【Hadoop学习】CDH5.2安装部署

时间：2021-08-04 05:19:53

【时间】2014年11月19日

【平台】Centos 6.5

【工具】scp

【软件】jdk-7u67-linux-x64.rpm

　　　　CDH5.2.0-hadoop2.5.0

【步骤】

　　　　1. 准备条件

　　　　　　（1）集群规划

主机类型 IP地址 域名
master 192.168.50.10 master.hadoop.com
slave1 192.168.50.11 slave1.hadoop.com
slave2 192.168.50.12 slave2.hadoop.com
slave3 192.168.50.13 slave3.hadoop.com

　　　

　　　　　（2）以root身份登录操作系统

　　　　　　（3）在集群中的每台主机上执行如下命令，设置主机名。

　　　　　　　　  hostname *.hadoop.com

　　　　　　　　  编辑文件/etc/sysconfig/network如下

　　　　　　　　  HOSTNAME=*.hadoop.com

　　　　　　（4）修改文件/etc/hosts如下

　　　　　　　　 192.168.86.10 master.hadoop.com
　　　　　　　　 192.168.86.11 slave1.hadoop.com
　　　　　　　　 192.168.86.12 slave2.hadoop.com
　　　　　　　　 192.168.86.13 slave3.hadoop.com

　　　　　　　　  执行如下命令，将hosts文件复制到集群中每台主机上

　　　　　　　 　 scp /etc/hosts 192.168.50.*:/etc/hosts

　　　　　　（5）安装jdk

　　　　　　　　  rpm -ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm

　　　　　　　　 创建文件

　　　　　　　　  echo -e "JAVA_HOME=/usr/java/default\nexport PATH=\$JAVA_HOME/bin:\$PATH" > /etc/profile.d/java-env.sh

　　　　　　　　  . /etc/profile.d/java-env.sh

　　　　　　（6）关闭iptables

　　　　　　 　　service iptables stop

　　　　　　　　 chkconfig iptables off

　　　　　　（7）关闭selinux。修改文件/etc/selinux/config，然后重启操作系统

　　　　　　　　 SELINUX=disabled

　　　　2. 安装 （with YARN）

　　　　　　（1）在master.hadoop.com主机上执行

　　　　　　　   yum install hadoop-yarn-resourcemanager hadoop-mapreduce-historyserver hadoop-yarn-proxyserver hadoop-hdfs-namenode

　　　　　　　　 yum install hadoop-hdfs-secondarynamenode  可选，如果使用HA，就不要安装此包

　　　　　　（2）在所有的slave*.hadoop.com主机上执行

　　　　　　　   yum install hadoop-yarn-nodemanager hadoop-mapreduce hadoop-hdfs-datanode

　　　　3. 配置。将以下文件修改完毕后，用scp命令复制到集群中的所有主机上

　　　　　　（1）创建配置文件

cp -r /etc/hadoop/conf.empty /etc/hadoop/conf.my_cluster

alternatives --install /etc/hadoop/conf hadoop-conf /etc/hadoop/conf.my_cluster

alternatives --set hadoop-conf /etc/hadoop/conf.my_cluster

　　　　　　（2）创建必要的本地文件夹

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /tmp && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /tmp

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /tmp/hadoop-yarn && sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R mapred:mapred /tmp/hadoop-yarn

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate && sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R mapred:mapred /tmp/hadoop-yarn/staging && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /tmp

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /var

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /var/log && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /var/log && sudo -u hdfs hadoop fs -chown yarn:mapred /var/log

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /var/log/hadoop-yarn/apps && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /var/log/hadoop-yarn/apps && sudo -u hdfs hadoop fs -chown yarn:mapred /var/log/hadoop-yarn/apps

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/history && sudo -u hdfs hadoop fs -chown mapred /user/history

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/test && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /user/test && sudo -u hdfs hadoop fs -chown test /user/test

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/root && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /user/root && sudo -u hdfs hadoop fs -chown root /user/root

　　　　　　（3）修改配置文件

　　　　　　　　1）core-site.xml

  <property>

     <name>fs.defaultFS</name>

     <value>hdfs://master.hadoop.com:8020</value>

  </property>

  <property>

     <name>fs.trash.interval</name>

     <value>1440</value>

  </property>

  <property>

     <name>fs.trash.checkpoint.interval</name>

     <value>720</value>

  </property>

  <property>

     <name>hadoop.proxyuser.mapred.groups</name>

     <value>*</value>

  </property>

  <property>

     <name>hadoop.proxyuser.mapred.hosts</name>

     <value>*</value>

  </property>

  <property>

     <name>io.compression.codecs</name>

     <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>

  </property>

　　　　　　　　2）hdfs-site.xml

  <property>

     <name>dfs.permissions.superusergroup</name>

     <value>hadoop</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.namenode.name.dir</name>

     <value>file:///data/1/dfs/nn</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.datanode.data.dir</name>

     <value>file:///data/1/dfs/dn,file:///data/2/dfs/dn,file:///data/3/dfs/dn,file:///data/4/dfs/dn</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.datanode.failed.volumes.tolerated</name>

     <value>3</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy</name>

     <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-threshold</name>

     <value>10737418240</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-preference-fraction</name>

     <value>0.75</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

     <value>true</value>

  </property>

  <property>

     <name>dfs.webhdfs.user.provider.user.pattern</name>

     <value>^[A-Za-z0-9_][A-Za-z0-9._-]*[$]?$</value>

  </property>

　　　　　　　　3）yarn-site.xml

  <property>

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

    <value>master.hadoop.com</value>

  </property>

  <property>

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

    <value>mapreduce_shuffle</value>

  </property>

  <property>

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

    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>

    <value>true</value>

  </property>

  <property>

    <description>List of directories to store localized files in.</description>

    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

    <value>/data/1/yarn/local,/data/2/yarn/local,/data/3/yarn/local,/data/4/yarn/local</value>

