大数据---Hadoop集群搭建

news2024/9/29 18:49:26

Hadoop集群搭建

再起启动一台虚拟机并且安装jdk，开启免密登录
不需要安装zookeeper

文章目录

  • Hadoop集群搭建
  • 时间同步4台机器
    • 安装npdate
    • 设置定时任务
  • 集群配置图
      • 将Hadoop安装包上传到zk1
      • zk1---解压到soft目录下
      • zk1---更名
      • zk1---修改配置文件
        • core-site.xml
        • hdfs-site.xml
        • mapred-site.xml
        • yarn-site.xml
        • hadoop-env.sh
        • workers
      • 修改 /etc/profile
      • 给hadoop313修改用户和组
      • 将hadoop313 /etc/profile 发送到zk2 zk3 zk4
      • 刷新 zk1 zk2 zk3 zk4 /etc/profile
  • 集群首次启动
    • 1.启动zk集群
    • 2.启动zk1,zk2,zk3的journalnode服务
    • 3.在zk1格式化hfds namenode
    • 4.在zk1启动namenode服务
    • 5.在zk2机器上同步namenode信息
    • 6.在zk2启动namenode服务
      • 查看namenode节点状态
    • 7.关闭所有dfs有关的服务
    • 8.格式化zk
    • 9.启动dfs
    • 10.启动yarn

时间同步4台机器

安装npdate

[root@zk1 opt]# yum -y install ntpdate

设置定时任务

[root@zk1 opt]# crontab -e
设置每10分更新时间

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate time.windows.com

在这里插入图片描述
加载定时任务
[root@zk1 opt]# service crond reload
重启定时任务
[root@zk1 opt]# service crond restart

集群配置图

zk1zk2zk3zk4
NameNodeNameNode
DataNodeDataNodeDataNodeDataNode
NodeManagerNodeManagerNodeManagerNodeManager
ResourceManagerResourceManager
JournalNodeJournalNodeJournalNode
DFSZKFConlerDFSZKFConler
zookeeperzookeeperzookeeper
JobHistory

将Hadoop安装包上传到zk1

在这里插入图片描述

zk1—解压到soft目录下

[root@zk1 install]# tar -zxvf ./hadoop-3.1.3.tar.gz -C …/soft/
在这里插入图片描述

zk1—更名

[root@zk1 soft]# mv hadoop-3.1.3/ hadoop313
在这里插入图片描述

zk1—修改配置文件

切换到/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop目录下

core-site.xml

<property>
		<name>fs.defaultFS</name>
		<value>hdfs://gky</value>
		<description>逻辑名称，必须与hdfs-site.xml中的dfs.nameservices值保持一致</description>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.tmp.dir</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata</value>
		<description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
		<value>root</value>
		<description>默认用户</description>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
		<value>*</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
		<value>*</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>io.file.buffer.size</name>
		<value>131072</value>
		<description>读写文件的buffer大小为：128K</description>
	</property>
	<property>
		<name>ha.zookeeper.quorum</name>
		<value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
		<value>10000</value>
		<description>hadoop链接zookeeper的超时时长设置为10s</description>
	</property>

hdfs-site.xml

<property>
		<name>dfs.replication</name>
		<value>3</value>
		<description>Hadoop中每一个block的备份数</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/name</value>
		<description>namenode上存储hdfs名字空间元数据目录</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.datanode.data.dir</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/data</value>
		<description>datanode上数据块的物理存储位置</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
		<value>zk1:9869</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.nameservices</name>
		<value>gky</value>
		<description>指定hdfs的nameservice,需要和core-site.xml中保持一致</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.ha.namenodes.gky</name>
		<value>nn1,nn2</value>
		<description>gky为集群的逻辑名称，映射两个namenode逻辑名</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn1</name>
		<value>zk1:9000</value>
		<description>namenode1的RPC通信地址</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.gky.nn1</name>
		<value>zk1:9870</value>
		<description>namenode1的http通信地址</description>
	</property>
	
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn2</name>
		<value>zk2:9000</value>
		<description>namenode2的RPC通信地址</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.gky.nn2</name>
		<value>zk2:9870</value>
		<description>namenode2的http通信地址</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
		<value>qjournal://zk1:8485;zk2:8485;zk3:8485/gky</value>
		<description>指定NameNode的edits元数据的共享存储位置(JournalNode列表)</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/data/journaldata</value>
		<description>指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置</description>
	</property>	
	<!-- 容错 -->
	<property>
		<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
		<value>true</value>
		<description>开启NameNode故障自动切换</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.gky</name>
		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
		<description>失败后自动切换的实现方式</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
		<value>sshfence</value>
		<description>防止脑裂的处理</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
		<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
		<description>使用sshfence隔离机制时，需要ssh免密登陆</description>
	</property>	
	<property>
		<name>dfs.permissions.enabled</name>
		<value>false</value>
		<description>关闭HDFS操作权限验证</description>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.image.transfer.bandwidthPerSec</name>
		<value>1048576</value>
		<description></description>
	</property>	
	<property>
		<name>dfs.block.scanner.volume.bytes.per.second</name>
		<value>1048576</value>
		<description></description>
	</property>

