Hadoop集群搭建

原创 已于 2022-04-25 11:16:42 修改 · 1.3k 阅读 · 1 ·
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#hadoop #linux #centos

于 2022-02-07 17:02:42 首次发布
本文详细介绍了如何在Linux环境下搭建Hadoop集群，包括模板虚拟机环境准备、克隆虚拟机、安装JDK和Hadoop、配置SSH无密登录、集群配置、启动集群以及编写集群管理脚本等步骤。此外，还涵盖了时间同步、错误处理和解决方案，为读者提供了全面的Hadoop集群部署指南。

Hadoop运行环境搭建

1、模板虚拟机环境准备

安装模板虚拟机，IP地址192.168.10.100、主机名称hadoop100、内存4G、硬盘50G

「自定义安装CentOS全过程」https://www.aliyundrive.com/s/QAibtB7RwxC

  1. 安装epel-release

    注：Extra Packages for Enterprise Linux是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包，适用于RHEL、CentOS和Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数rpm包在官方 repository 中是找不到的）

root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release

  1. 注意：如果Linux安装的是最小系统版，还需要安装如下工具；如果安装的是Linux桌面标准版，不需要执行如下操作

    - net-tool：工具包集合，包含ifconfig等命令
 [root@hadoop100 ~]# yum install -y net-tools 
- vim：编辑器
 [root@hadoop100 ~]# yum install -y vim

  2. 创建liudachu用户，并修改liudachu用户的密码

    [root@hadoop100 ~]# useradd liudachu
[root@hadoop100 ~]# passwd liudachu

  3. 配置liudachu用户具有root权限，方便后期加sudo执行root权限的命令

    [root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers

    修改/etc/sudoers文件，在%wheel这行下面添加一行，如下所示：

    ## Allow root to run any commands anywhere
root    ALL=(ALL)     ALL

## Allows people in group wheel to run all commands
%wheel  ALL=(ALL)       ALL
liudachu   ALL=(ALL)     NOPASSWD:ALL

    注意：liudachu这一行不要直接放到root行下面，因为所有用户都属于wheel组，你先配置了liudachu具有免密功能，但是程序执行到%wheel行时，该功能又被覆盖回需要密码。所以liudachu要放到%wheel这行下面。

  4. 在/opt目录下创建文件夹，并修改所属主和所属组

 - 在/opt目录下创建module、software文件夹
     [root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/module
     [root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/software

 - 修改module、software文件夹的所有者和所属组均为liudachu用户 
     [root@hadoop100 ~]# chown liudachu:liudachu /opt/module 
     [root@hadoop100 ~]# chown liudachu:liudachu /opt/software

 - 查看module、software文件夹的所有者和所属组
     [root@hadoop100 ~]# cd /opt/
     [root@hadoop100 opt]# ll
     总用量 12
     drwxr-xr-x. 2 liudachu liudachu 4096 5月  28 17:18 module
     drwxr-xr-x. 2 root    root    4096 9月   7 2017 rh
     drwxr-xr-x. 2 liudachu liudachu 4096 5月  28 17:18 software

  1. 卸载虚拟机自带的JDK

    注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。

    [root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps 
- rpm -qa：查询所安装的所有rpm软件包
- grep -i：忽略大小写
- xargs -n1：表示每次只传递一个参数
- rpm -e –nodeps：强制卸载软件

  2. 重启虚拟机

    [root@hadoop100 ~]# reboot

2、克隆虚拟机

  1. 利用模板机hadoop100，克隆三台虚拟机：hadoop102 hadoop103 hadoop104

    注意：克隆时，要先关闭hadoop100

  2. 修改克隆机IP，以下以hadoop102举例说明

  • 修改克隆虚拟机的静态IP

    [root@hadoop100 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

改成

DEVICE=ens33
TYPE=Ethernet
ONBOOT=yes
BOOTPROTO=static
NAME="ens33"
IPADDR=192.168.10.102
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.10.2
DNS1=192.168.10.2

  • 查看Linux虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8 1
    2

  • 查看Windows系统适配器VMware Network Adapter VMnet8的IP地址

    3

  • 保证Linux系统ifcfg-ens33文件中IP地址、虚拟网络编辑器地址和Windows系统VM8网络IP地址相同。

  1. 修改克隆机主机名，以下以hadoop102举例说明

    • 修改主机名称

      [root@hadoop100 ~]# vim /etc/hostname
hadoop102

    • 配置Linux克隆机主机名称映射hosts文件，打开/etc/hosts

      192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108

    • 重启克隆机hadoop102

      [root@hadoop102 ~]# reboot

    • 修改windows的主机映射文件（hosts文件)

