Hadoop集群的搭建和配置

最新推荐文章于 2025-04-11 00:20:04 发布

徐诗

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文章标签： hadoop 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_84239988/article/details/144082893

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一、引言

随着大数据技术的飞速发展，Hadoop 作为分布式计算的核心框架，被广泛应用于海量数据的存储与处理。本文将详细介绍 Hadoop 集群的搭建与配置过程，帮助读者快速上手构建自己的 Hadoop 集群环境。

二、环境准备

（一）硬件需求

搭建一个稳定且高效的 Hadoop 集群，对硬件有一定要求。通常情况下，我们至少需要三台服务器（物理机或虚拟机均可）来构建集群。其中一台将作为主节点，承担 NameNode 和 ResourceManager 的重要角色，其余服务器则作为从节点，负责运行 DataNode 和 NodeManager。
对于主节点，由于它需要管理整个集群的元数据以及资源分配等关键任务，建议配备较为充足的资源。一般来说，内存应在 8GB 以上，以确保能够流畅地处理各种元数据操作和集群调度任务。磁盘空间方面，最好预留 100GB 以上，因为随着数据量的增长和集群运行时间的增加，元数据以及一些系统相关的临时文件会占用一定的空间。
从节点主要负责数据的存储和计算任务的执行。每台从节点的内存推荐在 4GB 以上，这样可以在运行多个数据处理任务时保持较好的性能。磁盘空间则需要根据实际的数据存储量来确定，如果预计存储的数据量较大，那么可以相应地配置更大容量的磁盘，例如几百 GB 甚至数 TB。

（二）软件需求

1.操作系统：Linux 系统因其稳定性和对 Hadoop 的良好兼容性而成为首选。在本文中，我们将以 CentOS 7 为例进行详细的搭建和配置讲解。在安装 CentOS 7 时，需要注意磁盘分区的规划。合理的分区可以提高系统的性能和数据的安全性。例如，可以将系统分区、数据分区、日志分区等分别划分开，以便于管理和维护。
2.Java 环境：Hadoop 是基于 Java 开发的，所以安装合适版本的 Java 开发工具包（JDK）是必不可少的。首先，从 Oracle 官方网站下载适合 CentOS 7 的 JDK 版本，如 JDK 11。下载完成后，使用以下命令进行安装（假设下载的是 rpm 包）：

rpm -ivh jdk-11.0.XX-linux-x64-rpm.bin

安装完成后，需要配置 JAVA_HOME 环境变量。编辑 /etc/profile 文件，在文件末尾添加如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk-11.0.XX
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

保存文件后，执行以下命令使配置生效：

source /etc/profile

三、Hadoop 安装

（一）下载 Hadoop

前往 Hadoop 官方网站（https://hadoop.apache.org/），在下载页面选择合适的稳定版本进行下载。例如，我们可以选择 Hadoop 3.3.6 版本。将下载得到的压缩包（如 hadoop-3.3.6.tar.gz）通过 SCP 等工具上传到服务器的指定目录，这里我们选择将其解压到 /usr/local/hadoop 目录下。使用以下命令进行解压：

tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz -C /usr/local/

（二）配置 Hadoop 环境变量

编辑 /etc/profile 文件，添加以下内容：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

执行 source /etc/profile 使配置生效。

四、Hadoop 集群配置

（一）核心配置文件（core-site.xml）

该文件位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。主要配置 Hadoop 的文件系统相关参数，示例配置如下：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
    </property>
</configuration>

其中，fs.defaultFS 参数 指定了 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的默认名称节点（NameNode）的地址和端口。这意味着当我们在 Hadoop 命令中使用文件系统相关操作时，如果没有指定特定的文件系统地址，将会默认使用该地址。hadoop.tmp.dir 则指定了 Hadoop 临时文件的存储目录。这个目录在 Hadoop 运行过程中会存储一些临时数据，如数据块的缓存等。io.file.buffer.size 用于设置文件 I/O 的缓冲区大小，适当增大该值可以提高文件读写的性能。

（二）HDFS 配置文件（hdfs-site.xml）

同样位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录。用于配置 HDFS 的相关参数，如：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/hdfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.blocksize</name>
        <value>134217728</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.handler.count</name>
        <value>100</value>
    </property>
</configuration>

dfs.namenode.name.dir 是 NameNode 存储元数据的目录，这里指定了一个专门的目录来存储 HDFS 的命名空间信息、文件块映射等元数据。dfs.datanode.data.dir 是 DataNode 存储数据块的目录，每个 DataNode 会将接收到的数据块存储在该目录下的子目录中。dfs.replication 表示数据块的副本数量，设置为 3 意味着每个数据块会在集群中保存 3 份副本，这样可以提高数据的可靠性和可用性。dfs.blocksize 用于设置 HDFS 数据块的大小，默认值为 128MB，这里我们将其设置为 128MB（134217728 字节），在处理大文件时可以适当增大该值以提高存储和传输效率。dfs.namenode.handler.count 则用于设置 NameNode 处理请求的线程数，根据集群的规模和负载情况，可以适当调整该值。