mapred-site.xml

<property>
		<name>mapreduce.framework.name</name>
		<value>yarn</value>
		<description>job执行框架： local, classic or yarn</description>
		<final>true</final>
	</property>
	<property>
		<name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
	</property>
	<property>
		<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
		<value>zk1:10020</value>
	</property>
	<property>
		<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
		<value>zk1:19888</value>
	</property>
	<property>
		<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
		<value>1024</value>
		<description>map阶段的task工作内存</description>
	</property>
	<property>
		<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
		<value>2048</value>
		<description>reduce阶段的task工作内存</description>
	</property>

yarn-site.xml

<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
		<value>true</value>
		<description>开启resourcemanager高可用</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
		<value>yrcabc</value>
		<description>指定yarn集群中的id</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
		<value>rm1,rm2</value>
		<description>指定resourcemanager的名字</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
		<value>zk1</value>
		<description>设置rm1的名字</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
		<value>zk4</value>
		<description>设置rm2的名字</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
		<value>zk3:8088</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
		<value>zk4:8088</value>
		<description></description>
	</property>	
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
		<value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value>
		<description>指定zk集群地址</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>mapreduce_shuffle</value>
		<description>运行mapreduce程序必须配置的附属服务</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/local</value>
		<description>nodemanager本地存储目录</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/log</value>
		<description>nodemanager本地日志目录</description>
	</property>
	
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
		<value>2048</value>
		<description>resource进程的工作内存</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
		<value>2</value>
		<description>resource工作中所能使用机器的内核数</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
		<value>256</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
		<value>true</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
		<value>86400</value>
		<description>日志保留多少秒</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
		<value>false</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.application.classpath</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
		<description></description>
	</property>
	<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>
		<description></description>
	</property>

hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

在这里插入图片描述

workers

zk1
zk2
zk3
zk4

修改 /etc/profile

在profile里配置hadoop全局环境

 81 #Hadoop
 82 export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop313
 83 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/lib

在这里插入图片描述

给hadoop313修改用户和组

[root@zk1 soft]# chown -R root:root hadoop313/
在这里插入图片描述

将hadoop313 /etc/profile 发送到zk2 zk3 zk4

[root@zk1 soft]# scp -r ./hadoop313/ root@zk2:/opt/soft
[root@zk1 soft]# scp -r ./hadoop313/ root@zk3:/opt/soft
[root@zk1 soft]# scp -r ./hadoop313/ root@zk4:/opt/soft

[root@zk1 soft]# scp /etc/profile root@zk2:/etc/
[root@zk1 soft]# scp /etc/profile root@zk3:/etc/
[root@zk1 soft]# scp /etc/profile root@zk4:/etc/

刷新 zk1 zk2 zk3 zk4 /etc/profile

[root@zk1 soft]# source /etc/profile
[root@zk2 soft]# source /etc/profile
[root@zk3 soft]# source /etc/profile
[root@zk4 soft]# source /etc/profile

集群首次启动

1.启动zk集群

[root@zk1 opt]# ./zkop.sh start
在这里插入图片描述

2.启动zk1,zk2,zk3的journalnode服务

hdfs --daemon start journalnode
在这里插入图片描述

3.在zk1格式化hfds namenode

[root@zk1 opt]# hdfs namenode -format
在这里插入图片描述

4.在zk1启动namenode服务

[root@zk1 opt]# hdfs --daemon start namenode
在这里插入图片描述

5.在zk2机器上同步namenode信息

[root@zk2 soft]# hdfs namenode -bootstrapStandby

6.在zk2启动namenode服务

[root@zk2 hadoop313]# hdfs --daemon start namenode
在这里插入图片描述

查看namenode节点状态

hdfs haadmin -getServiceState nn1|nn2
在这里插入图片描述

7.关闭所有dfs有关的服务

[root@zk1 soft]# stop-dfs.sh
在这里插入图片描述

8.格式化zk

[root@zk1 soft]# hdfs zkfc -formatZK

9.启动dfs

[root@zk1 soft]# start-dfs.sh
在这里插入图片描述

10.启动yarn

[root@zk1 soft]# start-yarn.sh
查看resourcemanager节点状态
yarn rmadmin -getServiceState rm1|rm2
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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