      192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108

3、在hadoop102安装JDK

  1. 卸载现有JDK

    注意：安装JDK前，一定确保提前删除了虚拟机自带的JDK。

    [root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps

  2. 用XShell传输工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面3

  3. 在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功

    [liudachu@hadoop102 ~]$ ls /opt/software/

    看到如下结果：

    jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

  4. 解压JDK到/opt/module目录下

    [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

  5. 配置JDK环境变量

    • 新建/etc/profile.d/my_env.sh文件

      [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

      添加如下内容

      #JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

    • 保存后退出

    • source一下/etc/profile文件，让新的环境变量PATH生效

      [atguigu@hadoop102 ~]$ source /etc/profile

  6. 测试JDK是否安装成功

    [atguigu@hadoop102 ~]$ java -version
如果能看到以下结果，则代表Java安装成功。
java version "1.8.0_212"

4、在hadoop102安装Hadoop

Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/

  1. 用XShell文件传输工具将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面1

  2. 安装Hadoop

    进入到Hadoop安装包路径下
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/
解压安装文件到/opt/module下面
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
查看是否解压成功
[atguigu@hadoop102 software]$ ls /opt/module/
hadoop-3.1.3

  3. 将Hadoop添加到环境变量

    （1）获取Hadoop安装路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3
（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
在my_env.sh文件末尾添加如下内容：（shift+g）
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
保存并退出： :wq
（3）让修改后的文件生效
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile

  4. 测试是否安装成功

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop version
Hadoop 3.1.3

5、Hadoop目录结构

  1. 查看Hadoop目录结构

    [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
总用量 52
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 bin
drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 etc
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 include
drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 lib
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 libexec
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 15429 5月  22 2017 LICENSE.txt
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu   101 5月  22 2017 NOTICE.txt
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu  1366 5月  22 2017 README.txt
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 sbin
drwxr-xr-x. 4 atguigu atguigu  4096 5月  22 2017 share

  2. 重要目录

    （1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（hdfs，yarn，mapred）进行操作的脚本
（2）etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
（3）lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
（4）sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
（5）share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例

6、编写集群分发脚本 xsync

  1. scp（secure copy）安全拷贝

    • scp定义：scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）

    • 基本语法

      scp    -r        $pdir/$fname             $user@$host:$pdir/$fname
命令   递归     要拷贝的文件路径/名称   目的地用户@主机:目的地路径/名称

    • 案例实操

      前提：在hadoop102、hadoop103、hadoop104都已经创建好的/opt/module、           /opt/software两个目录，并且已经把这两个目录修改为liudachu:liudachu
[liudachu@hadoop102 ~]$ sudo chown liudachu:liudachu -R /opt/module
（a）在hadoop102上，将hadoop102中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop103上。
[liudachu@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212  liudachu@hadoop103:/opt/module
（b）在hadoop103上，将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。
[liudachu@hadoop103 ~]$ scp -r liudachu@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/
（c）在hadoop103上操作，将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。
[liudachu@hadoop103 opt]$ scp -r liudachu@hadoop102:/opt/module/* liudachu@hadoop104:/opt/module

  2. rsync远程同步工具

    rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。

    rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。

    • 基本语法

      rsync    -av       $pdir/$fname             $user@$host:$pdir/$fname
命令   选项参数   要拷贝的文件路径/名称   目的地用户@主机:目的地路径/名称

选项参数说明
-a	归档拷贝
-v	显示复制过程

    • 案例实操

      a）删除hadoop103中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput
[liudachu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/
b）同步hadoop102中的/opt/module/hadoop-3.1.3到hadoop103
[liudachu@hadoop102 module]$ rsync -av hadoop-3.1.3/ liudachu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/

  3. xsync集群分发脚本

    • 需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下

    • 需求分析

      （a）rsync命令原始拷贝：
rsync  -av     /opt/module  		 liudachu@hadoop103:/opt/
（b）期望脚本：
xsync要同步的文件名称
（c）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径）
[liudachu@hadoop102 ~]$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/liudachu/.local/bin:/home/liudachu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin

    • 脚本实现

      （a）在/home/liudachu/bin目录下创建xsync文件
[liudachu@hadoop102 opt]$ cd /home/liudachu
[liudachu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[liudachu@hadoop102 ~]$ cd bin
[liudachu@hadoop102 bin]$ vim xsync
在该文件中编写如下代码
#!/bin/bash

#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo Not Enough Arguement!
    exit;
fi

