CentOS 6.7下搭建Hadoop 2.7.3集群

Hadoop集群有三种运行模式：单机模式、伪分布模式、完全分布模式。我们这里搭建第三种完全分布模式，即使用分布式系统，在多个节点上运行。

1 环境准备

1.1 配置DNS

  进入配置文件，添加主节点和从节点的ip映射关系：

# vim /etc/hosts

10.0.0.45  master
10.0.0.46  slave1
10.0.0.47  slave2

1.2 关闭防火墙

# service iptables stop    //关闭服务
# chkconfig iptables off    //关闭开机自启动

1.3 配置免密码登录

 （1）每个节点都首先进入/root/.ssh目录下，生成密钥：

# ssh-keygen -t rsa  //输入命令之后连续回车就行了

（2）在主节点上，将公钥拷贝到一个特定文件中：

[root@master .ssh]# cp id_rsa.pub authorized_keys

（3）将每个从节点上生成的公钥复制到主节点上：

[root@slave1 .ssh]# scp id_rsa.pub master:/root/.ssh/id_rsa_slave1.pub
[root@slave2 .ssh]# scp id_rsa.pub master:/root/.ssh/id_rsa_slave2.pub

（4）在主节点上合并从节点的公钥：

 
[root@master .ssh]# cat id_rsa_slave1.pub>>authorized_keys 

[root@master .ssh]# cat id_rsa_slave2.pub>>authorized_keys

（5）将主节点上合并后的公钥复制到从节点上：

 
[root@master .ssh]# scp authorized_keys slave1:/root/.ssh
[root@master .ssh]# scp authorized_keys slave2:/root/.ssh

   配置完成，在各个节点上进行ssh访问，若无需密码就能访问，则配置成功。

1.4 配置java环境

   首先下载jdk，保存到指定目录。设置环境变量：

# vim  /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_112
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
# source /etc/profile     //使配置生效

   验证配置是否成功：

# java -vesrion

  若出现下面的配置信息则表示java环境配置成功了：

2 部署Hadoop集群

  在各个节点上安装与配置Hadoop的过程都基本相同，因此可以在每个节点上安装好Hadoop后，在主节点master上进行统一配置，然后通过scp命令将修改的配置文件拷贝到各个从节点上即可，下面介绍部署过程。

2.1 安装Hadoop

  下载hadoop安装包，下载地址：http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.3/，并解压：

# tar xvf hadoop-2.7.3.tar.gz

  配置环境变量：

# vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/home/hadoop-2.7.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

2.2 修改配置文件

  进入Hadoop的配置文件目录$HADOOP_HOME/etc/hadoop，可以看到有许多配置文件，Hadoop集群配置主要是对以下几个文件的修改：

• core-site.xml

• hdfs-site.xml
• yarn-site.xml
• mapred-site.xml
• slaves、hadoop-env.sh、yarn-env.sh

下面就介绍文件的具体配置，按实际情况修改配置信息：

（1）core-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://master:9000</value>
        </property>
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/home/hadoop _tmp</value>
        </property>
</configuration>

（2）hdfs-site.xml

<configuration>
       <property>
           <name>dfs.permissions.enabled</name>
           <value>false</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.support.append</name>
            <value>true</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>2</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:///home/dfs_data</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:///home/dfs_name</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address</name>
            <value>master:9000</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>slave1:50090</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.https-address</name>
            <value>slave1:50091</value>
        </property>
        <property>
             <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
             <value>true</value>
        </property>

</configuration>

（3）yarn-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>master</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
            <value>20480</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
            <value>10240</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
            <value>5</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
        </property>
</configuration>

（4）mapred-site.xml

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

（5）slaves

    启动Hadoop集群需要读取该文件，以确定从节点主机名，从而启动DataNode、NodeManager等守护进程，因此需要在该文件中添加从节点主机名。

slave1
slave2

（6）hadoop-env.sh

   修改如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_112

（7）yarn-env.sh

  添加如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_112

  到此，完成了主节点上所有的配置，只需将这些配置信息复制到各个从节点：

# scp /home/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/* slave1:/home/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/
# scp /home/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/* slave2:/home/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/

2.3 启动Hadoop

（1）第一次启动HDFS时需要初始化，在主节点上执行：

# cd /home/hadoop-2.7.3   
# ./bin/hadoop namenode -format

（2）启动HDFS：

# ./sbin/start-dfs.sh

  成功启动后，访问http://master:50070/���可看到HDFS Web界面。

（3） 启动YARN：

# ./sbin/start-yarn.sh

  成功启动后，访问http://master:8088/即可看到YARN Web界面。

  这里也可以直接执行下面的命令一键启动，但第一次启动不建议这样做：

# start-all.sh

  到此，Hadoop集群环境已经搭建好了，可以根据自己的业务需求，在上面愉快的“玩耍”了。