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[大数据]mac搭建hadoop集群二之hadoop安装

上一篇我们已经准备好三台虚拟机,计划一主两从搭建hadoop集群。没安装的可以参考一下。

虚拟机安装传送门:mac搭建hadoop集群之虚拟机安装

集群规划

主机角色
node1NN DN RM NM
node2SNN DN NM
node3DN NM

集群配置

hadoop3.3安装包下载

更改主机名

分别将三台虚拟机分别更改为node1、node2、node3。

vim /etc/hostname

在这里插入图片描述

新增host映射

vim /etc/hostname

# 添加的内容
172.16.254.4 node1
172.16.254.5 node2
172.16.254.6 node3

在这里插入图片描述

时间同步及防火墙关闭

# 集群时间同步
ntpdate ntp5.aliyun.com

# 防火墙关闭
firewall-cmd --state	#查看防火墙状态
systemctl stop firewalld.service  #停止firewalld服务
systemctl disable firewalld.service  #开机禁用firewalld服务

ssh免密登录(只需要配置node1至node1、node2、node3即可)

#node1生成公钥私钥 (一路回车)
ssh-keygen  

#node1配置免密登录到node1 node2 node3
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
ssh-copy-id node3

上传安装包

新建目录/export/server目录

mkdir -p /export/server

hadoop3.3安装包下载内的 jdk-8u241-linux-x64.tar.gz和hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz两个压缩包上传到node1中的/export/server。

解压

cd /export/server

tar zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz

tar zxvf hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz

环境变量的配置

#配置环境变量
vim /etc/profile

# jdk
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
# hadoop
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

配置完以后记得运行source /etc/profile,输入java -version查看jdk版本确认配置是否生效。

修改hadoop配置文件

配置文件路径/export/server/hadoop-3.3.0/etc/hadoop

  • hadoop-env.sh

    #文件最后添加
    export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
    
    export HDFS_NAMENODE_USER=root
    export HDFS_DATANODE_USER=root
    export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
    export HDFS_ZKFC_USER=root
    export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
    export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
    export YARN_NODEMANAGER_USER=root 
    
  • core-site.xml

    <!-- 设置默认使用的文件系统 Hadoop支持file、HDFS、GFS、ali|Amazon云等文件系统 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://node1:8020</value>
    </property>
    
    <!-- 设置Hadoop本地保存数据路径 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/export/data/hadoop-3.3.0/data</value>
    </property>
    
    <!-- 设置HDFS web UI用户身份 -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>root</value>
    </property>
    
    <!-- 整合hive 用户代理设置 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    
    <!-- 文件系统垃圾桶保存时间 -->
    <property>
        <name>fs.trash.interval</name>
        <value>1440</value>
    </property>
    
  • hdfs-site.xml

    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address</name>
        <value>node1:8020</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/export/server/name</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/export/server/data</value>
    </property>
    <!-- 设置SNN进程运行机器位置信息 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>node2:9868</value>
    </property>
    
  • mapred-site.xml

    <!-- 设置MR程序默认运行模式: yarn集群模式 local本地模式 -->
    <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
    </property>
    
    <!-- MR程序历史服务地址 -->
    <property>
      <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
      <value>node1:10020</value>
    </property>
     
    <!-- MR程序历史服务器web端地址 -->
    <property>
      <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
      <value>node1:19888</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>mapreduce.map.env</name>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>mapreduce.reduce.env</name>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    
  • yarn-site.xml

    <!-- 设置YARN集群主角色运行机器位置 -->
    <property>
    	<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    	<value>node1</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
    <!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
    <!-- 开启日志聚集 -->
    <property>
      <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
      <value>true</value>
    </property>
    
    <!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
    <property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
    
    <!-- 历史日志保存的时间 7天 -->
    <property>
      <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
      <value>604800</value>
    </property>
    
  • workers

    node1
    node2
    node3
    

分发同步hadoop安装包

cd /export/server

scp -r hadoop-3.3.0 root@node2:$PWD
scp -r hadoop-3.3.0 root@node3:$PWD

Hadoop集群启动

  • 首次启动,有数据的情况下千万别执行)格式化namenode

    hdfs namenode -format
    
  • 脚本一键启动
    start-all.sh 可一键启动,当然也可以分开执行。

    [root@node1 ~]# start-dfs.sh 
    Starting namenodes on [node1]
    Last login: Thu Nov  5 10:44:10 CST 2020 on pts/0
    Starting datanodes
    Last login: Thu Nov  5 10:45:02 CST 2020 on pts/0
    Starting secondary namenodes [node2]
    Last login: Thu Nov  5 10:45:04 CST 2020 on pts/0
    
    [root@node1 ~]# start-yarn.sh 
    Starting resourcemanager
    Last login: Thu Nov  5 10:45:08 CST 2020 on pts/0
    Starting nodemanagers
    Last login: Thu Nov  5 10:45:44 CST 2020 on pts/0
    
    [root@node1 ~]# start-all.sh 
    

    通过执行jps查看运行的hadoop集群是否满足我们的规划。node1这样完全满足。
    在这里插入图片描述

  • Web UI页面

    • HDFS集群:http://node1:9870/(http://172.16.254.4:9870/可能需要加上ip才能正常打开
    • YARN集群:http://node1:8088/
      在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
至此,hadoop集群搭建成功!

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加:2022-04-30 08:47:05  更:2022-04-30 08:47:15 
 
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