Hadoop3.3.0完全分布式集群搭建
前言
从零开始学习hadoop,记录成长过程,也是为了集群崩了还能搭好。话不多说,我们开始干活了!
环境:
虚拟机:VMware15
Linux系统:centos7
需要提前准备好的安装包:
1.centos7镜像文件
2.VMware安装包
3.hadoop3.3.0和jdk1.8压缩包
4.远程访问工具xshell和xftp
接下来面对疾风吧
一、VMware安装
一直点击下一步就可以了,如果c盘不够,可以选择更改安装位置。
密钥可以去网上搜
安装完成
二、Centos7安装
1.进入VMware,创建新的虚拟机
2.查看虚拟化是否开启
3.选择镜像文件
4.配置虚拟机
三、配置IP和主机名称
1.查看 Linux 虚拟机的虚拟网络编辑器,编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8
2.查看 Windows 系统适配器 VMware Network Adapter VMnet8 的 IP 地址
3.修改虚拟机静态IP
打开虚拟机:
su root
输入密码
1.修改虚拟机的静态 IP
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="static"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens33"
UUID="f0aae22d-e953-4a81-a524-386f853804f1"
DEVICE="ens33"
ONBOOT="yes"
IPADDR=192.168.10.110
GATEWAY=192.168.10.2
DNS1=192.168.10.2
2.修改主机名:
vim /etc/hosts
192.168.10.110 model
192.168.10.111 master
192.168.10.112 slave1
192.168.10.113 slave2
3.重启并检查
reboot
四、安装远程访问工具
1.安装xshell
可以修改一下安装位置,启动
2.修改 windows 的主机映射文件(hosts 文件)
进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径,打开 hosts 文件并添加如下内容,然后保存
192.168.10.110 model
192.168.10.111 master
192.168.10.112 slave1
192.168.10.113 slave2
如果操作系统是 window7,可以直接修改,如果操作系统是 window10,先拷贝出来,修改保存以后,再覆盖即可
3.新建会话
4.安装xftp
安装完成:
五、配置模板虚拟机
1.安装 epel-release
yum install -y epel-release
2.关闭防火墙,关闭防火墙开机自启
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld.service
2.配置root权限
vim /etc/sudoers
添加以下内容:
3.在/opt 目录下创建 module、software 文件夹
cd /opt
sudo mkdir module
sudo mkdir software
4.修改 module、software 文件夹的所有者和所属组均为 bigdata用户
sudo chown bigdata:bigdata module/ software/
5.卸载虚拟机自带的 JDK
su root
rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps
6.重启
reboot
六、克隆虚拟机
克隆时,要先关闭model
1.克隆出三台虚拟机
登录root用户
2.修改克隆机master IP
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
3.修改主机名称
vim /etc/hostname
4.重启
reboot
5.slave1和slave2同理
slave1的IP地址:192.168.10.112
slave2的IP地址:192.168.10.113
6.在xshell中新建三个会话
六、在master上安装jdk和hadoop
1.准备安装包
cd /opt/software
2.解压 JDK 到/opt/module 目录下
tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
3.配置 JDK 环境变量
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加一下内容:
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
4.让环境变量生效
source /etc/profile
5.解压hadoop
tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /opt/module/
6.配置环境变量
sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加以下内容:
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
7.让环境变量生效
source /etc/profile
八、分发jdk和hadoop
在master虚拟机上
cd /opt/module
scp -r jdk1.8.0_212/ bigdata@slave1:/opt/module
scp -r jdk1.8.0_212/ bigdata@slave2:/opt/module
scp -r hadoop-3.3.0/ bigdata@slave1:/opt/module
scp -r hadoop-3.3.0/ bigdata@slave2:/opt/module
九、xsync集群分发脚本
1.在/home/bigdata/bin 目录下创建 xsync 文件
cd /home/bigdata
mkdir bin
cd bin
vim xsync
在该文件中编写如下代码
#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo Not Enough Arguement!
exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in master slave1 slave2
do
echo ==================== $host ====================
#3. 遍历所有目录,挨个发送
for file in $@
do
#4. 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取父目录
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
ssh $host "mkdir -p $pdir"
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $file does not exists!
fi
done
done
2.修改脚本 xsync 具有执行权限
chmod 777 xsync
3.测试脚本
xsync bin/
4.同步环境变量配置(root 所有者)
sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
让环境变量生效 ,在slave1和slave2上进行:
source /etc/profile
十、ssh免密登录
1.在master上家目录下
cd .ssh
ssh-keygen -t rsa
然后敲(三个回车)
ssh-copy-id master
ssh-copy-id slave1
ssh-copy-id slave2
2.在slave1上家目录下
cd .ssh
ssh-keygen -t rsa
然后敲(三个回车)
ssh-copy-id master
ssh-copy-id slave1
ssh-copy-id slave2
3.在slave2上家目录下
cd .ssh
ssh-keygen -t rsa
然后敲(三个回车)
ssh-copy-id master
ssh-copy-id slave1
ssh-copy-id slave2
4.在master、slave1、slave2上
su root
cd .ssh
ssh-keygen -t rsa
然后敲(三个回车)
ssh-copy-id master
ssh-copy-id slave1
ssh-copy-id slave2
十一、集群配置
cd /opt/module/hadoop-3.3.0
mkdir hdfs
cd hdfs
mkdir tmp
mkdir data
mkdir name
1.配置 core-site.xml
cd /opt/module/hadoop-3.3.0/etc/hadoop
vim core-site.xml
配置如下:
<configuration>
<!-- 指定 NameNode 的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:8020</value>
</property>
<!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.3.0/hdfs/tmp</value>
</property>
<configuration>
2.配置 hdfs-site.xml
vim hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.3.0/hdfs/name</value>
<final>true</final>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.3.0/hdfs/data</value>
<final>true</final>
</property>
<!-- nn web 端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>master:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web 端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>slave2:9868</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
3.配置 yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 指定 MR 走 shuffle -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定 ResourceManager 的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>slave1</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>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
4.配置 mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
5.分发配置
xsync /opt/module/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
6.配置workers
vim /opt/module/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers
内容为:
master
slave1
slave2
7.同步
xsync /opt/module/hadoop-3.3.0/etc
十二、启动集群
如果集群是第一次启动,需要在master节点格式化 NameNode:
hdfs namenode -format
启动 HDFS(在master的hadoop-3.3.0目录下)
[bigdata@master hadoop-3.3.0]$ sbin/start-dfs.sh
sbin/start-dfs.sh
在配置了 ResourceManager 的节点(slave1)启动 YARN
[bigdata@slave1 hadoop-3.3.0]$ sbin/start-yarn.sh
sbin/start-yarn.sh
在浏览器中输入:
master:9870
slave1:8088
到这儿你就成功啦!
congratulations!
转载:https://blog.csdn.net/m0_46698362/article/details/115311868