搭建6个节点的Hadoop集群

时间：2021-06-22 16:49:59

搭建6个节点的Hadoop集群

节点

在实验室192.168.100.20:8006，用户名：root，密码：**，申请了6个节点，分别是：

192.168.101.44  #主节点
192.168.101.45  #节点1
192.168.101.46  #节点2
192.168.101.47  #节点3
192.168.101.48  #节点4
192.168.101.49  #节点4

网络基本配置

255.255.254.0    #子网掩码
192.168.100.1    #网关
233.6.6.6        #使用阿里的DNS或者233.8.8.8

各个节点的初始用户名均是：zhujunpeng，密码均是：***，在配置hadoop集群时，新创建了hadoop用户，下面会讲这个过程。

安装操作系统

安装操作系统（centos 7）中注意三点：

  1. 请安装Development版本的操作系统，我安装的是Centos 7的Development版本。
  2. 请使用固定ip地址，因为整个集群将使用网络进行通讯，ip地址是他们进行通讯的关键。
  3. 在配置网络的过程中采用的是 muanul（手动设置），不要使用动态分配，这样不利用集群节点之间的通信

工具介绍

在整个操作的过程中未了方便，我将使用两种工具：

  • SecureCRT，该工具能够方便的与Linux系统进行交互，不用每次都在不同的虚拟机界面下切换，方便管理，如果没有呀用过该工具，请自行谷歌安装并学会使用，该工具需要破解，网上有很多破解的教程。
  • WinSCP，这是一个FTP工具，用于不通操作系统时间的文件传输，当然在我的应用中只涉及到了Windows向Centos系统传输已经下载好的hadoop安装包和JDK，传输速度快。

创建hadoop用户

如果你安装hadoop时不是采用“hadoop”用户，那么需要增加一个名为hadoop的用户（安装集群时形成习惯，每个集群都是用自己的用户名和密码，方便管理），密码也为hadoop，首先打开终端，在终端中输入：

su  #切换成root用户登录

输入密码之后，进入root权限，接着在终端中输入：

useradd -m hadoop -G root -s /bin/bash  #创建用户hadoop，使用/bin/bash作为shell

接着使用下面的命令修改密码，提示输入两次密码，可简单的设为“hadoop”(密码随意指定，若提示“无效的密码，过于简单”，不用理会，再次输入确认即可)。

passwd hadoop #该条命令设置hadoop用户的密码,输入此命令后会出现一个输入密码的提示，输入即可，但是不会在终端中显示你的密码，会让你再次确认你的密码

可以为hadoop用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题，在终端中输入：

visudo  #该命令会打开一个编辑文件，在其中的98行进行操作

打开这个文件之后，在文件的98行会看见如下的一条命令：

root   ALL=(ALL)   ALL
hadoop ALL=(ALL)   ALL  #在上面一条命令的后面增加这条命令，意思是为hadoop用户增加管理员权限

另外一种比较常用的设置管理员权限的方法是：

vim /etc/sudoers  #依然是在第98行之后添加上面的命令

准备工作

使用hadoop用户登陆后，还需要安装几个软件才能安装hadoop，Centos采用的是yum来安装软件，需要联网环境，请检查你的操作系统是否已经连接网络，连接网络之后，需要安装ssh和java环境。

安装SSH、配置SSH无密码登陆

首先检查是否已经安装ssh，在终端中输入：

rpm -qa | grep ssh

在返回的结果中如果有clients和server说明已经安装成功，如果安装没有成功，在终端中输入：

sudo yum install openssh-clients
sudo yum install openssh-server

接着用下面的命令测试ssh是否可用，在终端中输入:

ssh localhost

但是仅仅这样登陆的话，每次都是需要密码的，我们需要配置ssh无密码登陆方式才比较方便，在终端中输入下面的命令：

cd ~/.ssh/  #若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa #会有提示，都按回车就可以
cat id_rsa.pub >> authorized_keys #加入授权
chmod 600 ./authorized_keys  #修改文件的权限

增加了上述的操作之后，再次使用ssh localhost命令，无需密码就能直接登录了。

安装Java环境

首先下载相应版本的JDK，我推荐sun公司发行的JDK，并且在当前生态环境下使用JDK 1.7就够了，我的计算机中使用的是：jdk-7u79-linux-x64.tar.gz（实验室一直使用这哥版本的JDK）。并且放在”/home/hadoop(即~)”中。注意hadoop用户必须有管理员权限，因为下面的操作全部都包含sudo操作，前面已经设置过，在传输文件时用WinSCP前面已经介绍过这种工具。