#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
    echo ====================  $host  ====================
    #3. 遍历所有目录，挨个发送

    for file in $@
    do
        #4. 判断文件是否存在
        if [ -e $file ]
            then
                #5. 获取父目录
                pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)

                #6. 获取当前文件的名称
                fname=$(basename $file)
                ssh $host "mkdir -p $pdir"
                rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
            else
                echo $file does not exists!
        fi
    done
done

（b）修改脚本 xsync 具有执行权限
[liudachu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
（c）测试脚本
[liudachu@hadoop102 ~]$ xsync /home/liudachu/bin
（d）将脚本复制到/bin中，以便全局调用
[liudachu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/
（e）同步环境变量配置（root所有者）
[liudachu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
注意：如果用了sudo，那么xsync一定要给它的路径补全。
让环境变量生效
[liudachu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
[liudachu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile

7、SSH 无密匙登录配置

  1. 配置ssh

    • 基本语法：ssh另一台电脑的IP地址

  2. 无密匙配置

    • 免密登陆原理1

    • 生成公匙和密匙

      [liudachu@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/liudachu/.ssh

[liudachu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

    • 将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

      [liudachu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[liudachu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[liudachu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
注意：
还需要在hadoop103上采用liudachu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
还需要在hadoop104上采用liudachu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。
还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104；

    • .ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

      known_hosts	记录ssh访问过计算机的公钥（public key）
id_rsa	生成的私钥
id_rsa.pub	生成的公钥
authorized_keys	存放授权过的无密登录服务器公钥

8、集群配置

  1. 集群部署规划

    注意：

    NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器

    ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

    hadoop102hadoop103hadoop104
    HDFSNameNode
    DataNode    		DataNodeSecondaryNameNode
    DataNode
    YARNNodeManagerResourceManager
    NodeManager    		NodeManager

  2. 配置文件说明

    Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。

    • 默认配置文件：

      要获取的默认文件	文件存放在Hadoop的jar包中的位置
[core-default.xml]	hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml
[hdfs-default.xml]	hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml
[yarn-default.xml]	hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml
[mapred-default.xml]	hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

    • 自定义配置文件：

      core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

  3. 配置集群

    • 核心配置文件

      配置core-site.xml
[liudachu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[liudachu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

      文件内容如下：

      <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
    <!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
    </property>

    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
    </property>

    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为liudachu -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>liudachu</value>
    </property>
</configuration>

    • HDFS配置文件

      配置hdfs-site.xml
[liudachu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

      文件内容如下：

      <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- nn web端访问地址-->
	<property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>
	<!-- 2nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop104:9868</value>
    </property>
</configuration>

    • YARN配置文件

      配置yarn-site.xml
[liudachu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

      文件内容如下：

      <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
    <!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!-- 指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>

    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

    • MapReduce配置文件

      配置mapred-site.xml
[liudachu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

      文件内容如下：

      <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

    • 在集群上分发配置好的Hadoop配置文件

      [liudachu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
去103和104上查看文件分发情况
[liudachu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[liudachu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

9、群起集群

  1. 配置workers

    [liudachu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容：
hadoop102
hadoop103
hadoop104
注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。
同步所有节点配置文件
[liudachu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

  2. 启动集群

    • 如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止namenode和datanode进程，并且要删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化。）

      [liudachu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

    • 启动HDFS

      [liudachu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

    • **在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）**启动YARN

      [liudachu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

    • Web端查看HDFS的NameNode

      （a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
      （b）查看HDFS上存储的数据信息

    • Web端查看YARN的ResourceManager
      （a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088
      （b）查看YARN上运行的Job信息

  3. 集群基本测试

    （1）上传文件到集群
上传小文件
[liudachu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
[liudachu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
上传大文件
[liudachu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put  /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz  /
（2）上传文件后查看文件存放在什么位置
查看HDFS文件存储路径
[liudachu@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0
查看HDFS在磁盘存储文件内容
[liudachu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce 
liudachu
liudachu
（3）拼接
-rw-rw-r--. 1 liudachu liudachu 134217728 5月  23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 liudachu liudachu   1048583 5月  23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 liudachu liudachu  63439959 5月  23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 liudachu liudachu    495635 5月  23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[liudachu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[liudachu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[liudachu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
（4）下载
[liudachu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./
（5）执行wordcount程序
[liudachu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

10、配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

  1. 配置mapred-site.xml

    [liudachu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

    在该文件里面增加如下配置。

    <!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
</property>

  2. 分发配置

    [liudachu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

  3. 在hadoop102启动历史服务器

    [liudachu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

  4. 查看历史服务器是否启动

    [liudachu@hadoop102 hadoop]$ jps

  5. 查看JobHistory

    http://hadoop102:19888/jobhistory

11、配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

1

日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

  1. 配置yarn-site.xml

    [liudachu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

    在该文件里面增加如下配置。

    <!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>  
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

