一,Hadoop集群简介
1.1 Hadoop集群整体概述
- Hadoop集群包括两个集群:HDFS集群、YARN集群
- 两个集群逻辑上分离、通常物理上在一起
- 两个集群都是标准的主从架构集群
Hadoop两种集群内容:
逻辑上分离,物理上合并的理解:
- 逻辑上分离:两个集群互相之间没有依赖、互不影响
- 物理上合并:某些角色进程往往部署在同一台物理服务器上
注:MapReduce是计算框架、代码层面的组件 没有集群之说
二,Hadoop集群模式安装(Cluster mode)
2.1 安装地址
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安装包,源码包下载地址:https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.0/
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为什么要重新编译Hadoop源码?
匹配不同操作系统本地库环境,Hadoop某些操作比如压缩、IO需要调用系统本地库(.sod11),修改源码、重构源码
最好是使用源码包,在本地重新编译一遍,这样会运行的更加稳定,可以使用docker快速编译。
2.2 集群角色规划
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角色规划的准责
根据软件工作特性和服务器硬件资源情况合理分配,比如依赖内存工作的NameNode部署在大内存机器上。
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角色规划注意事项
资源上有抢夺冲突的,尽量不要部署在一起。
工作上需要配合的,尽量部署在一起。
以三台虚拟机举例:
2.3 服务器基础环境准备工作
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给主机修改主机名
vim /etc/hostname
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Host映射
vim /etc/hosts
192.168.237.11 master.normaling.cn master 192.168.237.12 Slave1.normaling.cn Slave1 192.168.237.13 Slave2.normaling.cn Slave2
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关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service #关闭防火墙 systemctl disable firewalld.service #禁止防火墙开机自启
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配置ssh免密登录
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集群时间同步
yum -y install ntpdate ntpdate ntp4.aliyun.com
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创建统一工作目录
mkdir -p /usr/local/hadoop/data/ #数据存储路径 mkdir -p /usr/local/hadoop #安装包存放路径
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安装jdk1.8并配置好环境。
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上传解压Hadoop安装包(Master机器)
cd /usr/local/hadoop/software/ #这个需要我们先把hadoop安装包上传到这个位置 tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz
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远程拷贝文件到其他机器上(master机器)
scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-3.3.6 root@Slave1:/usr/local/hadoop/ scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-3.3.6 root@Slave2:/usr/local/hadoop/
2.4 Hadoop安装包目录结结构
2.5 修改hadoop配置文件
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配置文件分为三类:
第一类1个:hadoop-env.sh
第二类4个:
- xxxx-site.xml,site表示的是用户定义的配置,会覆盖default中的默认配置。
- core-site.xml,核心模块配置
- hdfs-site.xml,hdfs文件系统模块配置
- mapred-site.xml,MapReduce模块配置
- yarn-site.xml yarn模块配置
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第三类1个:worker
注:这些配置文件在hadoop目录下的./etc/hadoop里面
简单使用所需修改的地方:(只需要修改master主机即可,后续通过scp命令覆盖)
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hadoop-env.sh文件
export JAVA_HOME=/export/server/jdk8 #文件最后添加 export HDFS_NAMENODE_USER=root export HDFS_DATANODE_USER=root export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root export YARN_NODEMANAGER_USER=root
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core-site.xml
<configuration> <!-- 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://master:8020</value> </property> <!-- 设置Hadoop本地保存数据路径 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/hadoop/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> <!-- 垃圾桶文件保存时间 --> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property> </configuration>
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hdfs-site.xml
<configuration> <!-- 设置SNN进程运行机器位置信息 --> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>Slave1:9868</value> </property> </configuration>
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mapred-site.xml
<configuration> <!-- 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程序历史服务器端地址 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>master:10020</value> </property> <!-- 历史服务器web端地址 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>master: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=${HADOOP_HOME}</value> </property> </configuration>
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yarn-site.xml
<configuration> <!-- 设置YARN集群主角色运行机器位置 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>master</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!-- 是否将对容器实施物理内存限制 --> <property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 --> <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <!-- 开启日志聚集 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 设置yarn历史服务器地址 --> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://master:19888/jobhistory/logs</value> </property> <!-- 保存的时间7天 --> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property> </configuration>
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workers
master Slave1 Slave2
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分发同步hadoop安装包
cd /export/server scp -r hadoop-3.3.0 root@Slave1:$PWD scp -r hadoop-3.3.0 root@Slave2:$PWD
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将hadoop添加到环境变量(3台机器)
vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.6 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin source /etc/profile #别忘了scp给其他两台机器哦cl hadoop #验证是否配置成功
2.6 Hadoop格式化操作
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首次启动HDFS时,必须对其进行格式化操作!
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只有第一次才会执行,如果多次执行就相当于多次初始化了!!!
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只需要在整个Hadoop集群中的一台机器上执行一次
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format本质是初始化工作,进行HDFS清理和准备工作。
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命令:
hdfs namenode -format
三,Hadoop集群启停命令,WEB UI
官方提供了两种方式:
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手动逐个进程启停:每台机器上每次手动启动关闭一个角色进程,可以精准控制每个进程启停,避免群起群停。
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HDFS集群
#hadoop2.x版本命会 hadoop-daemonsh start stop namenode datanode secondarynamenode #hadoop3x版本命今 hdfs --daemon start stop namenodeldatanodelsecondarynamenode
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YARN集群
#hadoop2.x版本命今 yarn-daemon.sh startstop resourcemanagernodemanager #hadoop3x版本命令 yamn --daemon start stop resourcemanagernodemanager
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脚本一键启停
在master上,使用软件自带的shell脚本一键启动。前提:配置好机器之间的SSH免密登录和workers文件。
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HDFS集群
start-dfs.sh stop-dfs.sh
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YARN集群
start-yarn.sh stop-yarn.sh
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Hadoop集群
start-all.sh stop-all.sh
验证是否启动成功:
jps
启动成功效果图:
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master:
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Slave1:
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Slave2:
如果没有出现上述效果,去/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.1/logs/文件夹中查看启动日志,哪个进程没有启动就去看哪个日志即可。
或者在每个虚拟机上面都执行一遍启动命令
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查看hdfs集群的web UI
配置:hdfs-site.xml里面的dfs.namenode.http-address
默认访问地址:http://namenode的ip:50070
192.168.237.11:9870
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YARN集群的WEB UI
配置:yarn-site.xml里面的yarn.resourcemanager.webapp.address
默认访问地址:http://resource manager的ip:8088
192.168.237.11:8088
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secondary namenode的WEB UI
配置:hdfs-site.xml里面的dfs.namenode.secondary.http-address
默认访问地址:http://namenode的ip:50090
192.168.237.12:9868
四,Hadoop功能
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Shell命令操作:
hadoop fs -mkdir /normaling #创建一个normaling在/目录下 hadoop fs -put zookeeper.out /normaling #从本地上传/normaling文件夹 hadoop fs -ls / #显示hdfs的文件夹
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WEB UI
HDFS本质就是一个文件系统,有目录树结构,和Linux类似,分文件,文件夹。
标签:Hadoop,site,yarn,hadoop,集群,root,分布式 From: https://www.cnblogs.com/wdadwa/p/17728421.html