本文旨在提供最基本的,可以用于在生产环境进行Hadoop、HDFS分布式环境的搭建,对自己是个总结和整理,也能方便新人学习使用。
基础环境
JDK的安装与配置
现在直接到Oracle官网(http://www.oracle.com/)寻找JDK7的安装包不太容易,因为现在官方推荐JDK8。找了半天才找到JDK下载列表页的地址(http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html)。因为选择Linux操作系统作为部署环境,所以选择64位的版本。我选择的是jdk-7u79-linux-x64.gz。
使用以下命令将jdk-7u79-linux-x64.gz下载到Linux下的/home/jiaan.gja/software目录
wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后使用以下命令将jdk-7u79-linux-x64.gz解压缩到/home/jiaan.gja/install目录
tar zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz -C ../install回到/home/jiaan.gja目录,配置java环境变量,命令如下:
cd ~在.bash_profile中加入以下内容:
vim .bash_profile
立刻让java环境变量生效,执行如下命令:
source .bash_profile最后验证java是否安装配置正确:
Host
vi /etc/hosts如果没有足够的权限,可以切换用户为root。
sudo vi /etc/hosts三台机器的内容统一增加以下host配置:
SSH
ssh-keygen -t rsa
cd .ssh最后将authorized_keys文件复制到其它机器节点,命令如下:
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
scp authorized_keys jiaan.gja@Slave1:/home/jiaan.gja/.ssh
scp authorized_keys jiaan.gja@Slave2:/home/jiaan.gja/.ssh
文件目录
Hadoop的安装与配置
下载
/home/jiaan.gja/software目录:
cd ~/software/
wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz
然后使用以下命令将hadoop-2.6.0.tar.gz解压缩到/home/jiaan.gja/install目录
tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C ../install/
环境变量
回到/home/jiaan.gja目录,配置hadoop环境变量,命令如下:
cd ~在.bash_profile中加入以下内容:
vim .bash_profile
立刻让hadoop环境变量生效,执行如下命令:
source .bash_profile
Hadoop的配置
进入hadoop-2.6.0的配置目录:cd ~/install/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/依次修改core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml及yarn-site.xml文件。
core-site.xml
<configuration>hdfs-site.xml
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/tmp</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>
<configuration>mapred-site.xml
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/name</value>
<final>true</final>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/data</value>
<final>true</final>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
<configuration>yarn-site.xml
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
<configuration>由于我们已经配置了JAVA_HOME的环境变量,所以hadoop-env.sh与yarn-env.sh这两个文件不用修改,因为里面的配置是:
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>Master:18040</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>Master:18030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>Master:18088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>Master:18025</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>Master:18141</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>
</configuration>
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}最后,将整个hadoop-2.6.0文件夹及其子文件夹使用scp复制到两台Slave的相同目录中:
scp -r hadoop-2.6.0 jiaan.gja@Slave1:/home/jiaan.gja/install/
scp -r hadoop-2.6.0 jiaan.gja@Slave2:/home/jiaan.gja/install/
运行Hadoop
运行HDFS
格式化NameNode
执行命令:hadoop namenode -format执行过程如下图:
最后的执行结果如下图:
启动NameNode
执行命令如下:hadoop-daemon.sh start namenode执行结果如下图:
最后在Master上执行ps -ef | grep hadoop,得到如下结果:
说明NameNode启动成功。
启动DataNode
执行命令如下:
hadoop-daemons.sh start datanode执行结果如下:
在Slave1上执行命令,如下图:
在Slave2上执行命令,如下图:
说明Slave1和Slave2上的DataNode运行正常。
以上启动NameNode和DataNode的方式,可以用start-dfs.sh脚本替代:
运行YARN
运行Yarn也有与运行HDFS类似的方式。启动ResourceManager使用以下命令:
yarn-daemon.sh start resourcemanager批量启动多个NodeManager使用以下命令:
yarn-daemons.sh start nodemanager以上方式我们就不赘述了,来看看使用start-yarn.sh的简洁的启动方式:
在Master上执行jps:
说明ResourceManager运行正常。
在两台Slave上执行jps,也会看到NodeManager运行正常,如下图:测试Hadoop
测试HDFS
最后测试下亲手搭建的Hadoop集群是否执行正常,测试的命令如下图所示:
测试YARN
可以访问YARN的管理界面,验证YARN,如下图所示:
测试mapreduce
本人比较懒,不想编写mapreduce代码。幸好Hadoop安装包里提供了现成的例子,在Hadoop的share/hadoop/mapreduce目录下。运行例子:
配置运行Hadoop中遇见的问题
JAVA_HOME未设置?
我在启动Hadoop时发现Slave2机器一直启动不了,然后登录Slave2,在~/install/hadoop-2.6.0/logs目录下查看日志,发现了以下错误:
Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.如果我执行echo $JAVA_HOME或者查看.bash_profile文件,都证明正确配置了JAVA_HOME的环境变量。无奈之下,只能将Slave2机器的hadoop-env.sh硬编码为如下的配置:
# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=/home/jiaan.gja/install/jdk1.7.0_79
然后问题就解决了。虽然解决了,但是目前不知道所以然,有好心的同仁,告诉我下。。。
Incompatible clusterIDs
由于配置Hadoop集群不是一蹴而就的,所以往往伴随着配置——>运行——>。。。——>配置——>运行的过程,所以DataNode启动不了时,往往会在查看日志后,发现以下问题:此问题是由于每次启动Hadoop集群时,会有不同的集群ID,所以需要清理启动失败节点上data目录(比如我创建的/home/jiaan.gja/hdfs/data)中的数据。
NativeCodeLoader的警告
在测试Hadoop时,细心的人可能看到截图中的警告信息:
我也是查阅网络资料,得知以下解决办法:
1、下载hadoop-native-64-2.6.0.tar:
在网站http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/可以找到下载的相应版本,由于我是2.6.0的Hadoop,所以选择下载
2、停止Hadoop,执行命令如下:
下载完以后,解压到hadoop的native目录下,覆盖原有文件即可。操作如下:
tar xvf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C /home/jiaan.gja/install/hadoop-2.6.0/lib/native/令人失望的是,这种方式并不好使,看到最后的解决方案是需要下载Hadoop源码,重新编译,但这种方式有些重,我不打算尝试了。有没有简便的解决方案,还希望知道的同学告诉一下。
yarn.nodemanager.aux-services错误
在执行start-yarn.sh脚本启动YARN时,在Slave1和Slave2机器上执行jps命令未发现NodeManager进程,于是登录Slave机器查看日志,发现以下错误信息:参考网上的解决方式,是因为yarn.nodemanager.aux-services对应的值mapreduce.shuffle已经被替换为mapreduce_shuffle。有些参考用书上也错误的写为另一个值mapreduce-shuffle。
鸣谢
我在试验的过程中,遇到很多问题。但是很多问题在网络上都能找到,特此感谢在互联网上分享经验的同仁们。
后记:个人总结整理的《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书现在已经正式出版上市,目前京东、当当、天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买。
京东(现有满150减50活动)):http://item.jd.com/11846120.html
当当:http://product.dangdang.com/23838168.html