  </property>

  <property>

    <description>Where to store container logs.</description>

    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>

    <value>/data/1/yarn/logs,/data/2/yarn/logs,/data/3/yarn/logs,/data/4/yarn/logs</value>

  </property>

  <property>

    <description>Where to aggregate logs to.</description>

    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>

    <value>hdfs://master.hadoop.com:8020/var/log/hadoop-yarn/apps</value>

  </property>

  <property>

    <description>Classpath for typical applications.</description>

     <name>yarn.application.classpath</name>

     <value>

        $HADOOP_CONF_DIR,

        $HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,

        $HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,

        $HADOOP_MAPRED_HOME/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*,

        $HADOOP_YARN_HOME/*,$HADOOP_YARN_HOME/lib/*

     </value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.web-proxy.address</name>

    <value>master.hadoop.com</value>

  </property>

  <property>

    <description>It's not the memory the physical machine totally has, but that allocated to containers</description>

    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

    <value>5120</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

    <value>512</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

    <value>10240</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>

    <value>512</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>

    <value>-Xmx512m</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>

    <value>2.1</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>

    <value>4</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>

    <value>1</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>

    <value>10</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.increment-allocation-mb</name>

    <value>512</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.increment-allocation-vcores</name>

    <value>1</value>

  </property>

　　　　　　　　4）mapred-site.xml

  <property>

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

     <value>yarn</value>

  </property>

  <property>

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

     <value>master.hadoop.com:10020</value>

  </property>

  <property>

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

     <value>master.hadoop.com:19888</value>

  </property>

  <property>

     <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>

     <value>/user/history</value>

  </property>

  <property>

     <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>

     <value>/user/history/intermediate-done-dir</value>

  </property>

  <property>

     <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>

     <value>/user/history/done-dir</value>

  </property>

　　　　　　（4）复制配置文件到集群中的所有主机上

　　　　　　　　  scp /etc/hadoop/conf.my_cluster/*-site.xml  192.168.50.*:/etc/hadoop/conf.my_cluster/

　　　　 4. 格式化HDFS

　　　　　　 sudo -u hdfs hdfs namenode -format

　　　　 5. 启动HDFS

　　　　　　 for x in `cd /etc/init.d ; ls hadoop-hdfs-*`; do service $x start; done

　　　　 6. 在HDFS上创建必要的文件夹

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /tmp && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /tmp

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /tmp/hadoop-yarn && sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R mapred:mapred /tmp/hadoop-yarn

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /tmp/hadoop-yarn/staging/history/done_intermediate && sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R mapred:mapred /tmp/hadoop-yarn/staging && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /tmp

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /var

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /var/log && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /var/log && sudo -u hdfs hadoop fs -chown yarn:mapred /var/log

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /var/log/hadoop-yarn/apps && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /var/log/hadoop-yarn/apps && sudo -u hdfs hadoop fs -chown yarn:mapred /var/log/hadoop-yarn/apps

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/history && sudo -u hdfs hadoop fs -chown mapred /user/history

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/test && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /user/test && sudo -u hdfs hadoop fs -chown test /user/test

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/root && sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R  /user/root && sudo -u hdfs hadoop fs -chown root /user/root

　　　　 7. 操作YARN

　　　　　  在集群中每台机器上执行如下命令：

　　　　　　（1）启动

service hadoop-yarn-resourcemanager start;service hadoop-mapreduce-historyserver start;service hadoop-yarn-proxyserver start;service hadoop-yarn-nodemanager start

　　　　　　（2）查看

service hadoop-yarn-resourcemanager status;service hadoop-mapreduce-historyserver status;service hadoop-yarn-proxyserver status;service hadoop-yarn-nodemanager status

　　　　　　（3）停止

service hadoop-yarn-resourcemanager stop;service hadoop-mapreduce-historyserver stop;service hadoop-yarn-proxyserver stop;service hadoop-yarn-nodemanager stop

　　　　　  （4）重启

service hadoop-yarn-resourcemanager restart;service hadoop-mapreduce-historyserver restart;service hadoop-yarn-proxyserver restart;service hadoop-yarn-nodemanager restart

　　　　 8. 安装Hadoop客户端

　　　　　　（1）安装CentOS 6.5

　　　　　　（2）以root身份登录，执行以下命令：

rpm -ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm

yum install hadoop-client

cp -r /etc/hadoop/conf.empty /etc/hadoop/conf.my_cluster

alternatives --install /etc/hadoop/conf hadoop-conf /etc/hadoop/conf.my_cluster

alternatives --set hadoop-conf /etc/hadoop/conf.my_cluster

scp 192.168.50.10:/etc/hadoop/conf.my_cluster/*-site.xml /etc/hadoop/conf.my_cluster/

scp 192.168.50.10:/etc/hosts /etc/

scp 192.168.50.10:/etc/profile.d/hadoop-env.sh /etc/profile.d/

. /etc/profile

useradd -u 700 -g hadoop test

passwd test <test用户密码>

　　　 9. 测试Hadoop with YARN

su - test

#计算Pi

hadoop fs -mkdir input

hadoop fs -put /etc/hadoop/conf/*.xml input

hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount input output

hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 2 100

#执行grep任务

hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

hadoop fs -ls output

hadoop fs -cat output/part-r-00000 | head

【参考】

　　　　1）Cloudera 官方安装文档     http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/core/latest/topics/cdh_ig_command_line.html

　

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