CentOS7搭建Hadoop-3.3.0叢集手記

throwable發表於2020-12-14

前提

這篇文章是基於Linux系統CentOS7搭建Hadoop-3.3.0分散式叢集的詳細手記。

基本概念

Hadoop中的HDFS和YARN都是主從架構，主從架構會有一主多從和多主多從兩種架構，這裡為了簡化搭建叢集的流程，這裡使用一主多從的架構。Hadoop叢集中各個角色的名稱如下：

服務	主節點	從節點
`HDFS`	`NameNode`	`DataNode`
`YARN`	`ResourceManager`	`NodeManager`

還有SecondaryNameNode，其實是NameNode的備用節點，定時合併和處理日誌並且反饋到NameNode上。一般NameNode和SecondaryNameNode儘量不要放在同一個節點。

HDFS服務和YARN其實是分離的，一者是資料儲存，另一者是資源排程，Hadoop叢集可以只啟用YARN叢集做資源排程。

測試叢集伺服器規劃

測試的Hadoop叢集使用了3臺基於VirtualBox搭建的CentOS7虛擬機器：

內網IP	主機名	使用者	虛擬磁碟空間	HDFS角色	YARN角色
`192.168.56.200`	`hadoop01`	`hadoop`	`30GB`	`NameNode`、`DataNode`	`NodeManager`
`192.168.56.201`	`hadoop02`	`hadoop`	`30GB`	`DataNode`	`NodeManager`
`192.168.56.202`	`hadoop03`	`hadoop`	`30GB`	`SecondaryNameNode`、`DataNode`	`ResourceManager`、`NodeManager`

前置軟體安裝或者準備工作

主要包括必要的軟體安裝、使用者建立和網路配置等等。

關閉防火牆

為了避免出現部分埠無法訪問，內網環境下每臺虛擬機器都可以直接關閉防火牆：

# 停止防火牆程式
systemctl stop firewalld.service

# 禁用防火牆開機啟動
systemctl disable firewalld.service

JDK安裝

JDK的安裝比較簡單，這裡過程略過。筆者使用的JDK是OpenJDK，版本是1.8.0_252-b09，JDK路徑配置如下：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.252.b09-2.el7_8.x86_64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

確保叢集所有機器的JDK安裝位置相同，並且JDK版本儘可能大版本選擇8，經過大量測試發現Hadoop暫時不相容JDK9+。

[root@localhost]# java -version
openjdk version "1.8.0_252"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_252-b09)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.252-b09, mixed mode)

這個JDK安裝位置和安裝包名稱是不是看起來比較奇怪？沒錯，是筆者偷懶用yum直接安裝的OpenJDK。

修改主機名

三個節點分別通過hostnamectl set-hostname $hostname修改主機名：

# 節點192.168.56.200
hostnamectl set-hostname hadoop01
reboot

# 節點192.168.56.201
hostnamectl set-hostname hadoop02
reboot

# 節點192.168.56.202
hostnamectl set-hostname hadoop03
reboot

最終效果如下：

Connecting to 192.168.56.200:22...
Connection established.
To escape to local shell, press 'Ctrl+Alt+]'.

WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.
Last login: Sun Dec 13 06:42:42 2020 from 192.168.56.1
[root@hadoop01 ~]# 

Connecting to 192.168.56.201:22...
Connection established.
To escape to local shell, press 'Ctrl+Alt+]'.

WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.
Last login: Sun Dec 13 07:51:28 2020 from 192.168.56.1
[root@hadoop02 ~]#

Connecting to 192.168.56.202:22...
Connection established.
To escape to local shell, press 'Ctrl+Alt+]'.

WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.
Last login: Sun Dec 13 07:52:01 2020
[root@hadoop03 ~]#

修改hosts檔案

在每個節點的hosts檔案具體是/etc/hosts尾部新增：

192.168.56.200 hadoop01
192.168.56.201 hadoop02
192.168.56.202 hadoop03

方便後面可以直接通過主機名訪問對應的機器。可以在任意一臺機器用通過主機名ping任意的主機名：

ping hadoop01
ping hadoop02
ping hadoop03

新增hadoop使用者

新增使用者的操作需要在root使用者下進行。新增一個使用者分組、命名和密碼都為hadoop的使用者：

useradd hadoop
# 設定密碼需要手動輸入兩次密碼，筆者這裡也暫時設定密碼為hadoop
passwd hadoop

通過mkdir -p /data/hadoop建立一個新目錄，後面的hadoop相關的資料等檔案都放在/data/hadoop目錄下。設定目錄/data/hadoop的擁有者為hadoop使用者：

