大数据之Hadoop集群搭建

Hadoop大数据生态圈的一个泛称,是Apache软件基金会为解决大数据量的文件存储于对大数据的分析计算,成立的一个项目小组叫做Hadoop。Hadoop从狭义来说,就是Hadoop这款大数据分布式分析计算以及存储的系统:

  HDFS :分布式文件系统
  MapReduce : 分布式计算系统
  Yarn:分布式集群资源管理

但是从广义上讲,Hadoop现在已经是指大数据生态圈的一个泛称。

编译Hadoop

 为什么要编译Hadoop?由于appache给出的hadoop的安装包没有提供带C程序访问的接口,所以我们在使用本地库(本地库可以用来做压缩,以及支持C程序等等)的时候就会出问题,需要对Hadoop源码包进行重新编译。

  1.准备好一台Linux环境,内存4G或以上,硬盘40G或以上,然后切记Linux系统必须是64位的。否则很多依赖包将无法编译成功。

  2.关闭Linux防火墙以及SELINUX安全子系统。

  3.安装JDK1.7的版本,因为hadoop2.7.5这个版本的编译指支持到JDK1.7的版本所以不能使用太高的版本。

  4.安装Maven,这里使用maven3.x以上的版本应该都可以,不建议使用太高的版本,强烈建议使用3.0.5的版本即可。

    将maven的安装包上传到/export/soxwares

    然后解压maven的安装包到/export/servers
    

    配置maven的环境变量:

    vim /etc/profile 

    export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5

    export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"

    export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

    source /etc/profile 

    解压maven的仓库:

    tar -zxvf mvnrepository.tar.gz -C /export/servers/

    修改maven的配置文件:
    cd /export/servers/apache-maven-3.0.5/conf
 

    vim settings.xml

    <localRepository>/export/servers/mavenrepo</localRepository>

    添加一个我们阿里云的镜像地址,会让我们下载jar包更快

    <mirror>

           <id>alimaven</id>
           <name>aliyun maven</name>
           <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
           <mirrorOf>central</mirrorOf>
    </mirror>

  5.安装findbugs 

    解压findbugs 

      tar -zxvf findbugs-1.3.9.tar.gz -C ../servers/

    配置findbugs的环境变量

      vim /etc/profile 

      export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.7.0_75

      export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH

      export MAVEN_HOME=/export/servers/apache-maven-3.0.5

      export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

      export FINDBUGS_HOME=/export/servers/findbugs-1.3.9

      export PATH=:$FINDBUGS_HOME/bin:$PATH

      -------------------------------------------------------------------->>>>>>>>

           source /etc/profile 

  6.在线安装一些依赖包

      yum install autoconf automake libtool cmake

      yum install ncurses-devel

      yum install openssl-devel

      yum install lzo-devel zlib-devel gcc gcc-c++

    bzip2压缩需要的依赖包

      yum install -y bzip2-devel

  7.安装protobuf 

    解压protobuf并进行编译 

      cd /export/softwares

      tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C ../servers/

      cd   /export/servers/protobuf-2.5.0

      ./configure 

      make && make install

  8.安装snappy

      cd /export/softwares/

      tar -zxf snappy-1.1.1.tar.gz  -C ../servers/

      cd ../servers/snappy-1.1.1/

      ./configure

      make && make install

  9.编译hadoop源码 

      cd /export/softwares

      tar -zxvf hadoop-2.7.5-src.tar.gz  -C ../servers/

      cd /export/servers/hadoop-2.7.5

    编译支持snappy压缩:
      mvn package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Drequire.snappy -e -X
    编译完成之后我们需要的压缩包就在下面这个路径里面
      /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoop-dist/target
安装HADOOP
 集群规划
    

 

