Hadoop2.7.3+Spark2.1.0完全分布式集群搭建过程
1.选取三台服务器(CentOS系统64位)
114.55.246.88 主节点
114.55.246.77 从节点
114.55.246.93 从节点
之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码,因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。
我是用root用户操作的。
2.修改hosts文件
修改三台服务器的hosts文件。
vi /etc/hosts
在原文件的基础最后面加上:
114.55.246.88 Master
114.55.246.77 Slave1
114.55.246.93 Slave2
修改完成后保存执行如下命令。
source /etc/hosts
3.ssh无密码验证配置
3.1安装和启动ssh协议
我们需要两个服务:ssh和rsync。
可以通过下面命令查看是否已经安装:
rpm -qa|grep openssh
rpm -qa|grep rsync
如果没有安装ssh和rsync,可以通过下面命令进行安装:
yum install ssh (安装ssh协议)
yum install rsync (rsync是一个远程数据同步工具,可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件)
service sshd restart (启动服务)
3.2 配置Master无密码登录所有Salve
配置Master节点,以下是在Master节点的配置操作。
1)在Master节点上生成密码对,在Master节点上执行以下命令:
ssh-keygen -t rsa -P ''
生成的密钥对:id_rsa和id_rsa.pub,默认存储在"/root/.ssh"目录下。
2)接着在Master节点上做如下配置,把id_rsa.pub追加到授权的key里面去。
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
3)修改ssh配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容,将以下内容的注释去掉:
RSAAuthentication yes # 启用 RSA 认证
PubkeyAuthentication yes # 启用公钥私钥配对认证方式
AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys # 公钥文件路径(和上面生成的文件同)
4)重启ssh服务,才能使刚才设置有效。
service sshd restart
5)验证无密码登录本机是否成功。
ssh localhost
6)接下来的就是把公钥复制到所有的Slave机器上。使用下面的命令进行复制公钥:
scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave1:/root/
scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave2:/root/
接着配置Slave节点,以下是在Slave1节点的配置操作。
1)在"/root/"下创建".ssh"文件夹,如果已经存在就不需要创建了。
mkdir /root/.ssh
2)将Master的公钥追加到Slave1的授权文件"authorized_keys"中去。
cat /root/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
3)修改"/etc/ssh/sshd_config",具体步骤参考前面Master设置的第3步和第4步。
4)用Master使用ssh无密码登录Slave1
ssh 114.55.246.77
5)把"/root/"目录下的"id_rsa.pub"文件删除掉。
rm –r /root/id_rsa.pub
重复上面的5个步骤把Slave2服务器进行相同的配置。
3.3 配置所有Slave无密码登录Master
以下是在Slave1节点的配置操作。
1)创建"Slave1"自己的公钥和私钥,并把自己的公钥追加到"authorized_keys"文件中,执行下面命令:
ssh-keygen -t rsa -P ''
cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
2)将Slave1节点的公钥"id_rsa.pub"复制到Master节点的"/root/"目录下。
scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Master:/root/
以下是在Master节点的配置操作。
1)将Slave1的公钥追加到Master的授权文件"authorized_keys"中去。
cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
2)删除Slave1复制过来的"id_rsa.pub"文件。
rm –r /root/id_rsa.pub
配置完成后测试从Slave1到Master无密码登录。
ssh 114.55.246.88
按照上面的步骤把Slave2和Master之间建立起无密码登录。这样,Master能无密码验证登录每个Slave,每个Slave也能无密码验证登录到Master。
4.安装基础环境(JAVA和SCALA环境)
4.1 Java1.8环境搭建
1)下载jdk-8u121-linux-x64.tar.gz解压
tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz
2)添加Java环境变量,在/etc/profile中添加:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/rt.jar
export JAVA_HOME PATH CLASSPATH
3)保存后刷新配置
source /etc/profile
4.2 Scala2.11.8环境搭建
1)下载scala安装包scala-2.11.8.rpm安装
rpm -ivh scala-2.11.8.rpm
2)添加Scala环境变量,在/etc/profile中添加:
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
3)保存后刷新配置
source /etc/profile
5.Hadoop2.7.3完全分布式搭建
以下是在Master节点操作:
1)下载二进制包hadoop-2.7.3.tar.gz
2)解压并移动到相应目录,我习惯将软件放到/opt目录下,命令如下:
tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz
mv hadoop-2.7.3 /opt
3)修改相应的配置文件。
修改/etc/profile,增加如下内容:
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,console
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
修改完成后执行:
source /etc/profile
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh,修改JAVA_HOME 如下:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves,将原来的localhost删除,改成如下内容:
Slave1
Slave2
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/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>/opt/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>
</configuration>
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.7.3/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.7.3/hdfs/data</value>
</property>
</configuration>
复制template,生成xml,命令如下:
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/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.address</name>
<value>Master:19888</value>
</property>
</configuration>
修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>Master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>Master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>Master:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>Master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>Master:8088</value>
</property>
</configuration>
4)复制Master节点的hadoop文件夹到Slave1和Slave2上。
scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave1:/opt
scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave2:/opt
5)在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile,过程同Master一样。
6)在Master节点启动集群,启动之前格式化一下namenode:
hadoop namenode -format
启动:
/opt/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh
至此hadoop的完全分布式环境搭建完毕。
7)查看集群是否启动成功:
jps
Master显示:
SecondaryNameNode
ResourceManager
NameNode
Slave显示:
NodeManager
DataNode
6.Spark2.1.0完全分布式环境搭建
以下操作都在Master节点进行。
1)下载二进制包spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
2)解压并移动到相应目录,命令如下:
tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
mv hadoop-2.7.3 /opt
3)修改相应的配置文件。
修改/etc/profie,增加如下内容:
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
复制spark-env.sh.template成spark-env.sh
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,添加如下内容:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=114.55.246.88
export SPARK_MASTER_HOST=114.55.246.88
export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.7.3/bin/hadoop classpath)
复制slaves.template成slaves
cp slaves.template slaves
修改$SPARK_HOME/conf/slaves,添加如下内容:
Master
Slave1
Slave2
4)将配置好的spark文件复制到Slave1和Slave2节点。
scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave1:/opt
scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave2:/opt
5)修改Slave1和Slave2配置。
在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile,增加Spark的配置,过程同Master一样。
在Slave1和Slave2修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,将export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88改成Slave1和Slave2对应节点的IP。
6)在Master节点启动集群。
/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
7)查看集群是否启动成功:
jps
Master在Hadoop的基础上新增了:
Master
Slave在Hadoop的基础上新增了:
Worker
Hadoop2.7.3+Spark2.1.0完全分布式集群搭建过程的更多相关文章
- Hadoop上路-01_Hadoop2.3.0的分布式集群搭建
一.配置虚拟机软件 下载地址:https://www.virtualbox.org/wiki/downloads 1.虚拟机软件设定 1)进入全集设定 2)常规设定 2.Linux安装配置 1)名称类 ...
