[大数据] 虚拟机搭建hadoop集群步骤

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[大数据]虚拟机搭建hadoop集群步骤

内存4G，硬盘50G

安装好linux
/boot 200M
/swap 2g
/ 剩余
*安装VMTools
关闭防火墙
sudo service iptables stop
sudo chkconfig iptables off
设置静态IP，改主机名
编辑vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
改成
=================================
DEVICE=eth0
TYPE=Ethernet
ONBOOT=yes
BOOTPROTO=static
NAME=“eth0”
IPADDR=192.168.5.101
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.5.2
DNS1=192.168.5.2
=================================
编辑vim /etc/sysconfig/network
改HOSTNAME=那一行
配置/etc/hosts
vim /etc/hosts
=============================
192.168.1.100 hadoop100
192.168.1.101 hadoop101
192.168.1.102 hadoop102
192.168.1.103 hadoop103
192.168.1.104 hadoop104
192.168.1.105 hadoop105
192.168.1.106 hadoop106
192.168.1.107 hadoop107
192.168.1.108 hadoop108
192.168.1.109 hadoop109
=============================
创建一个一般用户atguigu，给他配置密码
useradd atguigu
passwd atguigu
配置这个用户为sudoers
vim /etc/sudoers
在root ALL=(ALL) ALL
添加atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
保存时wq!强制保存
*在/opt目录下创建两个文件夹module和software，并把所有权赋给atguigu
mkdir /opt/module /opt/software
chown atguigu:atguigu /opt/module /opt/software
关机，快照，克隆

从这里开始要以一般用户登陆

克隆的虚拟机改IP
搞一个分发脚本
cd ~
vim xsync
内容如下：
=================================================================

#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
pcount=$#
if ((pcount==0)); then
echo no args;
exit;
fi

#2 获取文件名称
p1=$1
fname=`basename $p1`
echo fname=$fname

#3 获取上级目录到绝对路径
pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`
echo pdir=$pdir

#4 获取当前用户名称
user=`whoami`

#5 循环
for((host=103; host<105; host++)); do
        echo ------------------- hadoop$host --------------
        rsync -av $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir
done

==============================================================

chmod +x xsync

sudo cp xsync /bin

sudo xsync /bin/xsync

配置免密登陆

1. 生成密钥对
ssh-keygen -t rsa 三次回车

2. 发送公钥到本机
ssh-copy-id hadoop102 输入一次密码

3. 分别ssh登陆一下所有虚拟机
ssh hadoop103
exit
ssh hadoop104
exit

4. 把/home/atguigu/.ssh 文件夹发送到集群所有服务器
xsync /home/atguigu/.ssh

在一台机器上安装Java和Hadoop，并配置环境变量，并分发到集群其他机器
1. 拷贝文件到/opt/software，两个tar包
2. tar -zxf h"+tab" -C /opt/module
3. tar -zxf j"+tab" -C /opt/module
4. sudo vim /etc/profile
在文件末尾添加
=======================================================

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

========================================================
保存
5. source /etc/profile

    6. sudo xsync /etc/profile
    
    7. 在其他机器分别执行source /etc/profile

###所有配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop
14. 首先配置hadoop-env.sh,yarn-env.sh,mapred-env.sh文件,配置Java_HOME
在每个文件第二行添加 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

配置Core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://hadoop102:9000</value>
</property>

<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>

配置hdfs-site.xml

dfs.replication
3

dfs.namenode.secondary.http-address
hadoop104:50090

配置yarn-site.xml

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>hadoop103</value>
</property>
<!-- 日志聚集功能使能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

配置mapred-site.xml

mapreduce.framework.name
yarn

mapreduce.jobhistory.address hadoop104:10020 mapreduce.jobhistory.webapp.address hadoop104:19888
启动历史服务器：mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
配置Slaves
hadoop102
hadoop103
hadoop104
分发配置文件
xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc
格式化Namenode 在hadoop102
hdfs namenode -format
启动hdfs
start-dfs.sh
在配置了Resourcemanager机器上执行
在Hadoop103上启动start-yarn.sh

24
mkdir input
vim input/input
abc
def efg
asd

hadoop fs -put input /
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /input /output

此处可能出现一个问题：启动Hadoop时，DataNode启动后一会儿自动消失
原因：因为datanode的clusterID 和 namenode的clusterID 不匹配，出现该问题的原因：在第一次格式化dfs后，启动并使用了hadoop，后来又重新执行了格式化命令（hdfs namenode -format)，这时namenode的clusterID会重新生成，而datanode的clusterID 保持不变。

解决办法： 1.打开hdfs-site.xml里配置的datanode和namenode对应的目录，分别打开current文件夹里的VERSION，可以看到clusterID项正如日志里记录的一样，确实不一致，修改datanode里VERSION文件的clusterID 与namenode里的一致，再重新启动dfs（执行start-dfs.sh）再执行jps命令可以看到datanode已正常启动。
2. 可能是因为重新格式化集群，但是以前的数据没有清理干净。重新格式化方式如下：
注意：重新格式化HDFS要将hdfs-site.xml中dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir所指定目录下的内容删除；core-site.xml中hadoop.tmp.dir目录中的内容删除。
然后重新启动hadoop集群，执行hadoop namenode -format

25 关 stop-dfs.sh stop-yarn.sh

26 hadoop-daemon.sh start namenode或datanode
yarn-daemon.sh start resourcemanager或nodemanager

注意：如果集群出了问题
stop-dfs.sh
stop-yarn.sh
cd $HADOOP_HOME
rm -rf data logs
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