  2. 分发配置

    [liudachu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

  3. 关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

    [liudachu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[liudachu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver

  4. 启动NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer

    [liudachu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
[liudachu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver

  5. 删除HDFS上已经存在的输出文件

    [liudachu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output

  6. 执行WordCount程序

    [liudachu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

  7. 查看日志

    • 历史服务器地址

      http://hadoop102:19888/jobhistory

    • 历史任务列表1

    • 查看任务运行日志2

    • 运行日志详情3

12、编写Hadoop集群常用脚本

  1. 集群启动/停止方式总结

    1）各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用
（1）整体启动/停止HDFS
start-dfs.sh/stop-dfs.sh
（2）整体启动/停止YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh
2）各个服务组件逐一启动/停止
（1）分别启动/停止HDFS组件
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
（2）启动/停止YARN
yarn --daemon start/stop  resourcemanager/nodemanager

  2. 编写Hadoop集群启停脚本（包含HDFS，Yarn，Historyserver）：myhadoop.sh

    [liudachu@hadoop102 ~]$ cd /home/liudachu/bin
[liudachu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh

    输入如下内容

    #!/bin/bash

if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi

case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

    保存后退出，然后赋予脚本执行权限

    [liudachu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh

  3. 查看三台服务器Java进程脚本：jpsall

    [liudachu@hadoop102 ~]$ cd /home/liudachu/bin
[liudachu@hadoop102 bin]$ vim jpsall

    输入如下内容

    #!/bin/bash

for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
        echo =============== $host ===============
        ssh $host jps 
done

    保存后退出，然后赋予脚本执行权限

    [liudachu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall

  4. 分发/home/liudachu/bin目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用

    [liudachu@hadoop102 ~]$ xsync /home/liudachu/bin/

13、常用端口号说明

端口名称Hadoop2.xHadoop3.x
NameNode内部通信端口8020 / 90008020 / 9000/9820
NameNode HTTP UI500709870
MapReduce查看执行任务端口80888088
历史服务器通信端口1988819888

14、集群时间同步

如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期和公网时间进行校准；

如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，导致集群执行任务时间不同步。

  1. 需求

    找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用1分钟同步一次。
    11

  2. 时间服务器配置（必须root用户）

    • 查看所有节点ntpd服务状态和开机自启动状态

      [liudachu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd
[liudachu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
[liudachu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd

    • 修改hadoop102的ntp.conf配置文件

      [liudachu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf

      修改内容如下

      （a）修改1（授权192.168.10.0-192.168.10.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间）
#restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
为restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
（b）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）
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
为
#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
（c）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步）
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10

    • 修改hadoop102的/etc/sysconfig/ntpd 文件

      [liudachu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd

      增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）

      SYNC_HWCLOCK=yes

    • 重新启动ntpd服务

      [liudachu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd

    • 设置ntpd服务开机启动

      [liudachu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd

    • 其他机器配置（必须root用户）

      （1）关闭所有节点上ntp服务和自启动
[liudachu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[liudachu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
[liudachu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[liudachu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
（2）在其他机器配置1分钟与时间服务器同步一次
[liudachu@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e
编写定时任务如下：
*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
（3）修改任意机器时间
[liudachu@hadoop103 ~]$ sudo date -s "2021-9-11 11:11:11"
（4）1分钟后查看机器是否与时间服务器同步
[liudachu@hadoop103 ~]$ sudo date

15、常见错误及解决方案

1）防火墙没关闭、或者没有启动YARN

INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032

2）主机名称配置错误

3）IP地址配置错误

4）ssh没有配置好

5）root用户和liudachu两个用户启动集群不统一

6）配置文件修改不细心

7）不识别主机名称

java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102
        at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:146)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)

解决办法：

（1）在/etc/hosts文件中添加192.168.10.102 hadoop102

（2）主机名称不要起hadoop hadoop000等特殊名称

8）DataNode和NameNode进程同时只能工作一个。

9）执行命令不生效，粘贴Word中命令时，遇到-和长–没区分开。导致命令失效

解决办法：尽量不要粘贴Word中代码。

10）jps发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。

原因是在Linux的根目录下/tmp目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删除掉，再重新启动集群。

11）jps不生效

原因：全局变量hadoop java没有生效。解决办法：需要source /etc/profile文件。

12）8088端口连接不上

[liudachu@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts

注释掉如下代码

#127.0.0.1  localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
\#::1     hadoop102

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