准备工作
1、准备三台虚拟机，参考：CentOS7集群环境搭建（3台）-CSDN博客
2、配置虚拟机之间免密登录，参考：CentOS7集群配置免密登录-CSDN博客
3、虚拟机分别安装jdk，参考：CentOS7集群安装JDK1.8-CSDN博客
4、下载Hadoop安装包，下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1f1DmqNNFBvBDKi5beYl3Jg?pwd=6666
搭建Hadoop集群
集群部署规划
一、上传并解压Hadoop安装包
1、将hadoop3.3.4.tar.gz使用XFTP上传到opt目录下面的software文件夹下面
2、进入到Hadoop安装包路径
cd /opt/software3、解压安装文件到/opt/moudle下面
tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C /opt/moudle/
4、查看是否解压成功
cd /opt/moudle
ll
5、重命名
mv hadoop-3.3.4/ hadoop
6、将Hadoop添加到环境变量
1、获取Hadoop安装路径
进入Hadoop目录下输入
pwd
#输出
opt/moudle/hadoop
2、打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh在profile文件末尾添加hadoop路径：（shitf+g）
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/moudle/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
3、保存后退出
esc键然后
:wq
4、分发环境变量文件
分发脚本之前配置的有可以去前面的文章看看
sudo /home/user/bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh5、source 使之生效（3台节点）
[user@hadoop102 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
[user@hadoop103 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
[user@hadoop104 module]$ source /etc/profile.d/my_env.sh
二、配置集群
1、核心配置文件
配置core-site.xml
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoopvim core-site.xml文件内容如下(在<configuration><configuration>中间输入)：
我这样配置不知道为啥用不了（直接用的root用户）加红的地方换成root
<!-- 把多个NameNode的地址组装成一个集群mycluster -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property><!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/moudle/hadoop/data</value>
</property>
<!-- 配置NN故障转移的 ZK集群-->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property><!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为user -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>user</value>
</property><!-- 配置该user(superUser)允许通过代理访问的主机节点 -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.user.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 配置该user(superUser)允许通过代理用户所属组 -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.user.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 配置该user(superUser)允许通过代理的用户-->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.user.users</name>
<value>*</value>
</property>
2、HDFS配置文件
配置hdfs-site.xml
vim hdfs-site.xml文件内容如下在<configuration><configuration>中间输入：
<!-- NameNode数据存储目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/name</value>
</property>
<!-- DataNode数据存储目录 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/data</value>
</property>
<!-- JournalNode数据存储目录 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value>
</property>
<!-- 完全分布式集群名称 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- NameNode的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:8020</value>
</property>
<!-- NameNode的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:9870</value>
</property>
<!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
</property>
<!-- 访问代理类：client用于确定哪个NameNode为Active -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<!-- 使用隔离机制时需要ssh秘钥登录-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/user/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 启用nn故障自动转移 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 测试环境指定HDFS副本的数量1 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
3、YARN配置文件
配置yarn-site.xml
vim yarn-site.xml文件内容如下（在<configuration><configuration>中间输入）：
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 启用resourcemanager ha -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 声明两台resourcemanager的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster-yarn1</value>
</property>
<!--指定resourcemanager的逻辑列表-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- ========== rm1的配置 ========== -->
<!-- 指定rm1的主机名 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<!-- 指定rm1的web端地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>hadoop102:8088</value>
</property>
<!-- 指定rm1的内部通信地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
<value>hadoop102:8032</value>
</property>
<!-- 指定AM向rm1申请资源的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
<value>hadoop102:8030</value>
</property>
<!-- 指定供NM连接的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
<value>hadoop102:8031</value>
</property>
<!-- ========== rm2的配置 ========== -->
<!-- 指定rm2的主机名 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8031</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper集群的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
<!-- 启用RM自动故障转移 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</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>
<!--yarn单个容器允许分配的最大最小内存 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>512</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- 关闭yarn对物理内存和虚拟内存的限制检查 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
4、MapReduce配置文件
配置mapred-site.xml
vim mapred-site.xml文件内容如下（在<configuration><configuration>中间输入）：
<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>5、配置workers
vim /opt/moudle/hadoop/etc/hadoop/workers在该文件中增加如下内容（localhost删除）：
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。
三、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
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>
四、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。
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HistoryManager。
开启日志聚集功能具体步骤如下：
1、配置yarn-site.xml
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>
五、分发Hadoop
xsync /opt/moudle/hadoop/六、启动Hadoop-HA
1、在3个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
进入/opt/moudle/hadoop
hdfs --daemon start journalnode2、在hadoop102[nn1]上，对其进行格式化，并启动
hdfs namenode -format
hdfs --daemon start namenode3、在hadoop103[nn2]上，同步nn1的元数据信息
hdfs namenode -bootstrapStandby4、启动hadoop103[nn2]
hdfs --daemon start namenode5、格式化zkfc(102)
zookeeper必须先启动
zk.sh start具体参考zookeeper集群安装
hdfs zkfc -formatZK6、在所有nn节点（102、103）启动zkfc
hdfs --daemon start zkfc7、在所有节点上（3台），启动datanode
hdfs --daemon start datanode8、第二次启动可以在NameNode所在节点执行start-dfs.sh启动HDFS所有进程
（这一步不用管）关闭之时，提示我权限不够，我直接用root用户操作，然后在hadoop-env.sh中加入以下几行
export HDFS_NAMENODE_USER="root"
export HDFS_DATANODE_USER="root"
export HDFS_JOURNALNODE_USER="root"
export HDFS_ZKFC_USER="root"在yarn-env.sh中加入了以下几行 ：然后分发给三台机器
export YARN_NODEMANAGER_USER="root"
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER="root"start-dfs.sh
stop-dfs.sh9、在ResourceMamager所在节点执行start-yarn.sh 启动yarn所有进程
start-yarn.sh
stop-yarn.sh10、部署完成可以通过start-all.sh和stop-all.sh控制Hadoop-HA所有节点的启停
start-all.sh
stop-all.shHadoop群起脚本
1、在/home/user/bin目录下创建hdp.sh
2、写入以下内容
#!/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 和 yarn ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/moudle/hadoop/sbin/start-all.sh"
echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/moudle/hadoop/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="
echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/moudle/hadoop/bin/mapred --daemon stop historyserver"
echo " --------------- 关闭 hdfs 和 yarn ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/moudle/hadoop/sbin/stop-all.sh"
;;
*)
echo "Input Args Error..."
;;
esac
3、增加（+x指的是增加可以运行权限）权限
chmod +x hdp.sh4、启动集群
hdp.sh start查看进程
xcall.sh jps5、关闭集群
hdp.sh stop查看进程
xcall.sh jps
UI
http://hadoop102:9870/dfshealth.html#tab-overview
http://hadoop102:8088/cluster
http://hadoop102:8088/cluster
至此Hadoop集群就顺利搭建完成，遇见错误可以私我，共勉~
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