#解压JDK压缩包
$ sudo tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  #在解压的过程中并没有给出应该讲解压的文件放在哪里，原因是本身这个压缩包里面就有一个名为jdk-7u79-linux的文件夹

#复制JDK文件夹到/usr/lib/jvm目录中
$ sudo cp -r ~/jdk1.7.0_79/ /usr/lib/jvm   #Centos 7的java安装包都放在这里

#配置环境变量
$ sudo vim /etc/profile
#在末尾加上：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79  #只加这个环境变量远远不够，在本文结束部分，会给出配置hadoop必须加的所有环境变量

#然后保存关闭，使用source命令更新下
$ source /etc/profile
#使用env命令查看JAVA_HOME环境变量的值
$ env
#如果JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79，说明配置成功。

#修改系统默认的JDK
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79/bin/java 300

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79/bin/javac 300

$ sudo update-alternatives --config java #输入/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79/bin/java前面的数字就可以了

$ sudo update-alternatives --config javac #输入/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79/bin/javac前的数字就好了

#查看是否安装成功
$ java
$ javac
$ java -version

#删除冗余文件，该操作在“/home/hadoop”下进行
$ sudo rm -rf jdk1.7.0_79/
$ sudo rm -rf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz

在各个节点上安装hadoop 2.7.2稳定版

可用从apache官网下载最新版本的hadoop，但是请下载稳定版。下载时请下载hadoop-2.x.x.tar.gz这个格式的文件，这是编译好的文件，另一个包含src的文件时是hadoop源代码，需要进行编译才能使用。在Windows上下载好hadoop的安装包，使用WinSCP将其传入”/home/hadoop”中，接着进行下面的过程。

$ sudo tar -zxf /home/hadoop/hadoop-2.7.2.tar.gz -C /usr/local #解压到/usr/local中
$ cd /usr/local/  
$ sudo mv ./hadoop-2.7.2/ ./hadoop #将文件夹命名改为hadoop
$ sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop #修改文件权限

#hadoop解压后即可使用，输入如下命令来检查hadoop是否可用，成功则会显示hadoop版本信息。
$ cd /usr/local/hadoop
$ ./bin/hadoop version

测试实例看单节点是否成功配置

hadoop默认模式为非分布式，无需进行其他的配置即可运行，非分布式即单java进程，方便进行调试。现在我们可以执行例子来感受一下hadoop的运行。hadoop附带了丰富的例子（运行./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-example-2.7.2.jar可以看到所有的例子），包括wordcount、terasort、join、grep等。在此我们选择运行grep的例子，我们将input文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式dfs[a-z.]+的单词并统计出现的次数，最后输出结果到output文件夹中。

$ cd /usr/local/hadoop
$ mkdir ./input
$ cp ./etc/hadoop/*.xml ./input  #将配置文件作为输入文件
$ ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input  ./output  'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*  #查看运行结果

上述代码的运行结果为：

1 dfsadmin #注意hadoop不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将`./output`删除

输入下面的命令：

rm -rf ./output

集群生态系统之间互相通信-网络配置

首先应该保证集群在同一个局域网，如果使用的是虚拟机安装的系统，需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，才能实现多个节点之间的互联。

  • 修改主机名：hostname
$ sudo vim /etc/hostname #修改节点的名字，我的节点一次为：Master、Slave1、Slave2、Slave3、Slave4 
$ 在打开的文件中依次写入Master、Slave1、Slave2、Slave3、Slave4，如果有其他的内容全部删除hostname只出现Master、Slave1、Slave2、Slave3、Slave4，该名字用来标识你所使用的计算机
  • 修改/etc/hosts文件
$ sudo vim /etc/hosts #修改IP映射关系

打开后出现下面的内容,如果有其他的内容，删除它，那些信息并没有什么用：

127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #ipv4地址，不能删除
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6  #ipv6地址，不能删除

在打开的/etc/hosts文件后面追加下面的内容：

#在打开的文件中写入下面的内容
192.168.101.44 Master
192.168.101.45 Slave1
192.168.101.46 Slave2
192.168.101.47 Slave3
192.168.101.48 Slave4
192.168.101.49 Slave5

完成上述操作之后，ping一下看是否能联通

ping Master -c 3 #只ping3次
ping Slave1 -c 3
ping Slave2 -c 3
ping Slave3 -c 3
ping Slave4 -c 3 
ping Slave5 -c 3

