在Ubuntu上搭建Hadoop群集

前面我搭建的Hadoop都是单机伪分布式的,并不能真正感受到Hadoop的最大特点,分布式存储和分布式计算。所以我打算在虚拟机中同时开启3台机器,实现分布式的Hadoop群集。

1.准备3台Ubuntu Server

1.1复制出3台虚拟机

我们可以用之前编译和安装好Hadoop的虚拟机作为原始版本,在VirtualBox中复制三台新的虚拟机出来,也可以完全重新安装一台全新的Ubuntu Server,然后在VirtualBox中复制出2台,就变成了3台虚拟机。

1.2修改主机名

主机名保存在/etc/hostname文件中,我们可以运行

sudo vi /etc/hostname

命令,然后为三台机器起不同的名字,这里我们就分别起名:

master

slave01

slave02

1.3修改为固定IP

Ubuntu的IP地址保存到/etc/network/interfaces文件中,我们需要为3台虚拟机分别改为固定的IP,这里我的环境是在192.168.100.*网段,所以我打算为master改为192.168.100.40,操作如下:

sudo vi /etc/network/interfaces

然后可以看到每个网卡的配置,我这里网卡名是叫enp0s3,所以我改对应的内容为:

# The primary network interface
auto enp0s3
iface enp0s3 inet static
address 192.168.100.40
gateway 192.168.100.1
netmask 255.255.255.0

对slave01改为192.168.100.41,slave02改为192.168.100.42。

1.4修改Hosts

由于三台虚拟机是使用的默认的DNS,所以我们需要增加hosts记录,才能直接用名字相互访问。hosts文件和Windows的Hosts文件一样,就是一个域名和ip的对应表。

编辑hosts文件:

sudo vi /etc/hosts

增加三条记录:

192.168.100.40  master
192.168.100.41  slave01
192.168.100.42  slave02

1.5重启

这一切修改完毕后我们重启一下三台机器,然后可以试着各自ping master,ping slave01 ping slave02看能不能通。按照上面的几步操作,应该是没有问题的。

1.6新建用户和组

这一步不是必须的,就采用安装系统后的默认用户也是可以的。

sudo addgroup hadoop

sudo adduser --ingroup hadoop hduser

为了方便,我们还可以把hduser添加到sudo这个group中,那么以后我们在hduser下就可以运行sudo xxx了。

sudo adduser hduser sudo

切换到hduser:

su – hduser

1.7配置无密码访问SSH

在三台机器上首先安装好SSH

sudo apt-get install ssh

然后运行

ssh-keygen

默认路径,无密码,会在当前用户的文件夹中产生一个.ssh文件夹。

接下来我们先处理master这台机器的访问。我们进入这个文件夹,

cd .ssh

然后允许无密码访问,执行:

cp id_rsa.pub authorized_keys

然后要把slave01和slave02的公钥传给master,进入slave01

scp ~/.ssh/id_rsa.pub hduser@master:/home/hduser/.ssh/id_rsa.pub.slave01

然后在slave02上也是:

scp ~/.ssh/id_rsa.pub hduser@master:/home/hduser/.ssh/id_rsa.pub.slave02

将 slave01 和 slave02的公钥信息追加到 master 的 authorized_keys文件中,切换到master机器上,执行:

cat id_rsa.pub.slave01 >> authorized_keys
cat id_rsa.pub.slave02 >> authorized_keys

现在authorized_keys就有3台机器的公钥,可以无密码访问任意机器。只需要将authorized_keys复制到slave01和slave02即可。在master上执行:

scp authorized_keys hduser@slave01:/home/hduser/.ssh/authorized_keys
scp authorized_keys hduser@slave02:/home/hduser/.ssh/authorized_keys

最后我们可以测试一下,在master上运行

ssh slave01

如果没有提示输入用户名密码,而是直接进入,就说明我们配置成功了。

同样的方式测试其他机器的无密码ssh访问。

2.安装相关软件和环境

如果是直接基于我们上一次安装的单机Hadoop做的虚拟机,那么这一步就可以跳过了,如果是全新的虚拟机,那么就需要做如下操作:

2.1配置apt source,安装JDK

sudo vi /etc/apt/sources.list
打开后把里面的us改为cn,如果已经是cn的,就不用再改了。然后运行:
sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jdk

2.2下载并解压Hadoop

去Hadoop官网,找到最新稳定版的Hadoop下载地址,然后下载。当然如果是X64的Ubuntu,我建议还是本地编译Hadoop,具体编译过程参见这篇文章
wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz
下载完毕后然后是解压
tar xvzf hadoop-2.7.3.tar.gz
最后将解压后的Hadoop转移到正式的目录下,这里我们打算使用/usr/local/hadoop目录,所以运行命令:
sudo mv hadoop-2.7.3 /usr/local/hadoop

3.配置Hadoop

3.1配置环境变量

编辑.bashrc或者/etc/profile文件,增加如下内容:

# Java Env
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JRE_HOME/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

# Hadoop Env
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

3.2进入Hadoop的配置文件夹:

cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop

(1)修改hadoop-env.sh

增加如下配置:

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

export HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop

(2)修改core-site.xml

<configuration>
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/home/hduser/temp</value>
  <description>A base for other temporary directories.</description>
</property>

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://master:9000</value>
</property>
</configuration>

这里我们指定了一个临时文件夹的路径,这个路径必须存在,而且有权限访问,所以我们在hduser下创建一个temp目录。

(3)hdfs-site.xml

设置HDFS复制的数量

<configuration>
<property>
  <name>dfs.replication</name>
  <value>3</value>
</property>
</configuration>

(4)mapred-site.xml

这里可以设置MapReduce的框架是YARN:

<configuration>
<property>
   <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value>
</property>
</configuration>

(5)配置YARN环境变量,打开yarn-env.sh

里面有很多行,找到JAVA_HOME,设置:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

(6)配置yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
</configuration>

(7)最后打开slaves文件,设置有哪些slave节点。

由于我们设置了3份备份,把master即是Name Node又是Data Node,所以我们需要设置三行:

master
slave01
slave02

3.3配置slave01和slave02

在slave01和slave02上做前面3.1 3.2相同的设置。

一模一样的配置,这里不再累述。

4.启动Hadoop

回到Master节点,我们需要先运行

hdfs namenode –format

格式化NameNode。

然后执行

start-all.sh

这里Master会启动自己的服务,同时也会启动slave01和slave02上的对应服务。

启动完毕后我们在master上运行jps看看有哪些进程,这是我运行的结果:

2194 SecondaryNameNode
2021 DataNode
1879 NameNode
3656 Jps
2396 ResourceManager
2541 NodeManager

切换到slave01,运行jps,可以看到如下结果:

1897 NodeManager
2444 Jps
1790 DataNode

切换到slave02也是一样的有这些服务。

那么说明我们的服务网都已经启动成功了。

现在我们在浏览器中访问:

http://192.168.100.40:50070/

应该可以看到Hadoop服务已经启动,切换到Datanodes可以看到我们启动的3台数据节点:

image

posted @ 2016-12-19 13:55  深蓝  阅读(1877)  评论(0编辑  收藏

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