chown hadoop:hadoop /data/hadoop

最後設定hadoop使用者可以不輸入密碼直接通過sudo su提升為root使用者：

chmod u+w /etc/sudoers

vim /etc/sudoers

# 在sudoers檔案的root使用者一行後面新增下面內容並且儲存
hadoop ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL

chmod u-w /etc/sudoers

效果如下：

驗證一下是否成功：

# 在root使用者下切換hadoop使用者
su hadoop

# 在hadoop使用者下無密碼切換root使用者
sudo su

# 效果
[root@localhost]# su hadoop
[hadoop@localhost]$ sudo su
[root@localhost]#

建立hadoop使用者需要在叢集中每臺機器操作一次。

設定叢集機器SSH免登

設定叢集機器SSH免登這一步十分重要，無論是scp命令去拷貝檔案到各個機器，還是叢集啟動和通訊過程都依賴這一步。叢集中每個機器都進行下面步驟操作：

使用su hadoop切換到hadoop使用者
使用ssh-keygen -t rsa命令，接著連按幾次回車，生成公鑰，執行完畢後/home/hadoop/.ssh/目錄下會多了一個id_rsa.pub
收集叢集中所有節點的/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub內容，彙總合併成一個authorized_keys檔案，再拷貝該檔案到所有叢集節點的/home/hadoop/.ssh/ssh目錄下
授權chmod 700 /home/hadoop/.ssh/ && chmod 700 /home/hadoop/ && chmod 600 /home/hadoop/.ssh/authorized_keys

最終筆者的/home/hadoop/.ssh/authorized_keys檔案內容如下：

可以使用下面的指令碼替代手工操作：

# 拷貝三個節點的RSA公鑰到authorized_keys中，可以在第一個節點中執行即可
for a in {1..3}; do sudo ssh hadoop@hadoop0$a cat /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub >> /home/hadoop/.ssh/authorized_keys; done
# 拷貝authorized_keys到三個節點中，可以在第一個節點中執行即可
for a in {1..3}; do sudo scp /home/hadoop/.ssh/authorized_keys hadoop@hadoop0$a:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys ; done

最終的效果如下：

安裝Hadoop

主要在hadoop01節點中安裝即可，安裝完畢可以通過scp命令直接拷貝檔案分發到不同的節點中。賦予使用者/data/hadoop目錄的讀寫許可權：

su hadoop
sudo chmod -R a+w /data/hadoop

這一步極其重要，否則容易導致執行叢集的時候建立資料夾許可權不足。這裡記住不要主動建立Hadoop檔案系統中的目錄，否則容易導致DataNode啟動失敗。

1、解壓安裝

切換目錄和使用者：

su hadoop
cd /data/hadoop

下載和解壓hadoop-3.3.0：

wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz

解壓完畢後，/data/hadoop目錄下會多了一個hadoop-3.3.0資料夾。

2、環境變數配置

重新命名一下資料夾mv hadoop-3.3.0 app，也就是最終的HADOOP_HOME為/data/hadoop/app，可以先提前修改一下使用者配置vim ~/.bashrc（所有節點都要新增），新增：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.252.b09-2.el7_8.x86_64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_HOME=/data/hadoop/app
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

重新整理一下使用者配置source ~/.bashrc。

3、檢視版本

呼叫hadoop version：

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ hadoop version
Hadoop 3.3.0
Source code repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r aa96f1871bfd858f9bac59cf2a81ec470da649af
Compiled by brahma on 2020-07-06T18:44Z
Compiled with protoc 3.7.1
From source with checksum 5dc29b802d6ccd77b262ef9d04d19c4
This command was run using /data/hadoop/app/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.0.jar

這樣就能確定JDK和Hadoop的位置配置沒有問題，接著開始配置Hadoop中的應用配置。

4、Hadoop配置

配置core-site.xml（具體是/data/hadoop/app/etc/hadoop/core-site.xml）：

<configuration>
    <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://hadoop01:9000</value>
    </property>
    <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/data/hadoop/temp</value>
    </property>
</configuration>

fs.defaultFS：nameNode的HDFS協議的檔案系統通訊地址
hadoop.tmp.dir：Hadoop叢集在工作的時候儲存的一些臨時檔案的目錄

配置hdfs-site.xml（具體是/data/hadoop/app/etc/hadoop/hdfs-site.xml）：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/data/hadoop/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/data/hadoop/dfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.secondary.http.address</name>
        <value>hadoop03:50090</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.http.address</name>
        <value>192.168.56.200:50070</value>
    </property>
</configuration>

dfs.namenode.name.dir：NameNode的資料存放目錄
dfs.datanode.data.dir：DataNode的資料存放目錄
dfs.replication：HDFS的副本數
dfs.secondary.http.address：SecondaryNameNode節點的HTTP入口地址
dfs.http.address：通過HTTP訪問HDFS的Web管理介面的地址

配置mapred-site.xml（具體是/data/hadoop/app/etc/hadoop/mapred-site.xml）:

