hadoop 在centos中的搭建

Franson發表於2018-04-19

總體思路,準備主從伺服器,配置主伺服器可以無密碼SSH登入從伺服器,解壓安裝JDK,解壓安裝Hadoop,配置hdfs、mapreduce等主從關係。

1、環境,3臺CentOS7,64位,Hadoop2.7需要64位Linux,CentOS7 Minimal的ISO檔案只有600M,作業系統十幾分鍾就可以安裝完成,
Master 192.168.0.182
 Slave1 192.168.0.183
 Slave2 192.168.0.184

2、SSH免密碼登入,因為Hadoop需要通過SSH登入到各個節點進行操作,我用的是root使用者,每臺伺服器都生成公鑰,再合併到authorized_keys
(1)CentOS預設沒有啟動ssh無密登入,去掉/etc/ssh/sshd_config其中2行的註釋,每臺伺服器都要設定,
#RSAAuthentication yes
#PubkeyAuthentication yes
(2)輸入命令,ssh-keygen -t rsa,生成key,都不輸入密碼,一直回車,/root就會生成.ssh資料夾,每臺伺服器都要設定,
(3)合併公鑰到authorized_keys檔案,在Master伺服器,進入/root/.ssh目錄,通過SSH命令合併,
cat id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.183 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.184 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
(4)把Master伺服器的authorized_keys、known_hosts複製到Slave伺服器的/root/.ssh目錄
(5)完成,ssh root@192.168.0.183、ssh root@192.168.0.184就不需要輸入密碼了

3、安裝JDK,Hadoop2.7需要JDK7,由於我的CentOS是最小化安裝,所以沒有OpenJDK,直接解壓下載的JDK並配置變數即可
(1)下載“jdk-7u79-linux-x64.gz”,放到/home/java目錄下
(2)解壓,輸入命令,tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz
(3)編輯/etc/profile
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 
(4)使配置生效,輸入命令,source /etc/profile
(5)輸入命令,java -version,完成

4、安裝Hadoop2.7,只在Master伺服器解壓,再複製到Slave伺服器
(1)下載“hadoop-2.7.0.tar.gz”,放到/home/hadoop目錄下
(2)解壓,輸入命令,tar -xzvf hadoop-2.7.0.tar.gz
(3)在/home/hadoop目錄下建立資料存放的資料夾,tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name

5、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的core-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://192.168.0.182:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131702</value>
    </property>
 </configuration>

6、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的hdfs-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>192.168.0.182:9001</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
    </property>
 </configuration>

7、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的mapred-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>192.168.0.182:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:19888</value>
    </property>
 </configuration>


 8、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的yarn-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>192.168.0.182:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>192.168.0.182:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>192.168.0.182:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>192.168.0.182:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>768</value>
    </property>
 </configuration>

9、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME,不設定的話,啟動不了,
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79

10、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的slaves,刪除預設的localhost,增加2個從節點,
192.168.0.183
192.168.0.184

11、將配置好的Hadoop複製到各個節點對應位置上,通過scp傳送,
scp -r /home/hadoop 192.168.0.183:/home/
scp -r /home/hadoop 192.168.0.184:/home/

12、在Master伺服器啟動hadoop,從節點會自動啟動,進入/home/hadoop/hadoop-2.7.0目錄
(1)初始化,輸入命令,bin/hdfs namenode -format
(2)全部啟動sbin/start-all.sh,也可以分開sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
(3)停止的話,輸入命令,sbin/stop-all.sh
(4)輸入命令,jps,可以看到相關資訊

13、Web訪問,要先開放埠或者直接關閉防火牆
(1)輸入命令,systemctl stop firewalld.service
(2)瀏覽器開啟http://192.168.0.182:8088/
(3)瀏覽器開啟http://192.168.0.182:50070/

14、安裝完成。這只是大資料應用的開始,之後的工作就是,結合自己的情況,編寫程式呼叫Hadoop的介面,發揮hdfs、mapreduce的作用。

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