Hadoop分布式集群搭建

 

 

1. 分布式集群规划

 node01node02node03
HDFSNameNode
DateNode
DateNodeSecondaryNameNode
DataNode
YARNNodeManagerNodeManager
ResourceManager
NodeManager

2. 网络IP规划

克隆3台虚拟机,IP分别为: (自己随便设置,以下为示例)

192.168.37.151
192.168.37.152
192.168.37.153

提醒: 以下所有配置均在3台虚拟机之间同步

修改hosts映射,方便后续虚拟机集群配置,以及集群间文件传递
编辑hosts vi /etc/hosts,添加配置:

192.168.37.151 node01 
192.168.37.152 node02 
192.168.37.153 node03

重启系统 reboot
重启网络 service network restart

修改windows系统的hosts文件,添加同样的配置,就可以通过node01、node02、node03来访问虚拟机

3. 修改hadoop配置

3.1 core-site.xml

<!-- 指定 HDFS 中 NameNode 的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node01:9000</value>
</property>
<!-- 指定 hadoop 运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>

3.2 hdfs-site.xml

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>node03:50090</value>
</property>

3.3 mapred-site.xml

<!-- 指定 mr 运行在 yarn 上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

3.4 yarn-site.xml

<!-- 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>node02</value>
</property>

3.5 slaves

node01
node02
node03

3.6 设置JAVA_HOME

修改下面3个文件的JAVA_HOME

4. 同步hadoop集群文件

使用scp或者rsync来同步集群文件

  • scp: 远程拷贝, 全量拷贝
  • rsync: 远程同步,性能优于scp.比较差异,只传输差异部分

4.1 SSH免密登录

集群之间传递文件需要输入密码,不方便.可以配置SSH免登

生成秘钥 ssh-keygen -t rsa

查看生成的密钥 ll ~/.ssh

[root@localhost hadoop]# ll ~/.ssh
total 8
-rw-------. 1 root root 1675 Jan  6 22:04 id_rsa
-rw-r--r--. 1 root root  408 Jan  6 22:04 id_rsa.pub

写入文件 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
复制秘钥到另一台虚拟机的~/.ssh/authorized_keys文件中, 没有创建一个.

scp使用示例:

[root@localhost soft]scp a.test root@node02:/usr/soft
The authenticity of host 'node02 (192.168.37.130)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:5Qe7dlOrhDVyiGfGUEY5rWyAJJaPt+AKB9ZWq5uxglQ.
ECDSA key fingerprint is MD5:1a:11:77:81:e9:7f:3a:5c:d8:f2:4a:58:b1:55:29:9e.
# 第一次需要确认
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'hadoop02,192.168.37.130' (ECDSA) to the list of known hosts.
a.test                                               100%    0     0.0KB/s   00:00 

4.2 rsync安装

安裝rsync yum install rsync -y
编写集群同步脚本 xsync.sh

#!/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=2; host<4; host++)); do
 echo --------------- node0$host ----------------
 rsync -rvl $pdir/$fname $user@node0$host:$pdir
done

添加执行权限 chmod 777 xsync.sh

4.3 远程文件分发

通过scp或者xsync脚本,同步hadoop文件夹、hosts文件到其他2台虚拟机,配置好密钥登陆

5. 启动hadoop

5.1 格式化 namenode

启动前,先格式化namenode节点node01
hadoop namenode -format
如果之前格式化过,先删除data和logs目录,再格式化

5.2 启动hdfs

在node01节点启动namenode
sbin/start-dfs.sh
查看进程jps

[root@node01 sbin]# jps
2368 DataNode
2275 NameNode
8067 Jps

[root@node02 soft]# jps
6135 Jps
1900 DataNode

[root@hadoop03 ~]# jps
1658 DataNode
5535 Jps

访问 http://node01:50070/
hadoop web页面

查看文件列表, 现在是空的
hadoop 文件列表

5.3 上传下载文件

linux查看文件列表
hdfs dfs -ls /
上传文件
hdfs dfs -put ./README.txt /
查看文件内容
hdfs dfs -cat /README.txt
刷新页面

6. 启动yarn

在node02 节点启动ResourceManager
sbin/start-yarn.sh

[root@node01 hadoop-2.7.2]# jps
2368 DataNode
2275 NameNode
2628 NodeManager
8107 Jps

[root@node02 ~]# jps
2112 NodeManager
2017 ResourceManager
6148 Jps
1900 DataNode

[root@node03 ~]# jps
1827 NodeManager
1748 SecondaryNameNode
1658 DataNode
5563 Jps

访问 http://node02:8088/cluster

7. 同步集群时间

每台虚拟机时间是不一致的,会造成hadoop集群操作异常,下面同步集群时间

7.1 安装ntp

每台机器都安装
yum install ntp -y

7.2 配置ntp

vi /etc/ntp.conf

restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap #注释放开

# 注释以下内容
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst 
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst

#添加以下内容
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10

vi/etc/sysconfig/ntpd

#添加
SYNC_HWCLOCK=yes

重启服务

[root@node01 ~]# service ntpd status 
ntpd is stopped
[root@node01 ~]# service ntpd start
Starting ntpd:                                             [  OK  ]
[root@node01 ~]# chkconfig ntpd on
[root@node01 ~]# date
Thu Mar 14 06:06:11 CST 2019

7.3 其他服务器

配置10分钟同步一次node01时间
crontab -e

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate node01

8. 执行MapReduce任务

yarn jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /README.txt /out/00
MapReduce任务
结果目录
结果文件

9.hdfs 常用命令

格式: bin/hdfs dfs -命令 文件

  • -mkdir 创建文件夹
  • -put 上传文件
  • -get 下载文件
  • -rmr 删除文件
  • -cat 查看文件
  • -copyFromLocal 复制文件
  • -getmerge 合并下载
  • -mkdir -p 创建多级目录

转载于:https://www.cnblogs.com/linyufeng/p/10831240.html

hadoop分布式集群之MySQL分布式集群搭建 分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性,所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此,网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件(特别是操作系统),而不是硬件。内聚性是指每一个数据库分布节点高度自治,有本地的数据库管理系统。透明性是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的,看不出是本地还是远程。在分布式数据库系统中,用户感觉不到数... 阅读详情

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dgush2000
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