HADOOP环境搭建-完全分布式安装

一、更改主机名与映射、添加用户

1. 修改/etc/hostname ，删除文件内容， 重新输入名字 ，例如master

2.修改/etc/sysconfig/network ，添加 NETWORKING=yes 与 HOSTNAME=master

可以使用SHELL脚本执行

echo "slave2" > /etc/hostname

echo "NETWORKING=yes" >> /etc/sysconfig/network

echo "HOSTNAME=slave2" >> /etc/sysconfig/network

记住更改 红色标记处

需要进行重启操作

3.配置映射

修改 /etc/hosts文件，不用清空文件内容

记得单词要敲对

4. 创建用户

二、上传文件与配置

1.上传HADOOP与JDK文件

2.解压文件

tar -zxvf hadoop.tar.gz -C /opt

tar -zxvf jdk.tar.gz -C /opt

3.配置环境变量

echo "export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8" >> /etc/profile

echo 'export HADOOP_HOME=/opt/hadoop' >> /etc/profile

echo 'export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin' >> /etc/profile

source /etc/profile

4.关闭防火墙-ROOT用户

systemctl stop firewalld #关闭防火墙

systemctl disable firewalld #防火墙失效

systemctl status firewalld #查看防火墙状态

三、配置HADOOP文件

手动创建目录/opt/hadoop/tmp

修改的主要

两个SH，四个XML，一个salves

SH分别为 HADOOP-ENV.SH YARN-ENV.SH

XML为： core hdfs mapred yarn

1. 修改yarn-env.sh文件

进入vi /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh

找到：export HADOOP_YARN_USER=${HADOOP_YARN_USER:-yarn}

修改为：export HADOOP_YARN_USER=/opt/hadoop

2. core-site.xml

因为单机版已经配置过，所以只需要修改主机名就可以了

进入：vi /opt/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

修改为自己的主机名:

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/opt/hadoop/tmp</value>

</property>

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://master:9000</value>

</property>

3. 修改hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.ipc.address</name>

<value>0.0.0.0:50020</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.http.address</name>

<value>0.0.0.0:50075</value>

</property>

</configuration>

4. 修改mapred-site.xml

操作以前将mapred-site.xml.template复制一个名为mapred-site.xml文件

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

加入以下代码：

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>master:10020</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value> master:19888</value>

</property>

</configuration>

5. 修改yarn-site.xml

<configuration>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>master</value>

</property>

</configuration>

修改SLAVES文件

内容为：

slave1

slave2

四、配置互信

1. 主机端生成公钥与密钥

ssh-keygen -t rsa -P ‘’

然后一直回车直到生成密钥

执行完成过后，会在该用户的主工作目录下生成 .ssh ，并且文件中包含 id_rsa id_rsa.pub两个文件

2. 从机生成公钥与密钥

ssh-keygen -t rsa -P ‘’

然后从机将自己的 pub 公钥 复制给 主机

命令如下

Scp -r .ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/id_rsa_01.pub

Scp -r .ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/id_rsa_02.pub

3. 把从机的公钥追加到主节点的authorized_keys

命令如下：

cat id_rsa_01.pub >> .ssh/authorized_keys

cat id_rsa_02.pub >> .ssh/authorized_keys

4. 把主机自己的公钥同样追加到 authorized_keys

5. 在每台机器上面执行

前提条件：必须位于用户的主工作目录

chmod 600 .ssh/authorized_keys

验证方法： master 切 slave1 master 切 slave2

slave1 切 slave2

slave1 切 master

slave2 切 slave1

slave2 切 masters

五、HADOOP用户授权(OPT)

拷贝主节点的JDK与 HADOOP文件到各从机,HADOOP用户

命令如下：

Scp -r /opt/jdk hadoop@slave1:/opt/

Scp -r /opt/jdk hadoop@slave2:/opt/

Scp -r /opt/hadoop hadoop@slave2:/opt/

Scp -r /opt/hadoop hadoop@slave1:/opt/

复制完成过后执行配置环境变量

echo "export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8" >> /etc/profile

echo 'export HADOOP_HOME=/opt/hadoop' >> /etc/profile

echo 'export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin' >> /etc/profile

source /etc/profile

因为HADOOP或者 JDK 都是由ROOT上传

但是启动又是HADOOP用户启动，所以HADOOP用户必须持有 /OPT下的操作权限

每台机器

执行用户：ROOT

执行命名：chown -R hadoop:hadoop /opt

六、启动与验证

1. NAMENODE的FORMAT

命令如下： hadoop namenode -format

中途出现错误： 目录不存在，或者不能创建

原因是：因为HADOOP用户没有权限操作TMP

2. 启动HDFS

命令如下

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

如果中途出现错误：可以直接定位日志 /opt/hadoop/logs

Logs下面存在多种角色的启动日志，查看启动失败角色的日志

缺少哪一个看哪一个

3. 验证HDFS

方法1：上传文件

命令如下：（上传HADOOP的HDFS启动日志文件）

Hadoop fs -put /file /file

方法2：远程访问界面

DATANODES有两个

4. 启动YARN

脚本如下：$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

主要角色有RESOURCE MANAGER

从角色：NODEMANAGER

5. 验证YARN

页面：Http://master:8088，能够看到小象

作业：

hadoop jar /opt/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /hadoop-hadoop-namenode-master.log /out

红色标记的文件需要自己上传到 hdfs

最后两个参数代表，要分析的输入文件与分析结果的输出文件

输出文件包含两个：一个_SUCCESS 一个结果文件

@来自科多大数据高级构架师张旭，转载须注明出处

最后编辑：2022-10-02

作者：萌小白

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