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
</configuration>

mapreduce.framework.name：選用yarn，也就是MR框架使用YARN進行資源排程。

配置yarn-site.xml（具體是/data/hadoop/app/etc/hadoop/yarn-site.xml）：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop03</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

yarn.resourcemanager.hostname：指定ResourceManager所在的主機名
yarn.nodemanager.aux-services：指定YARN叢集為MapReduce程式提供Shuffle服務

配置workers檔案（這個檔案在舊版本叫slaves，因為技術政治化運動被改為workers，具體是/data/hadoop/app/etc/hadoop/workers：

hadoop01
hadoop02
hadoop03

至此，核心配置基本完成。

5、分發Hadoop安裝包到其他節點

重點提示三次：

所有節點的Hadoop安裝包位置和配置資訊必須一致
所有節點的Hadoop安裝包位置和配置資訊必須一致
所有節點的Hadoop安裝包位置和配置資訊必須一致

在節點hadoop01使用scp命令進行分發：

## 分發節點2
scp -r /data/hadoop/app hadoop@hadoop02:/data/hadoop

## 分發節點3
scp -r /data/hadoop/app hadoop@hadoop03:/data/hadoop

6、格式化NameNode

規劃中是hadoop01作為NameNode，在該機器下進行格式化：

hadoop namenode -format

格式化NameNode成功的控制檯日誌如下：

7、啟動和停止HDFS

可以在任意一個節點中啟動和停止HDFS，為了簡單起見還是在hadoop01節點中操作：

啟動：start-dfs.sh
停止：stop-dfs.sh

呼叫啟動命令後，控制檯輸出如下：

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ start-dfs.sh 
Starting namenodes on [hadoop01]
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [hadoop03]

8、啟動和停止YARN

YARN叢集的啟動命令必須在ResourceManager節點中呼叫，規劃中的對應角色的節點為hadoop03，在該機器執行YARN相關命令：

啟動：start-yarn.sh
停止：stop-yarn.sh

執行啟動命令後，控制檯輸出如下：

[hadoop@hadoop03 data]$ start-yarn.sh 
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers

9、檢視所有節點的程式狀態

分別檢視叢集中所有節點的程式狀態，可以直接使用jps工具，具體結果如下：

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ jps
8673 NameNode
8823 DataNode
9383 NodeManager
9498 Jps

[hadoop@hadoop02 hadoop]$ jps
4305 DataNode
4849 Jps
4734 NodeManager

[hadoop@hadoop03 data]$ jps
9888 Jps
9554 NodeManager
5011 DataNode
9427 ResourceManager
5125 SecondaryNameNode

可見程式是正常執行的。

10、通過WEB管理介面檢視叢集狀態

訪問入口如下：

HDFS入口：http://192.168.56.200:50070（來自於hdfs-site.xml的dfs.http.address配置項）
YARN入口：http://192.168.56.202:8088/cluster（ResourceManager所在節點的8088埠）

資料節點狀態如下：

YARN叢集狀態如下：

使用Hadoop

通過幾個簡單的例子嘗試使用Hadoop叢集。

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ hadoop fs -mkdir -p /test
[hadoop@hadoop01 hadoop]$ hadoop fs -ls /
Found 1 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2020-12-13 10:55 /test

上傳和下載檔案

建立一個words.txt，寫入內容並且上傳到上一小節建立的test資料夾中：

cd /data/hadoop
touch words.txt
echo 'hello world' >> words.txt
hadoop fs -put words.txt /test

然後在HDFS的WEB介面中檢視：

下載該檔案到/data/hadoop/download.txt：

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ hadoop fs -get /test/words.txt /data/hadoop/download.txt && \
cat /data/hadoop/download.txt
hello world

執行WordCount程式

上傳一個檔案到HDFS的/test/input目錄：

cd /data/hadoop && \
hadoop fs -mkdir -p /test/input && \
touch words-input.txt && \
echo 'hello world' >> words-input.txt && \
echo 'hello java' >> words-input.txt && \
echo 'hello hadoop' >> words-input.txt && \
hadoop fs -put words-input.txt /test/input

自帶的例子在目錄/data/hadoop/app/share/hadoop/mapreduce的hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar中，通過命令執行WordCount程式：

hadoop jar /data/hadoop/app/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /test/input /test/output

MR的執行過程如下：

檢視YARN管理介面對應的Job狀態：

可知任務最終的執行狀態為成功。最後可以通過hadoop fs -cat命令檢視結果：

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ hadoop fs -ls /test/output
Found 2 items
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup          0 2020-12-13 11:19 /test/output/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup         32 2020-12-13 11:19 /test/output/part-r-00000
[hadoop@hadoop01 hadoop]$ hadoop fs -cat /test/output/part-r-00000
hadoop	1
hello	3
java	1
world	1

小結

本文花了大量時間詳細記錄瞭如何從零開始搭建一個Hadoop叢集，基於此才能進一步學習和使用Hadoop生態中的元件如Hive、Sqoop和Hbase等等，後續會逐個擊破。

（本文完 c-2-d e-a-20201213）

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