修改完成后，需要重新启动一下(exit即可，只是重启终端，并不需要重启操作系统)，重启后在终端中才能看到机器名的变化。后面的操作请注意区分Master和Slave节点的操作。

ssh无密码登陆节点

这个操作是让Master节点可以无密码ssh登陆到各个Slave节点上，首先生成Master节点的公钥，在Master节点的终端执行（因为改过主机名，所以还需要删掉原来有的重新生成一次，凡是修改了Master节点的内容，都要执行此步进行更新公钥，当然会对后续的过程有影响，请更改有影响的步骤，也就是进行redo操作）。

# 在Master节点上执行下面所有的命令
$ cd ~/.ssh      #如果没有该目录，先执行一次ssh localhost
$ rm ./id_rsa*    #删除之前生成的公钥
$ ssh-keygen -t rsa   #一直按回车就可以
$ cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys #让Master节点能首先无密码ssh登陆本机，在Master执行该命令
$ ssh Master  #验证是否能成功的登陆本机
$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave1:/home/hadoop #scp是Secure Copy的简写，用于在Linux下进行远程拷贝文件，类似于cp命令，不过cp只能在本机中拷贝，执行scp时会要求输入Slave1节点上hadoop用户的密码（hadoop），输入完成后会提示传输完毕。
$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave2:/home/hadoop #传入2号节点
$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave3:/home/hadoop #传入3号节点
$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave4:/home/hadoop #传入4号节点
$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave5:/home/hadoop #传入5号节点

#在各个子节点上将ssh公钥介入授权
$ cat ~/id_rsa.pub  >> ~/.ssh/authorized_keys
$ rm ~/id_rsa.pub  #用完就可以删掉了

#接着在Slave1节点上将ssh公钥添加到授权中
$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #在Slave1节点上执行
$ rm ./id_rsa.pub #用完删掉

#接着在Slave2节点上将ssh公钥添加到授权中
$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #在Slave2节点上执行
$ rm ./id_rsa.pub #用完删掉

#接着在Slave3节点上将ssh公钥添加到授权中
$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #在Slave3节点上执行
$ rm ./id_rsa.pub #用完删掉

#接着在Slave4节点上将ssh公钥添加到授权中
$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #在Slave4节点上执行
$ rm ./id_rsa.pub #用完删掉

#接着在Slave5节点上将ssh公钥添加到授权中
$ cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #在Slave5节点上执行
$ rm ./id_rsa.pub #用完删掉

#最后我们在Master节点上测试是否能成功登陆各个子节点
$ ssh Slave1  #登陆子节点1
$ exit        #退出Slave1节点 
$ ssh Slave2  #登陆子节点2
$ exit 
$ ssh Slave3  #登陆子节点3
$ exit 
$ ssh Slave4  #登陆子节点4
$ exit 
$ ssh Slave5  #登陆子节点5
$ exit

配置PATH环境变量

可以将hadoop安装目录加入到PATH变量中，这样就有可以在任意目录中使用hadoop、hdfs等命令，需要在Master节点上进行配置，注意下面命令只须在Master节点上执行，其他的Slave节点不需要。

$ vim ~/.bashrc
#加入下面的命令
$
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79 #加入Java环境变量
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin
$ source ~/.bashrc  #刷新一下

配置集群/分布式环境

集群/分布式环境需要修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop中的5个配置文件，更多设置项可查看官方说明，这里仅仅设置了正常启动所必须的设置项：slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml。

  • 文件slaves，将作为DataNode的主机名写入该文件，每行一个，默认为localhost，所谓在伪分布式节点配置时，节点即作为NameNode也可以作为DataNode。分布式配置可以保留localhost，也可以删掉，让Master节点近作为NameNode节点。本教程让Master节点仅仅作为NameNode节点使用，因此将文件中原来的localhost删除，在slaves中添加：
Slave1  #作为DataNode节点
Slave2  #作为DataNode节点
Slave3  #作为DataNode节点
SLave4  #作为DataNode节点
Slave5  #作为DataNode节点
  • 将core-site.xml文件改为下面的配置：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>   
</property>
</configuration>
  • 文件hdfs-site.xml，dfs.replication一般设置为3，但是我们现在有5个Slave节点，所以dfs.replication的值设置为5。
  <configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>5</value>  
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
  • 文件mapred-site.xml（可能需要先重命名，默认文件名为madred-site.xml.template），然后配置修改如下：
    首先重命名，在终端中输入：
mv madred-site.xml.template madred-site.xml  #将前一个文件的名字修改为后者
<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>
  • 修改文件yarn-site.xml如下：
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>Master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
  • 最基本的配置完成，我们需要将Master节点上的/usr/local/hadoop文件夹复制到各个节点上，因为之前在节点上跑过单节点的例子，所以在切换到集群模式之前应先删除之前临时的文件，在Master节点上执行：
$ cd /usr/local
$ sudo rm -r ./hadoop/tmp #删除hadoop临时文件
$ `sudo rm -r ./hadoop/logs/*`  #删除日志文件
$ tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop #先压缩再执行复制
$ cd ~
$ scp ./hadoop.master.tar.gz Slave1:/home/hadoop #传输到Shave1节点上
$ scp ./hadoop.master.tar.gz Slave2:/home/hadoop #传输到Shave2节点上
$ scp ./hadoop.master.tar.gz Slave3:/home/hadoop #传输到Shave3节点上
$ scp ./hadoop.master.tar.gz Slave4:/home/hadoop #传输到Shave4节点上
$ scp ./hadoop.master.tar.gz Slave5:/home/hadoop #传输到Shave5节点上
  • 在各个slave节点上执行下面的命令,我有5个slave节点，所有在5个节点下都应该执行下面的命令：
$ sudo rm -r /usr/local/hadoop  #删掉旧的
$ sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local  #解压缩到/usr/local文件夹中
$ sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop  #修改/usr/local/hadoop文件夹权限

