Hadoop学习之路(1)腾讯云搭建Hadoop3集群

Elmo

2019-12-21

1主机名和IP配置

1.1主机名

1.首先使用root用户名和root密码分别登录三台服务器
2.分别在三台虚拟机上执行命令:
hostnamectl set-hostname node1
hostnamectl set-hostname node2
hostnamectl set-hostname node3
3.分别在三台服务器上执行logout

1.2 IP设置

systemctl restart network

2配置免密登录

2.1 生成公钥和私钥

使用此命令：ssh-keygen -t rsa 分别在三台机器中都执行一遍,这里只在node1上做演示，其他两台机器也需要执行此命令。
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2.2 配置hosts文件

hosts文件中配置三台机器ip和主机名的映射关系,其他两台机器按照相同的方式操作：vi /etc/hosts
特别注意的是如果在云服务器中配置，本节点的IP地址一定要配置内网地址

127.17.0.17是服务器node1的内网地址
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127.17.0.7是服务器node2的内网地址

127.17.0.8是服务器node3的内网地址

2.3 拷贝公钥文件

（1）将node1的公钥拷贝到node2,node3上
（2）将node2的公钥拷贝到node1,node3上
（3）将node3的公钥拷贝到node1,node2上
以下以node1为例执行秘钥复制命令：ssh-copy-id -i 主机名
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2.4验证免密登录配置

确保每一个服务器到其他服务器都可以免密登录
ssh node#
2.5添加本地认证公钥到认证文件中
cd ~
cd .ssh/
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
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3安装Hadoop

3.1创建hadoop用户组和hadoop用户

groupadd hadoop
useradd -g hadoop hadoop
id hadoop
设置密码：passwd hadoop
chown -R hadoop:hadoop /home/hadoop/
chmod -R 755 /home/hadoop/
#把root用户的环境变量文件复制并覆盖hadoop用户下的.bash_profile
cp .bash_profile /home/hadoop/
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3.2Hadoop用户进行免密登录

*su - hadoop
source.bash_profile
ssh-keygen -t rsa
cd ~
chmod -R 755 .ssh/
chmod 644
chmod 600 id_rsa
chmod 600 id_rsa.pub
将node1的hadoop用户公钥拷贝到node2,node3上
将node2的hadoop用户公钥拷贝到node1,node3上
将node3的hadoop用户公钥拷贝到node1,node2上
ssh-copy-id -i 主机名
验证免密登录配置：ssh 主机名，确保每台每台服务器的hadoop用户都可以免密登录其他的服务器。
添加本地认证公钥到认证文件中，对每台服务器进行如下操作：
cat id_rsa.pub >> authorized_keys**

3.3配置Hadoop

（1）创建hadoop安装目录: mkdir -p /opt/bigdata
（2）解压hadoop-3.1.2.tar.gz
tar -xzvf hadoop-3.1.2.tar.gz -C /opt/bigdata/
（3）配置Hadoop环境变量
vi .bash_profile
配置详细信息：

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_211-amd64
HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop-3.1.2
PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export JAVA_HOME
export HADOOP_HOME
export PATH

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（4）验证Hadoop环境变量
source .bash_profile
hadoop version
显示出hadoop版本信息表示安装和环境变量成功.

hadoop用户下也需要按照root用户配置环境变量的方式操作一下
（5）配置hadoop-env.sh
这个文件只需要配置JAVA_HOME的值即可,在文件中找到export JAVA_HOME字眼的位置，删除最前面的#
cd /opt/bigdata/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/
vi hadoop-env.sh
详细配置：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_211-amd64
（6）配置core-site.xml
cd /opt/bigdata/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/
vi core-site.xml

<configuration>
<!-- 指定hdfs的namenode主机的hostname -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://node1:9000</value>
    </property>
<!-- io操作流的配置 -->
<property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
      <value>131072</value>
 </property>
<!--hadoop集群临时数据存储目录-->
     <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
      <value>/opt/bigdata/hadoop-3.1.2/tmpdata</value>
 </property>
</configuration>

（7）配置hdfs-site.xml
vi hdfs-site.xml

<configuration>
  <!--namenode元数据存储目录-->
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/opt/bigdata/hadoop-3.1.2/hadoop/hdfs/name/</value>
  </property>
  <!--指定block块的的大小-->
  <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>268435456</value>
  </property>
  <!-- -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>
    <value>100</value>
  </property>
  <!--工作节点的数据块存储目录 -->
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/opt/bigdata/hadoop-3.1.2/hadoop/hdfs/data/</value>
  </property>
  <!--block的副本数-->
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
  </property>
</configuration>

（8）配置mapred-site.xml
配置/opt/bigdata/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/目录下的mapred-site.xml
vi mapred-site.xml

<!--指定运行mapreduce的环境是yarn -->
<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</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=${HADOOP_HOME}</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.application.classpath</name>
    <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,
    $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
  </property>
</configuration>

（9）配置yarn-site.xml
配置/opt/bigdata/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/目录下的yarn-site.xml
vi yarn-site.xml

<configuration>
<!--指定resourcemanager的位置-->
   <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
     <value>node1</value>
   </property>
   <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
   <property>
     <name>yarn.resourcemanager.address</name>
     <value>node1:18040</value>
   </property>
   <property>        
     <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
     <value>node1:18030</value>
   </property>
   <property>
     <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
     <value>node1:18025</value>
   </property>
   <property>        
     <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
     <value>node1:18141</value>
   </property>
   <property>        
     <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
     <value>node1:18088</value>
   </property>
</configuration>

（10）编辑works
配置/opt/bigdata/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/目录下的works
vi works
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（11）远程复制hadoop到集群机器
进入到root用户家目录下：cd ~
使用scp远程拷贝命令将root用户的环境变量配置文件复制到node2
scp .bash_profile :~
使用scp远程拷贝命令将root用户的环境变量配置文件复制到node3
scp .bash_profile :~
进入进入到hadoop的share目录下
cd /opt/bigdata/hadoop-3.1.2/share/
删除doc目录,这个目录存放的是用户手册，比较大，等会儿下面进行远程复制的时候时间比较长，删除后节约复制时间
rm -rf doc/
scp -r /opt :/
scp -r /opt :/

3.3.1使集群所有机器环境变量生效

在node2，node3的root用户家目录下使环境变量生效
node2节点如下操作:
cd ~
source .bash_profile
hadoop version
node3节点同样操作

3.3.2修改hadoop用户hadoop安装目录的权限

node2，node3也需要进行如下操作
node1登陆root用户
su root
chown -R hadoop:hadoop /opt/
chmod -R 755 /opt/
chmod -R g+w /opt/
chmod -R o+w /opt/
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3.4格式化hadoop

su - hadoop
hdfs namenode -format
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3.5启动集群

start-all.sh
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在浏览器地址栏中输入:http://192.168.200.11:9870查看namenode的web界面

3.6运行mapreduce程序

hdfs dfs -ls /
hdfs dfs -mkdir /test
hdfs dfs -ls /
touch words
vi words
hdfs dfs -put words /test
hdfs dfs -ls -r /test
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**执行：hadoop jar /opt/bigdata/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-
3.1.2.jar wordcount /test/words /test/output

**执行：hdfs dfs -text /test/output/part-r-00000
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