（三）YARN 配置文件（yarn-site.xml）

位置在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop。主要用于配置 YARN（Yet Another Resource Negotiator）相关参数，例如：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>3072</value>
    </property>
</configuration>

yarn.resourcemanager.hostname 明确指定了资源管理器所在的主机名，即我们的主节点 master。yarn.nodemanager.aux-services 配置了节点管理器（NodeManager）的辅助服务，这里设置为 mapreduce_shuffle，用于在 MapReduce 任务执行过程中进行数据的混洗操作。 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 和 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 分别设置了 YARN 调度器分配给每个容器的最小和最大内存量。yarn.nodemanager.resource.memory-mb 则指定了每个 NodeManager 可使用的内存总量，根据从节点的实际内存情况进行合理设置。

（四）MapReduce 配置文件（mapred-site.xml）

对于 Hadoop 3.x，默认的 MapReduce 框架是基于 YARN 的。可配置如下：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
        <value>1024</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
        <value>2048</value>
    </property>
</configuration>

mapreduce.framework.name 参数 指定了 MapReduce 框架使用 YARN 进行任务调度和执行。mapreduce.map.memory.mb 和 mapreduce.reduce.memory.mb 分别设置了 Map 任务和 Reduce 任务所分配的内存大小，可根据任务的实际需求和集群资源情况进行调整。

（五）配置集群节点信息（slaves 文件）

slaves 文件位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。在该文件中列出所有从节点（DataNode）的主机名或 IP 地址，例如：

slave1
slave2

每行一个从节点信息，确保主机名或 IP 地址与实际的从节点配置一致。

五、配置 SSH 免密码登录

1.在主节点上执行 ssh-keygen -t rsa 命令，一路按回车键使用默认配置，生成公钥和私钥。
2.使用 ssh-copy-id 命令将主节点的公钥复制到从节点。例如，如果从节点的用户名是 hadoop，执行以下命令：

ssh-copy-id hadoop@slave1
ssh-copy-id hadoop@slave2

这一步会将主节点的公钥添加到从节点的 ~/.ssh/authorized_keys 文件中，从而实现主节点到从节点的免密码登录。这样在后续的集群操作中，主节点就可以方便地与从节点进行通信而无需输入密码。

六、启动和测试集群

（一）格式化 NameNode

在主节点上执行 hdfs namenode -format 命令，此步骤只需在首次启动集群时执行。该操作会初始化 HDFS 的元数据，创建相关的目录结构和文件。在执行过程中，会显示一些初始化信息，如创建命名空间、设置副本策略等。如果执行成功，将会看到类似 “Formatting successful” 的提示信息。

（二）启动集群服务

可以使用 start-all.sh 命令启动 Hadoop 集群的所有服务，包括 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager 等。执行该命令后，会在终端显示各个服务的启动信息。也可分别启动各个服务，例如：

启动 NameNode：hdfs-start-namenode
启动 DataNode：hdfs-start-datanode
启动 ResourceManager：yarn-start-resourcemanager
启动 NodeManager：yarn-start-nodemanager

（三）测试集群

1.通过浏览器访问 Hadoop 的 Web 界面查看集群状态。例如，通过 http://master:9870 访问 HDFS 的 NameNode Web 界面，可以查看 HDFS 的整体信息，如文件系统的容量、已使用空间、数据块数量等，还可以查看各个 DataNode 的状态，包括节点的健康状况、数据块分布等信息。通过 http://master:8088 访问 YARN 的资源管理器 Web 界面，可以查看集群中的资源使用情况，如内存使用量、CPU 使用量、正在运行的任务数量等，以及任务队列的信息。
2.运行一些简单的 Hadoop 示例程序测试集群是否正常工作。如运行 hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.x.jar wordcount input output，其中 input 是输入文件目录，可以是 HDFS 上的一个目录，也可以是本地文件系统上的目录（如果是本地目录，Hadoop 会自动将其上传到 HDFS），output 是输出文件目录，用于存储 WordCount 任务的结果。在任务执行过程中，可以通过 YARN 的 Web 界面查看任务的进度、资源分配情况等信息。任务执行完成后，可以查看输出目录中的结果文件，验证任务是否正确执行。

七、总结

通过以上详细的步骤，我们成功地搭建并配置了 Hadoop 集群。在实际应用中，还可以根据具体的业务需求和数据特点进一步优化集群的配置，如调整资源分配策略、优化存储格式、设置数据压缩等。同时，还需要关注集群的性能监控和故障排查，以确保集群能够稳定、高效地运行。希望本文能够为广大读者在 Hadoop 集群搭建与配置的学习和实践过程中提供全面、深入的参考和帮助，让大家能够顺利地开启大数据处理的征程。