Hadoop 集群搭建

最新推荐文章于 2024-04-27 23:53:56 发布

xpluscao

最新推荐文章于 2024-04-27 23:53:56 发布

阅读量224

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： hadoop 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38764576/article/details/91345619

本文详细介绍如何在三个Ubuntu虚拟机节点上搭建并配置Hadoop集群，包括Java安装、环境变量设定、配置文件修改及HDFS与Yarn的启动过程。通过具体步骤与示例，帮助读者理解Hadoop在不同RAM配置下的内存分配策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

开始之前：

三个虚拟机节点（Node）：
创建三个Ubuntu节点。它们将在本指南中称为node-master，node1和node2。除非另有说明，否则请从node-master运行本指南中的步骤。
安装Java
每台机器已经安装好Java程序。
创建hadoop账号
确保每个Node使用相同的用户名，本例使用“hadoop”作为示例。
node-master可以免密码登录node1和node2

以下步骤使用每个节点的示例IP。根据您的配置调整每个示例：

node-master：192.168.99.178
node1：192.168.99.179
node2：192.168.99.180

`安装Hadoop:`

上传hadoop-2.9.2.tar.gz到node-master，然后执行

tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz
mv hadoop-2.9.2 /usr/local

结果如下：设定环境变量编辑文件 ~/.bash_profile

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.2/

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

确认安装 hadoop version

`Hadoop 配置文件:`

配置 core-site.xml

<configuration>
   <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://node-master:9000</value>
   </property>
</configuration>

配置 hdfs-site.xml


<configuration>
   <property>
      <name>dfs.namenode.name.dir</name>
      <value>/home/hadoop/data/nn</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.datanode.data.dir</name>
      <value>/home/hadoop/data/dn</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>2</value>
   </property>
</configuration>

配置 mapred-site.xml


<configuration>
   <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
   </property>
</configuration>

配置 yarn-site.xml

<configuration>
   <property>
      <name>yarn.acl.enable</name>
      <value>0</value>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
      <value>node-master</value>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
      <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
</configuration>

配置slaves

node1
node2

配置hadoop-env.sh

将行

export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

更改为

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211/

创建Name Node和Data Node的相关目录

在三台Node上依次执行

mdkir -p ~/data/dn
mkdir -p ~/data/nn

内存分配:

内存默认值不适合RAM少于8GB的节点。以下例子2GB RAM节点的示例配置。

2GB节点的示例配置

yarn-site.xml

<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
  <value>1536</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
  <value>1536</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
  <value>128</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>

mapred-site.xml

<property>
      <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
      <value>512</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
  <value>256</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
  <value>256</value>
</property>

复制Hadoop:

将Hadoop拷贝到node1和node2

拷贝环境变量


scp .bash_profile hadoop@node2:/home/hadoop

在node1和node2上建立数据目录

mkdir -p data/nn
mkdir -p data/dn

格式化HDFS

hdfs namenode -format

启动HDFS
node-master上运行 start-dfs.sh

使用jps检查各个节点 node-master node1 node2

运行Yarn
node-master 运行 start-yarn.sh

node-master jps

node1 jps

node2 jps

检查运行结果:

HDFS:

执行以下命令

hdfs dfsadmin -report

UI界面
打开http://node-master:50070

Yarn

yarn node -list

UI界面
http://node-master:8088/cluster

`测试Hadoop程序:`

yarn jar /usr/local/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount "/usr/*" output

http://node-master:8088/cluster 查看Map Reduce运行结果。