- 分布式实时日志系统(四) 环境搭建之centos 6.4下hbase 1.0.1 分布式集群搭建
一.hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行 ...
- 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. ...
- Hadoop 2.0完全分布式集群搭建方法(CentOS7+Hadoop 2.7.7)
本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法,Linux系统版本是CentOS 7,Hadoop版本是2.7.7,JDK版本是1.8. 一.准备环境 1. 在VMware worksta ...
- Hadoop 3.0完全分布式集群搭建方法(CentOS 7+Hadoop 3.2.0)
本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法,Linux系统版本是CentOS 7,Hadoop版本是3.2.0,JDK版本是1.8. 一.准备环境 1. 在VMware worksta ...
- hbase分布式集群搭建
hbase和hadoop一样也分为单机版.伪分布式版和完全分布式集群版本,这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建. hbase依赖于hadoop环境,搭建habase之前首先需要搭建好hadoop ...
- hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建(4)SPARK 安装
hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建(4)SPARK 安装 一.依赖文件安装 1.1 JDK 参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh ...
- 超详细从零记录Hadoop2.7.3完全分布式集群部署过程
超详细从零记录Ubuntu16.04.1 3台服务器上Hadoop2.7.3完全分布式集群部署过程.包含,Ubuntu服务器创建.远程工具连接配置.Ubuntu服务器配置.Hadoop文件配置.Had ...
- Hadoop完全分布式集群搭建
Hadoop的运行模式 Hadoop一般有三种运行模式,分别是: 单机模式(Standalone Mode),默认情况下,Hadoop即处于该模式,使用本地文件系统,而不是分布式文件系统.,用于开发和 ...
随机推荐
- 矢量切片(Vector tile)
说明:本月的主要工作都是围绕制作矢量切片这一个核心问题进行的,所以2月的主题就以这个问题为主,目前分支出来的一些内容主要包括了TMS(Tile map service),OpenLayers3中的Pr ...
- Ninject之旅目录
第一章:理解依赖注入 Ninject之旅之一:理解DI 第二章:开始使用Ninject Ninject之旅之二:开始使用Ninject(附程序下载) Ninject之旅之三:Ninject对象生命周期 ...
- Swift 2.2 多态和强制转换
写在前面: 写点东西,就是想告诉自己,有时间其实你也在前进着,快慢不说,至少没停下吧!该有的都会有的.不瞎BB了,说主题,3.0 的多态和继承. 总觉得继承好像也没什么太多的可说的了,在项目中用到的还 ...
- matlab 利用while循环计算平均值和方差(第二版)
第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % ...
- html5_canvas初学
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- Boost.Hana在visual studio 2017 rc中的残缺使用
最新的visual studio还不支持hana,不知道vs2017正式版本出后会不会支持.等不及了,先用rc版试试吧. 1.从https://github.com/boostorg/hana下载或拉 ...
- c++编程思想(一)--对象导言
回过头来看c++编程思想第一章,虽然只是对c++知识的一个总结,并没有实质性知识点,但是收获还是蛮多的! 下面感觉是让自己茅塞顿开的说法,虽然含义并不是很准确,但是很形象(自己的语言): 1.类描述了 ...
- linux c++ 加载动态库常用的三种方法
链接库时的搜索路径顺序:LD_LIBRARY_PATH --> /etc/ld.so.conf --> /lib,/usr/lib 方法1. vi .bash_profile 设置环 ...
- storyboard页面跳转传值
受学姐的影响,习惯纯代码编程,这次要修改别人的代码,很多编程风格还不习惯. 在此之前,页面跳转我都用的是Navigation,故事板上的页面跳转带传值,让我卡了好半天. 页面跳转: [self per ...
- 数据的增删改查(三层)<!--待补充-->
进行数据操作必然少了对数据的增删改查,用代码生成器生成的代码不是那么满意!方便在今后使用,这里就主要写“数据访问层(Dal)” 既然这里提到三层架构:有必要将三层内容在这里详细介绍一下(待补充) 注: ...