题 前几天有人在群里边 ...

  5. Layoutinlater 转

    http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/12921889

  6. UT源码-124

    (1)设计三角形问题的程序 输入三个整数a.b.c,分别作为三角形的三条边,现通过程序判断由三条边构成的三角形的类型为等边三角形.等腰三角形.一般三角形(特殊的还有直角三角形),以及不构成三角形.(等 ...

  7. shell中的readonly

    readonly用来定义只读变量,一旦使用readonly定义的变量在脚本中就不能更改 测试脚本 #!/bin/sh readonly a='haha' echo a a='xixi' //更改变量的 ...

  8. Linux之tr命令

    tr - translate or delete characters 删除或替换文字信息 参数: -d  删除字符串 -s  删除重复的字符串只保留一个 [root@BASE ~]# cat c.t ...

  9. Tcl与Design Compiler (六)——基本的时序路径约束

    本文属于原创手打(有参考文献),如果有错,欢迎留言更正:此外,转载请标明出处 http://www.cnblogs.com/IClearner/  ,作者:IC_learner 时序约束可以很复杂,这 ...

  10. Spark2.1.0分布式集群安装

    一.依赖文件安装 1.1 JDK 参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh/p/6623530.html 1.2 Hadoop 参见博文:http://www.cnblogs ...