首次启动hadoop

  • 首次启动需要先在Master节点上执行NameNode的格式化，如果要重新格式化，要删除所有节点上tmp文件，否则是不能格式化成功的，即使成功也不会刷新状态。
$ hdfs namenode -format  #首次运行需要执行格式化操作，之后不需要

  • 关闭防火墙，Centos中默认开启了防火墙，在开启hadoop集群之前，需要关闭集群中每个节点的防火墙，有防火墙会导致ping得通但是telnet端口不通，从而导致DataNode启动了，但是Live datanodes为0的情况。

    • 在Centos 6.x中关闭防火墙命令

      $ sudo service iptables stop #关闭防火墙服务
      $ sudo chkconfig iptables off #禁止防火墙开机自启动，这样就不用手动去关闭了

    • 在Centos 7中需要通过如下命令（防火墙改成了firewall）

      $ systemctl stop firewalld.service #关闭firewall
      $ systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机自启动

  • 启动hadoop，需要在Master上进行：

$ start-dfs.sh
$ start-yarn.sh
$ start-all.sh
$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

启动的过程如果报错，可能是环境变量设置有问题，将下面我已经设置好的环境变量放到指定的部分就可以。

最终环境变量设置

最终在~/.bashrc和~/.bash_profile文件中应该有下面的环境变量，请直接复制下面的环境变量，这种设置可以方便你izai任意路径下打开相应的可执行文件。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_79
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin:$JAVA_HOME/bin
export HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

查看运行结果

是否启动成功呢？这可能是我们最为关心的问题，下面一些方式去查看你的集群是否已经成功的启动。

  • jps，在各个节点上输入jps命令

    • 在Master必须包含的信息，必须至少包含下面的4个进行，否则就可以判定你的集群没有成功的启动。
    ResourceManager   #资源管理
    Jps
    NameNode
    SecondaryNameNode
    • 在Slave节点上应该包含3个进程，三个进行却一不可。
    Jps
    NodeManager
    DataNode

  • Master:50070
    将上面的Master换成你的Master节点的IP地址，在启动的界面中，查看，如下图,其中的LiveNode应该为你的Slave节点数：
    搭建6个节点的Hadoop集群

  • 在终端中输入：hdfs dfsadmin -report，其中的LiveNode应该为你的LiveNode数目，否则说明集群没有成功的启动。

停止hadoop集群

停止过程十分简单，只需要在Master节点上执行命令：

stop-all.sh   #停止所有的进程

可能出现的问题

  • 在你输入一些命令比如jps时，会提示“can not found“，这个命令本身不属于hadoop，这是Java的JDK自带的一条命令，出现这种情况的原因有二：
    • 你的JDK安装不正确，但是如果你跟我的教程做，不会出现这种情况
    • 环境变量的导入不正确，在本文中最后给出了你应该导入的环境变量，请自己仔细检查是否正确

  • 第一次启动hadoop时不成功，之后一会报错该怎么办？

    • 出现这种情况的原因可能是你第一次开启hadoop的姿势不正确，请删除/usr/local/hadoop路径下的tmp文件夹，重新进行格式化操作，看是否能够成功。

  • 在启动的过程中可能会伴随一个警告，还警告直接忽略，它不会影响你的正常启动，这个警告的解决需要编译源代码，还是比较复杂的，一般不建议修改。

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