    第一步:上传apache hadoop包并解压

  第二步:修改配置文件

   修改core-site.xml

       cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

       vim core-site.xml

        <configuration>

          <property>
            <name>fs.default.name</name>
            <value>hdfs://node01:8020</value>
          </property>
          <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas</value>
          </property>
          <!-- 缓冲区大小,实际工作中根据服务器性能动态调整 -->
          <property>
            <name>io.file.buffer.size</name>
            <value>4096</value>
          </property>
          <!-- 开启hdfs的垃圾桶机制,删除掉的数据可以从垃圾桶中回收,单位分钟 -->
          <property>
            <name>fs.trash.interval</name>
            <value>10080</value>
          </property>
        </configuration>

   修改hdfs-site.xml 

        cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

        vim hdfs-site.xml

        <configuration>

          <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>node01:50090</value>
          </property>

          <!-- 指定namenode的访问地址和端口 -->
          <property>
            <name>dfs.namenode.http-address</name>
            <value>node01:50070</value>
          </property>
          <!-- 指定namenode元数据的存放位置 -->
          <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>

        file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2

            </value>
          </property>
          <!-- 定义dataNode数据存储的节点位置,实际工作中,一般先确定磁盘的挂载目录,然后多个目录用,进行分割 -->
          <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>

        file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2

            </value>

          </property>
          <!-- 指定namenode日志文件的存放目录 -->
          <property>
            <name>dfs.namenode.edits.dir</name>
            <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value>
          </property>

          <property>

            <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
            <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name</value>
          </property>
          <property>
            <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
            <value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
          </property>
          <!-- 文件切片的副本个数-->
          <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>3</value>
          </property>

          <!-- 设置HDFS的文件权限-->
          <property>
            <name>dfs.permissions</name>
            <value>true</value>
          </property>

          <!-- 设置一个文件切片的大小:128M-->
          <property>
            <name>dfs.blocksize</name>
            <value>134217728</value>
          </property>
        </configuration>

  修改hadoop-env.sh 

      cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

      vim hadoop-env.sh
      export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141 
  修改mapred-site.xml 
      cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
      vim mapred-site.xml 
      <configuration>
        <property>
          <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
          <value>true</value>
        </property>

        <property>
          <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
          <value>node01:10020</value>
        </property>

        <property>
          <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
          <value>node01:19888</value>
        </property>
      </configuration>

  修改yarn-site.xml

       cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

       vim yarn-site.xml

      <configuration>

        <property>

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

          <value>node01</value>

        </property>

        <property>

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

          <value>mapreduce_shuffle</value>

        </property>

        <property>

          <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
          <value>true</value>
        </property>
        <property>
          <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
          <value>604800</value>
        </property>
        <property>    
          <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>    
          <value>20480</value>
        </property>
        <property>  
              <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
                <value>2048</value>
        </property>
        <property>
          <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
          <value>2.1</value>
        </property>
      </configuration>

  修改mapred-env.sh 

     cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

     vim mapred-env.sh

      export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141 

  修改slaves

    修改slaves文件,然后将安装包发送到其他机器,重新启动集群即可 

    第一台机器执行以下命令

      cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

      vim slaves

        node01

        node02

        node03 

      第一台机器执行以下命令 

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name

      mkdir -p /export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits

    安装包的分发 

      cd /export/servers/

      scp -r hadoop-2.7.5 node02:$PWD

      scp -r hadoop-2.7.5 node03:$PWD

  第三步:配置hadoop的环境变量 

      vim /etc/profile 

      export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5

      export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

      source /etc/profile

  第四步:启动集群 

   要启动 Hadoop 集群,需要启动 HDFS 和 YARN 两个模块。注意:首次启动 HDFS 时,必须对其进行格式化操作。本质上是一些清理和准备工作,因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的。

      hdfs namenode-format 或者 hadoop namenode–format 

      cd /export/servers/hadoop-2.7.5/

      bin/hdfs namenode -format

      sbin/start-dfs.sh

      sbin/start-yarn.sh

      sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

      三个端口查看界面

 

        http://node01:50070/explorer.html#/ 查看hdfs

 

        http://node01:8088/cluster 查看yarn集群

 

        http://node01:19888/jobhistory 查看历史完成的任务 
为此Hadoop集群就搭建好了。

 

posted @ 2014-01-05 16:18  笑城戈  阅读(115)  评论(0编辑  收藏  举报